颗粒尺寸是衡量药物质量的重要指标,对药物溶解度、稳定性和流动性有重要的影响。特别对于大多数难溶解药物,减小颗粒粒度是提高药物溶解度和生物利用度的重要方式之一。因此,开发微纳米药物湿法研磨技术具有广泛的应用前景。为保障湿法研磨制备的微纳米悬浮液具有较窄的粒度分布,满足产品规格要求,需要实时准确测量研磨过程悬浮液粒度分布的变化。超声波因具有穿透性强、频率范围宽、响应速度快以及非接触的特点,相较于离线粒度测量方式,具有明显的优势和潜力。因此,在线超声波可用于监测铝碳酸镁湿法研磨过程的粒度变化。首先,通过加入不同种类的分散剂对铝碳酸镁悬浮液的粒度分布进行测量和分析,发现六偏磷酸钠能有效克服铝碳酸镁颗粒团聚,研磨60 min后悬浮液颗粒平均粒径为166 nm。之后,采用单因素实验研究分析不同分散剂含量、研磨时间、研磨转速以及铝碳酸镁加入量等工艺条件对湿法研磨过程悬浮液粒度分布的影响。得到铝碳酸镁微纳米悬浮液的较优制备工艺条件:六偏磷酸钠的质量分数为1.5%,铝碳酸镁的质量分数为2%,研磨转速为3000 r·min-1,研磨时间为105 min,获得的悬浮液粒度分布D10为76nm,D50为161 nm,D90为357 nm。最后,通过制酸力实验测定不同粒度大小的铝碳酸镁悬浮液的制酸力和制酸时间,结果表明纳米级别的悬浮液制酸力得到有效提高,制酸时间与原料相比缩短了5倍。其次,基于本课题组自主研发的探头式纳米超声粒度仪进行铝碳酸镁湿法研磨过程粒度分布的在线测量研究,探索神经网络模型结合超声波衰减谱法预测药物湿法研磨过程悬浮液颗粒粒度的新方法。首先,测量了湿法研磨实验中不同研磨时间下的超声衰减数据和马尔文颗粒粒度分布数据。之后,使用神经网络对超声衰减数据和粒度分布数据建模,构建基于超声衰减谱的粒度预测模型。最后,通过实验验证粒度预测模型的准确性,结果发现研磨中悬浮液粒度分布的实验测量值和模型预测值基本相同,峰形相似。最后,根据群体粒数衡算模型描述铝碳酸镁湿法研磨过程中颗粒的破碎机理和团聚机理。采用不同研磨转速条件下的粒度分布数据拟合了破碎速率和团聚速率内核模型参数,分析了研磨转速对颗粒破碎速率的影响规律。结果表明,研磨转速为2000～3500r·min-1时,破碎速率内核为幂函数形式,随着研磨转速提升,颗粒破碎速率常数达到上限,不再增加。