РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЧАСТИЦ ПО МАССАМ ПОКРЫТИЯ ПРИ ПЕРИОДИЧЕСКОМ ПРОЦЕССЕ КАПСУЛИРОВАНИЯ В ПСЕВДООЖИЖЕННОМ СЛОЕ
Аннотация
Статья посвящена математическому моделированию процесса капсулирования дисперсных материалов. Одним из главных показателей качества капсулированного продукта является равномерность распределения материала покрытия между капсулируемыми частицами. Показано, что при нанесении толстых оболочек для характеристики равномерности распределения пленкообразующего вещества по частицам целесообразно применять функцию распределения частиц по массам покрытия. В статье предложена математическая модель периодического процесса капсулирования в псевдоожиженном слое, позволяющая прогнозировать функцию распределения частиц по массам покрытия. Модель основана на уравнениях баланса частиц, составленных для двух зон аппарата: сушки и орошения. Предложен алгоритм численного расчета изменения дифференциальной функции распределения частиц по относительным массам покрытия во времени. Программная реализация предложенного алгоритма выполнена в математическом пакете Mathcad. Показано влияние основных параметров процесса на равномерность покрытия частиц псевдоожиженного слоя. Снижение скорости роста массы покрытия λ приводит к улучшению равномерности покрытия частиц, о чем свидетельствует более узкая кривая функции распределения. Это достигается уменьшением расхода раствора покрывающего вещества, распыляемого пневматической форсункой. Уменьшение расхода частиц через зону орошения приводит к ухудшению равномерности покрытия частиц при фиксированном времени обработки. Для количественной оценки неравномерности распределения покрывающего вещества по капсулируемым частицам предлагается использовать величину среднего относительного отклонения CV. Результаты моделирования показали уменьшение величины CV во времени процесса, что свидетельствует об уменьшении неравномерности распределения массы пленкообразующего вещества между частицами при выбранных параметрах процесса.
Литература
Guignon B., Duquenoy A., Dumoulin E.D. Fluid bed encapsulation of particles: principles and practice. Dry. Technol. 2002. V. 20. P. 419-447. DOI: 10.1081/DRT-120002550.
Zuidam N.J., Nedovic V.A. Encapsulation technologies for active food ingredients and food processing. New York: Springer Science. 2010. 392 p. DOI: 10.1007/978-1-4419-1008-0.
Lipin A.G., Nebukin V.O., Lipin A.A. Encapsulation of granules in polymer shells as a method of creating controlled release fertilizers. Sovr. Naukoem. Tekhnol. Regional. Prilozhenie. 2017. N 3 (51). P. 86-91 (in Russian).
Tolve R., Galgano F., Caruso M.C., Tchuenbou-Magaia F.L., Condelli N., Favati F., Zhang Z. Encapsulation of health-promoting ingredients: applications in foodstuffs. Int. J. Food Sci. Nutr. 2016. V. 67. P. 888-918. DOI: 10.1080/09637486.2016.1205552.
Beig B., Niazi M.B.Kh, Jahan Z., Hussain A., Zia M.H., Mehran M.T. Coating materials for slow release of nitrogen from urea fertilizer: a review. J. Plant Nutrition. 2020. V. 43. N 10. P. 1510-1533. DOI: 10.1080/01904167.2020.1744647.
Jarosiewicz A., Tomaszewska M. Controlled-Release NPK Fertilizer Encapsulated by Polymeric Membranes. J. Agric. Food Chem. 2003. V. 51. N 2. P. 413–417. DOI: 10.1021/jf020800o.
Ray S., Raychaudhuri U., Chakraborty R. An overview of encapsulation of active compounds used in food products by drying technology. Food Biosci. 2016. V. 13. P. 76-83. DOI: 10.1016/j.fbio.2015.12.009.
Šibanca R., Turkb M., Dreu R. An analysis of the minitablet fluidized bed coating process. Chem. Eng. Res. Des. 2018. V. 134. P. 15–25. DOI: 10.1016/j.cherd.2018.03.020.
Toschkoff G., Khinast J.G. Mathematical modeling of the coating process. Int. J. Pharm. 2013. V. 457. P. 407–422. DOI: 10.1016/j.ijpharm.2013.08.022.
Sahni E., Chaudhuri B. Experiments and numerical modeling to estimate the coating variability in a pan coater. Int. J. Pharm. 2011. V. 418. P. 286–296. DOI: 10.1016/j.ijpharm.2011.05.041.
Pei Ch., Elliott J.A. Asymptotic limits on tablet coating variability based on cap-to-band thickness distributions: A discrete element model (DEM) study. Chem. Eng. Sci. 2017. V. 172. P. 286-296. DOI: 10.1016/j.ces.2017.06.029.
Li L., Kemp I., Palmer M. A DEM-based mechanistic model for scaleup of industrial tablet coating processes. Powder Technol. 2020. V. 364. P. 698-707. DOI: 10.1016/j.powtec.2020.01.087.
Dubey A., Hsia R., Saranteas K., Brone D., Misra T., Muzzio F.J. Effect of speed, loading and spray pattern on coating variability in a pan coater. Chem. Eng. Sci. 2011. V. 66. N 21. P. 5107-5115. DOI: 10.1016/j.ces.2011.07.010.
Suzzi D., Toschkoff G., Radl S., Machold D., Fraser S.D., Glasser B.J., Khinast J.G. DEM simulation of continuous tablet coating: Effects of tablet shape and fill level on inter-tablet coating variability. Chem. Eng. Sci. 2012. V. 69. P. 107–121. DOI: 10.1016/j.ces.2011.10.009.
Xie C., You Y., Ma H., Zhao Y. Mechanism of inter-tablet coating variability: Investigation about the motion behavior of ellipsoidal tablets in a pan coater. Powder Technol. 2021. V. 379. P. 345-361. DOI: 10.1016/j.powtec.2020.10.088.
Ban J., Kumar R., Agarwal S. Scaling Inter-Tablet Coating Variability in a Horizontal Rotating Drum. AIChE J. 2017. V. 63. N 9. P. 3743-3755. DOI: 10.1002/aic.15758.
Venkataramana R., Kapura P.C., Gupta S.S. Modelling of granulation by a two-stage auto-layering mechanism in continuous industrial drums. Chem. Eng. Sci. 2002. V. 57. P. 1685 – 1693. DOI: 10.1016/S0009-2509(02)00070-2.
Seo K-S., Bajracharya R., Lee S.H., Han H-K. Pharmaceutical Application of Tablet Film Coating. Pharmaceutics. 2020. N 12(9). Art. 853. DOI:10.3390/pharmaceutics12090853.
Ku Shaari K.Z., Pandey P., Song Y., Turton R. Monte Carlo simulations to determine coating uniformity in a Wurster fluidized bed coating process. Powder Technol. 2006. V. 166. P. 81-90. DOI: 10.1016/j.powtec.2006.05.001.
Rieck C., Bück, A., Tsotsas E. Stochastic Modelling of Particle Coating in Fluidized Beds. Procedia Eng. 2015. V. 102. P. 996-1005. DOI: 10.1016/j.proeng.2015.01.222.
Kieckhefen P., Lichtenegger T., Pietsch S., Pirker S., Heinrich S. Simulation of spray coating in a spouted bed using recurrence CFD. Particuology. 2019. V. 42. P. 92-103. DOI: 10.1016/j.partic.2018.01.008.
Norouzi H.R. Simulation of pellet coating in Wurster coaters. Int. J. Pharm. 2020. N 590. P. 119931. DOI: 10.1016/j.ijpharm.2020.119931.
Hilton J.E., Ying D.Y., Cleary P.W. Modelling spray coating using a combined CFD-DEM and spherical harmonic formulation. Chem. Eng. Sci. 2013. V. 99. P. 141-160. DOI: 10.1016/j.ces.2013.05.051.
Jiang Zh., Rieck C., Bück A., Tsotsas E. Modeling of inter- and intra-particle coating uniformity in a Wurster fluidized bed by a coupled CFD-DEM-Monte Carlo approach. Chem. Eng. Sci. 2020. V. 211. Art. 115289. DOI: 10.1016/j.ces.2019.115289.
Lipin A.G., Nebukin V.O., Lipin A.A. Assessment of coverage degree during granular material encapsulation in fluidized bed. ChemChemTech [Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.]. 2019. V. 62. N 5. P. 84-90 (in Russian). DOI: 10.6060/ivkkt201962fp.5793.
Lipin A.A., Nebukin V.O., Lipin A.G. Simulation of heat and mass transfer processes under granules capsulation in fluidized bed. ChemChemTech [Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.]. 2018. V. 61. N 4-5. P. 98-104 (in Russian). DOI: 10.6060/tcct.20186104-05.5624.
