Filterability prediction of needle-like crystals based on particle size and shape distribution data
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Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
18.03.2019
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
01A - Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Separation and Purification Technology
Themenheft
DOI der Originalpublikation
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Zugehörige Forschungsdaten
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
211
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
768-781
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Elsevier
Verlagsort / Veranstaltungsort
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
The isolation and further treatment of particles generated in a crystallization process is dependent on their size and shape. The work presented here analyzes the filtration performance of needle-like particles, which often exhibit long filtration times or high retention of mother liquor. The size and shape of populations of l-Glutamic Acid and d-Mannitol particles are measured using an automated image analysis approach (as well as a standard light scattering method), and their associated cake resistance is determined in pressure filtration experiments. Using a partial least squares regression analysis we develop a model of the process and show that relative cake resistances can be predicted if the particle size distributions are accurately known. Furthermore, we show that the statistical model calibrated on a single compound (either of those used for this study), can be exploited to predict the relative cake resistances of another compound.
Schlagwörter
Filtration, Needle-like crystals, Particle size and shape
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
1383-5866
1873-3794
1873-3794
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Nein
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Hybrid
Lizenz
Zitation
Perini, G., Salvatori, F., Ochsenbein, D. R., Mazzotti, M., & Vetter, T. (2019). Filterability prediction of needle-like crystals based on particle size and shape distribution data. Separation and Purification Technology, 211, 768–781. https://doi.org/10.1016/j.seppur.2018.10.042