环形流化床颗粒机的系统结构图——极具挑战性的设计难题

《Chemical Engineering Research and Design》:Regime map of a toroidal fluid bed granulator — Challenging formulation

【字体: 时间:2026年02月24日 来源:Chemical Engineering Research and Design 3.9

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  环形流化床制粒工艺中预湿与多参数协同作用有效改善微粉化对乙酰氨基酚的流体化稳定性及颗粒均匀性,通过质量、能量和压力联合分析建立工艺参数与产品特性的映射关系,确定稳定操作区域,为规模化生产提供理论依据。

  
作者:Line Koleilat、Christian Karl Paasche、Jonathan Wade、Joshua Hanson、Carl Wassgren、Paul Mort
美国印第安纳州西拉斐特市普渡大学农业与生物工程系,邮编47907

摘要

由于流化效果不佳以及细粉的流失,细小粘性粉末的流化床造粒过程可能具有挑战性。本研究探讨了含有50%微粉化对乙酰氨基酚的药品配方的环状流化床造粒工艺,重点研究了气流速率、进气流温度和粘合剂喷射速率的影响。此外,引入了预润湿步骤,在进料前向粉末混合物中加入少量水,以提高颗粒粘附性并减少微粉化活性成分的流失。预润湿与环状气流模式的结合稳定了流化过程,并促进了颗粒的均匀生长。通过综合质量、能量和压力分析,建立了工艺参数、水分增加量与颗粒特性之间的关联图谱。该框架为这种粘性配方定义了稳定的操作范围,有助于实现药品造粒的规模化生产和工艺优化。

引言

造粒是一种广泛应用的增大颗粒尺寸的工艺,可将细粉转化为较大、流动性好的颗粒。造粒有助于改善操作性、减少粉尘产生并提高均匀性。在制药行业中,造粒对于生产具有稳定流动性、可压缩性和成分均匀性的口服固体制剂尤为重要(Parikh, 2017, Parikh, 2016)。湿法造粒利用液体粘合剂通过毛细力和粘性力促进颗粒间的粘附,通常在高剪切混合器、翻滚鼓或流化床中进行(Boerefijn and Hounslow, 2005, Ennis and Litster, 1997)。其中,流化床造粒(FBG)通过将粘合剂溶液喷射到流化的粉末床中,实现了连续的颗粒生长和溶剂去除,具有更高的混合和干燥效率。
在FBG过程中,喷射到流化粉末床中的液体粘合剂借助毛细压力、表面张力和粘性力使颗粒相互粘附,同时连续的搅拌也有助于这一过程(Iveson et al., 2001a, Walker, 2007)。颗粒的形成和生长源于颗粒之间的相互作用以及与设备表面的碰撞(Iveson et al., 2001a, Walker, 2007)。湿法造粒包括润湿与成核、团聚与破碎等机制(Ennis and Litster, 1997, Iveson et al., 2001b)。这些机制影响最终的颗粒特性,其中团聚作用会影响颗粒的孔隙率和强度(Ennis and Litster, 1997)。在造粒过程中,颗粒会经历不同的饱和状态:最初形成颗粒间的液桥,进入悬链状态后形成包含空气的致密液体网络,进一步添加液体则进入毛细状态,最终形成含有或不含空气的液滴或伪液滴状态(Iveson et al., 2001a, Newitt and Conway-jones, 1958, Pohl and Kleinebudde, 2020)。结合实验数据和模型预测可以了解颗粒的大小增长和形态变化(Askarishahi et al., 2020, Askarishahi et al., 2019)。
FBG过程涉及质量、热量和动量的传递,因此对气流速率、进气流温度和粘合剂喷射速率等操作条件非常敏感。这些参数的微小变化可能导致颗粒生长动力学和最终特性的显著差异。基于粉末和工艺的基本特性预测造粒结果仍然具有难度,通常需要通过大量的实验设计来进行优化(Pietsch, 1997)。对于含有微粉化成分的配方而言,这一挑战尤为突出,因为这些成分往往流化效果差且具有粘性。
制药行业中口服固体制剂的生产面临特定挑战,需要混合均匀、流动性好以及与压片或包封工艺的兼容性。生物药剂分类系统(BCS)根据溶解度和肠道渗透性对药物进行分类,为优化药物吸收的配方开发提供了指导(Leane et al., 2015)。然而,BCS并未涉及活性药物成分(API)的制造相关问题。虽然减小颗粒尺寸等策略可以改善制造过程,但由于流动性差和粘性问题,这些策略可能会增加复杂性(Leane et al., 2015)。为了解决API的这些问题,主要采用了两种方法:添加功能性辅料和造粒。辅料可以提高工艺性能,但对于高药物含量的配方可能不够有效。造粒能够形成更大、更密的颗粒,从而改善难以处理的配方的工艺性能。
微粉化技术常用于通过增加比表面积来提高药物的溶解度和生物利用度(Joshi, 2011, Rasenack and Müller, 2004, Vandana et al., 2014)。然而,颗粒尺寸的减小会导致粘性高、密度低的粉末产生,这些粉末在流化过程中容易随气流流失,导致细粉损失过多和床层稳定性下降。在高药物含量的配方中,微粉化活性成分的流失还可能影响工艺稳定性和成分均匀性,因为大量粘性粉末可能会积聚在过滤袋和产品容器壁上,导致过度润湿和剩余粉末在粘合剂喷射区聚集。在没有适当的补偿技术(如强力过滤反吹和超声促进流动装置)的情况下,这些因素会严重阻碍造粒的重复性和产品质量。
可以采用不同的放大方法来寻找最佳的造粒操作窗口,理想情况下应形成一张关联图谱(Iveson et al., 2001b, Pohl and Kleinebudde, 2020)。一种方法是在缺乏工艺机制知识的情况下进行多尺度实验设计(DoE)。通过经验将这些特性与工艺参数关联起来需要大量数据和细致的统计分析,以确保相关性的可靠性,通常需要多次采样和重复实验来保证结果的稳健性(Pohl and Kleinebudde, 2020, Kayrak-Talay et al., 2013, Kayrak-Talay and Litster, 2011, Veliz Moraga et al., 2015)。另一种方法依赖完全预测性的建模,可以在最少实验量的情况下完成所有尺度的工艺设计。中间方法则结合了对工艺机制(如质量和能量平衡)的深入理解以及对产品特性的详细表征(Koleilat et al., 2025a)。与DoE方法相比,这种方法所需的实验次数较少;然而,所选实验必须能代表稳定的操作条件,才能准确预测预期结果。
本研究的目的是为含有微粉化活性成分的复杂配方(尤其是容易发生流失的高药物含量配方)建立FBG产品-工艺关系图谱。使用中试设备是有意为之,因为这些数据可以直接应用于实际生产。研究探讨了气流速率、进气流温度和粘合剂喷射速率对颗粒特性(包括大小和形状分布)的影响。Koleilat等人(2025a)采用的集成回归方法以最少的实验次数获得了有价值的工艺-产品关系信息。该框架定义了这种粘性配方的稳定操作范围,并揭示了工艺参数、流化稳定性和产品特性之间的相互作用机制。尽管研究结果有助于确定稳定操作所需的条件,但在该稳定范围内进行的实验次数不足,无法全面探索参数之间的相互作用;因此需要进一步的工作来完善整个关联图谱。

材料

粉末配方由等质量的微晶纤维素(MCC,Avicel PH-102,杜邦公司,美国特拉华州威尔明顿)和微粉化对乙酰氨基酚(APAP USP/Paracetamol Ph.Eur.,Mallinckrodt公司,美国密苏里州黑兹尔伍德)混合而成。由于含有较高比例的粘性微粉化API,这种配方对流化床造粒来说具有挑战性。
MCC Avicel PH-102的平均粒径为90–120 μm,真密度约为1.56 g/cm3;而微粉化APAP...

结果与讨论

系统地研究了工艺变量之间的相互作用,以确定稳定的造粒操作窗口。相关参数包括气流速率、进气流温度、喷射速率、反吹压力、雾化压力和预润湿效果。这些参数直接影响流化状态、粘合剂蒸发速率以及颗粒生长的程度和均匀性(即颗粒大小分布的均值和范围)。
当表面气体速度...

结论

本研究建立了含有高比例微粉化API的药品配方的环状流化床造粒的机制框架。通过将气流速率、温度和粘合剂喷射速率与颗粒特性联系起来,定义了一个流化和润湿动态平衡的稳定设计空间。
在没有外部流动促进装置的情况下,对粉末混合物进行预润湿对于实现稳定流化至关重要,因为它有助于初始颗粒间的粘附...

作者贡献声明

Line Koleilat:撰写初稿、方法论设计、实验实施、数据分析。 Christian Karl Paasche:资源提供、方法论设计。 Jonathan Wade:撰写、审稿与编辑、监督、方法论设计、资金获取、概念构思。 Joshua Hanson:资源提供、方法论设计、资金获取、概念构思。 Carl Wassgren:撰写、审稿与编辑、监督。 Paul Mort:撰写、审稿与编辑、项目管理、方法论设计、数据分析。

利益冲突声明

作者声明以下可能构成利益冲突的财务关系/个人关系:Line Koleilat获得了Eli Lilly and Company提供的博士奖学金支持;Paul Mort使用的流化床系统由Syntegon Technology GmbH免费提供(限期限制使用)。

致谢与引用

本研究使用的材料由Foremost Farms、FMC和Ashland Chemicals公司提供;具体细节在论文中有所说明。
SolidLab2流化床造粒机的操作建议和指导由Syntegon GmbH的C.K. Paasche提供。
Eli Lilly的J. Wade和J. Hanson在工业指导、实验设计方面提供了支持。
C. Wassgren和P. Mort在学术指导和数据分析方面提供了帮助。
实验执行和数据分析工作由...
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