量化的价值

它的角色是大学培养未来的科学家。这一直是一个困难的挑战,越来越难。进行科学的方式正在发生变化,变化的速度本身是增加。这可能导致技能缺口,历史上产业插入通过招募基于通用能力,其次是提供特定的内部培训。

在一些地区,这仍然是有效的。然而,随着技能差距增加这种策略就变得不那么有效,在没有人的兴趣发现所需的能力或兴趣之外的地区教缺乏。这样的差距开始在化工过程开发、发展和迫切需要解决。

我们理解的方式反应通过动力和机械的研究近年来经历了重大的变化,不仅在发现特定的反应是否发生及其产量,但定量的理解如何以及为什么它发生在一个特定的产量、速率和选择性。这仍然是一个发展中科学领域,但获得定量的机械分析所需的和不受欢迎的从来都不是一件容易的事或更快的反应,和工具切削刃仅仅几年前已经成为常见的地方。可以获得高质量的时间分辨数据容易使用多个原位探针,涵盖从简单的pH值和温度测量光谱和液滴(乳剂)和粒子(浆)大小的分析。这些测量可以进一步补充了高度复杂的量子力学和分子力学(QM / MM)计算。然而,合成化学家的一般能力充分利用这些财富的定量数据没有跟上这些变化。这意味着潜在的好处并没有被完全意识到。

看到大局

充分利用变化的数据可用性的工作方式需要改变。设计和选择正确的实验数据收集现在是一个关键的整体的一部分;重点已经从个别实验的结果使用的概念视图系统设计实验,而共同努力,建立一个定量的反应。这些可以进一步补充和根据需要建立在过程开发(见下文)。

改变一个参数的日子,看会发生什么已经一去不复返了。实验方法等部分因子设计,系统更改多个参数之间的连续实验,也被更聪明精炼、高效的设计。这些提供有针对性的实验提供最机械的和参数信息。¹在我们的领域,这种衍生反应的理解为优化和识别所需的关键参数来控制最终的生产过程。但这并不是结束。监管环境的变化(如连续过程验证)意味着现在也有更大的需求收集和分析生产数据,以证明生产过程控制。因此,在数据操作技能,可视化和矿业正在成为必不可少的方式,只是以前没有见过。

的思维方式

显然,这样的工作方式的重大变化,需要有一个类似的改变大学科学家接受培训。培训的使用特定的前沿设备是有用的一个好方法给行业带来新的方法,但关键的和困难的部分是灌输正确的思维能力。可以说,最难找到的技能之一在合成化学家认为定量的能力。信心和能力在统计和数学是一个很好的基础。然而,一个被忽视的技能往往误差分析和演示的统计相关性的结论;虽然这通常是在本科实验报告标准,它不强调在写博士论文。

定量思维,然而,超出了统计和数学。它包括能够将一个复杂的反应分解成各个部分,从多个来源收集信息,进行必要的失踪测量,然后把它重新在一起,是定量预测。

这并不意味着没有发生在过程开发的技术合成化学家——的需要仍然是同样伟大的。良好的过程开发的起点还是正确的合成路线的选择。然而,这条路线的方式将被识别,然后发展成一个安全、环境可接受的、可伸缩的和具有成本效益的生产工艺,可靠地交付高质量的产品改变了并将继续这样做。这些变化带来新的机遇,充分认识到他们的潜力需要准备的头脑与一组不同的行为训练,技能和工作方式。