使用拉曼光谱法实时监测多层薄膜涂层工艺
拉曼光谱用作预测所施加的在线PAT工具涂层咖啡因核心的三种不同涂层的质量。不同的涂层悬浮液含有锐钛矿和金红石改性的二氧化钛和氧化铁作为拉曼标记。
局部最小二乘回归（PLSR）和多变量曲线分辨率 - 交替的最小二乘（MCR-ALS）用于多变量分析。所获得的拉曼光谱与施加的涂层质量相关。MCR-ALS模型是在线建立和应用的，而PLS回归是在涂层过程中实现的，以实现实时监控。通过较高频率的光谱测量和移动平均线的实施方式优化了内联测量。通过PLS回归分析，可以预测所有三层的根均方误差（RMSEP）小于2.3％。内联实现和优化导致RMSEP <1.9％。MCR-ALS分析能够预测第一和第二层的应用，RmSeps小于2.9％，但在预测第三层的应用时失败。总之，实现了多层涂覆过程的实时监测，发现PLS回归优于MCR-ALS，并通过实施移动平均值增强的可预测性平滑。
作者链接打开叠加面板朱利安娜Radtke，彼得KleineBudde.
欧洲药学杂志和生物食品杂志
关键词：多层片剂涂层，拉曼光谱，实时监测，多变量分析，工艺分析技术（PAT）