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dc.contributor.advisorMéndez-Román, Rafael
dc.contributor.authorSierra-Vega, Nobel O.
dc.date.accessioned2018-10-25T13:34:23Z
dc.date.available2018-10-25T13:34:23Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11801/1068
dc.description.abstractThe die filling process is a continuous operation that is crucial to comply with the specifications and quality attributes of a pharmaceutical tablet. Die filling is usually performed using a rotary tablet press that has a force-feeding device, called feed frame. The operating conditions of the feed frame can affect the properties of the tablet. The die disc speed (tableting speed), and paddle wheel speed are adjusted empirically to meet with the desired specifications. An experimental investigation was carried out to study the pharmaceutical powder dynamic inside the feed frame and to develop an empirical model to predict the mean residence time in a tablet press feeder, having the feed frame paddle wheel speed, die disc speed and the properties of the materials as model parameters. This model is needed to optimize the die filling operation. Pulse injection method and sampling at feed frame output was used to study the residence time distribution. Five Near Infrared calibration models were developed to determine the concentration of unknown samples. The Taylor dispersion model was used to fit the experimental data. Based on the fit, mean residence time and mean centered variance were calculated. The performance of a reproducibility study of experimental method resulted in a 3.429% of relative standard deviation. The relationship between the experimental factors and mean residence time were examined. The results showed that paddle wheel speed, die disc speed and the properties of the materials affect significantly the mean residence time. The empirical model shows a linear relationship between the mean residence time and the paddle wheel speed, as well as the mean residence time and the die disc speed. However, the model indicates a non-linear relationship with the cohesion parameter, the selected property of the materials. Six independent experiments in which operating conditions and the cohesion parameter were controlled and varied were performed to validate the empirical model. Overall, the predicted mean residence time has a high correlation with the observed experimental results, finding error percentages between 0.50% and 3.12% for the validations performed.en_US
dc.description.abstractEl proceso de llenado de dados es una operación continua que es crucial para cumplir con las especificaciones y atributos de calidad de una tableta farmacéutica. El llenado de dados es usualmente realizado usando una maquina compresora de tabletas que tiene un dispositivo de alimentación forzada, denominado dispositivo de llenado de dados. Las condiciones de operación del dispositivo de llenado de dados pueden afectar las propiedades de la tableta. Para obtener las especificaciones deseadas, la velocidad del disco de dados (velocidad de producción de tabletas), y la velocidad de las ruedas de aspas del dispositivo de llenado de dados son ajustados empíricamente. Una investigación experimental fue realizada para estudiar la dinámica del polvo farmacéutico dentro del dispositivo de llenado de dados, y para desarrollar un modelo empírico para predecir el tiempo de residencia promedio en el alimentador de la compresora de tabletas, teniendo la velocidad de la rueda de aspas del dispositivo de llenado de dados, la velocidad del disco de dados y las propiedades del material como parámetros del modelo. Este modelo es necesario para optimizar la operación del llenado de dados. El método de inyección de pulso y tomar muestras a la salida del dispositivo de llenado de dados fue usado para estudiar la distribución de tiempo de residencia. Cinco modelos de calibración de infrarrojo cercano fueron desarrollados para determinar la concentración de las mezclas desconocidas. El modelo de dispersión de Taylor fue usado para ajustar los datos experimentales. Basándose en este ajuste, el tiempo de residencia promedio y la varianza fueron calculados. La ejecución de un estudio de reproducibilidad del método experimental resultó en un valor de desviación estándar relativa de 3.429%. La relación entre los factores experimentales y el tiempo de residencia promedio fueron examinados. Los resultados muestran que la velocidad de las aspas del dispositivo de llenado de dados, la velocidad del disco de dados y la propiedad del material afectan significativamente el tiempo de residencia promedio. El modelo empírico muestra una relación lineal entre el tiempo de residencia promedio y la velocidad de la rueda de aspas, así como también del tiempo de residencia promedio y la velocidad del disco de dados. Sin embargo, el modelo muestra una relación no lineal entre el tiempo de residencia promedio y el parámetro de cohesión, la propiedad del material seleccionada. Seis experimentos independientes en los cuales las condiciones de operación y el parámetro de cohesión fueron controlados y variados fueron realizados para validar el modelo empírico. En general, el tiempo de residencia predicho tiene una alta correlación con los resultados experimentales observados, encontrando porcentajes de error entre 0.5 y 3.12 % para las validaciones realizadas.en_US
dc.description.sponsorshipNSF-PFI: AIR (Grant Number – 153 7197)en_US
dc.language.isoenen_US
dc.subjectFeed frameen_US
dc.subjectMean residence timeen_US
dc.subject.lcshTablets (Medicine)en_US
dc.subject.lcshTableting--Instrumentsen_US
dc.subject.lcshForecasting--Mathematical modelsen_US
dc.titleDevelopment of an empirical model to predict the mean residence time in a tablet press feederen_US
dc.typeThesisen_US
dc.rights.licenseAll rights reserveden_US
dc.rights.holder(c) 2017 Nobel Osvaldo Sierra Vegaen_US
dc.contributor.committeeAcevedo Rullan, Aldo
dc.contributor.committeeRomañach, Rodolfo
dc.contributor.representativeMarcelo Suarez, Oscar
thesis.degree.levelM.S.en_US
thesis.degree.disciplineChemical Engineeringen_US
dc.contributor.collegeCollege of Engineeringen_US
dc.contributor.departmentDepartment of Chemical Engineeringen_US
dc.description.graduationYear2017en_US


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