Impact of process variables on the micromeritic and physicochemical properties of spray-dried porous microparticles, part I: introduction of a new morphology classification system
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This work investigated the impact of spray drying variables such as feed concentration, solvent composition and the drying mode, on the micromeritic properties of chlorothiazide sodium (CTZNa) and chlorothiazide potassium (CTZK). METHODS: Microparticles were prepared by spray drying and characterised using thermal analysis, helium pycnometry, laser diffraction, specific surface area analysis and scanning electron microscopy. KEY FINDINGS: Microparticles produced under different process conditions presented several types of morphology. To systematise the description of morphology of microparticles, a novel morphology classification system was introduced. The shape of the microparticles was described as spherical (1) or irregular (2) and the surface was classified as smooth (A) or crumpled (B). Three classes of morphology of microparticles were discerned visually: class I, non-porous; classes II and III, comprising differing types of porosity characteristics. The interior was categorised as solid/continuous (α), hollow (β), unknown (γ) and hollow with microparticulate content (δ). Nanoporous microparticles of CTZNa and CTZK, produced without recirculation of the drying gas, had the largest specific surface area of 72.3 and 90.2 m²/g, respectively, and presented morphology of class 1BIIIα. CONCLUSIONS: Alteration of spray drying process variables, particularly solvent composition and feed concentration can have a significant effect on the morphology of spray dried microparticulate products. Morphology of spray dried particles may be usefully described using the morphology classification system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».