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Enregistrement W3113293784 · doi:10.1002/cjce.24002

Fluidization of fine lactose for dry powder inhalation: A comparison of assisting methods

2020· article· en· W3113293784 sur OpenAlexvenueno aff
Fuweng Zhang, Damiano La Zara, Feilong Sun, Michael J. Quayle, Gunilla Petersson, Staffan Folestad, J. Ruud van Ommen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésFluidizationAgglomerateMaterials scienceJet (fluid)Fluidized bedLactoseVibrationParticle sizeComposite materialMechanicsChemical engineeringChemistryEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fluidization of cohesive pharmaceutical powders is difficult to achieve and typically requires the introduction of external forces. This study investigates the fluidization of the fine inhalation grade of lactose powders (size range from 0.1‐20 μm) that are specifically developed for dry powder inhalation (DPI) applications. The fluidization behaviour of fine lactose powders was evaluated under six conditions: without fluidization aids, with only vertical vibration (VFA), with only a downward‐pointing micro‐jet (MFA), with both vibration and pre‐mixing with coarse particles (VCFA), with both vibration and micro‐jet (VMFA), and with the combined assistance of vibration, micro‐jet, and addition of coarse particles (VMCFA). The enhancement of fluidization due to the use of different assistance methods is reflected by the increase of bed expansion and the decrease in both the minimum fluidization velocity and agglomerate formation. However, applying micro‐jet results in considerable powder losses due to the high fraction of fine particles stuck to the wall. Combining any two assisting methods leads to better fluidization than using a single approach. In particular, the combination of vibration and micro‐jet shows the best performance in improving fluidization. Further addition of coarse particles does not play a significant influence on promoting fluidization. Finally, the analysis of the forces acting on the lactose agglomerates shows the enhancement of separation forces by introducing the fluidization assistance, which leads to a decrease in agglomerate size.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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