Kohti reaaliaikaista leijupetirakeistuksen kosteuden monitorointia: lähi-infrapunaspektroskopian käyttöönotto
No Thumbnail Available
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Chemical Engineering |
Master's thesis
Checking the digitized thesis and permission for publishing
Instructions for the author
Instructions for the author
Authors
Date
2011
Department
Major/Subject
Fysikaalinen kemia
Mcode
Kem-31
Degree programme
Language
fi
Pages
xii + 65 s. + [11]
Series
Abstract
Orion Pharma has acquired a new type of fluidized bed granulator whose structure does not allow interrupting the drying operation to measure the moisture content of a wet mass. Traditionally off-line methods such as loss-on-drying (LOD) based on infrared heating or Karl Fischer titration has been utilized. In this thesis near-infrared spectroscopy (NIRS) was investigated as an alternative real time moisture analyzer. As an extremely promising technique it could replace the conventional methods also in processes where pausing the drying is not a problem. However, there are various challenges related to the implementation of NIRS. One of them is that data provided is rather complex and chemo metric techniques such as data preprocessing and multivariate calibration are required to accomplish a quantitative or qualitative analysis. The aim of this work was to find an ideal way to measure with a NIR spectrometer and to examine if NIRS is a reliable technique for following the evolution of the moisture content of a pharmaceutical wet mass and defining the end point of drying. During the work calibration models based on the combination (1 930 nm) and overtone (1 450 nm) peaks of water were built for a placebo product. As a reference method LOD was utilized. The models were tested with two other batches. The soundness was evaluated by root mean square error of calibration (RMSEC) and prediction (RMSEP) and coefficient of determination (R<sup>2</sup>). In this study a tentative at-line model was built for one product. According to the results the most accurate chemo metric calibration method was built with partial least squares (PLS) regression using a combination of standard normal variate (SNV) and de-trend as pretreatment of the spectral data. The most precise predictions were achieved by limiting the spectral region to 1 800 - 2 000 nm. When testing the model RMSEP 0,18 w/w-% and R<sup>2</sup> 0,993 were obtained using eight latent variables. The moisture content of the test samples was between 2,4 w/w-% and 9,2 w/w-%. Principal component regression (PCR) also showed promising results with RMSEP 0,34 w/w-% and R<sup>2</sup> 0,975.Orionin Turun tehtaalle on hankittu uudentyyppinen leijupetirakeistin, jonka rakenne ei salli kuivausoperaation keskeytystä massan kosteuden määrityksen ajaksi. Tämänkaltaisissa mittauksissa on perinteisesti käytetty off-line-menetelmiä kuten haihdutusvaakaa tai Karl Fischer -titrausta. Tässä diplomityössä tutkittiin leijupetirakeistukseen sopivaa vaihtoehtoista, reaaliaikaista kosteuden monitorointia lähi-infrapunaspektroskopian (NIRS) keinoin. Tekniikka voisi nopeasti ja luotettavasti toimiessaan korvata aikaisemmat menetelmät myös prosesseissa, joissa kuivauksen pysäyttäminen ei ole ongelma. NIRS:n käyttöönottoon liittyy monia haasteita, joista yksi on mutkikas spektraalinen data. Suora kvalitatiivinen tai kvantitatiivinen määritys ei yleensä onnistu, vaan analyysin toteuttamiseksi tarvitaan kemometrisia apuvälineitä, esimerkiksi datan esikäsittelyä ja monimuuttujamallinnukseen perustuvaa kalibrointia. Diplomityön päämääränä oli löytää spektrometrille sopiva mittaustapa ja selvittää, voidaanko NIRS:n avulla seurata leijuvan lääkemassan kosteuden kehitystä luotettavasti ja arvioida kuivauksen päätepiste. Työn aikana luotiin veden karakteristisia kombinaatio-(1 930 nm) ja ylivärähtelypiikkejä (1 450 nm) käyttäen plasebovalmisteen kalibrointikäyrät. Referenssimenetelmänä käytettiin massanpudotukseen perustuvaa infrapunavaakaa. Kalibroinnin toimivuus ja toistettavuus testattiin kahdella erällä. Mittausten tarkkuutta arvioitiin kalibroinnin ja ennustuksen keskineliövirheiden RMSEC ja RMSEP sekä selitysasteen R<sup>2</sup> avulla. Tutkimuksessa onnistuttiin alustavan at-line-mallin luomisessa yhdelle tuotteelle. Parhaiten ennustavaksi kemometriseksi kalibrointitavaksi osoittautui SNV-korjauksen (standard normal variate) ja trendin poiston yhdistelmä osittaisen pienimmän neliösumman (PLS) regressiolla. Tarkimmat ennustukset saatiin rajaamalla spektraalinen alue suuren vesipiikin alueelle (1 800 - 2 000 nm). Mallin testauksessa kosteuden RMSEP oli kahdeksalla komponentilla parhaimmillaan 0,18 prosenttiyksikköä ja R<sup>2</sup> 0,993 kosteuspitoisuusalueella 2,4 - 9,2 m- %. Myös pääkomponenttiregression (PCR) tulokset olivat lupaavia, 10 komponentilla RMSEP oli 0,34 prosenttiyksikköä ja R<sup>2</sup> 0,975.Description
Supervisor
Kontturi, KyöstiThesis advisor
Pohjanjoki, PekkaKeywords
fluid bed granulation, leijupetirakeistus, drying, kuivaus, moisture measurement, kosteuden määritys, near-infrared spectroscopy, NIR, chemometrics, lähiinfrapunaspektroskopia, kemometria