辊压-铣削过程中颗粒尺寸分布的多变量数学模型

颗粒尺寸分布(GSD)是滚子压实(RC)过程中的临界质量属性之一。在RC铣削步骤中具有未知带断行为的新开发的药物化合物GSD的测定需要定量洞察过程参数和带子属性。尽管在映射过程操作条件方面存在关键作用以实现所需的颗粒尺寸,但在文献中介绍了有限的工作,专注于RC铣削建模。在该研究中,提出了一种多变化的数学模型,以模拟粒状带的全尺寸分布作为带状机械性能的函数。使用由各种粉末组合物制成的丝带产生具有实验室型振荡铣削装置的实验数据。通过将其拟合到实验数据集来确定模型参数。从第一步获得的参数与带杨氏模量相关。通过预测模型开发步骤中排除的数据的GSD,验证了该模型。通过模拟在真正的Gerteis RC系统的三种不同条件下获得的粒化药物赋形剂的GSD型材来进一步探索开发模型的预测能力。在保持类似于Lab-Scale设备的铣削操作条件的同时(IE。,屏幕尺寸和间距,低转子速度),所提出的建模方法成功地预测了辊压缩的MCC粉末作为模型化合物的GSD。该模型可以与RC模型结合使用,以便于处理过程理解,以获得颗粒属性作为质量逐个范式的一部分。对辊压-铣削过程中的颗粒分布进行了研究

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