文献

J-GLOBAL ID：201802277079947881   整理番号：18A0264945

錠剤圧縮過程における部分最小二乗回帰法を用いたフィードフォワード制御のモデル化【Powered by NICT】

Modeling of feed-forward control using the partial least squares regression method in the tablet compression process

著者 (2件)： Hattori Yusuke (Research Institute of Pharmaceutical Sciences, Faculty of Pharmacy, Musashino University, 1-1-20 Shin-machi, Nishi-tokyo city, Tokyo 202-8585, Japan) ,  Otsuka Makoto (Research Institute of Pharmaceutical Sciences, Faculty of Pharmacy, Musashino University, 1-1-20 Shin-machi, Nishi-tokyo city, Tokyo 202-8585, Japan)
資料名： International Journal of Pharmaceutics  (International Journal of Pharmaceutics)
巻： 524  号： 1-2  ページ： 407-413  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0285B  ISSN： 0378-5173  CODEN： IJPHD  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 製薬工業では,連続製造の実施は,従来のバッチ製造法の代わりに促進されている。より特別に,近年,フィードフォワード制御の革新的な概念を分析技術を処理する関係に導入した。本研究では,近赤外(NIR)スペクトルと粒状物の物理的性質から得られたデータを統合することにより,錠剤圧縮プロセスのためのフィードフォワード制御モデルの開発に成功した。製薬工業では,バッチ生産が日常的にプロセスパラメータの手動制御によって所望の性質を有する顆粒の調製を可能にする。一方,連続生産はこれらのプロセスパラメータの自動決定を必要とする。ここでは,部分最小二乗回帰(PLSR)法を用いた制御モデルの開発を提案した。この方法の最も重要な特徴は,NIRスペクトルと粒状物の物理的性質の両方を統合データセットの使用である。著者らのモデルを用いて,生成物の性質,錠剤重量と厚さのような,未知のプロセスパラメータを予測するために,PLSR分析の独立変数として含まれる必要があることを明らかにした。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 近赤外スペクトル ,  手動制御 ,  プロセスパラメータ ,  スペクトル ,  *フィードフォワード制御 ,  近赤外線 ,  製薬業 ,  *モデリング ,  粒状材 ,  バッチ生産 ,  顆粒
準シソーラス用語： 独立変数 ,  制御モデル ,  連続生産 ,  *部分最小二乗回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： フィードフォワード制御圧縮過程 ,  連続製造 ,  か粒 ,  近赤外分光法 ,  部分最小二乗回帰

分類 (2件)： 固形製剤  (GY02030V) ,  製剤一般  (GY02010Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 錠剤 ,  過程 ,  部分最小二乗回帰 ,  フィードフォワード制御 ,  モデル化