Назад в библиотеку

Модель прогнозного управления сушилкой с псевдоожиженным слоем с встроенным NIR в качестве датчика влажности.

Автор: 2012 Elsevier Ltd.
Перевёл: М. В. Коваленко.
Источник: 2012 Elsevier Ltd.

Аннотация

Сушка в кипящем слое и ближняя инфракрасная (NIR) спектроскопия - это технологии, широко используемые для сушки и измерениясодержание влаги и других фармацевтических гранулированных материаловсоответственно.

Введение

Сушилки с псевдоожиженным слоем представляют собой устройства, обычно используемые для удаления растворителя.или вода из порошков или гранулированных материалов, таких как те, которые используются вфармацевтическая и пищевая промышленность . Эти единицы работаютв пакетном или непрерывном режиме. В любом режиме они используютнепрерывный поток газа для диспергирования порошков на протяженииограниченное пространство, удаляющее любой несвязанный растворитель с поверхности илипоры порошков. Эта дисперсия увеличивает объемную площадь поверхностипорошков, тем самым увеличивая скорость сушки и в конечном итогев результате чего более эффективный процесс.

Процесс сушки, как периодический, так и непрерывный, состоит издве доминирующие стадии: постоянная и падающая скорость ( Ван,SеNяор, MaNN, 2009). В период с постоянной ставкой, несвязанный растворитель или вода на внешней поверхности частиц удаляетсяпостоянным испарением в вытекающий газ, производящий постоянный распад влагосодержания порошков. Испарение феноменаноменон является пропорциональной функцией температуры и скоростипроходящий газ ( Benitez, 2002 ), где повышение температуры и скорость газа усиливает массообмен системы

Процедура сушки для моделирования процесса

Во-первых, FBD был обусловлен желаемыми ЦИИ, особенно температура сушки 60 C. После Состояние-На FBD воздушный поток был остановлен для добавления 1 кг гранулированного лактоза в миску. Чаша с порошком была затем помещенаобратно на FBD и воздух снова включается в желаемомУсловия предоставления 90 м3/ч за все время сушки. Образцыпорошки были сняты каждые 2 мин, как в сушильном процессепрогрессировал, чтобы измерить их содержание влаги и подготовитькривые сушки. В конце процесса сушки весь порошок был извлечен из чаши, чтобы обработать еще один свежий 1 кг гранулированный материал. Размер выборки поддерживался на уровне. Наименьшее возможное (5 г), чтобы обработанная масса порошкасущественно не изменяется, чтобы повлиять на скорость сушки.

Разработка модели NIR прогнозирования влажности

Модель разработана с использованием данных спектров влажностисодержание как статических, так и динамических образцов. Статический образецСпектр NIR обеспечивал изолированное влияние содержания влаги вИК-поглощение в то время как спектры NIR динамического образца обеспечилиСложное влияние реальных факторов во время операции сушки наИК-поглощение.Для разработки модели прогнозирования, 20 динамическихспектры были получены во время работы FBD непосредственно передвзятие в каждый момент отбора проб 5 г порошков длястатический анализ. Изъятые порошки были использованы для статическогоспектры и анализ LOD. Во-первых, 20 спектров статических порошковбыли взяты, а затем каждый образец был помещен в анализатор LODопределить содержание влаги в образце. Сгенерированные данные(40 статических и динамических спектров и содержание влаги каждогообразец) был добавлен к SIMCA P ? , который содержит ЧастичноеПрограммный генератор модели наименьших квадратов (PLS). Данные были первымиподвергнут анализу PCA с последующей первичной фильтрацией.Эти отфильтрованные данные были затем откорректированы калибровочной модельюМетодика PLS для получения калибровочной модели NIR.