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Updated: Jun 28, 2025
07:21
Twin-Screw Extrusion Process to Produce Renewable Fiberboards
Published on: January 27, 2021
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开发和应用的控制概念双螺杆湿颗粒在 ConsiGmaTM-25:第2部分颗粒大小的概念
Selma Celikovic1, Johannes Poms2, Johannes Khinast3
1Research Center Pharmaceutical Engineering GmbH, Inffeldgasse 13/2, 8010 Graz, Austria; Institute of Automation and Control, Graz University of Technology, Inffeldgasse 21b, 8010 Graz, Austria.
International journal of pharmaceutics
|April 17, 2024
概括
通过控制质量 (QbC) 算法通过使用实时数据和动态模型优化双螺丝湿颗粒. 这提高了制药制造效率,降低了成本.
科学领域:
- 制药制造业 制药制造业 制药制造业
- 工艺控制工程 工艺控制工程
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
背景情况:
- 连续制药制造在传统批量制造过程中具有优势,但需要先进的控制策略.
- 当前的运营模式往往无法充分利用连续制造的好处.
- 通过控制 (QbC) 整合质量可以解决过程变化,提高效率.
研究的目的:
- 探索QbC算法的应用,以优化ConsiGmaTM-25生产线上的双螺丝湿颗粒.
- 专注于控制颗粒大小作为关键质量属性 (CQA).
- 开发和验证从概念化到实际应用的全面工作流程.
主要方法:
- 利用过程分析技术 (PAT) 来实时监测颗粒CQAs.
- 开发了一个动态过程模型,将颗粒化参数与监控的CQAs联系起来.
- 采用局部线性模型树 (LoLiMoT) 算法来识别颗粒大小模型.
- 实现了一个模型预测控制器 (MPC) 和一个颗粒大小的软传感器.
- 开发了一个数字操作员助理,用于处理未减轻的干扰.
主要成果:
- 成功开发了一种动态模型和MPC,用于控制双螺丝湿颗粒处理过程中的颗粒大小.
- 创建了一个软传感器,用于实时估计颗粒大小.
- 在各种干扰场景下,集成系统在ConsiGmaTM-25生产线上得到了验证.
- 工作流程证明了从模拟到实际应用的成功转移.
结论:
- 与PAT和动态建模集成的QbC算法,对于优化连续制药制造流程是有效的.
- 开发的MPC和软传感器可以精确控制颗粒大小,提高产品质量.
- 该研究验证了一种系统方法,用于在现实世界制药生产中实施先进的控制策略.
