Reaktionsmodelle

Reaktionsmodelle sind theoretische Konzepte, die dazu dienen, Reaktionsabläufe, ihre Geschwindigkeiten und die Ausbeuten mathematisch abzubilden. Sie verbinden experimentelle Daten mit Vorhersagen über das Verhalten eines Systems und unterstützen die Optimierung von Reaktoren und Prozessen.

Grundsätzlich lassen sich Reaktionsmodelle in deterministische mechanistische Modelle und stochastische Modelle unterscheiden. Mechanistische Modelle verwenden die Mass-Aktions-Gesetze und formulieren Reaktionskinetiken als gewöhnliche Differentialgleichungen. Typische Modelle berücksichtigen Null-, Erste- oder Zweitordnungen; komplexere Reaktionswege lassen sich durch Reaktionsmechanismen mit Zwischenprodukten und Übergangszuständen beschreiben. In vielen Anwendungen werden auch enzymatische Reaktionen durch Michaelis-Menten-Kinetik modelliert.

Stochastische Modelle berücksichtigen Zufallsfluktuationen, insbesondere bei geringer Teilchenzahl oder in mikrobiellen Systemen; sie werden oft durch den Gillespie-Algorithmus oder ähnliche Simulationsansätze umgesetzt.

Wichtige Größen sind Ratekonstanten, Aktivierungsenergien und, bei biochemischen Systemen, Km und Vmax. Die Temperaturabhängigkeit folgt häufig der Arrhenius-Gleichung; bei enzymatischen Reaktionen wird der Übergangszustandstheorie Rechnung getragen.

Anwendungen: In der chemischen Verfahrenstechnik dienen Reaktionsmodelle zur Auslegung von Reaktoren (Batch, kontinuierlich-stromdurchfluss, Plug-Flow); in der Umweltchemie, Biochemie und Materialwissenschaften werden Modelle genutzt, um Mechanismen zu prüfen oder Vorhersagen zu treffen.

Herausforderungen: Unvollständige Mechanismen, ungenaue Rategesetze, räumliche Inhomogenitäten, Transport- vs. Reaktionsprozesse, Parameteridentifikation aus oft begrenzten Daten. Reaktionsmodelle sind damit wesentliche Werkzeuge der theoretischen Chemie, Biochemie, Verfahrenstechnik und Umweltwissenschaften.