Научный журнал
Успехи современного естествознания
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,775

ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ РАЗЛИЧНЫХ ФАКТОРОВ В РАЗРАБОТКЕ МОДЕЛЬНЫХ СОСТАВОВ ГЕЛЕЙ С ТАУРИНОМ НА ОСНОВЕ МЕТОДА МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ

Провоторова С.И. 1 Сливкин А.И. 1 Смирных А.А. 2 Бугаёв Ф.С. 1 Беленова А.С. 1
1 ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный университет»
2 ГОУ ВПО «Воронежский государственный университет инженерных технологий»
Приведены результаты математического планирования эксперимента модельных составов гелей с таурином, на основании реологических исследований; представлены математические модели в виде уравнений регрессии.
таурин
математическое планирование эксперимента
натрия альгинат
натрий карбоксиметилцеллюлоза
метилцеллюлоза.
1. Ахназарова С.Л. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии: учебное пособие для студентов химико-технологических специальностей вузов / С.Л. Ахназарова. В.В. Кафаров. – М.: Высшая школа, 1985. – 327 с.
2. Влияние различных технологических факторов на реологические характеристики альгинатных гелей / Л.С. Большакова, Е.В. Литвинова, Н.Д. Жмурина, Е.И. Бурцева // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 6 – 7 с.
3. Грачёв Ю.П. Математические методы планирования экспериментов. -4. Математическое планирование – этап разработки состава суппозиториев / Ю.В. Шикова, В.А. Лиходед, А.В. Епифанова, С.Б. Бахтиярова, З.Р. Кадырова, Ю.Л. Баймурзина, Р.А. Зарипов // Фармация. – 2010. – № 7. – С. 33-36.
5. О возможности использования математического планирования при разработке гинекологических суппозиториев с продуктами пчеловодства для комплексного лечения воспалительных заболеваний / В.А. Лиходед, Ю.В. Шикова, Ю.Л. Баймурзин, С.Б. Бахтиярова, А.В. Епифанова, З.Р. Кадырова // Медицинский альманах. – 2010. – №2 (11). – С. 329-332.
6. Полковникова Ю.А. Экспериментальное обоснование технологических параметров микрокапсулирования афобазола методом математического планирования / Ю.А. Полковникова, Э.Ф. Степанова // Вестник ВГУ, серия: Химия. Биология. Фармация. – 2014. – №2. – С. 121-124.
7. Рузинов Л.П. Статистические методы оптимизации химико-технологических процессов. -8. Сравнительный анализ и выбор оптимальной основы для суппозиториев методом экспертных оценок / С.И. Провоторова, Э.Ф. Степанова, И.М. Привалов, Е.В. Глебко, А.А. Смирных // Вестник ВГУ, серия: Химия. Биология. Фармация. – 2012. – №1. – С. 208-211.
9. Шачнева Е.Ю. Изучение физико-химических свойств частиц карбоксиметилцеллюлозы (КМЦ) в водных растворах / Е.Ю. Шачнева, З.А. Магомедова, Х.З. Малачиева // Техника и технология пищевых производств. – 2014. – № 1. – С. 152-156.
10. Шрамм Г. Основы практической реологии и реометрии / перевод с англ. И.А. Лавыгина; под ред. В. Г. Куличихина. – М.: КолосС, 2003. – 311 с.

Введение

Метод математического планирования эксперимента в фармацевтической технологии позволяет целенаправленно и планомерно изучить влияние наиболее значимых параметров в разработке мягких и твердых лекарственных форм [4, 5, 8, 6]. При разработке модельного состава лекарственной формы – гель с таурином, был применен метод математического планирования эксперимента, который позволяет оценить влияние нескольких факторов на зависимую величину. Математическое описание влияния каждого компонента рецептурного состава в базовой композиции может быть получено эмпирически. При этом математическая модель имеет вид уравнения регрессии, полученного статистическими методами на основе экспериментальных данных [1, 3, 7].

Цель исследования – изучить влияние исходных компонентов и технологических условий производства на основные реологические характеристики модельных составов гелей с таурином [10].

Экспериментальная часть

Объектами исследования служили модельные составы: гель натрия альгината (Na-альгинат) с таурином, натрий карбоксиметилцеллюлоза (Na-КМЦ) с таурином, метилцеллюлоза (МЦ) с таурином.

Статистический анализ результатов осуществляли с помощью регрессионного метода. Факторы варьирования были подобраны на основании теоретических и практических данных [2, 9]. Для матриц математического планирования факторами варьирования были параметры: концентрация Na-альгината (СNa-альгинат=4÷5 %), концентрация Na-КМЦ (СNa-КМЦ=2÷3 %), концентрация МЦ (СМЦ=3÷4 %), концентрация глицерина (Сглицерин=3÷10 %), температура эксперимента (20÷40◦С); при этом такой оказатель как скорость сдвига для каждого гелеобразователя рассчитывался индивидуально. Функцией отклика (Y) в эксперименте служила эффективная вязкость. Факторы варьирования гелеобразователей были выбраны исходя из концентраций лекарственных средств представленных на рынке.

Эффективную вязкость измеряли на ротационном вискозиметре «Rheotest II» тип RV (Германия), оснащенном термостатом (поддерживающим температуру с погрешностью 0,05◦C) для контроля температуры непосредственно в измерительной системе, а так же самопишущим прибором для регистрации показаний прибора.

Обсуждение результатов

Статистическая обработка экспериментальных данных, полученных после проведения эксперимента, позволила получить уравнения регрессии, адекватно описывающие свойства композитных составов гелей с таурином:

• Na-альгинат

Y=413,825+37,445x1+24,963x2-25,151x3--419,229x4+18,441x1x2+6,706x1x3-7,126x1x4-8,384x2x3-12,157x2x4+4,611x3x4-70,722missing image file- -83,297missing image file-70,722missing image file+367,085missing image file. Па*с;

• МЦ

Y=5,604+0,317x1+1,05x2-0,483x3-8,901x4+ +0,713x1x20,538x1x3+0,163x1x4-0,138x2x3-0,337x2x4-0,363x3x4-2,143missing image file-2,143missing image file-1,918missing image file+9,607missing image file. Па*с;

• Na-КМЦ

Y=82,25+13,78x1-0,304x2-11,088x3-

-56,659x4-0,894x1x2-0,444x1x3-8,719x1x4+

+0,006x2x3-2,224x2x4+3,006x3x4-10,263missing image file-

-4,864missing image file-4,866missing image file+38,812missing image file. Па*с;

где X1 – содержание гелеобразователя, X2 – содержание глицерина, X3, X4 – условия проведения реологических исследований (температура и скорость сдвига соответственно).

На основании полученных данных из уравнений регрессии были построены графики влияния переменных на динамическую вязкость (рис. 1–3).

Установлено, что с увеличением количества гелеобразователя в композиции повышается значение динамической вязкости до определенного предела, после чего происходит некоторое её снижение.

При анализе уравнений регрессии, полученных на основании экспериментальных данных, для систем Na-альгинат, Na-КМЦ, МЦ выявлены следующие зависимости:

• Наибольшее влияние на величину эффективной вязкости (при условиях согласно матрице планирования) оказывает величина градиента скорости сдвига, которая в свою очередь является внешним моделируемым параметром;

• Экспериментально установлено, что увеличение содержания гелеобразователя приводит к увеличению эффективной вязкости для всех изученных систем, в большей степени в системе Na-альгинат;

• Для всех систем доказано, что чрезмерное увеличение содержания глицерина приводит к уменьшению эффективной вязкости. Также доказано, что при увеличении температуры значение эффективной вязкости снижается, в большей степени у Na-альгината.

missing image file

Рис. 1. Влияние концентрации Na-альгината на эффективную вязкость при X3=30◦C; X4=24,3 с-1

missing image file

Сглицерин %

Рис. 2. Влияние концентрации Na-КМЦ на эффективную вязкость при X3=35◦C; X4=24,3 с-1

Сглицерин %

missing image file

Рис. 3. Влияние концентрации МЦ на эффективную вязкость при X3=25◦C; X4=40,5 с-1

Выводы

1. Разработаны регрессионные модели, описывающие взаимосвязь механических свойств с его составом, позволяющие прогнозировать конечные характеристики и качество получаемых модельных составов.

2. Показана взаимосвязь влияния количественного содержания глицерина и гелеобразователя на эффективную вязкость в исследуемой области данных.

3. Во всех модельных составах в исследуемой области данных максимальная эффективная вязкость наблюдается при концентрации глицерина 6,5% .


Библиографическая ссылка

Провоторова С.И., Сливкин А.И., Смирных А.А., Бугаёв Ф.С., Беленова А.С. ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ РАЗЛИЧНЫХ ФАКТОРОВ В РАЗРАБОТКЕ МОДЕЛЬНЫХ СОСТАВОВ ГЕЛЕЙ С ТАУРИНОМ НА ОСНОВЕ МЕТОДА МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ // Успехи современного естествознания. – 2015. – № 1-1. – С. 88-91;
URL: https://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=34784 (дата обращения: 28.03.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674