Sustainable Solvents (SusSol) Contactpersoon: Hannes Sels, Expertisecentrum Duurzame Chemie, Karel de Grote Hogeschool, [email protected], +32 3 502 22 20 Solventen zijn oplosmiddelen die gebruikt worden in allerhande toepassingen (reinigingsmiddelen, verven en coatings, lijmen, inkten, reactiemedia, chromatografische toepassingen, …) [1]. De globale solvent markt bedraagt ongeveer 20 miljoen ton per jaar. De meeste van deze ‘klassieke’ solventen zijn van petrochemische origine (en dus niet hernieuwbaar) en ze zijn vaak erg brandbaar, vluchtig, toxisch en niet biodegradeerbaar [2]. De selectie van solventen is vaak gebaseerd op ‘trial and error’, waarbij de keuze voor een bepaald solvent vooral bepaald wordt door de ervaring van de persoon die de selectie maakt. Chemici kijken bij de selectie van een solvent vaak niet verder dan de solventen die ze in het verleden al eens gebruikt hebben of solventen die gemakkelijk voorhanden zijn (“welke solventen staan er in het magazijn?”) [3]. Een steeds groter marktsegment wordt vertegenwoordigd door de duurzame solventen. De grootschalige toepassing van deze solventen blijft echter achterwege omdat veel formulatoren, labo’s en producenten moeilijk kunnen inschatten welk duurzaam solvent een evenwaardig of beter alternatief kan zijn in een bepaalde toepassing (mondelinge communicatie Ecover, 5/11/2014). Het doel van dit project is het ontwikkelen van solvent selection/substitution software die toelaat om voor een bepaalde toepassing het meest performante én meest duurzame solvent te selecteren. Voor het ontwikkelen van deze solvent selection/substitution applicatie wordt gebruik gemaakt van Machine Learning (ML) [4], een onderdeel van Artificiële Intelligentie. In vergelijking met conventionele wiskundige algoritmes laat het gebruik van ML toe om rekening te houden met veel meer parameters. Het finale projectdoel is een marktklare webapplicatie met bijhorend business plan. De bestaande tools en modellen focussen sterk op de EHS (Environment, Health & Safety) aspecten van de solventen, zonder rekening te houden met de fysicochemische eigenschappen. Het zijn echter deze fysicochemische eigenschappen die bepalen of een bepaald solvent geschikt is voor een bepaalde toepassing. Deze eigenschappen bepalen ook in sterke mate de procesvoering [3]. De bestaande tools vereisen steeds een grondige kennis van solventen en een stevige chemische achtergrond. Deze gespecialiseerde kennis is vaak niet aanwezig bij de bedrijven of er zijn geen middelen om zich hierin te verdiepen. Bovendien zijn verschillende van de bestaande tools ontworpen voor ‘in-house’ gebruik [5-8] (en dus niet verkrijgbaar) of vereisen ze de aanschaf van dure licenties [9]. Tenslotte houdt geen van bovenvermelde tools systematisch rekening met het criterium hernieuwbaarheid. In het lopende PWO project ‘Duurzame Solventen’, een samenwerking tussen het Expertisecentrum Duurzame Chemie en de onderzoeksgroep van de opleiding Toegepaste Informatica van de Karel de Grote Hogeschool, zijn er al stappen gezet in het ontwikkelen van een webapplicatie. Er werd al een grote hoeveelheid data verzameld, verschillende algoritmes werden getest en er werd een eerste proof-of-concept (POC) versie geprogrammeerd van de webapplicatie. In dit TETRA-project zal de bestaande POC applicatie verder worden gefinetuned. De ML algoritmes moeten nog verder worden vergeleken en bijgestuurd. Er moeten gebruikerstests worden georganiseerd en de output moet zowel in het labo als industrieel gevalideerd worden voor verschillende toepassingen. De webapplicatie vormt een schakel tussen producenten, leveranciers en eindgebruikers van duurzame solventen. De software kan de drijvende kracht zijn achter een groter marktaandeel aan duurzame solventen in Vlaanderen. Karel de Grote Hogeschool, Katholieke Hogeschool Antwerpen vzw - Brusselstraat 45, 2018 ANTWERPEN - BTW BE-0458.402.105 [1] Moonen, K. (2014). Introduction to green solvents. Presentatie door Taminco op CINBIOS-workshop biosolventen en biosmeermiddelen. [2] Moity, L., Durand, M., Benazzouz, A., Pierlot, C., Molinier, V. & Aubry, J-M (2012). Panorama of sustainable solvents using the COSMO-RS approach, Green Chem., 14, 1132. [3] Diorazio, L., Hose, D, & Adlington, N. (2016). Toward a More Holistic Framework for Solvent Selection, Organic Process Research & Development, 20, 760-773. [4] Cartwright, H., Using Artificial Intelligence in Chemistry and Biology, 2008, CRC Press London. [5] Curzons, A.D., Constable, D.C., & Cunningham, V.L. (1999). Solvent selection guide: a guide to the integration of environmental, health and safety criteria into the selection of solvents, Clean Products and Processes, 1, 82-90. [6] Henderson, R.K., Jiménez-González, C., Constable, D., Alston, S.R., Inglis, G., Fisher, G., Sherwood, J., Binks, S.P., & Curzons, A.D. (2011). Expanding GSK’s solvent selection guide – embedding sustainability into solvent selection starting at medicinal chemistry, Green Chemistry, 13, 854–862. [7] Alfonsi, K., Colberg, J., Dunn, P.J., Fevig, T., Jennings, S., Johnson, T.A., Kleine, P.H., Knight, C., Nagy, M.A., Perry, D.A., & Stefaniak, M. (2008). Green chemistry tools to influence a medicinal chemistry and research chemistry based organization, Green Chemistry, 10, 31-36. [8] Prat, D., Pardigon, O., Flemming, H-W, Letestu, S., Ducandas, V., Isnard, P., Guntrum, E., Senac, T., Ruisseau, S., Cruciani, P., & Hosek, P. (2013). Sanofi’s solvent selection guide: A step toward more sustainable processes, Organic Process Research & Development, 17 (12), 1517-1525. [9] Department of Chemical and Biochemical Engineering, Technical University of Denmark (2016). From research to usable software. Geraadpleegd op 3 oktober 2016, van http://www.kt.dtu.dk/english/research/kt-consortium/software [10] Behzadian, M., Khanmohammadi Otaghsara, S., Yazdani, M., Ignatius, J. (2012). A state-of-the-art survey of TOPSIS applications, Expert Systems with Applications, 39, 13051-13069. Karel de Grote Hogeschool, Katholieke Hogeschool Antwerpen vzw - Brusselstraat 45, 2018 ANTWERPEN - BTW BE-0458.402.105