Design of green thermomorphic multiphase systems : from computer-aided solvent selection to experimental investigation and evaluation

Abstract

The design of an efficient and sustainable solvent system for a homogeneous catalyzed reaction is often a challenging and complicated task. To minimize the effort and maximize the performance, computer-aided solvent design can be essential for developing such a solvent system. In this work, a design methodology is developed and critically experimentally assessed for temperature-switchable “Thermomorphic Multiphase Systems” (TMS). TMS provide a single liquid phase to perform the reaction at elevated temperatures and subsequently allow the separation of the products and the homogeneous catalyst by liquid-liquid phase splitting at lower temperatures. To identify thermodynamically efficient TMS, which consist often of one catalyst solvent and one product solvent, COSMO-RS is applied to predict the liquid phase behavior of the solvents, products, and the catalyst. Environmental, health, and safety (EHS) criteria for the solvents are considered by using 34 predictive models for 16 different EHS endpoints, e.g., bio-degradation, developmental toxicity, or flash point. The TMS design is based on an iterative procedure, starting with an automated solvent screening, whose proposed solvents are used as input for an integrated solvent and process design approach that extends the screening results. The theoretically predicted solvent behaviors are investigated experimentally and analyzed to discriminate the performance of the solvents on the one hand, and to evaluate the performance of the predictive models on the other hand. Then, the modeling with COSMO-RS is revised based on the experiments, resulting in improved models and boundary conditions. These new models and constraints are used in a final screening to confirm or expand the pool of promising TMS. The solvent design is applied to the hydroformylation of long-chain olefins, specifically 1-dodecene, accessible from renewable feedstocks, to the desired terminal n-tridecanal. In a first step, the catalyst complex consisting of the central atom rhodium and the ligand molecule BiPhePhos (with a molar mass of 787 g/mol) is modeled using COSMO in order to predict its partition coefficient between two liquid phases using COSMO-RS. In the highly automated solvent screening, more than 7800 molecules are considered and gradually reduced to a manageable number of solvent candidates by evaluation of their boiling points, liquid-liquid equilibria, partition coefficients, and other properties. Practical aspects such as availability from commercial suppliers are also taken into account. These screening candidates are used to expand the candidate pool through the integrated solvent and process design approach. Nineteen candidates from both approaches and the reference TMSconsisting of the developmental toxic N,N-dimethylformamide (DMF) and n-decane are experimentally studied regarding (a) kinetic performance, (b) yield to the desired product, (c) the binary temperature-dependent liquid-liquid equilibrium, (d) the ternary liquid-liquid equilibrium to evaluate the separability of the product, and (e) the partition coefficient of the homogeneous catalyst complex to evaluate its recyclability. To cope with the larger number of samples, quantitative NMR using a 43 MHz benchtop device is tested and confirmed as an efficient method for rapid liquid-liquid experiments in terms of precision and robustness. The experiments clearly identified two candidates, δ- and γ-valerolactone (DVL and GVL), as the best performing solvents among the candidates tested to replace DMF. DVL shows better performance than DMF in terms of kinetics and separation of the product, and is comparable in terms of yield and separation of the ligand species BiPhePhos. Only the DMF-based partition coefficient of rhodium is not achieved, but is 28% below that of the reference TMS, which can be compensated by multi-stage extraction of the catalyst in in the process. Similar, but a little bit less efficient is GVL. However, both novel solvents have more benign EHS properties, so that they meet the requirements of a green TMS. In terms of the theoretical solvent selection, DVL, GVL, and DMF are correctly highly ranked by COSMO-RS, but larger uncertainties are found when experiments and predictions are compared. These deviations are also caused by the complexity of the system and the molecules involved, but partly also by the uncertainty in the experiments. However, the predictability of catalyst separation can be improved by revising the predictive models, so that the solvents can be classified as either promising or unconvincing candidates with a high degree of certainty. Overall, it is found that simplifications for the COSMO & COSMO-RS modeling and the boundary conditions are essential to obtain the most useful predictions for the solvent selection, and that a blind increase in model complexity (regarding the catalyst complex model, the COSMO segmentation algorithm, and the number of components in the mixture) is misleading. In any case, experiments are shown to be an integral part of TMS design and, more generally, of solvent selection when complex molecules, such as metal-organic catalyst-ligand complexes, are involved.

Die Entwicklung eines effizienten und nachhaltigen Lösungsmittelsystems für eine homogen katalysierte Reaktion ist oft eine herausfordernde Aufgabe. Um den Aufwand für die Entwicklung zu minimieren und gleichzeitig ein möglichst leistungsfähiges Lösungsmittelsystem zu identifizieren, können computergestützte Auswahlverfahren einen entscheidenden Beitrag leisten. In der vorliegenden Arbeit wird eine theoriebasierte Entwurfsmethodik für temperaturschaltbare “Thermomorphe Mehrphasensysteme” (TMS) entwickelt und mittels Laborexperimenten kritisch bewertet. Die Funktionsweise eines TMS beruht darauf, eine homogen katalysierte Reaktion in einer flüssigen Phase bei höherer Temperatur durchzuführen, während anschließend die Trennung der Produkte vom Katalysator durch Zerfall in zwei flüssige Phasen bei niedriger Temperatur erfolgt. Um thermodynamisch effiziente TMS zu identifizieren, die häufig aus einem Lösungsmittel für den Katalysator und einem zweiten Lösungsmittel für das Produkt bestehen, wird COSMO-RS verwendet, um das Verhalten der Lösungsmittel, des Produktes und des Katalysators in den flüssigen Phasen vorherzusagen. Umwelt-, Gesundheits- und Sicherheitskriterien (engl. abgekürzt: EHS) werden durch die Verwendung von 34 Vorhersagemodellen für 16 verschiedene EHS Eigenschaften, wie Bioabbaubarkeit, Reproduktionstoxizität oder Flammpunkt, bei der Lösungsmittelauswahl berücksichtigt. Die Strategie zur Genese potenzieller TMS basiert auf einem iterativen Verfahren, das mit einem automatisierten Lösungsmittelscreening beginnt, dessen vorgeschlagene Kandidaten als Ausgangspunkt für ein integriertes Lösungsmittel und Prozessdesign verwendet werden, um den Kandidatenpool nochmals zu erweitern. Diese theoretisch bestimmten Lösungsmittel werden experimentell untersucht, um einerseits die tatsächliche Performance hinsichtlich thermodynamischer Kriterien zu bewerten und andererseits um die Qualität der Vorhersagemodelle einschätzen zu können. Die experimentellen Ergebnisse ermöglichen es, die Modellierung mit COSMO bzw. COSMO-RS zu überarbeiten und zu besseren Modellen und Randbedingungen für die Vorhersage des thermodynamischen Verhaltens zu gelangen. Diese neuen Modelle und Bedingungen werden in einem abschließenden Lösungsmittelscreening verwendet, um neue TMS Kandidaten zu identifizieren oder die bereits gefundenen zu bestätigen. Diese Strategie wird auf die Hydroformylierung von langkettigen Olefinen, hier speziell 1-Dodecen, das aus erneuerbaren Rohstoffen gewonnen werden kann, zum gewünschten endständigen n-Tridecanal angewandt. In einem ersten Schritt wird der Katalysatorkomplex, bestehend aus Rhodium als katalystisches Zentrum und dem Ligandenmolekül BiPhePhos (mit einer molaren Masse von 787 g/mol), mit COSMO modelliert, um den Verteilungskoeffizienten zwischen zwei flüssigen Phasen mit COSMO-RS vorherzusagen zu können. In einem hoch automatisierten Lösungsmittelscreening werden mehr als 7800 Moleküle betrachtet und durch Berechnung von Siedepunkten, flüssig-flüssig Gleichgewichten, Verteilungskoeffizienten und anderen Eigenschaften schrittweise auf eine überschaubare Anzahl reduziert. Auch praktische Aspekte, wie z.B. die Verfügbarkeit bei kommerziellen Anbietern werden automatisiert berücksichtigt. Die Kandidaten aus dem Lösungsmittelscreening werden in dem anschließenden integrierten Lösungsmittel- und Prozessdesign Ansatz verwendet. Neunzehn Kandidaten und das Referenz-TMS, das aus dem entwicklungstoxischen N,N-Dimethylformamid (DMF) und n-Decan besteht, werden experimentell hinsichtlich (a) Reaktionskinetik, (b) Ausbeute zum gewünschten Produkt, (c) binären, temperaturabhängigen Flüssig-Flüssig-Gleichgewichten, (d) ternären Flüssig-Flüssig-Gleichgewichten zur Bewertung der Abtrennbarkeit des Produkts und (e) dem Verteilungskoeffizienten des homogenen Katalysatorkomplexes zur Bewertung seiner Rückführbarkeit untersucht. Um für diese umfangreichen Experimente eine größere Anzahl an Proben in überschaubarer Zeit vermessen zu können, wird für die Messung der Flüssig-Flüssig Gleichgewichte quantitatives NMR (mit einem 43 MHz Benchtop-Gerät) als Messmethode hinsichtlich Präzision und Robustheit untersucht und als geeignet bestätigt. Insgesamt werden durch die Experimente zwei Kandidaten, δ- und γ-Valerolacton (DVL und GVL), als die eindeutig leistungsfähigsten Lösungsmittel unter den getesteten Kandidaten ermittelt, um DMF zu ersetzen. DVL zeigt eine bessere Leistungsfähigkeit als DMF hinsichtlich der Kinetik der katalytischen Reaktion und der Abtrennung des Produkts und ist vergleichbar in Bezug auf Ausbeute und Abtrennung des Liganden BiPhePhos. Lediglich der Verteilungskoeffizient von Rhodium wird nicht erreicht, sondern liegt 28% unter dem des Referenz-TMS, was jedoch durch eine mehrstufige Extraktion im Prozess kompensiert werden könnte. Ähnlich wie DVL, aber etwas weniger effizient, zeigt sich GVL in den Experimenten. Im Hinblick auf die EHS Eigenschaften sind jedoch beide Lösungsmittel vorteilhaft gegenüber DMF und die Anforderungen an ein grünes TMS erfüllen. Was die theoretische Lösungsmittelauswahl betrifft, so werden DVL, GVL und DMF von COSMO-RS korrekt als beste Kandidaten eingestuft, allerdings werden im Allgemeinen größere Abweichungen zwischen Experiment und Vorhersagen festgestellt. Diese Abweichungen werden einerseits durch die Komplexität des Systems und der beteiligten Moleküle begründet, andererseits sind sie teilweise auch durch die Unsicherheit in den Experimenten selbst bedingt. Im letzten Kapitel, in dem die prädiktive Modellierung durch die experimentellen Ergebnisse überarbeitet wird, kann die Vorhersagbarkeit der Katalysatorabtrennung verbessert werden, wodurch eine Clusterung in vielversprechende und nicht überzeugende Lösungsmittel zu einem hohen Grade gelingt. Insgesamt zeigt sich, dass Vereinfachungen in der Modellierung mit COSMO und COSMO-RS unerlässlich sind, um hilfreiche Vorhersagen für die Lösungsmittelauswahl zu erhalten. Eine hohe Modellkomplexität (hinsichtlich Katalysatormodell, Algorithmus für die Oberflächensegmentierung und Komponentenanzahl in der Mischung) mit dem Ziel die Realität scheinbar genauer zu beschreiben, führt im Allgemeinen nicht zu präziseren Vorhersagen des Gemischverhaltens und ist daher zu vermeiden. In jedem Fall zeigt sich, dass Experimente ein integraler Bestandteil des Designs von TMS bzw. einer jeden Lösungsmittelauswahl sein sollten, insbesondere wenn komplexe Moleküle wie metallorganische Katalysatorkomplexe beteiligt sind.