Passive acoustic emissions from particulates in a V-blender
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Regulatory agencies are recommending the development of process analytical technologies (PAT) to improve the efficiency and product quality during pharmaceutical manufacturing. OBJECTIVE: The objective of the research was to investigate the potential application of passive acoustic emission monitoring of a V-blender. MATERIALS AND METHODS: Trials were conducted with sugar spheres, lactose or MCC in a V-blender. Vibrations from acoustic emissions were measured using PCB Piezotronics accelerometers with ICP signal conditioners. RESULTS AND DISCUSSION: A wavelet filter was applied to the measured acoustic emissions to remove vibrations from the tumbling motion of the V-shell, allowing a focus on information about particle motion and interactions within the V-shell. The ideal sensor location was determined to be the lid of one of the V-shell arms due to the impact of the tumbling particles on the lid and transmission of the vibrations from other particle motion within the V-shell. The amplitude of vibrations increased with particle size due to larger particle momentum before a collision. The fill level and the V-shell scale also influenced the measured vibrations as particle motion was affected which in turn affected momentum. Changes in particle flowability could be detected through variations in the measured acoustic emissions. CONCLUSION: The measured vibrations from passive acoustic emissions reflected particle motion and interactions within a V-blender demonstrating potential as a monitoring method.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».