超臨界二酸化炭素におけるモンテルカスト(COVID-19)の溶解度  実験データとモデリング【JST・京大機械翻訳】

Sajadian Seyed Ali; Sajadian Seyed Ali; Ardestani Nedasadat Saadati; Ardestani Nedasadat Saadati; Jouyban Abolghasem; Jouyban Abolghasem

文献

J-GLOBAL ID：202202233479656913 整理番号：22A0682347

超臨界二酸化炭素におけるモンテルカスト(COVID-19)の溶解度実験データとモデリング【JST・京大機械翻訳】

Solubility of montelukast (as a potential treatment of COVID -19) in supercritical carbon dioxide: Experimental data and modelling

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資料名：
巻： 349 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： B0924A ISSN： 0167-7322 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)

超臨界流体中の薬剤材料の溶解性挙動は,ミクロ/ナノサイズ薬物粒子を製造するのに非常に重要である。本研究では,超臨界二酸化炭素(SC-CO_2)中のCOVID-19の可能性のある処理としてのモンテルカストの溶解度を,温度(308~338K)と圧力(12~30MPa)の異なるセットの下で考察した。得られた溶解度は,それぞれ(338K,12MPa)と(338K,30MPa)で0.4×10-6から6.12×10-5の範囲であった。2つのアプローチi)経験的方程式(すなわち,Sodeifianら,Bartleら,ChrastilおよびBianら,Mendez-SantiagoandTeja(MST)およびJouybanら(Peng-Robinson(PR))をvan der Waals(vdW2)混合則,SAFT-VR Mie)と組合せ,実験溶解度データを相関させた.(すなわち,Peng-Robinson(PR)).と(2)状態方程式(Peng-Robinson(PR))を,実験溶解度データを相関させるために適用した(すなわち,Peng-Robinson(PR))と,van der Waals(vdW2)混合則との組み合わせ,SAFT-VR Mieを,実験溶解度データを相関させるために適用した(すなわち,Peng-Robinson(PR))。結果によると,ChrastilとBartleらのモデルは,それぞれ10.28と10.81の平均絶対相対偏差%と最良の相関を生じた。さらに,PRとSAFT-VR Mie EoSは,308から338KでモンテルカストのSC-CO_2溶解度に満足のいく結果を与えることができた。最終的に,溶液の蒸発(ΔHvap),溶媒和(ΔHsol)および全エンタルピー(ΔHtotal)を推定するために,結果を考案した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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有機物質からなる多成分系の相平衡・状態図 , 薬物の物理化学的性質

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超臨界二酸化炭素におけるモンテルカスト(COVID-19)の溶解度 実験データとモデリング【JST・京大機械翻訳】

超臨界二酸化炭素におけるモンテルカスト(COVID-19)の溶解度実験データとモデリング【JST・京大機械翻訳】