Air jet mills are ubiquitous breakage devices not only in the pharmaceutical industry, but also in food and the toner manufacturing industry. The popularity of air jet mills arises due to its self-classifying, non-contaminating, and non-degrading operation while also maintaining a narrow particle size distribution. A popular approach towards mathematically modelling comminution devices like the jet mill is the population balance model framework. Population balance model for breakage is a semi-empirical framework in which several parameters are estimated from the experimental data. In many cases the experimental data available is insufficient, or of bad quality to guarantee the estimation of unique parameters. Thus it is imperative to assess the identifiability of such models to ensure that the chosen model structure is identifiable, both structurally and practically. In this study, we analyse the identifiability of the population balance model developed for the air jet mill. The identifiability analysis is carried out on basis of in-silico data generated by assuming certain parameter values to represent the true process. Based on several scenarios tested with data containing variety of information, it is shown that the model is practically non-identifiable for the situations in which the particle size measurement is available only at the end of the milling. The model becomes identifiable once continuous time measurements are available. The same holds for a reduced model with only the five breakage parameters.

喷气式磨粉机不仅在制药工业中而且在食品和调色剂制造工业中都是普遍存在的破损装置。喷气式磨粉机之所以流行，是因为它具有自分类，无污染和无降解的特点，同时还保持了狭窄的粒度分布。人口平衡模型框架是对粉碎设备（如喷射磨）进行数学建模的一种流行方法。破坏人口平衡模型是一个半经验框架，其中从实验数据中估计了几个参数。在许多情况下，可用的实验数据不足或质量很差，无法保证估计唯一参数。因此，必须评估此类模型的可识别性，以确保所选模型结构可识别，在结构上和实践上都如此。在这项研究中，我们分析了为喷气式飞机厂开发的人口平衡模型的可识别性。可识别性分析是基于通过假设某些参数值代表真实过程而生成的硅内数据进行的。基于使用包含各种信息的数据测试的几种方案，结果表明，对于仅在研磨结束时才可进行粒度测量的情况，该模型实际上是不可识别的。一旦连续时间测量可用，该模型就可识别。对于仅具有五个破损参数的简化模型也是如此。可识别性分析是基于通过假设某些参数值代表真实过程而生成的硅内数据进行的。基于使用包含各种信息的数据测试的几种方案，结果表明，对于仅在研磨结束时才可进行粒度测量的情况，该模型实际上是不可识别的。一旦连续时间测量可用，该模型就可识别。对于仅具有五个破损参数的简化模型也是如此。可识别性分析是基于通过假设某些参数值代表真实过程而生成的硅内数据进行的。基于使用包含各种信息的数据测试的几种方案，结果表明，对于仅在研磨结束时才可进行粒度测量的情况，该模型实际上是不可识别的。一旦连续时间测量可用，该模型就可识别。对于仅具有五个破损参数的简化模型也是如此。结果表明，对于仅在研磨结束时才可进行粒度测量的情况，该模型实际上是不可识别的。一旦连续时间测量可用，该模型就可识别。对于仅具有五个破损参数的简化模型也是如此。结果表明，对于仅在研磨结束时才可进行粒度测量的情况，该模型实际上是不可识别的。一旦连续时间测量可用，该模型就可识别。对于仅具有五个破损参数的简化模型也是如此。