Een team van scheikundigen en ingenieurs van de Universiteit van British Columba heeft in samenwerking met collega's van farmaceutisch bedrijf Pfizer een chemisch verwerkingssysteem ontwikkeld dat computervisie combineert met een realtime machine-learning monitoringsysteem voor gebruik bij het uitvoeren van chemische opwerkingsprocessen. Hun artikel is gepubliceerd in het tijdschrift Chemical Science .

In de chemie zijn opwerkingsprocessen activiteiten die worden uitgevoerd om een ​​puur product te isoleren door selectieve scheiding van andere componenten. Het is vaak vervelend, wat niet alleen onaangenaam is, maar ook tot fouten of weglatingen leidt. In deze nieuwe poging heeft het onderzoeksteam geprobeerd het proces te automatiseren door computervisie te combineren met realtime monitoringtechnieken, een machinaal leersysteem en computerverwerking, samen met de juiste hardware, om een ​​opwerkingsproces uit te voeren zonder hulp van menselijke chemici. .

Het door het team ontwikkelde systeem, genaamd Heinsight2.0, zoals de naam al doet vermoeden, bouwt voort op de kennis die is geleerd van zijn voorganger, Heinsight1.0. De componenten omvatten een webcam (boven het hoofd of aan de zijkant gemonteerd), reactievat, doseereenheid, temperatuursonde en bovenroerder. Het heeft ook een secundair apparaat waarmee iControl, realtime reactietrends, EasyMax en CV-modeluitvoer kunnen worden weergegeven.

Het systeem werkt door een opwerkingsproces te monitoren en te controleren door op de juiste momenten signalen te sturen om de actie te sturen wanneer deze plaatsvindt. Het systeem controleert de actie door te reageren zoals een scheikundige zou doen als gebeurtenissen zich ontvouwen. Als een materiaal bijvoorbeeld van de ene gewenste kleur naar de andere verandert, kan het systeem dat herkennen en als signaal gebruiken om een ​​vervolgactie te ondernemen.

De onderzoekers merken op dat het systeem, net als een menselijke chemicus, in staat is om meerdere sensorische signalen te monitoren en daar op de gewenste manier op te reageren. Het kan ook onder vele soorten scenario's werken, zoals het gebruik van vast-vloeistofmenging, kristallisaties, uitwisselingsdestillaties en vloeistof-naar-vloeistofextractie.

Ze merken ook op dat ze het programmascript openbaar beschikbaar hebben gemaakt, wat betekent dat andere scheikundigen hun eigen eenheden kunnen bouwen en vervolgens de code kunnen gebruiken om hun systemen op dezelfde manier te laten draaien. Ze zijn ook van plan verder te werken aan hun systeem om het meer mogelijkheden te geven.

Meer informatie: Rama El-khawaldeh et al, Het experiment "in de gaten houden":computervisie voor realtime monitoring en controle, Chemische Wetenschap (2023). DOI:10.1039/D3SC05491H

Journaalinformatie: Chemische Wetenschap

© 2024 Science X Netwerk