Influence of Process Variable and Physicochemical Properties on the Granulation Mechanism of Mannitol in a Fluid Bed Top Spray Granulator
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the influence of specific process variables, including the hydroxypropyl cellulose (HPC) binder solution atomization, on the fluidized bed top spray granulation of mannitol. Special attention was given to the relationship between wetting and the granule growth profile. The atomization of the HPC binder solution using a binary nozzle arrangement produced droplets of decreasing size as the atomization pressure was increased, while changes in the spray rate had little effect on the mean droplet size. Increasing the HPC binder concentration from 2 to 8% w/w increased the binder droplet size and was most likely attributed to higher solution viscosity. The top spray granulation of mannitol showed induction type growth behavior. Process conditions like high spray rate, low fluidizing air velocity and binder solution concentration that promote the availability of HPC binder solution at the surface of the particles appeared to be key in enhancing nucleation and growth of the granules. Increasing the bed moisture level, up to a certain value, reduced the contribution of attrition to the overall growth profile of the granule and, more significantly, produced less granule breakage on drying. It was observed that the mean granule size could be reduced as much as 40% between the end of granulation and the end of drying for lower initial bed moisture level despite a shorter drying phase. High atomization pressure, especially when maintained during the drying phase, contributed substantially to granule breakage.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».