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Enregistrement W1971547040 · doi:10.1002/aic.14717

Progression of wet granulation in a twin screw extruder comparing two binder delivery methods

2014· article· en· W1971547040 sur OpenAlexafffund
Huiying Li, Michael R. Thompson, K.P. O’Donnell

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDow Chemical Company
Mots-clésGranulationMicrocrystalline celluloseWettingMaterials scienceGranule (geology)Composite materialPlastics extrusionParticle sizeMethyl celluloseCelluloseChemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The two available wetting methods for twin screw granulation, namely foam delivery and liquid injection, were studied in detail by examining granule development along the screws as powder formulation and screw design were varied. Granulation profiles were determined by particle size analysis of samples along the screws collected using the “screw pullout” technique. Analysis of the particle size and porosity of produced granules revealed only minor differences between the two methods of wetting despite the larger dropsize of liquid injection compared to foam delivery. Excipients like microcrystalline cellulose or hydroxypropyl methyl cellulose with poor spreading properties, quantified by their specific penetration time and nucleation ratio, made the differences more apparent. The general similarities in granulation independent of wetting method implied that binder dispersion in an extruder was dominated by mechanical dispersion. Screw design (i.e., location of kneading block) had the dominant effect on the granulation process in this study. © 2014 American Institute of Chemical Engineers AIChE J , 61: 780–791, 2015

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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