基于激光三角测量在线弹性回收测量,用于确定卷轴压缩中的带固体部分

科学领域:

• 制药制造业 制药制造业 制药制造业
• 化学工程是化学工程的重要组成部分.
• 材料科学 材料科学 材料科学

背景情况:

• 连续制造在制药生产中越来越重要.
• 在卷紧缩中缺少带固体分数 (SFribbon) 的直线测量工具.
• 过程分析技术 (PAT) 对于优化制造线路至关重要.

研究的目的:

• 开发一种新的PAT方法,用于在线确定带固体分数 (SFribbon).
• 为了研究弹性回收和卷积压缩中的固体分数之间的关系.
• 通过在线测量建立SFribbon的预测模型.

主要方法:

• 使用直线激光三角测量来测量带的厚度,并确定直线弹性回收 (ERin-line).
• 研究了各种安慰剂和活性药物成分配方.
• 采用了带质量流和Midoux模型来确定隙间固体分数 (SFgap).

主要成果:

• 发现弹性回收率 (ERratio) 是特定于配方的,且独立于工艺参数.
• 当SFgap已知时,ERratio可以作为SFribbon的可靠预测器.
• 为SFribbon开发了两个预测模型,显示与测量值有很好的一致性.

结论:

• 成功建立了一种新的PAT方法,用于在滚筒压缩中在线确定SFribbon.
• 该ERratio提供了一个强大的,配方特定的实时固体分数监测方法.
• 开发的模型使在连续制药制造中实现了增强的工艺控制和优化.