| Suchen | Feedback | Inhalt | English |
 | |
| Ausgabe 36 |  |
|||
| Druckseite | ||||
| Kategorie | Titel | Autor | ||
| Gastbeitrag | In situ-Partikelgrößenanalyse in konzentrierten Dispersionen | Rolf Daniels |
1 Einleitung
Die Bestimmung der Partikelgröße ist ein wesentlicher Faktor bei der Charakterisierung disperser Systeme [1]. Ein entscheidender Nachteil der meisten gebräuchlichen Methoden, wie z.B. Laserdiffraktometrie oder Coulter-Counter-Prinzip, ist es, dass vor der Messung eine starke Verdünnung der Untersuchungsproben notwendig ist. Das führt im Allgemeinen dazu, dass die Partikelgröße „off line“ bestimmt werden muss. Außerdem bringt es die Gefahr mit sich, dass ein vorhandenes physikalisch-chemisches Gleichgewicht empfindlich gestört wird. Die Folge davon können Aggregation und Koaleszens sein, die sich dann wiederum in einer veränderten Partikelgröße niederschlagen. In solch einem Fall ist eine Technik erforderlich, die Messungen in konzentrierten Proben erlaubt. Derartige Methoden werden häufig als „in process“, „in line“ oder „in situ“ bezeichnet. Abbildung 1 stellt die notwendigen Schritte einer „in situ“ Partikelgrößenanalyse denen einer „off line“ Methode gegenüber. Aus dem Vergleich wird offensichtlich, dass der direkteste Weg, um Partikelgrößen zu messen, die „in line“ Messung unter „in situ“ Bedingungen ist.
Abbildung 1: Gegenüberstellung der notwendigen Schritte bei einer Partikelgrößenanalyse.
(A) Konventionelle Methode, off line
(B) in situ Methode, off line
(C) in situ Methode, in line
In unseren eigenen Arbeiten setzen wir die Partikelgrößenmessung hauptsächlich ein, um polymerstabilisierte, d.h. tensidfreie Emulsionen zu charakterisieren. Obwohl die meisten dieser Emulsionen lagerstabil sind, können wir nicht immer mit Sicherheit ausschließen, dass eine starke Verdünnung keine Auswirkungen auf die Partikelgröße dieser Systeme hat. Daher begannen wir bereits 1989 die Partikelgrößen in situ zu bestimmen. Allerdings war die damals eingesetzte SLM (Scanning Laser Microscopy)-Technologie wenig ausgereift. Die erhaltenen Ergebnisse waren zwar vielversprechend, jedoch erkannten wir verschiedentlich Einschränkungen bezüglich des Messbereichs und der Auflösung [2,3].
Das ermunterte uns, gemeinsam mit der Firma Messtechnik Schwartz, Düsseldorf, die in situ-Partikelgrößenanalyse weiterzuentwickeln. Mit vereinten Kräften gelang es, die Methode während der vergangenen Jahre wesentlich zu verbessern und im Jahr 2001 konnte ein vollständig neues Messsystem fertiggestellt werden [4,5]. Um die neue Technologie von den Vorläufern klar zu unterscheiden, wurde die Bezeichnung 3D ORM-Technologie (Optical Reflectance Measurement) gewählt.
Obwohl diese Technologie in Bereichen, in denen konventionelle Methoden versagen, als sehr hilfreich anzusehen ist, finden sich in der Literatur bisher nur wenige Hinweise. Meine Intention bei der Abfassung dieses Artikels war es daher, eine kurze Einführung in das Messprinzip sowie die Auswertung der Messdaten zu geben und natürlich den praktischen Nutzen dieses neuartigen Partikelgrößenmeßsystems darzustellen.
2 Funktionsweise
Der vollständige Aufbau eines 3D ORM-Gerätes ist schematisch in Abbildung 2 wiedergegeben. Die Hauptkomponenten sind: Sensor, Signalauswerteeinheit und ein Personalcomputer, auf dem die Auswertesoftware MTS/LT© läuft.
Abbildung 2: Schematische Darstellung der Hauptkomponenten eines 3D ORM-Gerätes [7].
Das Grundprinzip der Messung ist leicht verständlich und in Abbildung 3 illustriert. Eine Laserdiode als Lichtquelle befindet sich in der Signalauswerteeinheit. Welche Art von Laserdiode im Einzelnen verwendet wird, hängt von dem jeweiligen Einsatzzweck ab. Wir verwenden einen 10 mW Halbleiter-Laser (Wellenlänge: 780 nm), um Emulsionen mit einer Tröpfchengröße bis 100 nm und einem Phasenvolumenverhältnis bis 0.8 zu vermessen.
Abbildung 3: Schematische Darstellung des Grundprinzips der 3D ORM-Technologie. Durch das optische System wird der Fokuspunkt auf eine elliptische Bahn vor dem Sondenfenster gebracht und tastet dort die Probe ab.
Das Licht wird zwischen Gerät und Sensor in einem Lichtleiter übertragen. Im Sensor läuft das Licht durch einen Kollimator, das Keilfenster, die Fokuslinse und zwei Saphir-Fenster. Während des Betriebs rotiert die Fokuslinse exzentrisch und bringt so den Laserstrahl auf eine Kreisbahn. Während der Rotation durchläuft das Licht das Keilfenster an Orten unterschiedlicher Dicke. Hierdurch bewegt sich der Fokuspunkt auf der Normalen zur Fensteroberfläche vor und zurück. So wird aus der mechanisch vorgegebenen Kreisbahn eine Bewegung auf einer Ellipse, deren Ebene etwas gegen die Fensteroberfläche geneigt ist. Diese Bewegung des Fokuspunktes in einem dreidimensionalen Raum vor dem Sondenfenster gibt dieser Technik auch den Namen "3D ORM".
Trifft der vertikal und radial sich bewegende Fokuspunkt ein Teilchen, so wird Licht reflektiert. Dieses Licht wird vom optischen System in der Messsonde eingefangen und zu einem Detektor geleitet. Dessen Aufgabe ist es, das reflektierte Licht in ein elektrisches Signal umzuwandeln, welches danach weiterverarbeitet werden kann. Als Detektoren kommen Photomultiplier oder Avalanche Photodioden zum Einsatz.
Abbildung 4 verdeutlicht den Zusammenhang zwischen den vom Laserstrahl optisch abgetasteten Teilchen und den daraus resultierenden elektrischen Signalen am Detektor.
Abbildung 4: Schematische Darstellung des Zusammenhangs zwischen abgetasteten Partikeln, dem Rohsignal und dem gefilterten Laufzeitsignal. Die Sehnenlänge des abgetasteten Partikels ist dabei proportional zur Laufzeit eines Pulses.
In erster Näherung ergibt sich die Sehnenlänge eines abgetasteten Teilchens lc entsprechend dem Zusammenhang
mit delta ts der Laufzeit eines Pulses. Die Proportionalitätskonstante in dieser Gleichung ist vs die Abtastgeschwindigkeit des Fokuspunktes des Lasers.
Allerdings ergibt sich ein systematischer Fehler, wenn die Sehnenlänge entsprechend diesem einfachen Ansatz aus der Laufzeit eines Pulses abgeleitet wird. Dieser Fehler steht im Zusammenhang mit dem Durchmesser, auf dem sich der abtastende Laserstrahl bewegt und der tatsächlichen Sehnenlänge des Partikels (Abbildung 5).
Abbildung 5: Schematische Darstellung des Zusammenhangs zwischen Sehnen- und Bogenlänge bei der Abtastung eines Teilchens. (Zur Verdeutlichung ist das Teilchen vergrößert dargestellt.)
Ganz allgemein sind die Sehnenlänge lc und die Bogenlänge lA nach folgender Beziehung mit einander verknüpft:
Der tatsächliche Fehler lässt sich demnach wie folgt abschätzen:
Das Rohsignal des Detektors wird verstärkt und an eine elektronische Filtereinheit weitergeleitet. Dort werden die Pulse zunächst in zwei Hauptfraktionen unterteilt, nämlich die „Gut-Werte“, die im Weiteren berücksichtigt werden und die „Schlecht-Werte“, die verworfen werden. Kriterien für die Auswahl sind unter anderem die Symmetrie der Pulse sowie ihre Flankensteilheit.
Spezielle elektronische Schaltkreise wandeln die "Gut-Werte"in Rechtecksignale um, die nun die Laufzeit delta ts als maßgebliche Kenngröße beinhalten. Alle anfallenden delta ts-Werte werden in entsprechende Größenkanäle aufgeteilt, die einer geometrischen Reihe folgen. Das Größenregister besteht normalerweise aus 250 Kanälen. Da die Abtastgeschwindigkeit ds Laserstrahls bekannt ist, entsprechen diese Kanäle direkt bestimmten Größenklassen [6,7].
Am Ende gibt die Signalauswerteeinheit eine Sehnenlängenverteilung an den Computer weiter, sodass dort mit Hilfe der Software die weitere Auswertung erfolgen kann.
3 Auswertung
Wenn der Laserstrahl ein einzelnes Partikel rein zufällig vertikal abtastet, resultiert eine charakteristische Sehnenlängenverteilung. Die Entstehung dieser Sehnenlängenverteilung lässt sich anhand der Abbildung 6 verstehen.
Abbildung 6: Ursprung einer normalisierten Sehnenlängenverteilung.
Transformation in die zugehörige zweidimensionale Sehnenlängenverteilung aus dem Ergebnis der optischen Abtastung eines einzelnen Teilchens.
(A) Einpassung der Sehnenlängen in die Projektionsfläche des Partikels
(B) Transformation in die zugehörige zweidimensionale Sehnenlängenverteilung
(C) Ordnen der Sehnenlängen nach ihrer Häufigkeit
(D) Normalisieren der Häufigkeitsverteilung
Beim Abtasten eines Partikels werden Sehnenlängen generiert, die sich in die Projektionsfläche des Partikels einpassen lassen. Die Sehnenlänge lc jedes einzelnen Abtastvorgangs ergibt sich aus der Differenz zwischen der zugehörigen Ober- (xu) und Untergrenze (xl) bei der der Laserstrahl in die Projektionsfläche eintritt bzw. sie verlässt. Diese Aufzeichnung der Sehnenlängen lässt sich transformieren, um die Sehnenlänge in Abhängigkeit von der Normalen y, die senkrecht zur Abtastrichtung verläuft, zu beschreiben. Ordnet man diese Werte entsprechend der Sehnenlängen, so erhält man die zugehörige Häufigkeitsverteilung. In einem letzten Schritt werden nun die Abszissenwerte auf die maximale Sehnenlänge lc,max und die Ordinatenwerte auf die maximale Häufigkeit delta ymax bezogen, sodass daraus die normalisierte Häufigkeitsverteilung der Sehnenlängen resultiert.
Nach diesem Prinzip lässt sich für ein Partikel jeder beliebigen Form eine charakteristische Sehnenlängenverteilung erzeugen. Am einfachsten gelingt dies bei der Betrachtung kugelförmiger Partikel, da in diesem Fall eine numerische Lösung existiert. Die normalisierte Sehnenlängenverteilungsfunktion für eine einzelne Kugel f'(x) ist gegeben durch
Die sich danach ergebende differentielle und kumulative Sehnenlängenverteilung für eine einzelne Kugel ist in Abbildung 7 dargestellt.
Abbildung 7: Anzahldichteverteilung und Anzahlsummenverteilung der Sehnenlängen einer einzelnen Kugel.
Für kompliziertere Formen kann die Sehnenlängenverteilung mit Hilfe einer Monte Carlo Simulation bestimmt werden. Abbildung 8 zeigt die entsprechenden Verteilungsfunktionen einiger Partikel mit relativ einfacher Geometrie. Bereits hieraus ist ersichtlich, dass die richtige Wahl des Formfaktors das Ergebnis der Partikelgrößenanalyse nachhaltig beeinflusst.
Abbildung 8: Anzahldichteverteilung und Anzahlsummenverteilung der Sehnenlängen einzelner Partikel mit unterschiedlicher Geometrie Anzahldichteverteilung und Anzahlsummenverteilung der Sehnenlängen einer einzelnen Kugel.
In einer realen Messung mit vielleicht mehr als 10 hoch12 Partikeln/ml ergibt sich die gesamte Sehnenlängenverteilung aus der Summe der Abtastung aller vorhandener individueller Partikel. Am Beispiel einer Mischung aus gleichverteilten Kugeln ist dies in Abbildung 9 dargestellt.
Abbildung 9: Anzahldichteverteilung q(x) und Anzahlsummenverteilung Q(x) der Sehnenlängen eines Gemisches von Kugeln mit gleicher Anzahlhäufigkeit. Die grüne Kurve gibt die zugehörige Anzahlverteilung h(x) wieder.
Obwohl allein diese Zusammenhänge ausgesprochen komplex sind, stellt sich bei der Auswertung einer Messung eine zusätzliche Schwierigkeit ein, da es gilt, die umgekehrte Fragestellung zu lösen: Es muss nämlich die gemessene Sehnenlängenverteilung in die zugehörige Partikelgrößenverteilung transformiert werden. In der Mathematik nennt man dies ein inverses Problem. D.h., wir müssen eine Partikelgrößenverteilung finden, die die gemessene Sehnenlängenverteilung generiert haben könnte.
Die ganz allgemein zu dieser Fragestellung gehörende Korrelationsfunktion lautet:
mit
h0 Anzahlverteilung der Sehnenlänge,
q0 Anzahlverteilung als Funktion der Partikelgröße,
p beschreibt die Wahrscheinlichkeit, dass bei der Abtastung eines Teilchens der Größe lc,max die Sehnenlänge lc gemessen wird,
lc Sehnenlänge,
lc,max größte Sehnenlänge eines einzelnen Partikels und
lc,MAX maximale Sehnenlänge des größten Partikels.
Diese Beziehung wird als FREDHOLM-Integral bezeichnet. Sie ist für alle konvexen Partikel gültig und nutzt die maximale Sehnenlänge lc,max als Bezugsgröße.
Es gibt verschiedene numerische Ansätze, das FREDHOLM-Integral zu lösen. Die aktuelle Version der MTS/LT© Software setzt die CHAHINE-Methode ein, um die Partikelgrößenverteilung aus den Messwerten zu extrahieren. Die dahinterstehende Mathematik ist ausgesprochen komplex und soll hier nicht weiter erläutert werden. Näheres ist der Literaturstelle [9] zu entnehmen.
Die errechnete Partikelgrößenverteilung kann in unterschiedlichster Art dargestellt werden, wie Volumenverteilung, Anzahlverteilung, RRSB Verteilung oder als Trendsignal bei in process Anwendungen. Abbildung 10 gibt beispielhaft eine Bildschirmdarstellung wieder.
Abbildung 10: Hardcopy einer typischen Bildschirmdarstellung der Win ORM© Software.
4 Messbereich und Auflösung
Der nominale Messbereich der 3D ORM-Geräte reicht von 100 nm bis zu einigen Millimetern. Um die Auflösung zu verbessern, ist jedoch ein weniger weit ausgedehnter Messbereich zu bevorzugen. In unseren Untersuchungen kommen Geräte zum Einsatz, die für das Vermessen pharmazeutischer und kosmetischer Emulsionen qualifiziert sind (ECA 817 und LabScan2007). Der Messbereich von 0.1 bis 125 µm ist dort in 1024 Kanäle aufgeteilt. Einige Ergebnisse, auf die bei den Applikationsbeispielen Bezug genommen wird, stammen von einem Vorgängermodell (ECA 01015), dessen Messbereich von 0.4 bis 125 µm reicht.
5 Praktische Überlegungen
Die experimentellen Bedingungen der Partikelgrößenanalyse können beachtlichen Einfluss auf die Leistungsfähigkeit einer Messung haben. Obwohl die nachfolgenden Punkte mehr zufällig als systematisch ausgesucht wurden, geben sie doch ziemlich umfassend diejenigen Aspekte wieder, die nach unserer Erfahrung im Zusammenhang mit der 3D ORM-Technologie erwähnenswert sind.
5.1 Probennahme
Mit Hilfe der 3D ORM-Technlogie gelingt es, die Partikelgröße disperser Systeme in situ zu bestimmen. Dies bedeutet allerdings nicht, dass die richtige Wahl der Untersuchungsprobe grundsätzlich unproblematisch ist. Wenn wir eine in situ Methode anwenden, legen wir die Probennahme durch den jeweiligen Ort fest, an dem die Sonde installiert wird (Abbildung 11, Abbildung 12), z.B. in der Nähe eines Homogenisators oder irgendwo in einem Lagertank. Im ersten Fall werden sich die Partikel rasch und in turbulenter Strömung um den Sensor bewegen, während die Teilchen im Lagertank sich nahezu in Ruhe befinden. Für die Anwendung im Labor überführen wir Proben mit einem Volumen von mindestens 200 ml in ein Becherglas, das mit Strombrechern versehen ist. Während der Messung wird die Probe so gerührt, dass eine auf den Sensorkopf gerichtete Strömung entsteht (Abbildung 13). Dies ergibt beim Einsatz der 3D ORM-Technologie eine repräsentative Probe. Grundsätzlich ist eine Messung auch bei kleinerem Probenvolumen möglich, z.B. in einem Reagenzglas, wenn der kleinste MTS Sensor mit 7.85 mm Durchmesser eingesetzt wird (Abbildung 14).
Abbildung 11: Einbau des Sensors in die Mischzone einer Prozessanlage im Technikummaßstab.
Abbildung 12 : In line eines MTS 3D ORM Sensors in die Zirkulationsleitung einer Prozessanlage.
Abbildung 13: LabScan Sensor in einem Becherglas für off line Messungen im Labor. Der Rührer erzeugt eine Strömung der Probe gegen das Sondenfenster.
Abbildung 14: Anpassung von 3D ORM Sensoren an unterschiedliche Anwendungsgebiete durch entsprechende Bauformen.
In diesem Zusammenhang spielt auch die Zone vor dem Sondenfenster, in der die vertikale Bewegung des Fokus erfolgt, eine bedeutende Rolle. Im Allgemeinen sollte der Laserstrahl tief in die Probe hinein fokussiert werden, damit Partikel unabhängig von ihrer Größe in der Lage sind, sich dem Fokus rein zufällig zu nähern. Dies wird jedoch dadurch eingeschränkt, dass aufgrund von Streueffekten die Intensität des reflektierten Lichtes zu gering wird. Auf der anderen Seite darf der Abstand des Fokus zur Saphirlinse nie kleiner als der halbe Durchmesser der größten Partikel werden, damit zumindest theoretisch alle möglichen Sehnenlängen dieser Partikel erfasst werden können.
Demnach gibt es für jede einzelne Probe eine ideale Einstellung des Bereichs, in dem der Fokus sich bewegt. Aus praktischen Gründen erscheint es jedoch zweckmäßig, 3D ORM-Geräte mit einer ausgedehnten Fokuszone einzusetzen, um die Vergleichbarkeit der Messungen sicherzustellen. Aus unserer Erfahrung können wir sagen, dass mit pharmazeutischen und kosmetischen Emulsionen verlässliche Messwerte erhalten werden, wenn die Fokuszone sich beim ECA 817 bis 500 µm und beim LabScan 2007 bis 250 µm vom Sensorfenster weg bewegt.
5.2 Kalibrierung
Eine routinemäßige Kalibrierung des ORM-Meßsystems ist nicht zwingend erforderlich. Ist eine Kalibrierung gewünscht, so kann diese mit Partikelstandards, z.B. BCR Standard, durch geführt werden. Allerdings muss sich der Nutzer darüber im Klaren sein, dass die Standardprobe und die eigene Probe unterschiedliches optisches Verhalten (Reflexionsvermögen) zeigen können und daher die Vergleichbarkeit mit anderen Methoden nicht zwingend gegeben sein muss. Wenn erforderlich, ist eine Software-Kalibrierung bezogen auf einen Standard möglich. Ebenso ist eine Kalibrierung auch auf bereits bestehende Messergebnisse hin möglich, sodass der Einsatz auch in bereits laufenden Projekten nahtlos erfolgen kann.
Solch eine spezielle Kalibrierung minimiert den Messfehler bei einer bestimmten Probenart, kann allerdings zu deutlichen Fehlern bei abweichendem Probenmaterial führen. Daher erscheint es normalerweise sinnvoller, die erhaltenen Messdaten als relative Größen anzusehen und im Gedächtnis zu behalten, dass es wahrscheinlich einen Unterschied zwischen der gemessenen Partikelgröße und der „wahren“ Partikelgröße gibt. Dies trifft jedoch auf alle Methode zur Partikelgrößenanalyse zu, da jede ihren eigenen Äquivalentdurchmesser liefert, der normalerweise nicht mit der sogenannten „wahren Größe“ (was immer damit auch gemeint sei) übereinstimmt.
5.3 Reproduzierbarkeit
Die Reproduzierbarkeit wurde mit einem ECA 817 überprüft, in dem ein 2.5 kg Ansatz einer Emulsion in 10 gleiche Portionen geteilt wurde. Die Messung wurde dann 10-mal nach folgendem Schema wiederholt:
• Reinigung des Sensors
• Einfüllen der Probe in den Meßbecher
• Starten des Rührers mit 400 UpM
• Starten des Meßzyklus
• Speichern der Daten
• Stoppen des Rühres und Entleeren der Probe
• Reinigung des Sensors
In Abbildung 15 sind die Ergebnisse dieser Untersuchungen wiedergegeben. Die Einzelmessungen stimmen ziemlich gut überein und ergeben eine Standardabweichung des Mittelwerts der Volumenverteilung von 0.64 % [10].
Abbildung 15: Ergebnis einer Wiederholungsanalyse an einer 20 %igen O/W-Emulsion zum Nachweis der guten Reproduzierbarkeit der in situ Partikelgrößenmessungen mit einem ECA 817.
6 Anwendungsbeispiele
Unser Hauptinteresse beim Einsatz der 3D ORM-Technologie liegt in der Charakterisierung von polymerstabilisierten Emulsionen. Die nachfolgenden Anwendungsbeispiele spiegeln die Erfahrungen wieder, die dabei gesammelt wurden. Die Möglichkeiten sowie die Grenzen der Methode sollen im Wesentlichen an drei Beispielen verdeutlicht werden, wobei die Ergebnisse in Bezug zu anderen Untersuchungsmethoden, wie Licht- und Elektronenmikroskopie sowie Laserdiffraktometrie, gesetzt werden.
6.1 Partikelgrößenanalyse in hochkonzentrierten Emulsionen [11]
Für diese Untersuchungen wurden O/W-Emulsionen ausgewählt, die 20, 40, 60 und 80 % Ölphasen enthielten und deren kontinuierliche wässrige Phase aus einer 2.5 %igen Hydroxypropylmethylcellulose Lösung bestand. Dies führte dazu, dass ein wachsender Ölanteil von einer immer geringeren Menge an Polymer stabilisiert werden musste.
Nach der Herstellung waren alle Emulsionen, die einen Ölanteil bis zu 60 % hatten, makroskopisch homogen. Das mikroskopische Bild zeigte ein teilgeflocktes System. Die Emulsionen mit 80 % Ölphase waren, wie alle anderen Emulsionen, vom Öl-in-Wasser-Typ und ähnelten in ihrem Verhalten einer Mayonnaise. Allerdings waren diese Zubereitungen aufgrund ihrer hohen Viskosität nur unzureichend homogenisiert. Die übrigen Emulsionen variierten in ihrer Konsistenz von flüssig mit 20 % Öl bis creme-artig bei einem Ölgehalt von 60 %.
Die Messung der Partikelgrößenverteilung erfolgte mit einem ECA 01015. Parallel wurden gefriergebrochene Replika der Emulsionen im Transmissionselektronenmikroskop betrachtet. Die Ergebnisse dieser Untersuchungen zeigt Abbildung 16.
Abbildung 16: Volumendichteverteilung und zugehörige transmissionselektronenmikroskopische Aufnahmen von O/W-Emulsionen mit 20, 40, 60, and 80 % Ölgehalt; Größenbalken: 5µm.
Emulsionen mit 20 % Ölphase ergeben die engste Größenverteilung. Mit steigendem Ölgehalt nimmt die Breite der Verteilung zu und der Modalwert wandert zu kleineren Teilchengrößen. Emulsionen mit 80 % Ölphase zeigen nahezu die gleiche Partikelgrößenverteilung wie die 60 %igen. Der wesentlichste Unterschied besteht in einem kleinen aber reproduzierbaren Peak im Bereich von 50 bis 80 µm, der als Indikator für die Inhomogenität dieser Zubereitungen steht. Allerdings reicht dieses Ergebnis für eine quantitative Beschreibung der Systeme nicht aus.
Die TEM-Aufnahmen bestätigen qualitativ das Ergebnis der Partikelgrößenanalyse. Emulsionen mit bis zu 60 % Ölphase zeigen hauptsächlich kugelförmige Tropfen im Größenbereich von 1 bis 10 µm. Die Tropfen der inneren Phase liegen meist einzeln, selten in Form von Aggregaten aus zwei und mehr Kugeln vor. Die Tropfen der 80 %igen Emulsionen unterscheiden sich stark in ihrer Größe. Sie sind dicht gepackt und dadurch polyedrisch abgeflacht; ein für Mayonnaisen typisches Erscheinungsbild.
Emulsionen mit bis zu 60 % Ölanteil wurden zusätzlich während zweijähriger Lagerung bei Raumtemperatur beobachtet (Abbildung 17). Nach sechsmonatiger Lagerung veränderten sich weder das makroskopische und mikroskopische Erscheinungsbild noch ihre Konsistenz. Entsprechend zeigte auch die Partikelgrößenanalyse nur marginale Veränderungen. Genauer betrachtet zeigten die 20 %igen Emulsionen einen Reifungsprozess während des ersten Lagermonats. Dies ist typisch für diese Art von Emulsionen, die danach kaum noch eine Veränderung der Partikelgröße zeigen. Emulsionen mit 40 % Ölphase verhalten sich annähernd gleich. Allerdings ist der Effekt bedingt durch ihre höhere Viskosität geringer ausgeprägt und benötigt mehr Zeit. Im Gegensatz dazu erweisen sich 60 %ige Emulsionen nicht als lagerstabil. Dies erkennt man in der Partikelgrößenverteilung an einem zweiten Peak, der sich im Laufe der Zeit entwickelt.
Abbildung 17: Partikelgrößenverteilung von Modellemulsionen mit (A) 20 % und (B) 60 % Ölphase unmittelbar nach der Herstellung sowie nach 6 bzw. 27 monatiger Lagerung. Die Messung erlaubt es, Koaleszens bei den 60 %igen Emulsionen und Ostwaldt-Reifung bei den 20 %igen Emulsionen zu erkennen.
Aus diesen Ergebnissen lässt sich schließen, das die 3D ORM-Technologie für eine quantitative in situ-Charakterisierung von O/W-Emulsionen mit bis 60 % Ölphase geeignet ist. Dabei gelingt es, mit dieser Methode sowohl ausgeprägte Veränderungen aufgrund von Koaleszens genauso zu erfassen wie kleine Veränderungen, die durch eine Ostwaldt-Reifung bedingt sind. Die Emulsionen mit 80 % Ölphase können nicht mehr quantitativ beschrieben werden. Allerdings gilt zu bedenken, dass diese Systeme nicht verdünnungsstabil sind und daher nahezu alle anderen derzeit verfügbaren Methoden nicht eingesetzt werden können. Unabhängig davon ist es jedoch möglich, das Ergebnis der 3D ORM-Analyse als einen für die Probe charakteristischen „Fingerprint“ zu betrachten, mit dessen Hilfe Veränderungen, die aus der Herstellung oder Lagerung resultieren, erkannt werden können.
6.2 Einfluss unterschiedlicher Formulierungsvarianten [12]
Laserdiffraktometrie (LD) zählt seit einiger Zeit zu der am weitesten verbreiteten Methode zur Partikelgrößenanalyse. Infolgedessen ist häufig ein Vergleich alternativer Methoden mit dieser „Standardmethode“ gewünscht, um die Leistungsfähigkeit zu bewerten. Das nachfolgende Beispiel vergleicht 3D ORM-Daten mit LD-Messungen. Die Ergebnisse stammen von Untersuchungen zum Einfluss von Ethanol auf die Eigenschaften von Hypromellose-stabilisierten O/W-Emulsionen. Der Zusatz von Ethanol kann gewünscht sein, um den Zusatz von Konservierungsmitteln zu vermeiden. Der Ethanolzusatz bewirkt neben der Verbesserung der mikrobiologischen Qualität allerdings auch eine Änderung der physikalisch-chemischen Eigenschaften der Systeme und beeinflusst das Erscheinungsbild der Emulsionen nachhaltig.
Tabelle 1: Zusammensetzung von Modell-Emulsionen mit unterschiedlichem Ethanol-Gehalt.
Der Einfluss auf die Partikelgröße wurde parallel mit der 3D ORM-Technologie und der LD untersucht. Die Ergebnisse sind in Abbildung 18 dargestellt. Beide Methoden ergeben, in Übereinstimmung mit dem mikroskopischen Bild, eine Abnahme der Teilchengröße mit steigendem Ethanolgehalt. Die Absolutwerte für D10%, D50% und D90% liegen dicht zusammen, wobei sich bei der 3D ORM-Messung stets etwas höhere Werte ergeben. Eine genauerer Betrachtung lässt allerdings bemerkenswerte Unterschiede zwischen den beiden Methoden erkennen: Die ORM-Messung zeigt eine Abnahme des D10%-Wertes mit steigendem Ethanolgehalt, während sich dieser Wert bei der LD kaum verändert. Infolge davon nimmt die aus den LD-Messungen bestimmte Spanweite, definiert als Differenz aus D10% und D90% dividiert durch den Mittelwert, mit steigendem Ethanolgehalt ab. Im Gegensatz dazu scheint die Spanweite, die aus den ORM-Messungen berechnet wird nahezu unabhängig vom Ethanolgehalt der Emulsionen zu sein. Zusätzlich zeigt die LD-Messung für Emulsionen ohne und mit 5 % Ethanol eine bimodale Tropfengrößenverteilung an, während die 3D ORM-Messungen stets monomodale Verteilungen ergeben. Diese Unterschiede lassen sich damit erklären, dass bei der LD kleine Partikel typischerweise eher unterbewertet werden [1]. Dieser Effekt kommt vor allem dann zum Tragen, wenn die Partikelgröße der untersuchten Systeme stark variiert. Daher scheinen die 3D ORM-Messungen in diesem Beispiel die Realität besser wiederzugeben als die Ergebnisse der LD.
Abbildung 18: Vergleich der Ergebnisse aus ORM-Messungen und der Laserdiffraktometrie an O/W-Emulsionen mit unterschiedlichem Ethanolgehalt.
6.3 Ethylcellulose-stabilisierte O/W- und W/O-Emulsionen [13]
Ethylcellulose besitzt die Fähigkeit - eingesetzt als öllösliches Polymer - tensidfreie O/W-Emulsionen zu stabilisieren. Allerdings variiert die Konsistenz dieser Emulsionen - bei gleicher Zusammensetzung - sehr stark in Abhängigkeit von der Herstelltemperatur. Emulgierung bei 30° C ergibt gießfähige Produkte. Die Herstellung bei 15° C dagegen führt zu einer halbfesten Creme. Weitere Untersuchungen zeigten, dass die flüssigen Lotionen vom W/O-Typ sind, während die Cremes O/W-Emulsionen darstellen. Das mikroskopische Bild zeigt die strukturellen Unterschiede auf. Die flüssigen Zubereitungen zeichnen sich durch zahlreiche einzelne Tropfen aus, die von der kohärenten Phase umgeben sind. Im Gegensatz dazu zeigen die cremeartigen Systeme eine sehr breite Tropfengrößenverteilung bei sehr dicht gepackter Innenphase. Die zugehörigen Ergebnisse der in situ-Partikelgrößenanalyse sind in Abbildung 19 wiedergegeben. Für die Tropfen der O/W-Lotion ergibt sich eine Größe von unter 4 µm, während die cremeförmige W/O-Zubereitung Teilchen enthält, die bis zu 15 µm groß sind. Außerdem zeichnet sich die cremeartige Formulierung durch eine sehr breite Partikelgrößenverteilung aus. Somit gelingt es, mit dem ORM-System den qualitativen Eindruck, der durch die mikroskopischen Untersuchungen gewonnen wurde, zu quantifizieren.
Abbildung 19: Volumenverteilung einer Ethylcellulose-stabilisierten W/O-Lotion und einer O/W-Creme, die die gleiche Zusammensetzung aufweisen, jedoch bei unterschiedlicher Temperatur (15 bzw. 30 °C) hergestellt wurden.
6.4 Suspensionen und Nanoemulsionen
Dass die in situ Partikelgrößenmessung mit den 3D ORM-System nicht nur auf polymerstabilisierte O/W- und W/O-Emulsionen beschränkt ist, soll abschließend mit den Ergebnissen der Partikelgrößenanalyse zweier kommerziell erhältlicher Zahnpasten skizziert werden (Abbildung 20).
Abbildung 20: Gegenüberstellung der Volumenverteilung zweier kommerziell erhältlicher Zahnpasten.
Einen Ausblick in das zukünftig Machbare gibt Abbildung 21. Die Charakterisierung einer Silikon-in-Wasser-Nanoemulsion zeigt, dass auch feinstdisperse Systeme prinzipiell der Messung zugänglich sind. Weitergehende Aussagen bedürfen allerdings noch einer systematischen Abklärung.
Abbildung 21: Die Messung der Partikelgrößenverteilung einer Silikon-in-Wasser-Nanoemulsion geben einen Ausblick in mögliche Anwendungsfelder der 3D ORM-Technologie in der Zukunft.
7 Fazit
Die 3D ORM-Technologie ist primär für den in situ Einsatz gedacht. Da nahezu keine andere Methode zur Partikelgrößenanalyse in praxisrelevanten Systemen in vergleichbarer Weise eingesetzt werden kann, ist eine Gegenüberstellung dieser speziellen Eigenschaft kaum möglich. Allerdings kann die ORM-Technologie auch off line eingesetzt werden. Werden die Ergebnisse solcher Laboranalysen mit Ergebnissen aus der Mikroskopie oder Laserdiffraktometrie verglichen, so erweist sich die ORM-Technologie als gleichwertig. Bei der Untersuchung von Emulsionen mit Tropfen im Bereich von 0.4 bis 40 µm und einem Innenphasenanteil von bis zu 60 % werden verlässliche und gut reproduzierbare Ergebnisse erzielt. Bei höher konzentrierten Systemen ist zumindest eine Fingerprint-Charakterisierung möglich. Dabei gilt immer, dass bei Einsatz der 3D ORM-Technologie eine Probenvorbereitung verzichtbar ist; die Messungen können in Echtzeit und in situ ausgeführt werden. Dies reduziert nicht nur den Arbeitsaufwand, sondern hilft auch, die Bildung von Artefakten zu vermeiden, wenn disperse Systeme vermessen werden sollen, bei denen eine Verdünnung kritisch ist. Hierzu gehören sicherlich eine Vielzahl von Emulsionen und nicht zuletzt auch Suspensionen, bei denen eine Verdünnung zu nicht vorhersehbaren Auflösungserscheinungen führen kann. Erste Untersuchungsergebnisse mit einem NanoScan- System an Nanoemulsionen sehen vielversprechend aus. Eine Bewertung zukünftig möglicher Applikationsfelder bedarf allerdings noch weitergehender Untersuchungen.
8 Literaturverzeichnis
[1] Washington, C., Particle size analysis in pharmaceutics and other industries, Ellis Horwood London, 1992
[2] Daniels, R., Barta, A., Erfahrungen beim Einsatz der in situ-Partikelmessung sowie der Messung der elektrischen Leitfähigkeit bei der Rezepturoptimierung von Emulsionen, Chemie-Anlagen + Verfahren 8/93, 62 - 66, 1993
[3] Daniels, R., Barta, A., Herstellung, Charakterisierung und Stabilitätsprüfung von O/W-Emulsionen mit Methylhydroxypropylcellulose als Emulgator, Pharm. Ztg. Wiss. 4, 177 - 183 1991
[4] Daniels R., Gerber M., Karwoth R., Empt U., Vorrichtung zur Messung von Partikelabmessungen in Fluiden. Deutsches/Europäisches Patent DE 196 23 095 A1/EP 0 813 052 A3
[5] Schwartz; F.H., Braun; M., Apparatus for measuring particle dimensions in fluids. United States Patent 5,900,933
[6] Karwoth, R., Handbook of ORM Technology, Meßtechnik Schwartz, D-Düsseldorf, 1996
[7] Lenzing, M; Handbook of 3D ORM Technology, Meßtechnik Schwartz, D-Düsseldorf, 2002
[8] Karwoth, R., Internal documentation, Meßtechnik Schwartz, D-Düsseldorf, 1996
[9] Twomey, S., Introduction to the mathematics of inversion in remote sensing and indirect measurement, Elsevier Scientific Publishing Amsterdam, 1977
[10] Rimpler, S., Pharmazeutisch-technologische Charakterisierung von O/W-Emulsionen mit Methylhydroxypropylcellulose als Polymeremulgator, Thesis University of Regensburg, 1996
[11] Rimpler, S., Daniels, R., In situ particle sizing in highly concentrated oil-in-water emulsions, Pharmaceutical Technology Europe .8(9), 72 - 80, 1996
[12] Wollenweber C., Einfluss von Ethanol auf Methylhydroxypropylcellulose stabilisierte Öl-in-Wasser Emulsionen. Dissertation Technische Universität Braunschweig 2000. http://opus.tu-bs.de/opus/volltexte/2000/91
[13] Melzer E, Herstellung und physikochemische Charakterisierung von W/O-Emulsionen unter Verwendung von Ethylcellulose als nichtionischem Polymeremulgator. Dissertation Technische Universität Braunschweig 2000. http://opus.tu-bs.de/opus/volltexte/2000/146
Prof. Dr. Rolf Daniels
Prof. Dr. Rolf Daniels hat im Fach Pharmazeutische Technologie promoviert. Vor seiner Rückkehr an die Hochschule arbeitete er 2 Jahre in der pharmazeutischen Entwicklungsabteilung von Pfizer. 1995 bekam er eine Professur für pharmazeutische Technologie am Institut für Pharmazeutische Technologie der Technischen Universität Braunschweig. Seine Hauptinteressensgebiete sind tensidfreie Emulsionssysteme, Stabilitätsuntersuchungen an halbfesten Systemen und die kontrollierte Freisetzung von Insektenrepellents. Seit 1997 ist er Leiter der Fachgruppe Dermokosmetik der Gesellschaft für Dermopharmazie (GD).
nach oben