La previsione della capacità di separazione e la definizione delle condizioni operative di un’apparecchiatura cromatografica trovano attualmente fondamento in una forte base empirica. In un’ottica di ottenimento di modelli ai principi primi o semi-empirici con validità più generale, si rende necessario affrontare gli elementi critici della descrizione dei fenomeni che si verificano all’interno di una colonna cromatografica, legati in particolar modo alle scale dimensionali estremamente diverse alla quale avvengono questi fenomeni, alle interazioni complesse tra micro e macro scale e alle particolari strutture di flusso che si generano nella colonna. In questa Tesi viene proposta una metodologia innovativa per il calcolo di alcune proprietà di interesse (porosità esterna, area interfacciale specifica, permeabilità e coefficiente di scambio termico) relative al bulk di letti impaccati non strutturati di colonne cromatografiche, attraverso la costruzione di un modello predittivo basato su reti neurali.