The effect of process parameters on audible acoustic emissions from high-shear granulation
Notice bibliographique
Résumé
Product quality in high-shear granulation is easily compromised by minor changes in raw material properties or process conditions. It is desired to develop a process analytical technology (PAT) that can monitor the process in real-time and provide feedback for quality control. In this work, the application of audible acoustic emissions (AAEs) as a PAT tool was investigated. A condenser microphone was placed at the top of the air exhaust on a PMA-10 high-shear granulator to collect AAEs for a design of experiment (DOE) varying impeller speed, total binder volume and spray rate. The results showed the 10 Hz total power spectral densities (TPSDs) between 20 and 250 Hz were significantly affected by the changes in process conditions. Impeller speed and spray rate were shown to have statistically significant effects on granulation wetting, and impeller speed and total binder volume were significant in terms of process end-point. The DOE results were confirmed by a multivariate PLS model of the TPSDs. The scores plot showed separation based on impeller speed in the first component and spray rate in the second component. The findings support the use of AAEs to monitor changes in process conditions in real-time and achieve consistent product quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».