Concentration monitoring with near infrared chemical imaging in a tableting press
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring powder potency and homogeneity is important in achieving real-time release testing in a continuous tablet manufacturing operation. If quality related issues are encountered, monitoring powder potency inside a feed frame offers a last opportunity to intervene in the process before tablet compression. Feed frame monitoring methods based on near infrared (NIR) spectroscopy have been increasingly reported in recent years. New process analytical tools with the potential of being deployed alone or in combination with NIR spectroscopy for feed frame monitoring are now available commercially. The present study evaluated the potential of near infrared chemical imaging (NIR CI) for in-line monitoring of a prototype pharmaceutical composition containing ascorbic acid (AA), microcrystalline cellulose and dicalcium phosphate. NIR spectroscopy was the reference method. In-line calibration models based on partial least square regression were developed and validated with a range of AA concentrations. The ability of NIR spectroscopy and NIR CI to predict concentrations in test runs was ascertained both independently and in combination. NIR CI, with a single bandpass filter, predicted AA concentrations—present at commercially relevant concentrations—with acceptable accuracy. Comparative results showed that NIR CI has the potential for in-line monitoring of blend concentrations inside feed frames. In addition to the advantage of increased sample size, it also has the potential to detect segregation inside feed frames.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».