Kinetics Estimation and Single and Multi-Objective Optimization of a Seeded, Anti-Solvent, Isothermal Batch Crystallizer
Notice bibliographique
Résumé
The nucleation and growth kinetic parameters of paracetamol in an isopropanol−water antisolvent batch crystallizer were estimated by nonlinear regression in terms of the moments of the crystal population density. The moments were calculated using the measured chord length distribution (CLD) generated by the FBRM. The measured supersaturation by ATR-FTIR spectroscopy was also used to calculate the nucleation and growth rates using power law correlations. Using the estimated kinetic parameters, the crystallization model based on the population and mass balance, was validated using the open-loop experimental particle size distribution and supersaturation results. Subsequently, the solution to the optimal antisolvent flow-rate profiles was obtained by applying nonlinear constrained single- and multiobjective optimization on the validated model. These profiles were implemented on the crystallizer and crystal-size distributions were compared with the open-loop experiments. The bimodality in the particle size distribution (PSD), which was present in the open-loop experiments, was either minimized or completely eliminated with the optimal profile policies. The results of the multiobjective optimization showed an improvement of 27.5 μm and 3% in the volume weighted mean size and yield, respectively, in comparison to the best results obtained from the open-loop experiments.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».