Gas-Phase Surface Engineering of Polystyrene Beads Used to Challenge Automated Particle Inspection Systems
Notice bibliographique
Résumé
Container challenge sets, used in the qualification and validation of automated visible particle inspection systems in the parenteral drug industry, are prepared by seeding a single standardized polystyrene-divinylbenzene (PS-DVB) bead inside the commercial product to mimic foreign particulates. Because of its low surface energy and wettability, the bead adheres to container walls, hindering its detection by the motion-based inspection system. The aim of this research is to modify the surface properties of the bead in such a way that it repulses the inner walls and stays in suspension inside the liquid product. The surface treatment consists of a photoinduced chemical vapor deposition (PICVD) process using syngas and ultraviolet (UVC) light. Following treatment, newly grafted C–OH, C–O–C, C═O, and COOH functional groups on the bead’s surface are observed by X-ray photoelectron spectroscopy and Fourier transform infrared spectroscopy, leading to an increase in the surface energy from 31 ± 1 to 65 ± 2 mJ/m 2 and a corresponding zeta potential decrease from −38 to −61 mV. Finally, treated 100, 200, and 500 μm PS-DVB beads suspended in water exhibit dispersion stability over time that is higher than that of untreated beads. These results show the potential of syngas PICVD to provide an effective solution to the stability issue of container challenge sets for the validation of automated particle inspection systems, enabling significant savings of time and money to the parenteral drug industry.
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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 ».