2. 단위조작 — 공정을 블록으로 본다 · 유박사의 mRNA 즉석 합성기 첫걸음 III

화학공학에는 백 년 된 생각이 하나 있습니다.

공정은 단위조작(unit operation) 의 사슬이다

맥주를 빚든 석유를 정제하든 mRNA 를 만들든, 실제로 하는 일은 몇 가지 안 됩니다 — 반응 · 혼합 · 열전달 · 분리 · 여과 · 농축 · 이송. 이름표를 떼고 블록으로 보면 서로 다른 산업에서 배운 것이 옮겨 옵니다.

블록	[A] 2023	[B] 2026	다른 산업의 같은 블록
반응	PCR · IVT · 소화 · 꼬리	Os(IVT)	발효조 · 관형 반응기
혼합	플런저 펌프	세르펜타인 믹서 · 진동	정적 혼합기
열전달	펠티에 + 알루미늄 받침	작은 부피의 큰 S/V	열교환기
분리(친화)	스트렙타비딘 · oligo d(T) 비드	MMC 모놀리스	단백질 A 크로마토그래피
여과	—	μ-TFF · HF-TFF	한외여과 · 정용여과
이송	연동펌프 · 밸브	주사기펌프 · 다중밸브	배관·밸브 일반

블록을 골라 두 기계가 그 블록을 어떻게 구현했는지, 그리고 다른 구현이 무엇이 있는지 봅니다.

불러오는 중…

블록마다 시간과 손실을 붙이면 병목이 어디인지 바로 보입니다.

Python 브라우저에서 실행

# 블록마다 '시간' 과 '수율 유지율' 을 붙이면 병목이 보인다.
import pandas as pd

# [B] 통합 공정 기준. 수율 유지율은 논문 값과 교육용 어림을 섞은 것이다.
rows = [
    ("Os(IVT)",  1.00, 1.00, "만드는 단계 — 여기서 '수율' 이 정해진다"),
    ("μFD",      0.08, 0.97, "흡착 손실 정도 (어림)"),
    ("MMC",      0.45, 0.933, "논문 값 93.3%"),
    ("HF-TFF",   0.08, 0.98, "농축 손실 (어림)"),
]
df = pd.DataFrame(rows, columns=["블록", "시간(h)", "유지율", "메모"])
df["누적 유지율"] = df["유지율"].cumprod().round(3)
print(df.to_string(index=False))
print()
print("전체 시간 %.2f h · 하류 누적 회수 %.1f%%"
      % (df["시간(h)"].sum(), df["유지율"][1:].prod() * 100))
print()
print("병목 진단:")
for _, r in df.iterrows():
    share_t = r["시간(h)"] / df["시간(h)"].sum() * 100
    loss    = (1 - r["유지율"]) * 100
    print("  %-9s 시간 점유 %5.1f%% · 손실 %4.1f%%  %s"
          % (r["블록"], share_t, loss, "← 시간 병목" if share_t > 40 else
             ("← 수율 병목" if loss > 5 else "")))

블록으로 보면 두 논문이 한 일이 이렇게 정리된다

[A]가 한 일

블록을 한 상자에 모았다. 이송 블록을 배관으로 자동화했다. 블록 자체는 실험실에서 하던 것 그대로.

[B]가 한 일

블록을 다시 설계했다. 반응은 흐름으로, 소화는 고정효소로, 분리는 모놀리스로. 그리고 블록 사이를 센서로 이었다.

“통합” 에는 두 층이 있습니다 — 모으는 통합과 다시 설계하는 통합. [A]가 앞의 것이고 [B]가 뒤의 것입니다. 그리고 앞의 것 없이는 뒤의 것을 할 수 없습니다.

🤔 확인 문제

공정을 단위조작 블록으로 보는 것의 이점이 아닌 것은?

🤔 확인 문제

[B]의 Table 1(여덟 조합 비교)이 가능했던 까닭을 블록 관점에서 말하면?