涂家生藥用輔料收載分析(編輯修改稿)
2025-01-30 00:04 本頁面
【文章內容簡介】 Burman設計 例 微丸泛制 ? 本例為一種濕法制粒、流化床滾動造粒的工藝的研究。篩選了滾動速度、噴霧水量、以及噴霧壓力對微丸粒徑及其分布的影響，采用了無重復的 23析因設計法。微丸的制備工藝如下：取等量微晶纖維素和乳糖混勻后置于流化床中，開啟流化床（進氣口 27 177。 1176。 C、氣壓 巴）。噴入適量水，噴霧結束后繼續(xù)在 40 oC下干燥 15分鐘。 實驗因素及水平表 因素 1 +1 A：滾動速度 (rpm) 1000 1400 B：噴入水量 （ml） 1250 1750 C：霧化壓力 （巴） 3 DX表 效應 概率圖 23析因設計的方差分析結果 來源 平方和 自由度 均方 F值 Prob F Model +006 6 +005 A 1 B +005 1 +005 C 1 AB 1 AC +005 1 +005 BC +005 1 +005 Residual 1 Cor Total +006 7 各效應系數(shù)的擬合結果及置信限 因素 系數(shù)估算值 DF 標準差 95% CI Low 95% CI High VIF Intercept 1 AA 1 BB 1 CC 1 AB 1 AC 1 BC 1 PlackettBurman設計 ? 1946年提出，適合于 N次試驗研究 K=N1個變量的二水平分式析因設計，其中 N為 4的倍數(shù)。如果 N是 2的冪，這些設計就是前面的設計。一般 N=4, 8, 12， 16, 20， 24， 28， 36…. N= 1 1 24的 PlackettBurman設計 ? 可以將下表中的行作為第一行或列，第二行或列的產(chǎn)生是將前一行或列的第一個元素后移至最后，其它元素上移一格。 ? N小于 8意義不大 N 第一行（或列） 4 + + 8 + + + + 12 + + + + + + 16 + + + + + + + + 20 + + + + + + + + + 24 + + + + + + + + + + + + 11因素 12次試驗 可以考察 11個因素，即數(shù)學模型： 12/12/y2i1212110iiilSSlxx???????????? ? 擠出 滾圓法制備微丸 ? 產(chǎn)品應為圓形或橢圓形 1mm數(shù)量級的光滑顆粒 ? 其處方中通常含稀釋劑、粘合劑、水等（有時可以加入其它物料） ? 其制備過程是先制備軟材（ A wet plastic mass），繼而從很多小孔中擠出，得到長度不超過3mm的條狀物，最后在一個盤中快速滾圓 ? 因此，要篩選的因素既包括處方因素（粘合劑、稀釋劑、水量），也包括工藝因素（造粒時間、擠出速度、滾圓投量、滾圓時間、滾圓速度等） 擠出 滾圓法因素水平表 因素 單位 低限 中間值 高限 粘合劑用量 X1 % 1 水量 X2 % 40 45 50 造粒時間 X3 分 1 2 滾圓加量 X4 公斤 1 4 滾圓速度 X5 轉 /分 750 900 1100 擠出速度 X6 轉 /分 15 60 滾圓時間 X7 分 2 5 PlackettBurman設計 編號 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Y% 1 + + + 2 + + + 3 + + + 4 + + + 5 + + + 6 + + + 7 + + + 8 + + + + + + + 結果處理 ? 通過對應的對照 /8可以獲得各項系數(shù)。 8/8/y2i81i077110iiiilSSlyxx???????????????? ? 處理結果 ? b0=62。b1=5。b2=。b3=。b4=。b5=。b6=。b7=6 ? 方差分析表明： b1,b7有統(tǒng)計學意義，其余沒有意義。 ? 可以采用中心對照法檢驗。如在中心點重復 4次實驗，其 Y分別測定為 ,66,%。計算得平均值為，標準差為 %，每個系數(shù)的標準差估算為。根據(jù)中心對照點的自由度為 3，查 t檢驗臨界值表得 95%置信限為 ,故各參數(shù)的臨界值為 *=，因此， b1,b2,b5,b7有顯著意義。 ? 本實驗設計的目的在于發(fā)現(xiàn)影響得率的顯著性因素，而不是為了發(fā)現(xiàn)產(chǎn)率的變化趨勢。如果實驗結果表明因素自低向高水平變化對結果的影響呈線性，則可以用線性方程推導結果。 ? 本實驗的中心對照點的均值為 b0=62相比有顯著差異，說明線性關系不顯著，有彎曲。 效應面設計法 ? 1）優(yōu)化的需要； 2）進行模型方程模擬的需要； 3）為放大工藝、處方時設計各參數(shù)作準備； 4）可以描繪效應面。 ? 處于第二階段 常用響應面設計方法 ? 如何通過一定的實驗設計使獲得的試驗結果可以有效地使響應面數(shù)學模型近似真實的設計方法。 ? 序貫法：爬山或落底法，分為數(shù)步走，先找出最優(yōu)區(qū)域，然后進一步找出該區(qū)域的響應面曲線，直至優(yōu)化。 ? 分別按數(shù)學模型是線性或二次多項式而分 常用響應面設計方法 ? 必須是可以旋轉的：可以保證各方向的精度 ? 擬合一階模型的設計 析因設計 單純形設計 ? 擬合二階模型的設計 中心復合設計 BoxBehnken設計 RSM設計的策略 ? 數(shù)學模型的推論：線性模型比二次模型簡單，需要的試驗次數(shù)少，所以一般可以先假設為線性，如果出現(xiàn)彎曲再用二次多項式 RSM設計。 ? 實驗范圍： RSM設計的邊界可以是球形、正方體或混合（圓柱體）的； RSM水平數(shù)：可以根據(jù)實際情況選擇。 優(yōu)化技術 優(yōu)化過程 ? 單效應（指標）優(yōu)化 ? 多效應（指標）優(yōu)化 優(yōu)化方法的選擇：效應面圖形、最速上升或下降法、單純形優(yōu)化 效應面的圖形 ? 通常為二次多項式模型（ conic functions） ? 2因素模型可以是橢圓形或雙曲線型 ? 所有方程均可以轉化為： 多
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