HLD-NAC in RheoCube
EAL en VLCI ontwikkelen samen RheoCube, een simulatie-tool die het surfactantselectieproces voor emulsies versnelt en kostenefficiënt maakt, met als doel de R&D in de chemische industrie te moderniseren.
Projectdetails
Inleiding
Tijdens de ontwikkeling van nieuwe eindproducten in de chemische industrie worden momenteel veel ingrediënten gescreend en geselecteerd op basis van een trial-and-error-aanpak. Dit is een proces waarbij gespecialiseerd laboratoriumpersoneel nieuwe combinaties samenstelt en een reeks fysieke experimenten uitvoert op verschillende formuleringen. Het doel is om de formulering te vinden die het beste aansluit bij de gewenste eigenschappen en vaak ook bij voorkeur (hernieuwbare of betere) ingrediënten. Deze formulatiemethode is behoorlijk inefficiënt. Het kost veel tijd en geld, en het duurt weken, maanden en vaak zelfs jaren om een nieuw productontwikkelingsproject te voltooien.
Digitale Oplossingen
De chemische industrie is wanhopig op zoek naar digitale equivalenten om deze processen te versnellen en te moderniseren. Electric Ant Lab (EAL) heeft RheoCube ontwikkeld, een simulatiehulpmiddel dat micro-niveau interacties van ingrediënten virtueel reproduceert in simulatiemodellen. Met RheoCube worden gevalideerde simulatiemodellen van echte fysieke systemen gecreëerd. Dit stelt R&D-professionals in staat om experimenten virtueel te simuleren om gedragsfenomenen van complexe materiestructuren te bestuderen, te voorspellen en te optimaliseren.
Voordelen van RheoCube
De resulterende voordelen in termen van tijd- en middelenbesparing zijn aanzienlijk. Onderzoekers kunnen tot 80% van hun fysieke experimenten naar de virtuele omgeving overbrengen, wat resulteert in een kostenreductie van 60-90% op het gebied van laboratorium- en menselijke middelen. Bovendien kunnen onderzoekers nieuwe inzichten verwerven die niet gemakkelijk toegankelijk zijn via fysieke experimenten, wat leidt tot verdere langetermijnverbeteringen in hun R&D-proces.
HLD-NAC Methode
Van Loon Chemical Innovations (VLCI) past de voorspellende formulatiewetenschap HLD-NAC toe voor hun R&D-diensten, wat een effectieve methode is voor het selecteren van de juiste surfactant voor een (micro-)emulsie. Surfactanten worden veel gebruikt in de formuleringindustrie (bijv. persoonlijke verzorging, coatings, voedsel, olieherstel) omdat ze helpen bij het creëren van emulsies en schuimen en suspensies kunnen stabiliseren. Het selecteren van de juiste surfactant voor een formulering is een constante uitdaging vanwege hun complexe gedrag en een overweldigend lange lijst van opties.
Uitdagingen in de Formulering
De efficiënte implementatie van surfactanten is een veeleisend gebied. Dit is vooral het geval omdat steeds meer klanten snellere, goedkopere methoden voor het ontwikkelen van emulsies vragen, die niet gebaseerd zijn op trial-and-error. De HLD-NAC-aanpak biedt een voorspellende en rationele selectie van surfactanten om een emulsie te ontwikkelen, waardoor aan deze vraag kan worden voldaan.
Samenwerking tussen EAL en VLCI
Innovatieve bedrijven, EAL en VLCI, zullen samenwerken aan dit gezamenlijke R&D-project om RheoCube-simulatiemodellen te co-ontwikkelen met behulp van de HLD-NAC-methodologie. Beide partijen zien sterke potentieel in het creëren van een gezamenlijke waardeketen waar klanten in de formuleringindustrie gebruik kunnen maken van deze aanpak om te profiteren van een 'one-stop-shop'-opzet. Dit zal hen in staat stellen om betrouwbaardere formuleringen sneller te creëren tegen een fractie van de huidige kosten.
Toekomstige Innovatie
Wanneer succesvol, resulteert dit in een volledig geautomatiseerde workflow van monster naar simulatiemodel, wat waardevolle voorspellende informatie kan bieden over de gewenste fysieke emulsie. Door hun unieke kennis en expertise te combineren, bouwen beide bedrijven aan een duurzame innovatie met een sterke concurrentievoordeel. Deze innovatie heeft de capaciteit om kostbare trial-and-error-experimenten te elimineren, die overbodig worden voor surfactantselectie in de emulsie-industrie.
Economische Impact
De combinatie van HLD-NAC surfactantselectie in RheoCube-simulatiemodellen is zeer toepasbaar, wat resulteert in aanzienlijke economische voordelen voor beide bedrijven, de HTSM ICT-sector en de Nederlandse economie. Om bestaande klanten en een groeiend aantal aanvragen te bedienen, zullen EAL en VLCI zich eerst richten op de markten voor persoonlijke verzorging en huishoudelijke verzorging, die geschatte wereldwaarden hebben van respectievelijk US$ 175 miljard (6,6% CAGR) en US$ 155 miljard (2% CAGR). De omvang en positieve trend van deze markten zorgen voor een zeer positieve economische vooruitzichten voor de HLD-NAC-toepassing in RheoCube.
Risico's en Financiering
EAL en VLCI bevinden zich beide in een cruciale schaalvergrotingsfase, waarin ze hun bedrijf ontgroeien. Als onderdeel van het volwassen worden van gevestigde bedrijven moeten ze blijven innoveren. Dit project is essentieel in dat opzicht. Hoewel het project vanuit commercieel perspectief uiterst veelbelovend is, bevindt het zich nog in een vroege, fundamentele fase en brengt het daarom meerdere technische risico's met zich mee. Het is nooit mogelijk om te garanderen dat een project zichzelf zal terugbetalen.
De totale financiële risico's van dit project kunnen echter worden gemitigeerd via co-financiering van de projectkosten. Dit, naast een subsidie, zal beide partijen in staat stellen om deel te nemen aan het project en te blijven innoveren.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
Subsidiebedrag | € 309.050 |
Tijdlijn
Startdatum | Onbekend |
Einddatum | Onbekend |
Subsidiejaar | 2020 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Electric Ant Lab B.V.penvoerder
- Van Loon Chemical Innovations B.V.
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile TechnologyHet project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten. | MIT R&D Samenwerking | € 151.428 | 2023 | Details |
Full electric rim drive aandrijving voor commerciële vaartHet project ontwikkelt een prototype van een 50 kW elektrische rim drive motor voor commerciële vaartuigen, ter vervanging van dieselmotoren, met focus op duurzaamheid en innovatieve functionaliteiten. | MIT R&D Samenwerking | € 177.700 | 2023 | Details |
Ecotop AI Ripening systeemHet project ontwikkelt AI-software en een rijpcel om de rijpheid en kwaliteit van tropisch fruit automatisch te meten en te optimaliseren, wat leidt tot minder verspilling en energiebesparing. | MIT R&D Samenwerking | € 286.773 | 2023 | Details |
EEGX2Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen. | MIT R&D Samenwerking | € 120.943 | 2023 | Details |
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile Technology
Het project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten.
Full electric rim drive aandrijving voor commerciële vaart
Het project ontwikkelt een prototype van een 50 kW elektrische rim drive motor voor commerciële vaartuigen, ter vervanging van dieselmotoren, met focus op duurzaamheid en innovatieve functionaliteiten.
Ecotop AI Ripening systeem
Het project ontwikkelt AI-software en een rijpcel om de rijpheid en kwaliteit van tropisch fruit automatisch te meten en te optimaliseren, wat leidt tot minder verspilling en energiebesparing.
EEGX2
Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
SkinsightSkinConsult B.V. onderzoekt de vervanging van klinische studies door toxicologische modellen om kosten te verlagen en de ontwikkeling van verzorgingsproducten voor huidpatiënten te bevorderen. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2023 | Details |
High Throughput Predictive DatabaseVLCI ontwikkelt een digitaal platform voor efficiënte formulering op basis van data om tijd en ingrediënten te besparen en verspilling te verminderen door automatisering van de HSP/HLD-NAC workflow. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2020 | Details |
HLD-NAC als input voor RheoCubeOntwikkeling van HLD-NAC voor simulatiemodellen in RheoCube, met focus op de invloed van surfactants en oliën op diverse parameters. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2020 | Details |
Residuvermindering van gewasbeschermingsmiddelen in de (voorverpakte) wortelindustrieAgro-Solutions onderzoekt de haalbaarheid van een innovatieve pesticide enhancer op basis van mono-siliciumzuur om gewasbeschermingsmiddelen met 50% te verminderen en de kwaliteit van voorverpakte wortelen te verbeteren. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2020 | Details |
Skinsight
SkinConsult B.V. onderzoekt de vervanging van klinische studies door toxicologische modellen om kosten te verlagen en de ontwikkeling van verzorgingsproducten voor huidpatiënten te bevorderen.
High Throughput Predictive Database
VLCI ontwikkelt een digitaal platform voor efficiënte formulering op basis van data om tijd en ingrediënten te besparen en verspilling te verminderen door automatisering van de HSP/HLD-NAC workflow.
HLD-NAC als input voor RheoCube
Ontwikkeling van HLD-NAC voor simulatiemodellen in RheoCube, met focus op de invloed van surfactants en oliën op diverse parameters.
Residuvermindering van gewasbeschermingsmiddelen in de (voorverpakte) wortelindustrie
Agro-Solutions onderzoekt de haalbaarheid van een innovatieve pesticide enhancer op basis van mono-siliciumzuur om gewasbeschermingsmiddelen met 50% te verminderen en de kwaliteit van voorverpakte wortelen te verbeteren.