Kinetik der Synthese ionischer Flüssigkeiten: Versuchsplanung und Prozessoptimierung

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Für die nachhaltige Entwicklung unserer Gesellschaft ist die Entwicklung umweltfreundlicher industrieller Prozesse nötig. Ionische Flüssigkeiten (IF) sind eine mögliche Materialklasse, die zur Erreichung dieses Ziels verwendet werden kann. Sie gelten als vielversprechende Substituenten von weit verbreiteten flüchtigen organischen Lösungsmitteln mit verbesserter Recyclingfähigkeit. Um IF zu einer attraktiven Alternative zu machen, muss ihr Preis reduziert und ein umweltfreundlicher Syntheseweg gewählt werden. Dies ist möglich, wenn verschiedene Wege der IF-Synthese für industrielle Großanwendungen optimiert werden. Der klassische Ansatz zur Optimierung eines industriellen Prozesses mit neuen Stoffen erfordert jedoch umfangreiche experimentelle Daten. Die Messungen erfordern beträchtliche Zeit, Ressourcen und menschliches Fachwissen, was die Prozessoptimierung zu einer anspruchsvollen und zeitaufwändigen Aufgabe macht.

In diesem Projekt soll am Beispiel der Synthese von Imidazolium-basierten IF ein Ansatz entwickelt werden, mit dem Zeit- und Ressourceninvestitionen für die Optimierung neuer Prozesse minimiert werden können. Verlässliche Berechnungsmethoden der Quantenchemie, statistische Thermodynamik und prädiktive Thermodynamikmodelle werden verwendet, um kinetische Daten für die Entwicklung und Planung von Experimenten zu erhalten. Anschließend werden optimal designte Experimente durchgeführt, die sich auf die besonderen Aspekte der halogen-basierten und der halogen-freien IF-Synthese konzentrieren. Dieser Schritt wird zur Verbesserung des theoretischen kinetischen Modells dienen. Schließlich werden wir den Prozess der Imidazolium-basierten IF-Synthese für beide Synthesewege optimieren. Es werden verschiedene Reaktortypen betrachtet, um das Potenzial für eine hocheffiziente und großtechnische Produktion abzuschätzen. Dieses Projekt wird theoretische und computergestützte Methoden als einen wesentlichen Schritt bei der Gestaltung von Experimenten und Prozessoptimierungen fördern.