반응 설계 및 최적화
화학 반응 설계와 최적화는 유기 합성 연구에서 매우 중요합니다. 반응 매개변수(촉매, pH, 용매, 온도 또는 시간)를 변경함으로써 특정 결과물(비용 절감, 순도, 선택성 또는 수율)을 얻을 수 있습니다. 화학 반응을 최적화하려면 실험을 수행하는 합성 도구에 유연성, 정밀성, 재현성이 요구됩니다. 화학 반응을 설계할 때는 상업적으로 이용 가능한 출발 물질로부터 목표 분자에 대한 합성 경로를 구축하는 데 중점을 둡니다.
일반적으로 핵심 결합의 구성에 중점을 두는 '분리된 접근법'이 사용됩니다. 이 과정은 출발 물질에서 앞으로 나아가는 것이 아니라 목표 분자로부터 거꾸로 작업하는 간단한 단계로 세분화됩니다. 많은 화학자들이 이러한 합성 경로를 만들기 위해 광범위한 반응 지식에 의존하지만, 이제는 SYNTHIA™와 같은 많은 소프트웨어 도구가 있어 사용자가 검색 기준에 따라 알려진 분자 및 새로운 분자의 맞춤형 경로를 쉽게 분석할 수 있습니다.
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반응 최적화에는 여러 가지 실험 방법론이 사용될 수 있습니다. 시행착오 또는 한 번에 하나의 변수씩 접근하는 방식에서는 특정 출력을 기록하기 위해 하나를 제외한 모든 실험 입력이 일정하게 유지됩니다. 최적값이 결정될 때까지 일련의 반응이 수행됩니다. 그런 다음 다른 변수가 선택되고 모든 입력이 조사되고 최적의 입력 세트가 설정될 때까지 프로세스가 반복됩니다.
다변수 또는 '실험 설계' 접근법은 최적의 조건을 보다 효율적으로 찾기 위해 가장 낮은 값부터 가장 높은 값까지 동시에 변수를 변경합니다. 다양한 조합이 동일한 실험 세트에서 실행됩니다. 내재적 변동성을 결정하기 위해 낮은 인자와 높은 인자 사이에서 추가 실험을 실행합니다. 이 값은 큐브에 표시하여 요인과 응답 간의 관계를 설명할 수 있습니다. 이 최적화 프로세스가 성공하려면 체계적인 방식과 통제된 프레임워크에서 반응을 수행하여 재현성에 주의를 기울여야 합니다.
목표 분자를 합성하는 실행 가능한 합성 경로를 찾은 후에는 각 화학 반응을 최적화하여 제품을 더 빠르고 효율적으로 만들기 위해 수많은 시간을 추가로 투입해야 합니다. 화학 반응 설계 최적화를 활용하면 더 빠르게 과학적 혁신을 이룰 수 있습니다.
Figure 1.Reaction Optimization Table
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