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Maîtriser la cristallisation, le séchage par atomisation et l'hydrogénation : l'approche de Procegence avec la modélisation multi-échelle et multiphysique

Durée estimée : 59 minutes

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Ouvrière d'une usine pharmaceutique portant des vêtements de protection et travaillant sur une ligne de production dans un environnement stérile.

Les substances médicamenteuses, ainsi que les formulations, sont fabriquées à l'aide d'opérations unitaires complexes où les interactions de phase, les réactions et d'autres phénomènes de transfert de masse doivent être contrôlés afin de déterminer la qualité du produit. Les modèles de la génération précédente traitaient ce comportement de manière simplifiée. Les simulations de mécanique des fluides numérique (CFD) avec des capacités multiphasiques, multidomaines et multiphysiques sont un outil crucial dans l'industrie pharmaceutique, où elles aident à l'optimisation des paramètres de conception et d'exploitation et à la mise à l'échelle de processus complexes impliquant plusieurs phases.

Les applications de la CFD multiphasique dans ce domaine comprennent la modélisation de processus tels que la cristallisation, le mélange, le séchage et les réactions hétérogènes, qui sont tous essentiels pour garantir la qualité et l'homogénéité des produits.

En simulant avec précision les interactions entre les phases solides, liquides et gazeuses, la CFD multiphasique permet de mieux comprendre des phénomènes critiques tels que le transfert de masse, l'agrégation de particules, l'évaporation de solvants et les réactions chimiques. Ces informations permettent d'optimiser les paramètres du processus, d'optimiser la mise à l'échelle et le transfert de technologie, de réduire le temps et les coûts de développement tout en améliorant l'efficacité et la robustesse de la fabrication pharmaceutique.

Alors que les normes réglementaires dans l'industrie pharmaceutique deviennent de plus en plus strictes, l'application de la CFD multiphasique devrait jouer un rôle important dans la garantie de la conformité, l'amélioration de la fiabilité globale des processus et la production de médicaments de qualité constante.

Dans ce webinaire, nous discuterons des défis inhérents aux phénomènes dépendants de l'échelle et d'un cas d'utilisation réel de Procegence, à travers les exemples ci-dessous tirés de la pratique :

  1. Cristallisation
  2. Séchage par atomisation
  3. Hydrogénation

Ces processus comprennent plus d'un phénomène dépendant de l'échelle (par exemple, le transfert et le mélange de chaleur et de masse) et le transfert de phase. Les systèmes multiphasiques complexes sont également transitoires tout au long du processus et sensibles à divers paramètres.

Nos intervenants aborderont la simulation CFD et la configuration de modèles pour ces cas, et passeront en revue les résultats et les avantages.

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À propos des intervenants

Procegence

Dr. Nima Yazdanpanah

Principal Consultant

Nima is a consultant specializing in advanced manufacturing, modeling, and simulation for the bio/pharmaceutical and fine chemical industries. His expertise includes process design, continuous manufacturing, simulation, particulate systems, digitalization, and regulatory compliance. With over 20 years of experience spanning pharmaceuticals, petrochemicals, specialty chemicals, and food industries, he has worked in R&D, process design, regulatory, and MSAT roles.

As the founder of Procegence (Process Intelligence), Nima helps clients optimize process development, scale-up, tech-transfer, and product launches, enabling faster, more cost-effective, and sustainable outcomes. Previously, he was a research scientist at the FDA, contributing to advancements in pharmaceutical manufacturing technologies.

Nima earned his PhD from The University of Sydney and completed postdoctoral research at MIT. He has received multiple awards, published extensively, holds two patent applications, and serves on advisory committees and review panels

Siemens

Glenn Longwell

Portfolio Development Executive

After completing a BSc. in Chemical Engineering, Glenn Longwell has worked for over 39 years in the Computer Aided Engineering (CAE) space helping companies implement and gain value from physics-based simulations of their products and/or processes. At Siemens Digital Industries Software Glenn is responsible for the physics-based simulation portfolio (Simcenter) for the Pharmaceutical and Consumer Packaged Goods industries.