A Novel Approach for Study of Surface Morphology & Roughness Analysis for Characterization of Precipitation Product at A Nanoscale Level via the Reaction of Fluconazole with Phosphomolybidic Acid

سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 142

فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_CHM-6-5_004

تاریخ نمایه سازی: 27 فروردین 1401

چکیده مقاله:

The purpose of this study is to combine FIA and AFM to explain surface morphology utilizing a newly developed instrument, the NAG-۴SX۳-۳D analyzer. The study is dedicated on a new approach for determining fluconazole drug via reaction with phosphomolybdic acid as a precipitating agent to obtain a sufficient amount of weight (pale yellow precipitate) for the AFM sample and determine through the roughness parameters. The main advantage of the proposed approach lies in its ability in determining number of nanoparticles that can occupy the empty surface area starting from the ۱st ground monolayer calculates the unoccupied surface area and determines the nanoparticles concentration which participated on the surface. Thus, a microfluidic flow system is proposed for continuous synthesis of nanoparticles by chemical reaction of precipitation reagent with the pharmaceutical active ingredients. The flow system allows the nanoparticles synthesis in a smooth manner without clogging. All of the flow injections conditions (physical and chemical) were examined and fixed. The average diameters of drug is ۶۲.۰۲ nm, Grain No. ۳۰۶, Roughness Average ۲.۷۶, peak to peak = ۱۴ nm, ten point height = ۱۳.۹ nm, and surface kurtosis = ۲.۲ for surface area of scanned section with a dimension of ۲۳۶۲۳۶۹ nm۲.

نویسندگان

Sarah Faris Hameed

Department of Chemistry, College of Science, University of Baghdad, Baghdad, Iraq

D. Nagham Shakir Turkie

Department of Chemistry, College of Science, University of Baghdad, Baghdad, Iraq

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Giessibl F.J., ۲۰۰۳, Mod. Phys., ۷۵:۹۴۹ [Crossref], [Google Scholar], [Publisher]Pavliček ...
  • Mohn F., Schuler B., Gross L., Meyer G., Phys. Lett., ...
  • نمایش کامل مراجع