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Résumé :
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Lobjectif de première étude est la mise en uvre dune méthode de calcul basée sur les réseaux des neurones artificiels pour prévoir avec précision l'influence de différents paramètres reliés au séchage des poudres pharmaceutiques. Notre première contribution a porté sur lutilisation des réseaux de neurones artificiels de type perceptron multi couches pour lestimation de l'influence de ; la teneur en eau initiale, la température de l'air et la vitesse de l'air au cours du séchage en lit fluidisé, la température du caloporteur, la vitesse d'agitation et la pression au cours du séchage en sous vide et la teneur en eau initiale, la masse et la taille des particules au cours du séchage à étuve sous vide. Cette opération a été effectuée sur cinq poudres pharmaceutiques, dont deux (Oxyteracycline et Pleuromitiline) sont expérimentées dans un séchoir convectif à lit fluidisé et trois autres (PénicillineG. K, Pénicilline G.Na, et l'Oxacilline Na stérile), sont séchées dans un séchoir conductif sous vide. Les RNA obtenus durant cette contribution comportent une couche avec une architecture de {4- [20] -1} ou de {5- [20] -1} qui ont donné une EAM globale l'ordre de 10-3 à 10-4. Notre deuxième contribution a porté sur la comparaison entre les trois modes de séchage.Résumé II En conséquence les réseaux de neurones peuvent être utilisés comme des estimateurs robustes et de concurrence pour la prédiction de la cinétique de séchage. Lobjectif de deuxième étude et létude et la modélisation de la cinétique de séchage dune poudre pharmaceutique (principe actif : Candesartan Cilexétil). Cette cinétique est effectuée dans un séchoir sous vide à différents niveaux de température (40, 50, 60°C), de pression (0.4, 0.6, 0.8 bar), de masse initiale (0.5, 1, 1.5g) et de la teneur en eau initiale (10, 15, 20%). La partie expérimentale et modélisation sont réalisés respectivement au sein de laboratoire de contrôle de qualité SAIDAL de Médéa et le Laboratoire de Biomatériaux et Phénomènes de Transport à lUniversité de Médéa. Cette étude est scindée sur deux contributions : Dans la première, on a étudié expérimentalement leffet de quelques paramètres opératoires {T, P, m0, X} sur le temps de séchage. La modélisation de temps de séchage repose sur lutilisation de la méthode de plan dexpériences (logiciel MODDE) qui permet dobtenir un modèle empirique quadratique (Régression multilinéaire MLR) en neffectuant quun nombre minimal dexpérimentations. De plus, une comparaison entre la modélisation neuronale du temps de séchage et le modèle MLR a été effectué, les résultats trouvés montrent que le modèle neuronal a présenté de bonnes aptitudes à prédire le temps de séchage avec une très bonne précision de RMSE=0.2711 et R²=0.9994. Dans la deuxième contribution, les données obtenues ont été ajustées à laide de 17 modèles semi-(empiriques) de la littérature de séchage sur couche mince de la teneur en eau réduite (MR) de la poudre étudiée, un modèle empirique proposé dans cette étude et deux modèles dapprentissage automatique regroupant toutes les cinétiques étudiées. Le modèle proposé a été choisi comme le modèle le plus approprié à décrire la cinétique de séchage de la poudre de Candesartan Cilexétil. Il a présenté respectivement un R²qui varie entre 0.999726 à 0.99999 et un RMSE varie entre (0.077800 à 8.810405) ×10-3 min pour les neufs cinétiques étudiés
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