автореферат диссертации по химической технологии, 05.17.08, диссертация на тему:Моделирование процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое и прогнозирование качества покрытий

Маковская Юлия Владимировна

Моделирование процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое и прогнозирование качества покрытий

05.17.08 Процессы и аппараты химических технологий

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 с о:;т ¿он

Москва -2011

4857793

Работа выполнена в Российском химико-технологическом университете имени Д.И. Менделеева

Научный руководитель: Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор технических наук, профессор Меньшутина Наталья Васильевна

доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Автоматизированное конструирование машин и аппаратов», Московский государственный университет инженерной экологии, Тимонин Александр Семенович

кандидат технических наук, преподаватель, Негосударственное образовательное учреждение Учебный центр «Сетевая Академия» Гузев Олег Юрьевич

Московский государственный университет тонких химических технологий имени М.В. Ломоносова (г. Москва)

Защита состоится «17» ноября 2011 года в 14-00 на заседании диссертационного совета Д 212.204.03 при РХТУ им. Д.И. Менделеева (125047, г. Москва, Миусская пл., д. 9) в конференц-зале.

С диссертацией можно ознакомиться в Информационно-библиотечном центре РХТУ им. Д.И. Менделеева.

Автореферат диссертации разослан « октября 2011 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.204.03

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В настоящее время в химической и других отраслях промышленности огромное внимание уделяется модернизации производства, совершенствованию технологий, возможности быстрой и эффективной переориентации на новую продукцию.

В этом свете большой перспективностью обладают универсальные способы модификации свойств продуктов. Одним из таких способов является заключение целевого материала в функциональную оболочку. Технология инкапсуляции путем нанесения на исходное вещество функционального покрытия, свойства которого определяют задачи дальнейшего использования инкапсулируемого продукта, широко распространена в таких отраслях химической промышленности, как агрохимия, общая химия, химия лаков и красок, синтетическая химия и многих других. Инкапсуляция позволяет улучшать и модифицировать свойства, расширять область применения удобрений, пестицидов, семян, пигментов и красителей, фармацевтических препаратов, моющих средств, катализаторов, огнеупорных и взрывчатых веществ. Несмотря на успешное применение технологии инкапсуляции в псевдоожиженном слое во многих областях промышленности, масштабирование и оптимизация этих процессов вызывают серьезные затруднения.

Разработка математического описания, позволяющего сократить период подбора условий проведения процесса, потери дорогостоящего материала во время экспериментальных исследований и предсказать качество инкапсулированного продукта, имеет большую ценность как для разработки новых технологий, так и для модернизации работающих производств.

Работа выполнялась в соответствии с заданием Министерства образования и науки РФ в рамках ФЦНТП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012 годы»: ГК № 02.513.11.3359 «Индустриализация технологий получения наночастиц и наноструктурированных материалов как основы лекарственных препаратов нового поколения»; при поддержке Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере, программа «Участник молодежного научно-инновационного конкурса» (2009-2010 гг.).

Цель работы заключается в исследовании и моделировании процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое, что позволит рассчитывать параметры проведения процесса и прогнозировать качество покрытия. Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие научно-технические задачи:

1. Проведен системный анализ явлений, протекающих на микроуровне в процессе инкапсуляции в псевдоожиженном слое, и учет их влияния на качество покрытия.

2. Исследован ряд объектов инкапсуляции и определен коридор допустимых значений параметров проведения процесса, проведены экспериментальные и аналитические исследования по инкапсуляции в псевдоожиженном слое согласно разработанным общим методикам с использованием методов планирования многофакторного эксперимента. Исследования полученных продуктов включали определение насыпной плотности, остаточного влагосодержания, сыпучести, оценку качества поверхности продукта, исследования гранулометрического состава продукта и определение эффективности процесса по нанесенному полимерному составу.

3. Проведены факторный и регрессионный анализы результатов исследований и выявлены ключевые факторы проведения процесса, оказывающие наибольшее влияние на качество продукта.

4. Разработан комплексный подход к математическому описанию процесса инкапсуляции, в рамках которого сформулирована математическая модель массо-и теплообмена для расчета количественных показателей процесса и модель на основе искусственной нейронной сети для прогнозирования качества получаемого покрытия.

5. Создан компьютерный программный комплекс на основе разработанного математического описания процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое для расчета параметров проведения процесса и прогнозирования качества покрытия.

Научная новизна. Впервые разработан комплексный подход к математическому моделированию сложного гетерогенного трехфазного (твердое, жидкость, газ) процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое, описывающий различные явления несколькими математическими методами. Подход основан на сочетании статистических методов для выявления ключевых параметров проведения процесса, модели массо- и теплообмена с учетом гидродинамики для расчета количественных параметров проведения процесса и нейросетевой модели прогнозирования качественных характеристик продукта.

Разработана математическая модель массо- и теплообмена при инкапсуляции с учетом гидродинамики псевдоожиженного слоя, явлений столкновения капель с частицами и адгезии их к поверхности, кинетики сушки полимерного раствора на поверхности частиц. Разработана нейросетевая модель

для прогнозирования качества покрытия, получаемого в процессе инкапсуляции в псевдоожиженном слое. Комплекс разработанных математических моделей позволяет проводить расчет параметров проведения процесса и прогнозирование качества продукта, расчет продолжительности процесса для достижения заданной толщины покрытия, сокращение экспериментальных исследований, расчет и минимизацию потерь наносимого материала, масштабирование технологии инкапсуляции в псевдоожиженном слое.

Практическая ценность. Проведен системный анализ процессов и явлений, протекающих на микроуровне при инкапсуляции в псевдоожиженном слое. Проведены факторный и регрессионный анализы влияния параметров проведения процесса на качество продукта. На основании результатов анализа выявлены ключевые для математического описания параметры проведения процесса (температура воздуха, концентрация и расход диспергируемого полимерного раствора) и ключевые характеристики качества продукта.

Создан программный комплекс для расчета параметров проведения процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое и прогнозирования качества инкапсулированного продукта, позволяющий снизить потери дорогостоящего материала, сократить время проведения процесса и количество экспериментальных исследований.

Апробация. Основные результаты диссертационной работы были доложены на Международной конференции молодых ученых по химии и химической технологии, Москва, 2008-2010 гг.; XVI Международной конференции по инкапсуляции, Дублин, 2008 г.; Международном симпозиуме по сушке «IDS-2008», Хайдарабад, 2008 г.; 29ом Международном конгрессе по химической технологии «АСНЕМА-2009», Франкфурт, 2009 г.; XXII Международной конференции «Математические методы в технике и технологиях ММТТ-22», Псков, 2009 г.; Европейском симпозиуме по информационным технологиям и управлению «ESCAPE», 2009 - 2010 гг.; 80М Мировом Конгрессе по химической технологии «WCCE-8», Монреаль, 2009 г.; 4ой Международной конференции по сушке «NDC 2009», Рейкьявик, 2009 г.; Польском симпозиуме по сушке «PDS XII», Лодзь, 2009 г.; Международной конференции РХО им. Д.И. Менделеева «Ресурсо- и энергосберегающие технологии в химической и нефтехимической промышленности», Москва, 2009 г.; Международной конференции в рамках X Московского Международного салона инноваций и инвестиций, Москва, 2010 г.; Международной конференции по

сушке «NDC 2011», Хельсинки, 2011 г., где работа была отмечена наградой конференции «Best Poster at NDC 2011».

Публикации. По теме диссертации опубликована 21 печатная работа, в том числе 5 работ в ведущих рецензируемых журналах, определенных Высшей аттестационной комиссией.

Объём и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы из 175 наименований. Общий объём составляет 199 страниц печатного текста, включая 28 таблиц и 82 рисунка.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении отражена и обоснована актуальность поставленной задачи.

В первой главе проведен обзор процессов и аппаратов для инкапсуляции в псевдоожиженном слое, используемых в химической технологии. Проведен обзор существующих подходов к математическому моделированию процесса инкапсуляции как с количественной, так и с качественной стороны. В ходе литературного обзора было установлено, что инкапсуляция в псевдоожиженном слое - востребованная и перспективная технология, для описания которой отсутствуют общие математические модели.

В соответствии с целью работы и на основании результатов анализа литературы была сформулирована постановка задачи исследования и намечены этапы ее решения (рис. 1).

Во второй главе проведен системный анализ процессов, происходящих на микроуровне в ходе процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое, проанализирована степень контролируемости каждого из них, и выбраны подходы к математическому моделированию рассмотренных явлений. Определены ключевые явления, протекающие на микроуровне, которые должны быть учтены в математическом описании процесса (рис. 2).

На основании проведенного анализа поставлена задача проведения комплекса экспериментальных исследований с применением методов планирования многофакторного эксперимента с целью сокращения количества учитываемых явлений и качественных характеристик при математическом моделировании процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое.

1. Системный аналт явлений, протекающих на мнкроуровне

2. Планирование эксперимента

Определение явлении. ЯВЛЯЮЩИХСЯ ключевыми при .математическом моделировании процесса, и выбор матемапгчеемгх инструментов.

Определение коридора допустимых параметров процесса. Определенно количества факторов и уровней варьирования.

3. Экспериментальные и аналитические исследовании

Лсгу1-И/.К

Расход воздуха Размер частиц Давление на форсунке Концентрация полимера Расход полимера Температура вх. вочд\"\а

4. Статистический анализ

Регрессионный и факторный анализ рез> л!.га п.ш экспериментальных и аналитических исследований. Определение ключевых параметров проведения процесса. Выявление влияния параметров на характеристики процесса инкапсуляции

ни двух уровнях

нд четырех ^ уровнях

КоШсоя! МАЕ

Концентрация полимера Расход полимера Температ> ра вх. возд\"\а

¡ера —

Г >!•

¡1 трет ровнях

5 зкеп.

Дополнительные и тестовые эксперименты

Подбор условии проведения для полхченпя репрезентативной выборки.

Исследования продуктов инкапсуляции

Определение остаточного влагосодержания Измерение сып>"чссти I Ьмереиие насыпной плотности Определение эффективности процесса Исследование гранулометрического состава Оценка качества поверхности

5. Математическое описание процесса инкапсуляции

Моделирование массо- и теплообмена с учетом гидродинамики псевдоожпженного слоя Введение допущении, определение начальных л граничных условии. Формулирование системы \ равнений, описывающей геп.ю* и маесообмсп I» трехфазной системе.

Нейросетевая модель прогнозировании качества мокры I им

Выбор структуры сези {ашлш 14 счрчК1 >р) Обучение сетей на экспериментальных данных (150 экс п.). Определение сети с наилучшей прогнозирующей способностью н оценка адскьспности нейросаевой модели по результатам тестовых экспериментов (5 эксп.).

6. Программный комплекс

Расчет количественных характеристик проведения процесса инкапсуляции (остаточное вллгосодерасанпе. толщина покрытия, продолжительность и эффективность процесса). Прогнозирование качественных характеристик продукта (доля агломератов. сыт"честь. оценка качества поверхности!

Рис. 1. Общая стратегия решения поставленной задачи

Нейросетевая модель

Модель тепло- и массообмена с учетом гидродинамики псевдоожиженного слоя ! Коэффициент адгезии " \ Коэффициент аксиальной дисперсии » , Порозность слоя 11 Удельная скорость сушки частиц ■

Диаметр капель 11 Удельная скорость сушки капель '

>| Качественные и количественные характеристики

1| ! Толщина покрытия > ; Сыпучесть ! : Остаточное

л • Качество поверхности ; • Эффективность процесса влзгосодержание

; Доля агломератов : Насыпная плотность Время процесса

Рис. 2. Явления, протекающие на микроуровне, и математическое моделирование с учетом их влияния на качество продукта

В третьей главе представлен проведенный комплекс экспериментальных и аналитических исследований процесса инкапсуляции частиц-плацебо из микрокристаллической целлюлозы с использованием методов многофакторного планирования, в котором варьировались расход и температура псевдоожижающего воздуха, концентрация и расход полимерного раствора, размер инкапсулируемых частиц и полимерное покрытие.

Была проведена серия предварительных исследований по установлению коридора допустимых значений параметров проведения процесса инкапсуляции. В установленных диапазонах проведено 55 экспериментов по инкапсуляции в два полимерных покрытия на основе сополимеров метакриловой кислоты Kollicoat МАЕ 100Р (BASF®) и Acryl-EZE (Colorcon®). Для унификации исследований по инкапсуляции частиц в покрытия различного состава и обобщения результатов в единую систему были разработаны общие методики проведения экспериментальных и аналитических исследований.

Экспериментальные исследования проводились в аппарате псевдоожиженного слоя Huettlin Mycrolab (рис. 3).

Блок сетчатых фильтров

Рабочая камера с \ материалом

Трехпотоковая пневматическая форсунка

» к

ель управления

Ж

\

!

/

_ i Й _ !• *

Блок управления сжатым воздухом

Воздухозабор

Порт подачи сжатого воздуха

Рис. 3. Лабораторная установка Hütt 1 in Mycrolab, OYSTAR GmbH Псевдоожиженный слой в аппарате создается за счет нагнетания воздуха в нижнюю часть рабочей камеры через газораспределительную решетку. В ходе процесса в слой частиц подается полимерный раствор, который диспергируется при помощи пневматической форсунки, установленной в центре газораспределительной решетки. Процесс периодический, после нанесения требуемого количества раствора прекращается подача воздуха, и полученный инкапсулированный продукт выгружается для исследований. Процесс

формирования покрытия на частицах при инкапсуляции представлен на рис. 4.

Диспергирование Столкновение капель Пленкообразование Готовое покрытие

с частицами

и

УМ ¥

я

■ тг чааабу

Рис. 4. Процесс формирования покрытия Исследования полученных частиц включали определение остаточного влагосодержания инкапсулированного продукта, измерение сыпучести и насыпной плотности, исследования гранулометрического состава (определение доли агломератов), определение доли нанесенного полимера (эффективность процесса), качественную оценку поверхности, косвенными методами рассчитывалась толщина покрытия. На рис. 5 приведены изображения инкапсулированных частиц и фотография поверхности, полученная при помощи сканирующего электронного микроскопа.

Рис. 5. Внешний вид частиц с покрытием и фотография поверхности При помощи методов статистики было минимизировано количество проводимых экспериментов и найдены оптимальные условия проведения процесса инкапсуляции в использованные полимерные составы.

На основании результатов регрессионного и факторного анализов определены ключевые параметры проведения инкапсуляции (температура ожижающего воздуха, расход и концентрация диспергируемого полимерного раствора), оказывающие наибольшее влияние на качество продукта и эффективность процесса, и ключевые показатели качества продукта (доля агломератов, оценка качества поверхности, сыпучесть продукта), которые были включены в нейросетевую модель в качестве входов и выходов соответственно.

В четвертой главе представлено комплексное математическое описание гетерогенного трехфазного (твердое, жидкость, газ) процесса инкапсуляции в

псевдоожиженном слое, объединяющее математические подходы на основе уравнений массо- и теплообмена при инкапсуляции и искусственной нейронной сети для прогнозирования качества покрытия. Разработанный комплексный подход заключается в учете различных аспектов протекания процесса инкапсуляции несколькими математическими инструментами и интеграции их в единую систему, позволяющую рассчитывать количественные характеристики процесса и качество получаемого продукта.

В основе разработанного математического описания лежат модель тепло- и массообмена в аппарате, учитывающая кинетику сушки на уровне единичной частицы, адгезию капель к поверхности частиц, гидродинамику потоков, и модель на основе искусственной нейронной сети, прогнозирующая влияние параметров проведения процесса на качество покрытия.

Модель, описывающая тепло- и массообмен в процессе инкапсуляции в псевдоожиженном слое, состоит из уравнений изменения влагосодержания для трех взаимодействующих фаз: инкапсулируемых частиц, капель полимерного раствора и воздуха; уравнений, описывающих изменение температуры каждой из трех фаз; уравнения изменения количества полимерного покрытия на частице и уравнения изменения количества капель по высоте слоя. При разработке модели были сделаны следующие допущения:

• Изменение параметров происходит по высоте слоя и во времени, без учета радиальной составляющей.

• Рабочий объём камеры разделен по высоте на п слоёв, каждый из которых характеризуется постоянным объемом и постоянным числом частиц. В каждом слое все фазы идеально перемешаны.

• Поток воздуха перемещается между слоями в режиме идеального вытеснения, порозность слоя по высоте одинакова.

• Частицы монодисперсны, непористые, агломерация отсутствует. Интенсивность перемешивания частиц между слоями описывается коэффициентом аксиальной дисперсии г, который зависит от скорости движения газовой фазы, а также свойств частиц.

• Инкапсуляция характеризуется малой толщиной пленки, масса частиц меняется незначительно, и этим изменением можно пренебречь.

• Капли, получаемые при помощи пневматической форсунки в данном аппарате, имеют узкое распределение по размеру, что позволяет рассматривать их как монодисперсную фазу. Между каплями отсутствуют соударения и слипание, нет налипания на стенках аппарата. Капли движутся через псевдоожиженный слой сонаправленно с потоком воздуха.

На рис. б представлен характер взаимодействия фаз между собой с учетом принятых допущений, и обозначены основные характеристики состояния фаз, согласно принятой схеме разбиения аппарата на слои.

А

МЧ|И, Хчм, ТЧ]»1, Мпм

Мв*1, Хвщ,

Л Тв,,

V т

гицы Мч|; Хч,, ТЧ|, Мп|

Частицы < массообмен (

теплообмен ^

осаждение на частицах

V,.!

V

Воздух МВ|,ХВ|, ТВ|

—-А—'

Лтк|4,

Капли N1^, Хк,, ТК|

Л....................'

N«¡„1, Хки, ТК;.,

Мчм, Хч

Тчи, Мпи Тви

Рис. 6. Схема массо- и теплообмена между фазами Суммарно систему уравнений математической модели после введения допущений и перехода к обычным дифференциальным уравнениям для каждой из трех фаз в ¡-ом слое согласно схеме (рис. 6) можно представить в виде: Изменение удельного влагосодержания частиц:

Ж.,

мл -^=млг1-1хч,ы +мчмчг,хч,ш -МЛЬ -КЛМЛ +П,МЛ (1)

Изменение удельного влагосодержания капель:

М*Л-' ^Г = ~ - (2)

Изменение удельного влагосодержания воздуха: л = О.,-,*.,-, - ад,, + + (3)

Изменение удельного содержания полимера на частицах: йУ

Изменение температуры частиц: (1ТЧ

МчКСрч; = МчИчг1ЛСрчМТчм + млпср^ - МЛЛП + г^Ср.А ,

<их,.

м ■'

Изменение температуры капель:

мк А ,сР>:, ^ = с.мсРк„тк - в„сРк4тк; - 11Гичмчсрк4тк{

' ш

(6)

Изменение температуры воздуха:

М. ,Ср„^ = О.^Ср.^Т.^ - е.,Ср./., - а^МЪ-Т,,) ш

-а, Л.ЛДГ».<-Т^-Ъ^МнО^-^М&п (7)

Изменение количества капель:

Л ' ярьА.! (8)

В уравнениях (1 - 8) приняты следующие обозначения: N - количество капель или частиц; X - удельное содержание влаги, кгвлаги/кгсух.; г - коэффициент аксиальной дисперсии частиц, с"1; Р?ог - удельная скорость столкновения капель с частицей, кгкапель/(кгчаст„ц-с); Я - удельная скорость сушки влаги на частицах или в каплях, кгиспвлагн/(кг-с); У - удельное содержание покрытия на частицах, кгполимера/кгчасТ1Щ; М- масса, кг; в - массовый расход, кг/с; а - коэффициент теплопередачи, Вт/(м2-К); <2жп - удельная теплота испарения воды, Дж/кг; Ср - удельная теплоемкость, Дж/(кгК); нижние индексы: к - капли, в - воздух, ч - частицы. Уравнения (1) и (4) приведены без сокращений для сохранения физического смысла членов уравнений.

Система уравнений (1-8) была дополнена эмпирическими соотношениями для расчета удельной скорости сушки, удельной скорости оседания капель на частицах в результате адгезии, коэффициента аксиальной дисперсии частиц, коэффициентов теплопередачи, соотношениями для расчета потерь материала и толщины слоя покрытия, массы капель с учетом изменения влагосодержания, а также начальными и граничными условиями.

Скорость оседания капель на частицах в результате адгезии Е°дг рассчитывалась согласно эмпирическому соотношению, учитывающему эффективность столкновения капель с частицами^:

падг _ "раствора у —

загрузки

( п

V5* + «/

_р,-ц.Ч

где & раствора массовый расход раствора, кг/с; - эффективность столкновения капель с частицами, б/р; - число Стокса для капель, б/р; а и Ь - эмпирические коэффициенты, зависящие от режима движения газового потока.

Разработанная математическая модель тепло- и массообмена процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое учитывает явления столкновения капель с частицами, адгезии их к поверхности, испарения влаги с поверхности частиц и капель, процессы массо- и теплообмена между взаимодействующими фазами и позволяет рассчитывать значения параметров протекания процесса (температуру в слое и на выходе, время процесса) и показатели готового продукта (толщину слоя покрытия, потери материала, влагосодержание материала). Однако данная модель не позволяет предсказать качество покрытия и не учитывает процесс агломерации.

Для прогнозирования качества покрытия в зависимости от параметров проведения процесса использовалась модель на основе искусственной нейронной сети. В качестве входов нейронной сети вводились значения ключевых параметров проведения процесса (температура ожижающего воздуха, расход и вязкость полимерного раствора), и параметры, характеризующие гидродинамический режим в аппарате (размер частиц и расход воздуха). Для расширения возможностей применения нейросетевой модели часть макроскопических параметров задавалась в виде относительных величин. Расход воздуха был отнесен к массе загрузки исходных частиц, расход полимерного раствора был отнесен к расходу воздуха. Это позволяет использовать модель для масштабирования процесса.

В качестве выходов нейронной сети использовались ключевые показатели качества продукта (доля агломератов, качество поверхности, оцененное в баллах, сыпучесть продукта). Обучение нейронной сети проводилось на результатах 50 экспериментов. В качестве алгоритма обучения использовался алгоритм обратного распространения ошибки, успешно применяющийся для многослойных перцептронов.

Анализ предсказательной способности 14 нейронных сетей различной структуры проводился путем сравнения результатов тестовых экспериментальных исследований с предсказанными значениями. Была определена структура нейронной сети, наиболее точно прогнозирующей качество продукта в процессе инкапсуляции в псевдоожиженном слое, - это сеть с двумя скрытыми нейронными слоями, четыре нейрона в первом слое, три во втором, и

тремя выходами (рис. 7). Сеть данной структуры была использована для прогнозирования качества получаемого покрытия при заданных условиях проведения процесса.

Входные факторы

Выходные данные

Доля агломератов Качество поверхности Сыпучесть

Рис. 7. Структура нейронной сети, встроенной в программный комплекс На рис. 8 приведены графики сравнения экспериментальных данных с прогнозируемыми по модели значениями качественных показателей продукта для пяти тестовых экспериментов, проведенных дополнительно. Анализ результатов подтверждает адекватность нейросетевой модели установленной структуры.

Рис. 8. Экспериментальные и расчетные значения характеристик продукта Для реализации разработанного математического описания процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое был создан программный комплекс, включающий в себя расчетный блок, состоящий из модели тепло- и массообмена для расчета количественных показателей и нейросетевой модели для прогнозирования качества покрытия, блок визуализации результатов расчета и блок данных о физико-химических свойствах трех взаимодействующих фаз. Структура и взаимодействие между основными блоками программного комплекса представлены на рис. 9.

Рис. 9. Структура программного комплекса для математического описания процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое

В первом блоке программного комплекса задаются конфигурация аппарата и значения параметров проведения процесса, устанавливаются начальные и граничные условия. Для заданных условий в расчетном блоке при помощи нейросетевой модели происходит прогнозирование качества получаемого продукта. Если качество покрытия не удовлетворяет каким-либо критериям, существует возможность коррекции входных данных для поиска оптимальных параметров процесса. При удовлетворительном качестве покрытия производится расчет по математической модели тепло- и массообмена для трех взаимодействующих фаз (воздух, частицы, капли), решается система дифференциальных уравнений (1 - 8). Расчет параметров процесса проводится в двух циклах. Условием выхода из внешнего цикла является достижение параметра, который задаёт пользователь (конечная толщина полимерной плёнки или время процесса). Во втором цикле, вложенном в первый, ведётся расчет параметров процесса по высоте рабочего объёма камеры аппарата.

Разработанный программный комплекс на основе математического описания процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое позволяет рассчитать распределение влагосодержания и температуры для каждой фазы по высоте аппарата и во времени процесса, динамику роста толщины покрытия.

На рис. 10 представлены результаты расчета, полученные при помощи программного комплекса, отражающие динамику изменения температур для трех взаимодействующих фаз при различной температуре входящего воздуха и скорости подачи полимерного раствора (расход воздуха 20 м3/час, концентрация раствора 20 % масс., диаметр частиц 1000 мкм).

Условия проведения процесса, при которых температуры взаимодействующих фаз быстрее становятся постоянными (значение не изменяется во времени процесса), обеспечивают качество продукта и снижение доли агломератов, так как отсутствуют условия формирования и затвердевания жидких мостиков между частицами.

Гшгкивтурз. С

50 |---------

Расход раствора - 2 мл/мин Теезд - 50 С

а

£ 40

а ,г

Доля агломератов -18.6 % Качество поверхности - 1 балл

эшншм

Л!11

б)

Расход раствора - 1 мл/мин Тешй - 40''С

Доля агломератов - 2.9 %

Качество поверхности - 3 балла

Рис. 10. Динамика изменения температур для каждой фазы (1 - воздух, 2 - частицы, 3 - капли) и изменение температуры капель по высоте и во времени

На рис. 11 представлены графики роста толщины покрытия на инкапсулируемых частицах при различных условиях проведения процесса, а также приведены спрогнозированные характеристики качества продукта.

Увеличение скорости подачи полимерного раствора снижает продолжительность процесса при условии достижения заданной толщины покрытия, но может приводить к увеличению доли агломератов и ухудшению качества поверхности. Производительность можно повысить увеличением концентрации (вязкости) раствора при снижении скорости его подачи, при этом доля агломератов снижается до 1.1%. Однако повышение вязкости раствора может привести к увеличению потерь по наносимому полимеру и неудовлетворительному качеству поверхности.

Анализ условий проведения процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое с целью сокращения времени нанесения покрытия позволил для данного аппарата найти условия проведения процесса (20 %, 40°С, 1.5 мл/мин, 40 м3/час),

при которых за 1.3 часа может быть получен продукт высокого качества. На рис. 12 представлены фотографии частиц, полученных при данных условиях, отражающие высокое качество продукта и равномерное однородное покрытие.

-Твх = 45 С; и/(р-ра) г 1 мл/мин

- - Твх = 35 С; \«(р-ра) = 2 мл/мин

-Вязкость раствора 26 мПа'с * Вязкость раствора 110 мПаЧ

Агломератов - 8.7 % Качество поверхности - 2 балла

Агломератов -0% Качество поверхности - 4 балла ! : ! Время процесса, ч

Агломератов -1.1 % Качество поверхности - 3 балла

✓ ~ I

• ^ Агломератов - 2.7 %

Качество поверхности - 2 балла

Рис. 12. Фотографии, полученные при помощи сканирующего электронного микроскопа, инкапсулированных частиц и среза покрытия Созданный программный комплекс для расчета, масштабирования и сопровождения научных исследований процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое позволяет рассчитать параметры процесса инкапсуляции при производстве различных продуктов и предсказать качество получаемого покрытия, сократить количество экспериментальных исследований, расход материалов и энергии, что имеет большую ценность как для разработки новых технологий, так и для модернизации работающих производств.

Рис. 11. Динамика изменения толщины покрытия

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

1. Проведен системный анализ явлений, протекающих на микроуровне в процессе инкапсуляции в псевдоожиженном слое, и учет их влияния на качество продукта, определены ключевые явления для математического описания.

2. Проведен комплекс экспериментальных и аналитических исследований процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое согласно разработанным

общим методикам с использованием методов планирования многофакторного эксперимента, включающий 55 экспериментов по инкапсуляции и исследования полученного продукта, в том числе определение насыпной плотности, остаточного влагосодержания, сыпучести, исследование гранулометрического состава, оценку качества поверхности частиц и определение эффективности процесса по наносимому полимерному составу.

3. Проведены факторный и регрессионный анализы результатов экспериментальных и аналитических исследований и определены ключевые параметры проведения процесса, оказывающие наибольшее влияние на качество продукта.

4. Разработан комплексный подход к математическому описанию процесса инкапсуляции, основанный на объединении и интеграции в единую систему модели массо- и теплообмена для расчета количественных параметров проведения процесса и нейросетевой модели для прогнозирования качественных характеристик продукта.

5. Разработана математическая модель массо- и теплообмена в ходе процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое с учетом гидродинамики, адгезии капель к поверхности частиц и кинетики сушки полимерного раствора.

6. Разработана математическая модель на основе искусственной нейронной сети для прогнозирования качества покрытия, получаемого при инкапсуляции в псевдоожиженном слое.

7. Создан программный комплекс, основанный на разработанном математическом описании процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое, для расчета параметров проведения процесса и прогнозирования качества покрытия, визуализации и обработки полученных результатов.

8. При помощи программного комплекса проведены расчеты параметров процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое и прогнозирование качества покрытия, подтверждена адекватность математических моделей, лежащих в основе комплекса, и возможность применения программного комплекса для проектных задач, сопровождения научных исследований, масштабирования технологии инкапсуляции в псевдоожиженном слое.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Маковская Ю.В., Гаиомвдов Е.С, Гордиенко М.Г., Меньшутина Н.В. Программный комплекс для расчета процесса нанесения покрытия в псевдоожиженном слое // Программные продукты и системы. 2011. №2. С. 151-155.

2. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011615761

«Программный комплекс для расчета и масштабирования процесса нанесения покрытая в аппаратах псевдоожиженного слоя «Coating» / Маковская Ю.В., Голомидов Е.С., Гордиенко М.Г., Меньшутина Н.В. //Заявка№2011613944. Дата регистрации 22.062011.

3. Makovskaya Y., Gordienko М., Golomidov Е., Goncharova-Alves S., Menshutina N. Investigation of Different types of Artificial Neural Networks for Modelling of Coating Quality // 5th Nordic Diying Conference: CD-ROM Proceedings of Conference, электр. опт. диск. - Helsinki, Finland, 2011.5 p.

4. Маковская IO.Ii, Голомвдов E.C., Гордиенко М.Г., Матасов A.R Информационная ингеллеюуальная система для ресурсоэнергосбережения и прогнозирования качества продукта в процессах нанесения покрытия в псевдоожиженном слое // Химическая промышленность сегодня. 2011. №6 /в печати/. 3 с.

5. Гордиенко М.Г., Маковская Ю.В., Касимова А.О., Меньшутина H.R Исследование и оптимизащш процесса инкапсуляции лекарственного вещества в полимерную оболочку в аппарате псевдоожиженного слоя // Вестник МИГХТ. 2010. Т. 5, №1. С 93 - 97.

6. Makovskaya Y.V. Menshutina N. V., Gordienko M.G., Didenko A A Integrated System Approach To Modeling Of Optimal Quality Of Pharmaceutical Encapsulated Products // 20th European Symposium on Computer Aided Process Engineering: CD-ROM Proceeding? of Symposium, элекгр. опт. диск. 2010. Pp. 1509-1513.

7. Голомидов E.C., Маковская Ю.В. Информационная система выбора оборудования и технологии сушки // Международная конференция с элементами научной школы для молодежи «Инновационные материалы и технологии в химической и фармацевтической отраслях промышленности»: сборник трудов. -М.: 2010. С. 106-107.

8. Голомидов Е.С., Маковская Ю.В. Информационный портал по технологии сушки // Успехи в химии и химической технологии. Том XXIV, № 1 (106). 2010. С. 55 - 58.

9. Шигорина А.С., Маковская Ю.В., Касимова АО, Гордиенко М.Г. Исследование и моделирование процесса инкапсуляции методом нанесения пленочного покрытая // XXII Международная конференция «Математические методы в технике и технологиях»: сборник трудов конференции. 2009. Т. 9. С. 118-120.

10. Menshutina N.V., Gondienko M.G., Makovskaya Y.V., Kasimova AO. Fluid-bed layering and enteric-film coating to produce pellets containing phospholipids nanoparticles // ACHEMA - 29th International Exhibition-Congress on Chemical Engineering, Environmental Protection and Biotechnology: Proceedings of Congress. - Frankfurt am Main, Germany, 2009.6 p.

И. Меньшутина Н.В, Гордиенко М.Г, Маковская FO.R, Аванесова А.А., Вонновский А.А. Многофункциональное оборудование псевдоожиженного слоя для химико-фармацевтической промышленности // Химическая промышленность сегодня. 2009. №6. С 44- 48.

12. Menshutina N.V., Gordienko M.G., Makovskaya J.V., Kasimova AO., Voinovskiy AA System approach to modeling of pharmaceutical integrated processes', drying, layering and coating // Computer Aided Chemical Engineering. 2009. Volume 26. Pp. 501 - 505.

13. Menshutina N.V., Gorclienko M.G., Makovskaya J.V., Kasimova AO. Encapsulation of active substances for production of drug solid dosage form // 8th World Congress of Chemical Engineering: CD-ROM Proceedings ofCongress, электр. опт. даек. - Montreal, Canada, 2009.5 p.

14. Makovskaya Y., Gordienko M., Goncharova-Alves S., Menshutina N. Statistical Mathematical Modelling of Encapsulation of Micellar Fomiulation // 4th Nordic Drying Conference: CD-ROM Proceedings of Conference, электр. опт. даек.. - Reykjavik, Iceland, 2009.5 p.

15. Gordienko M.G., Makovskaya Ju.V„ Kasimova A.O., Menshutina N.V. Investigation and optimization of fluid-bed encapsulation // Xll Polish Drying Symposium: CD-ROM Proceedings of Symposium, электр. опт. диск. - Lodz, Poland, 2009. Pp. 563-567.

16. Маковская Ю.В., Гордиенко М.Г. Исследование качества покрытия при инкапсуляции лекарственных веществ в псевдоожиженном слое методами статистики // Успехи в химии и химической технологии. 2009. Т. XXIII, №1 (94). С. 39 -44.

17. Маковская Ю.В., Зеркаев АИ„ Гордиенко М.Г., Меньшугана Н.В. Разработка альтернашвного энергоресурсосберегающего способа производства гепатопротекгорных препратов // 1-ая Международная конференция РХО им. Д. И. Менделеева «Ресурсо- и энергосберегающие технологии в химической и нефтехимической промышленности»: Сб. тезисов докладов.-М.: РХТУ им. Д И. Менделеева, 2009. С.142-143.

18. Маковская Ю.В., Аванесова АА., Гордиенко М.Г. Исследование и моделирование процесса инкапсуляции//Успехи в химии и химической технологии. 2008. Том XXII. С. 24-29.

19. Makovskaya Y., Gordienko М., Menshutina N. Investigation and mathematical modelling of micellar preparation encapsulation// XVI International Conference on Bioencapsulation: Proceedings of Conference. - Dublin, Ireland, 2008. -4 p.

20. N. Menshutina, M. GonJienko, Y. Makovskaya, A. Avanesova, R. Obiyadin Preparation of microspheres containing micellar narostructures // International Drying Symposium: Proceeding of Symposium - Hyderabad, India, 2008. - 5 p.

21. Меньшутина H.B., Гордиенко М.Г., Аванесова А.А, Маковская Ю.В. Разработка и моделирование технологии непрерывной распылительной сушки иробишиков II Вестник МИТХТ. 2008. Т. 3, №6. С 45-50.

Заказ №51-А/09/2011 Подписано в печать 12.09.2011 Тираж 100 экз. Усл. п.л. 1,0

ООО "Цифровичок", тел. (495) 649-83-30 f ! V,) www. cfr. ru; e-mail: info@cfr. ru

Введение.

Глава 1. ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР.

1.1. Типы покрытий.

1.2. Технологии и оборудование для нанесения пленочных покрытий.

1.3. Технология инкапсуляции в псевдоожиженном слое.

1.4. Математическое моделирование процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое.

1.4.1. Типовые математические модели и подходы к описанию процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое.

1.4.2. Моделирование качества покрытий при помощи нейронных сетей

1.5. Постановка задачи.

Глава 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОЦЕССА ИНКАПСУЛЯЦИИ В ПСЕВДООЖИЖЕННОМ СЛОЕ.

2.1. Анализ явлений, протекающих на микроуровне в процессе инкапсуляции в псевдоожиженном слое.

2.1.1. Характер движения частиц.в псевдоожиженном слое.

2.1.2. Диспергирование полимерного раствора.

2.1.3. Столкновение капель с поверхностью частиц.

2.1.4. Адгезия капель к поверхности частиц.

2.1.5. Явление растекания капель по поверхности частицы в процессе формирования покрытия.

2.1.6. Инфильтрация полимерного раствора в поры частиц.

2.1.7. Сушка в процессе инкапсуляции в псевдоожиженном слое.

2.1.8. Формирование пленки покрытия на поверхности частиц.

2.1.9. Циркуляция частиц и наслоение покрытия.

2.1.10. Межчастичная агломерация.

2.2. Ключевые процессы на микроуровне и их взаимосвязь.

МЕНТАЛЬНЬІЕ И АНАЛИТИЧЕСКИЕ установка псевдоожиженного слоя. етодьі исследований. ы исследований. ки экспериментальных и аналитических исследований. эв и диапазона изменения параметров. рытий на основе Acryl-EZE. ное планирование эксперимента. ментальные и аналитические исследования. ный анализ результатов. рытий на основе Kollicoat МАЕ 1 OOP. ное планирование эксперимента. сетей

4.2.2.1. Структура нейронной сети.

4.2.2.2. Алгоритм обучения сети.

4.2.2.3. Результаты обучения, выбор структуры сети

4.3. Программный комплекс и результаты моделирования.

4.3.1. Программная реализация математического описания процесса инкапсуляции.

4.3.2. Алгоритм работы программного комплекса.

4.3.3. Оценка адекватности математических моделей программного комплекса.

4.3.4. Анализ и обобщение результатов моделирования.

В настоящее время в химической и других отраслях промышленности огромное внимание уделяется модернизации производства, совершенствованию технологий, возможности быстрой и эффективной переориентации на новую продукцию. Это связано с высокими темпами развития науки и техники, агрессивной конкуренцией и направленностью общества на улучшение уровня жизни населения.

В этом свете большой перспективностью обладают универсальные способы модификации свойств продуктов. Одним из таких способов является заключение целевого- материала в функциональную оболочку. Технология инкапсуляции путем нанесения на исходное вещество функционального покрытия, свойства которого определяют задачи дальнейшего использования инкапсулируемого продукта, широко распространена в таких отраслях химической промышленности как агрохимия, общая химия, химия лаков и красок, синтетическая химия и многих других. Инкапсуляция позволяет улучшать и модифицировать свойства, расширять область применения удобрений, пестицидов, семян, пигментов, фармацевтических препаратов, моющих средств, огнеупорных и взрывчатых веществ, катализаторов и красителей.

Исследование и моделирование процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое является актуальной задачей благодаря высокой перспективности технологии для химической промышленности.

Диссертационная работа представлена в четырех главах и посвящена исследованию и моделированию процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое.

В первой главе проведен обзор процессов и аппаратов для инкапсуляции в псевдоожиженном слое, используемых в химической технологии. Проведен обзор существующих подходов к математическому моделированию процесса инкапсуляции как с количественной, так и с качественной стороны. В ходе литературного обзора было установлено, что инкапсуляция в псевдоожиженном слое — востребованная и перспективная технология, для описания которой отсутствуют общие математические модели.

В« соответствии с целью работы и на основании выводов, сделанных в результате анализа литературы, была сформулирована постановка задачи исследования и намечены этапы ее решения.

Во второй главе представлен системный анализ явлений, протекающих на микроуровне процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое. Рассмотрены движение частиц в псевдоожиженном слое, диспергирование полимерного раствора и взаимодействие капель с поверхностью частиц (адгезия, инфильтрация и растекание), межчастичная агломерация^ в ходе процесса, циркуляция частиц в слое и наслоение покрытия. Проанализирована степень контролируемости рассмотренных явлений и выбраны подходы к математическому моделированию их влияния на протекание процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое. На основании анализа определены ключевые явления, протекающие на микроуровне, которые должны быть учтены в математическом описании процесса.

Вследствие выявленной сложности характера взаимосвязи между явлениями микроуровня и их комплексного влияния на качество продукта инкапсуляции поставлена задача проведения комплекса экспериментальных исследований с применением методов планирования многофакторного эксперимента с целью сокращения количества учитываемых явлений при математическом моделировании процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое и выявления ключевых параметров проведения процесса, оказывающих наибольшее влияние на качество продукта.

В третьей главе представлены экспериментальные и аналитические исследования процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое, которые проводились в Международном учебно-научном центре трансфера технологий в РХТУ им. Д.И. Менделеева. Исследования включали в себя несколько этапов: исследования свойств объектов инкапсуляции и установление диапазона допустимого изменения параметров проведения процесса, экспериментальные исследования на лабораторной установке с псевдоожиженным слоем с использованием. методов многофакторного планирования (варьировались расход и температура псевдоожижаюгцего воздуха, концентрация и расход полимерного раствора, размер инкапсулируемых частиц и полимерное покрытие) и комплексный^ анализ свойств полученного продукта; (сыпучесть, остаточное влагосодержание, доля агломератов, потери полимера: и оценка качества покрытия). Для унификации исследований- по инкапсуляции частиц в покрытия-различного состава и обобщения-результатовв единую систему были разработаны общие методики проведения экспериментальных и аналитических исследований.

Были проведены факторный! и регрессионный анализы полученных результатов исследований, на основании которого выявлены ключевые для; математического описания параметры проведения процесса (температура воздуха, концентрация и расход диспергируемого полимерного раствора) и ключевые характеристики качества? продукта;. Для каждого из используемых полимерных составов были найдены оптимальные , условия проведения процесса. Полученные данные были также использованы в четвертой главе при проверке: адекватности разработанного математического процесса; инкапсуляции в псевдоожиженном слое.

Четвертая глава посвящена математическому моделированию гетерогенного трехфазного: (твердое, жидкость, газ) процесса инкапсуляции, в псевдоожиженном слое. В основу математического описания легли основные принципы и стратегия, системного анализа, химико-технологических систем и процессов, разработанных академиком В:В. Кафаровым. Разработанный комплексный подход заключается в учете различных аспектов протекания процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое несколькими математическими инструментами и интеграции их в единую систему.

В основу разработанного математического описания легли модель тепло-и массообмена в аппарате, учитывающая кинетику сушки на уровне единичной частицы, адгезию капель к поверхности частиц, гидродинамику потоков, и модель на основе искусственной нейронной сети, прогнозирующая влияние параметров проведения процесса на качество покрытия. Для реализации разработанного математического описания процесса был создан программный комплекс, основной функциональный блок которого включает в себя модель тепло- и массообмена для расчета количественных показателей и нейросетевую модель для прогнозирования качества покрытия.

Разработанный программный комплекс позволил рассчитать параметры проведения процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое и прогнозировать качество инкапсулированного продукта, сделать рекомендации по ведению процесса для получения продукта высокого качества при снижении потерь материала и сокращении времени проведения процесса. Адекватность комплекса математических моделей, лежащих в основе программного комплекса, была подтверждена сопоставлением расчетных и экспериментальных данных по инкапсуляции в псевдоожиженном слое.

Работа выполнялась в соответствии с заданием Министерства" образования и науки РФ в рамках ФЦНТП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012 годы»: ГК № 02.513.11.3359 «Индустриализация технологий получения наночастиц и наноструктурированных материалов как основы лекарственных препаратов нового поколения»; при поддержке в 2009 -2010 годах Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере, программа «Участник молодежного научно-инновационного конкурса».

Автор выражает сердечную благодарность руководителю работы д.т.н., профессору Н.В. Меныпутиной, сотрудникам кафедры кибернетики химико-технологических процессов, к.т.н. М.Г. Гордиенко за консультации и помощь в проведении экспериментальных исследований, сотрудникам и аспирантам научной группы, принимавшим участие в обсуждении данной работы.

Выводы по работе

1. Проведен системный анализ явлений, протекающих на микроуровне в процессе инкапсуляции' в псевдоожиженном слое, и учет их влияния на качество продукта, определены ключевые явления для математического описания явления.

2. Разработаны общие методики и проведены экспериментальные и аналитические исследования процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое с использованием методов многофакторного планирования эксперимента, включающие 55'экспериментов по инкапсуляции, и исследования полученного продукта, в том числе определение насыпной плотности, остаточного влагосодержания, сыпучести, исследование гранулометрического состава, оценку качества поверхности частиц и определение эффективности процесса по наносимому полимерному« составу.

3. Проведены факторный и регрессионный анализы- результатов экспериментальных и аналитических исследований и определены ключевые параметры проведения процесса, оказывающие наибольшее влияние на качество продукта.

4. Разработан комплексный подход- к математическому описанию процесса инкапсуляции, основанный на объединении и интеграции в единую систему модели массо- и теплообмена для расчета количественных параметров проведения процесса и нейросетевой1 модели для прогнозирования качественных характеристик продукта.

5. Разработана математическая модель массо- и теплообмена в ходе процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое с учетом гидродинамики слоя, адгезии капель к поверхности частиц и кинетики сушки полимерного раствора.

6. Разработана математическая модель на основе искусственной нейронной сети для прогнозирования качества покрытия, получаемого при инкапсуляции в псевдоожиженном слое.

7. Создан программный комплекс, основанный на разработанном математическом описании процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое, для расчета параметров проведения процесса и прогнозирования качества покрытия, визуализации и обработки полученных результатов.

8. При помощи программного комплекса проведены расчеты параметров процесса инкапсуляции в псевдоожиженном слое и прогнозирование качества покрытия, подтверждена адекватность математических моделей, лежащих в основе комплекса, и возможность применения программного комплекса для проектных задач, сопровождения научных исследований, масштабирования технологии инкапсуляции в псевдоожиженном слое.

1. Charpentier J.-C. The triplet "molecular processes-product-process" engineering: the future of chemical engineering? // Chemical Engineering Science. 2002. № 57. Pp. 4667 4690.

2. Солодовник В.Д. Микрокапсулирование. M.: Химия, 1980. 216 с.

3. Чуешов В.И., Чернов М.Ю., Хохлова JI.M. и др. Промышленная технология лекарств: учебник в двух томах // Под редакцией В.И. Чуешова. X.: МТК Книга, издательство НФАУ, 2002. Т. 2. 716 с.

4. Технология фармацевтического производства Электронный ресурс.: учебное интернет-пособие. Дата обновления: 01.12.2009. URL: http://minipress.ru/rus/tehno.html (дата обращения: 12.04.2011).

5. Технология лекарств Электронный ресурс.: интернет-справочник. URL: http://techlek.ru (дата-обращения: 12.10:2010)?

6. Интернет-ресурс сообщества переработчиков полимеров PlastTech Электронный ресурс. URL: http://plast-tech.ru. (Дата обращения: 12.10.2010).

7. Технология лекарственных форм Электронный ресурс. URL: http://techlekform.ru. (Дата обращения: 12.10.2010).

8. Справочные материалы компании Glatt GmbH Электронный ресурс.: технологии и оборудование. URL: http://www.glatt.com. (Дата обращения: 12.10.2010).

9. Плазмохимическое инкапсулирование полимерами высокодисперсных неорганических материалов Электронный ресурс.: Выставочный центр Российской Академии наук. Дата обновления: 05.08.2011.

10. URL: http://www.expo.ras.ru/base/proddata.asp?prodid=2507 (Дата обращения: 15.02.2011).

11. Справочные материалы фирмы BASF Электронный ресурс. URL: http://www.BASF.com. (Дата обращения: 01.10.2011).

12. Справочные материалы фирмы Colorcon® Электронный ресурс. URL: www.colorconicom. (Дата обращения: 01.05.2011).

13. Информационные материалы компании Эвоник Химия Электронный ресурс. URL: http://www.evonik.ru. (Дата обращения: 01.05.2011).

14. Информационные материалы компании Dow Электронный ресурс. URL: http:// www.dow.com ^aTa обращения: 01.05.2011).

15. Электронная библиотека Электронный ресурс.: справочно-информационный ресурс. Дата обновления: 01.06.2010. URL: http://pharmtechnology.ru (Дата обращения: 15.01.2011)

16. Чуешов В.И., Чернов М.Ю., Хохлова JI.M. и др. Промышленная технология лекарств: учебник в двух томах // Под редакцией В .И. Чуешова. X.: МТК Книга, издательство НФАУ, 2002. Т. 1. 560 с.

17. Справочные материалы фирмы Diosna Электронный ресурс. URL: http://www.diosna'.ru. (Дата обращения: 01.04.2011).

18. Справочные материалы компании OYSTAR GmbH Электронный ресурс. URL: http://www.oystar-huettlin.ru. (Дата обращения: 01.04.2011).

19. Справочные материалы компании INNOJET Herbert Hüttlin Электронный ресурс. URL: http://www.innojet.com. (Дата обращения: 01.04.2011).

20. Sheehan P. The quality use of medicines: Serving health and economic objectives? Электронный ресурс. // Справочные материалы Университета Мельбурна: CSES Working Paper No. 21. (Дата опубликования 01.10.2003).

21. URL: http://www.cfses.com/documents/wp21-mk.PDF (Full-Text). (Дата обращения: 01.05.2011).

22. Crowley P:J., Martini L.G. Formulation design: new drugs from old // Drug Discovery Today: Therapeutic Strategies. 2004. Volume 1. Pp. 537 — 542.

23. Медведев ОС., Медведева H.A. Hi-Tech таблетки — почему и зачем? // Журнал «Трудный пациент». М.: Издательский дом- «Академиздат», 2005. №6. С. 24-28.

24. Chulia D. Powder Technology and; Pharmaceuticar Processes // Handbook of Powder Technology. Amsterdam: Elsevier,. 1994. Pp. 115-163.

25. Kester J.J., Fennema O.R. Edible films and coatings: A review // Food Technologies. 1986. Volume 27. Pp: 47 59.

26. Jono K., Ichikawa H., Miyamoto M., Pukumori Y. A review of particulate design for. pharmaceutical powders and; their production by spouted bed coating // Powder Technology. 2000. Volume 113. Pp. 269 277.

27. Poncelet D: Microencapsulation: Fundamentals, methods and applications // Surface chemistry in biomedical and environmental science. The Netherlands, Dordrecht: Springer, 2006. Part 1. Pp. 23-34.

28. Janovsky С. Encapsulated ingredients for the baking industry // Cereal Food World. 1993. Volume 38(2). Pp. 85-87.

29. Dziezak, J.D. Microencapsulation and encapsulated ingredients // Food Technologies. 1988. Volume 42. Pp. 136 151.

30. Jackson L.S., Lee K. Microencapsulation and the Food Industry // Lebensmittel-Wissenschaft und Technologie. 1991. Issue 24. Pp. 289 297.

31. Айсина Р.Б., Казанская Н.Ф. Микрокапсулирование физиологически активных веществ и их применение в медицине // Итоги науки и техники. Серия Биотехнология. 1986. Т. 6. С. 6 52.

32. Государственная фармакопея СССР. Одиннадцатое издание. Выпуск 2. Том 2. -М.: Медицина, 1990. С. 154-157.

33. Грецкий В.М., Хоменюк B.C. Руководство к практическим занятиям по технологии лекарственных форм. -М.: Медицина, 1991. С. 110-115.

34. Псевдоожижение // Под редакцией И. Дэвидсона, Д< Харрисона, перевод с английского. М.: Химия, 1974. 728 с.

35. Голубев Л.Г., Сажин Б.С., Валашек Е.Р. Сушка в химико-фармацевтической промышленности. — М.: Медицина, 1978. 272 с.

36. Гинзбург A.C. Основы теории и, техники сушки пищевых продуктов. — М.: Пищевая промышленность, 1973. 528 с.

37. Систер В.Г., Муштаев В.И., Тимонин A.C. Экология и техника сушки дисперсных материалов. Калуга: Издательство Н. Бочкаревой, 1999. 668 с.

38. Гельперин Н.И., Айнштейн В.Г., Кваша В.Б. Основы техники псевдоожижения. М.: Химия, 1967. 644 с.

39. Куний Д., Левеншпиль О. Промышленное псевдоожижение. Перевод с английского. -М.: Химия, 1976. 448 с.

40. Краснюк И.И. Фармацевтическая технология: технология лекарственных форм. -М.: Академия, 2004. 260 с.

41. Бояринов А.И., Кафаров В.В. Методы оптимизации в химической технологии. М.: Химия, 1975. 576 с.

42. Кроу К., Гамилец А., Хоффман Т. и др. Математическое моделирование химических производств // Перевод с англ., под редакцией Островского Г.М. -М.: Мир, 1973.286 с.

43. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. -М.: Химия, 1971.496 с.

44. Кафаров1 В.В., Глебов М.Б. Математическое моделирование основных процессов химических производств: Учебное пособие для вузов. М.: Высшаяшкола, 1991. 400 с.

45. Farid М. New approach to the analysis of heat and mass transfer in drying and frying // 7th World Congress of Chemical Engineering: proceedings of congress, электрон, опт. диск (CD-ROM). Glasgow, Scotland, 2005'. 12 p.

46. Lababidi H.M.S., Baker C.G.J/ Fuzzy modeling an alternative approach to the simulation of dryers // 15th International Drying Symposium (IDS 2006): proceedings of symposium, электрон, опт. диск (CD-ROM). - Budapest, Hungary,2006. Volume A. Pp. 258 264.

47. Kemp I.C. Application of drying theory to design, scale-up and debottlenecking of industrial dryers // 7th World Congress of Chemical Engineering: proceedings of congress, электрон, опт. диск (CD-ROM). Glasgow, Scotland, 2005. 10 p.

48. Kemp I.C. Drying software: Past, present and future // 15th International' Drying Symposium (IDS 2006): proceedings of symposium, электрон, опт. диск (CD-ROM). Budapest, Hungary, 2006. Volume A. Pp. 68-84

49. Кафаров B.B., Дорохов И.Н., Кольцова Э.М. Системный анализ процессов химической технологии. Энтропийный и вариационный методы неравновесной

50. Goldstein R.J., Ibele W.E., Patankar S.V. at al. Heat transfer A review of 2003 literature // International Journal of Heat and Mass Transfer. 2006. Volume 49. Pp. 451-534.

51. Depypere F., Pieters J.G., Dewettinck K. CFD-analysis of air distribution in fluidised bed equipment// Powder Technology. 2004. Volume 145. Pp. 176 189.

52. Cornelissen J.T., Taghipour F., Escudie R. at al. CFD-modelling of a liquidsolid fluidized bed // Chemical Engineering Science. 2007. Volume 62. Pp. 6334-6348.

53. Taghipour F., Ellis N., Wong C. Experimental and computational study of gas solid fluidized bed hydrodynamics // Chemical Engineering Science. 2005. Volume 60. Pp. 6857-6867.

54. Turton R., Tardos G.I., Ennis BJ. Fluidized bed coating and granulation // Fluidization, Solids Handling and Processing. Editor Yang» W.-C. NJ.: Noyes Publications, Westwood, 1999. Pp. 331 -434.

55. Link K.C., Schlünder E.-U. Fluidized bed spray granulation: Investigation of the coating process on a single sphere // Chemical Engineering and Processing. 1997. Volume 36. Pp. 443-457.

56. Reineccius G.A., Risch SJi Controlled release techniques in the food industry // Encapsulation and Controlled' Release of Food Ingredients. Washington DC: American Chemical Society, 1995. Pp. 8 — 25.

57. Werner S.R.L., Jones J.R., Paterson A. at al. Air-suspension particle coating in the food industry: Part I state of the art // Powder Technology. 2007. Volume 171. Pp. 25-33.

58. Werner S.R.L., Jones J.R., Paterson A. at al. Air-suspension coating in the food industry: Part II — micro-level process approach. // Powder Technology. 2007. Volume 171. Pp. 34-45.

59. Dewettinck K., Deroo L., Messens W., Huyghebaert A. Agglomeration tendency during top-spray fluidized bed coating with gelatin and starch hydrolysate // Lebensmittel-Wissenschaft und Technologie. 1999. №32. Pp. 102- 106.

60. Saleh K., Steinmetz D:, Hemati M: Experimental study and modeling of fluidized, bed coating and agglomération // Powder Technology. 2003. Volume 130. Pp. 116-123.

61. Schubert H. Grundlagen des Granulierens // Chemical Ingineering Technology. 1979. Volume 51, Issue 4. Pp. 266 277. ■

62. Hagemana J.A1., Wehrens R., Sprang H.A., Buydens L.M.C. Hybrid genetic algorithm;, tabu, search approach for optimising multilayer optical coatings // AnalyticsCliimica Acta; 2003, Volume 490. Pp. 211 - 222:

63. Zhang Z., Friedrich К. Art ificial neural networks applied to polymer composites: A review // Composites Science and Technology. 2003. Volume 63. Pp. 2029- 2044.

64. Глебов М:Б;, Галушкин А.И; Применение нейронных сетей^ в химии и химической технологии // Нейрокомпьютеры: разработка,, применение. 2003. №3-4. С. 66- 107.

65. Chen W., Tsutsumi A., Lin H., Otawara К. Modeling nonlinear dynamics of circulating flliidized beds using neural networks // China Particuology. 2005. Volume 3, Nos. 1-2. Pp. 84 -89.

66. Егоров А.Ф., Савицкая T.B., Дударов С.П. Использование искусственных нейронных сетей для прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха промышленными источниками^ выбросов н опасных химических веществ / Химическая .технология. 2004. №1. С. 35 -42.

67. Lee J. A., Almond D.P., Harris В. The use of neural networks for the prediction of fatigue lives of composite materials // Applied Science and Manufacturing. 1999. Volume 30(10). Pp. 1159- 1169.

68. Егоров А. Ф., Дударов С. П.,. Лёвушкин А. С. Информационная» система нейросетевого моделирования загрязнения воздуха промышленными источниками на основе генетического алгоритма обучения / Химическая промышленность сегодня. 2009. № 12. С. 21-29.

69. Satish S., Pydi, Setty Y. Modeling of a continuous fluidized bed dryer using artificial neural networks // International Communications in Heat and Mass Transfer. 2005. Volume 32. Pp. 539 547.

70. Manickaraj J., Balasubramanian N. Estimation of the heat transfer coefficient in a liquid-solid fluidized bed using an artificial neural network // Advanced Powder Technology. 2008. Volume 19. Pp. 119 130:

71. Panda R.C., Zank J.3 MartinH. Modeling the droplet deposition behavior on a single particle in fluidized bed spray granulation process // Powder Technology. 2001. Volume 115. Pp. 51-57.

72. Mohanty Y.K., Mohanty B.P., Roy G.K., Biswal K.C. Effect of secondary fluidizing medium on hydrodynamics of gas-solid fluidized bed: Statistical and ANN approaches // Chemical Engineering Journal. 2009. Volume 148. Pp. 41 49.

73. Watano S., Takashima H., Miyanami K. Control of moisture content in fluidized bed granulation by neural network // Journal of Chemical Engineering Japan. 1997. Volume 30. Pp. 223 229.

74. Короткий С. Нейронные сети: основные положения Электронный ресурс. // Лаборатория искусственного интеллекта [сайт]. URL: http://lii.newmail.ru/index-l.htm (Дата обращения: 01.09.2010).

75. Aleksander I., Morton Н. An introduction to neural computing. — Ann Arbor, Michigan: International Thomson Computer Press, 1995. 284 p.

76. Fausett L.V. Fundamentals of neural networks. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall PTR, 1994. 300 p.

77. Haykin S.S. Neural networks: a comprehensive foundation. Upper Saddle River, NJ: Pearson Education, Inc., 2005. 823 p.

78. Bishop C.M. Neural networks for pattern recognition. — Oxford: Oxford University Press, 1995. 498 p.

79. Swingler K. Applying neural networks: a practical guide. Maryland Heights: Academic Press, 1996. 303 p.

80. Уоссермен Ф: Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика // Перевод на русский язык Ю. А. Зуев, В. А. Точенов. — Санкт-Петербург: Издательство «Мир», 1992.-118 с.

81. Итоги науки и техники: физические и математические модели нейронных сетей. Том 1. — М.: издательство ВИНИТИ, 1990.

82. Mehra P., Wah B.W. Artificial Neural Networks: Concepts and Theory. Washington, DC: IEEE Computer Society Press, 1992. 667 p.

83. Lippmann R.P. An introduction to computing with neural nets // IEEE Acoustical Speech and Signal Processing Magazine! Volume 4. 1987. Pp. 4 22.

84. Hebb D. Organization of behavior. -New York: Willey, 1961. 58 113.

85. Kohonen T. Self-organization and associative memory. Series in Information Sciences, vol. 8. -Berlin: Springer Verlag, 1984.

86. Rosenblatt F. Principles of neurodynamics / Русский перевод: Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. — М.: Мир., 1965. 212 р.

87. WidrowB. 1959. Adaptive sampled-data systems, a statistical theory of adaptation. 1959 IRE WESCON Convention-Record, part 4, pp. 88-91. New York: Institute of Radio Engineers;

88. WidrowB., HoffM. Adaptive switching circuits. New York: Ire Wescon Convention Record, 1960. Pp. 96-104.

89. Plumb P. A., Rowe R.C., York P., Doherty C. The effect of experimental design on the modeling of a tablet coating formulation using artificial neural networks // European Journal of Pharmaceutical Sciences. 2002. Volume 16. Pp. 281 —288.

90. Maa Y.-F., Nguyen P.-A., Hsu C.C. Spray coating of rhDNase ош lactose: effect of system design, operational parameters and- protein, formulation- // International Journal of Pharmaceutics. 1996. Volume 144. Pp. 47 59.

91. Kleinbach E., Riede Th. Coating of solids // Chemical Engineering and Processing. 1995. Volume 34(3). Pp. 329 337.

92. Seville J.P.K., Willett C.D., Knight P.C. Interparticle forces in fluidisation: A review // Powder Technology. 2000. Volume 113. Pp. 261 268.

93. Корниенко Б.Я. Моделирование и оптимальное управление процессами обезвоживания и гранулирования в псевдоожиженном слое: дис. . канд. техн. наук. Киев, 2000. 142 с.

94. Grasa G., Abanades J.C. The use of two different models to describe the axial mixing of solids in fluidised beds // Chemical Engineering Science. 2002. Volume 57. Pp. 2791 -2798.

95. Lefebvre S., Guy C., Chaouki J. A convective/dispersive solid phase mixing model for. three-phase fluidized bed reactors: Effect of dimensionless numbers // Chemical Engineering Science. 2007. Volume 62. Pp. 4954 4962.

96. Yan C., Fan Y., Lu C. Solids mixing in a fluidized bed riser // Powder Technology. 2009. Volume 193. Pp. 110 119:

97. Mostoufi N., Chaouki J. Local solid mixing in gas-solid fluidized beds // Powder Technology. 2001. Volume 114. Pp. 23 31.

98. Breault R.W. A review of gas-solid' dispersion^ and mass transfer coefficient correlations in circulating fluidized beds // Powder Technology. 2006. Volume 163. Pp. 9 -17.

99. Fennell P.S., Davidson J.F., Dennis J.S. at al. A study of the mixing of solids in gas-fluidized beds, using ultra-fast MRI // Chemical Engineering- Science. 2005. Volume 60. Pp. 2085 2088. .

100. Jiradiloka V., Gidaspowa D., Breault R.W. Computation of gas and solid' dispersion coefficients in turbulent: risers and bubbling beds // Chemical Engineering Science. 2007. Volume 62. Pp. 3397 3409.

101. Sule Z., Lakatos B.G., Mihalyko Cs. Axial dispersion/population balance model of heat transfer in gas-solid^ turbulent fluidized beds // Computers & Chemical Engineering. 2010. Volume 34, Issue 5. Pp. 753- 762.

102. Baker C.GJ., Khan AR, Ali Y.I., Damyar K. Simulation of plug flow fluidized bed dryers // Chemical Engineering.and Processing. 2006. Volume 45. Pp. 641 651.

103. Rekhi G.S., Mendes R.W., Porter S.C., Jambhekar S.S. Aqueous polymeric dispersions for controlled drug release7/ Pharmaceutical; Technology 1989. Volume 13(3). Pp. 112 -125,

104. Lazghab M., Saleh K., Pezron I., Guigon; P., Komunjer L. Wettability assessment of finely divided solids // Powder Technology. 2005. Volume 157. Pp. 79-91.

105. Toivakka M., Backfolk.K., Sirvio P. Impact spreading and absorption of Newtonian droplets on topographically irregular porous materials // Chemical Engineering Science. 2007. Volume 62, Issue 12. Pp. 3142 3158.

106. Pasandideh-Fard M.5 Chandra S., Mostaghimi J. A three-dimensional model of droplet impact and solidification // International Journal of Heat and Mass Transfer. 2002. Volume 45, Issue 11. Pp. 2229 2242.

107. Kennedy J.P., Niebergall P.J. Evaluation of extended-release applications for solid dispersion hot-melt fluid bed coatings utilizing hydrophobic coating agents // Pharmaceutical development and technology. 1998. Volume 3(1). Pp. 95 101.

108. Tian J., Wang L., Hudry-Clergeon M., Shen W. An experimental method for measuring the spreading velocity of surface active substances on thin films of liquid substrate // Chemical Engineering Science. 2009. Volume 64. Pp. 3311 — 3319.

109. Crank J. The Mathematics of Diffusion // — Oxford, London: Oxford University Press, 1956. 421 p.

110. Dziezak J.D. Microencapsulation and encapsulated ingredients // Food Technology. 1988. Volume 42. Pp. 136 153.

111. Alden M., Torkington P., Strutt A.C.R. Control and instrumentation of a fluidized bed drier using the temperature difference technique. Part I. Development of a working model // Powder Technology. 1998. Volume 54. Pp. 15 — 25.

112. Maronga S.J., Wnukowski P. Modelling of three domain fluidized bed particulate coating process // Chemical Engineering Science. 1997. Volume 52. Pp. 2915 2925.

113. Becher R.-D., Schlender E.U. Fluidized bed granulation: gas flow, particle motion and moisture distribution // Chemical Engineering Process. 1997. Volume 36. Pp. 261-269.

114. Ronsse F., Pieters J.G., Dewettinck K. Modelling heat and mass transfer in batch, top-spray fluidised bed coating processes // Powder Technology. 2009. Volume 190. Pp. 170-175.

115. Ronsse F., Pieters J.G., Dewettinck K. Modelling side-effect spray drying in top-spray fluidized bed coating processes // Journal of Food Engineering. 2008. Volume 86. Pp. 529-541.

116. Ronsse F., Pieters J.G., Dewettinck K. Combined population balance and thermodynamic modeling of the batch top-spray fluidised bed coating process. Part II Model and process analysis // Journal of Food. Engineering. 2007. Volume 78. Pp. 308 - 322.

117. Heinrich S., Blumschein J., Henneberg M. at al. Study of dynamic multidimensional temperature and concentration distributions in liquid-sprayed fluidized beds // Chemical Engineering Science. 2003. Volume 58. Pp. 5135 5160.

118. Guignon В., Duquenoy A., Dumoulin E.D. Fluid bed encapsulation of particles: principles and practice // Drying Technology. 2002. Volume 20, Issue 2. Pp. 419-447.

119. Donida M.W., Rocha S.C.S., Castro B.D., Marques A.M.M. Coating and Drying im Spouted Bed: Influence of the Liquid-Particle Work of Adhesion // Drying Technology. 2007. Volume 25. Pp. 319 326.

120. Байклз H., Сегал JI. Целлюлоза и ее производные. Том 2. Санкт-Петербург: Издательство «Мир», 1974. 510 с.

121. Полубояринова Д.Н., Попильский Р.Я. Практикум по технологиикерамики и огнеупоров. М.: Наука, 1972. - 351 с.f

122. Ахназарова СЛ., Кафаров В.В. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии. — М.: Высшая школа, 1985. 327 с.

123. Налимов В.В., Чернова А.Н. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М.: Наука, 1965. 340 с.

124. Налимов В.В. Теория эксперимента. М.: Наука, 1971. 207 с.1. Л99/-/

125. Ахназарова С.JI., Гордеев Л.С. Использование функции желательности Харрингтона при решении оптимизационных задач химической технологии: учебное пособие для вузов. — М.: РХТУ им. Д.И.Менделеева, 2003. 76 с.

126. Zank J., Kind М., Schlunder E.-U. Particle growth and droplet deposition in fluidised bed granulation // Powder Technology. 2001. Volume 120, Issues 1 -2. Pp. 76-81.

127. Кафаров B.B. Основы массопередачи. М.: Высшая школа, 1962. 654с.

128. Taranto О.Р., Rocha S.C.S., Raghavan G.S.V. Convective heat transfer during coating of tablets in two-dimensional spouted-bed // Drying Technology, 1997. Volume 15, Issues 6-8. Pp. 1909 1918.

129. Касаткин А.Г. Основные процессы и аппараты химической технологии. -М.: Высшая школа, 1973. 750 с.

130. Интернет университет информационных технологий Электронный ресурс.: Яхъяева Г.Э. Основы теории нейронных сетей. URL: http://www.intuit.ru/department/ds/neuronnets/ (Дата обращения: 01.06.2010).