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World File Search System分离过程
人工智能在可持续分离过程开发中的前景
在我们迈向碳中和社会的过程中，满足对更节能的分离技术的迫切需求对于减少能源消耗和减少环境影响至关重要。人工智能的快速发展及其在分离科学中的有希望的应用提供了新的、令人着迷的可能性。例如，人工智能算法可以预测未来新材料的性质，从而加快吸附剂材料创新的进程。通过分析与流程相关的大量数据集，数据驱动的机器学习可以增强操作以减少能源浪费并提高错误检测能力。最近兴起的生成式预训练 Transformer 模型 (GPT) 促使研究人员基于全面的科学论文、参考资料和知识库构建专门的大规模语言模型 (LLM)。这些模型是促进快速选择合适分离技术的有用工具。在本文中，我们探讨了人工智能在促进可持续分离过程中的作用，包括其实施的简明历史、潜在优势、固有局限性以及未来发展的愿景。
建立细胞外囊泡分离过程
细胞外囊泡（EV）被人体的不同细胞分泌，并被认为是细胞间通信中的重要参与者。它们的生物学功能源于转移货物分子的能力，包括膜和胞质蛋白，脂质，核酸和代谢产物。evs，例如外泌体，更具体地说是干细胞衍生的外泌体，因为它们在各种疾病模型中作为无细胞诊断和治疗剂的潜在作用，包括皮肤，神经系统，心脏，肝脏和肾脏。搅拌坦克生物反应器是确保可靠，可再现和可扩展的细胞培养过程的强大工具，以满足干细胞对细胞和基因治疗应用的不断增长的需求。在这里，我们通过将生物反应器的参数控制与高速和超速离心的性能相结合，描述了从人脂肪衍生的干细胞（HADSC）的快速隔离工作流程。首先将细胞在DASBOX®迷你生物反应器系统中培养，然后通过高速离心机CR22N和Ultratifuge CP100NX的组合将分泌的电动汽车分离。使用这种方法，我们能够实现大量的纯净，完整的细胞外囊泡。
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其相关学科或MSC（生物技术，微生物学或生命科学）通过处理临床样本在微生物学领域的最低经验。对于化学工程师，设计微流体设备进行分离过程的经验。
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Marina Micari博士SNSF Ambizione Group Leader 2“机器学习捕获过程建模”中的主项目是气候变化o 增强学习 Claudio Bruschini 在Xile教授的实验室中生物催化的博士后位置... 集成非线性光学的开放博士位置： 氧化还原流量电池中的博士后位置 博士后职位 研讨会报告确保新兴技术的环境可持续性 2024-03-epfl-granisation-chart.pdf Qiacuity®应用指南 博士和博士后职位 inkocell Therapeutics 生命科学工程硕士 博士和博士后职位 [ENG]RèglesGC Robospace Anne-Florence Bitbol Quantum Science and Engineering的主人 GECF价格列表，内部用户2025年3月1日 硕士/学期项目
具有计算机科学背景或具有对计算方法感兴趣的化学工程背景的学生。这些项目将在由Marina Micari博士（SNSF Ambizione集团负责人）领导的研究小组内进行，由ISIC高级分离实验室主持）。研究小组致力于为可持续工业应用的气体分离过程设计和优化。主要的研究重点是从直接空气捕获到集中点源的多种应用的碳捕获过程。，当应用于大规模分离过程时，我们对了解当前在实验室规模上开发的新型材料（膜和吸附剂）的影响特别感兴趣。为此，我们使用高级数学建模工具和多目标优化算法。请通过电子邮件（marina.micari@epfl.ch）直接申请，包括简短的动机，简历和记录笔录。项目从2024年9月开始。
引用：罗伯特·奥尔德姆·扬（Robert Oldham Young）。 “为捍卫沸石排毒：解决问题并加强其在健康和环境中的作用的案例
36。Breck D W.“沸石分子筛子：结构，化学和使用”。Wiley。布雷克的书是一本关于沸石的化学和结构的综合文本，详细介绍了它们作为分子筛子的用途。本书提供了对沸石在催化，吸附和分离过程等领域的工业应用的见解（1974）。
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ChemTech还在生态解决方案（例如生物聚合物）以及纺织品和塑料回收中领先，这有助于循环经济。我们的产品提供的范围从技术许可到处理组件一直到完成分离过程工厂。客户支持范围从工程和现场服务到托盘和包装安装，塔式维护，焊接和工厂周转项目 - 确保最少的停机时间。
微载体及细胞分离系统
Entegris 微载体和细胞分离系统旨在克服一次性系统的用户界面复杂性和经济流程挑战，同时最大限度地提高简单性、易用性和可负担性。该系统通过使用简化的一次性过滤器/网袋系统和蠕动泵来促进分离过程；无需其他设备。只需将未过滤的液体泵送到入口，通过过滤网，然后从第二个端口流出即可。
