Primjena neuronskih mreža za procjenu koncentracije otopine ksilometazolin hidroklorida u n-butanolu primjenom ATR-FTIR spektroskopije in situ

Abstract

Procesna analitička tehnologija (PAT) sve se češće primjenjuje u procesu kristalizacije za kontinuirano praćenje neke od ključnih procesnih veličina i značajki kvalitete proizvoda. Vrlo bitne procesne varijable za kristalizaciju hlađenjem su temperatura i koncentracija otopine. Kontinuirano mjerenje koncentracije omogućeno je naprednim in situ spektroskopskim instrumentima. U takve metode spada i prigušena ukupna reflektancija Fourier transformacijske infracrvene spektroskopije (engl. Attenuated Total Reflectance Fourier Transform Infrared Spectroscopy, ATR-FTIR), primijenjena u ovom istraživanju. U ovom radu razvijeni su kemometrijski modeli za kontinuiranu procjenu koncentracije otopine u stvarnom vremenu metodama strojnog učenja. Cilj ovog rada bio je razviti i ispitati modele parcijalne regresije metodom najmanjih kvadrata (engl. Partial Least Squares Regression, PLSR) i modele neuronskih mreža (engl. Neural Networks, NN) za modeliranje ovisnosti koncentracije djelatne tvari, ksilometazolin hidroklorid, u n-butanolu, o temperaturi i spektralnim podatcima dobivenim mjerenjima ATR-FTIR spektrometrom. U radu je provedena predobrada prikupljenih podataka tehnikom MSC (engl. Multiplicative Scatter Correction) te je provedeno skaliranje podataka prema normalizacijama Min-Max i Z-score. Analiziran je broj neurona u prvom i drugom skrivenom sloju, broj skrivenih slojeva, vrsta primijenjenog algoritma učenja (ADAM, NADAM, RMSprop) kao i utjecaj vrste prijenosne funkcije (ReLU, sigmoid, tanh) na kvalitetu razvijenih neuronskih mreža. Razvijeni modeli na sva četiri skupa podataka dali su iznimno dobre rezultate s obzirom na iznose koeficijenta determinacije i srednje kvadratne pogreške. Modelom neuronske mreže dobiveni su koeficijenti determinacije u rasponu vrijednosti od 0,9979 do 0,9989, dok je srednja kvadratna pogreška od 0,0020 do 0,0011. PLSR modelom dobiveni su koeficijenti determinacije od 0,9990 do 0,9995, odnosno srednja kvadratna pogreška od 0,0009 do 0,0005. Dobiveni rezultati pokazali su da predobrada podataka i dodavanje drugoga skrivenog sloja neuronske mreže u ovoj studiji nisu imali velik utjecaj na konačne rezultate. Takav način praćenja i kontrole procesa rezultira efikasnijom proizvodnjom uz smanjenu vjerojatnost pogreške, što u konačnici farmaceutskoj industriji omogućuje brže plasiranje proizvoda na tržište.

Keywords

• kristalizacija
• procesna analitička tehnologija
• atr-ftir spektrometrija
• strojno učenje
• ksilometazolin hidroklorid