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Enregistrement W6983790004

NUMERICAL SIMULATION OF FLUIDIZED BED DRYING OF PHARMACEUTICAL POWDERS USING A TWO-PHASE MODEL

2023· dissertation· en· W6983790004 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMicroencapsulation and Drying Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFluidized bedGranulationAgglomerateMoistureMass transferWork (physics)Process (computing)FluidizationWater content
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tablet production in the pharmaceutical industry is a common process for oral ingestion products. Before tablet production, mixtures of active pharmaceutical ingredients and other excipients are granulated, generally through the process of wet granulation. The wet granulation process agglomerates mixtures of powder components to create homogeneous granules, typically using water as a liquid binder. Before the wet granules can be made into tablets, they have to be dried to an acceptable level. Fluidized beds have been extensively used for the drying of these granules. To better understand the fluidized bed process, mathematical models have been created to emulate the drying phenomena. Simplified models, such as phenomenological models, aim to capture the drying characteristics without defing the more complex kinetics and thermodynamics of the system. A recent approach based on a two-phase model is further verified in this work using experimental data from a lab scale fluidized bed. The model was examined against the pharmaceutical powder moisture content and temperature profiles from previous experimental work. The model is comprised of the mass and energy balances of five distinct sections of the fluidized bed. Powder moisture and heat transfer are governed by a stagnant gas film in equilibrium with the surrounding gas. The model shows good correlation with the experimental data. It also displays the general characteristics of pharmaceutical powder drying, with distinct constant drying rate and falling drying rate periods. Upon model validation, optimization of the inlet gas parameters is explored. Optimization of the model is imple- mented, controlling the inlet gas parameters and incorporating a stepwise change during the drying process. It was found that a single stepwise change has a negligible effect on optimizing the process but is still useful around the end point of the batch. In addition, optimization results and behaviours are discussed.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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