5 개의 다단계 범주가있는 DOE. 최적을 찾기위한 최선의 순차적 접근 방식?안녕하세요,
이 흥미로운 문제에 대한 몇 가지 아이디어가 있기를 바랍니다.
우리는 화학 반응의 수율을 최적화하는 설정을 찾는 목표가 있습니다.
반응물, 시약, 리간드, 용매의 다양한 선택에 대해 5 가지 범주 형 요인이 있습니다 (요인 표 첨부). 요인의 수준은 3-12 개입니다.
요인 수준의 가능한 조합은 4608 개입니다. 모두 실행하는 것은 불가능합니다!
약 2 일의 랩 작업이 소요되는 48 개의 실행을 동시에 수행 할 수 있습니다.
따라서 첫 번째 단계에서는 48 번의 실행 (첨부)으로 사용자 지정 주 효과 스크리닝 디자인을 실행합니다.
이 첫 번째 실행 블록은 몇 가지 유용한 통찰력을 제공합니다.
- Reactant_1과 Reactant_2가 가장 큰 영향을 미칩니다.
- 일부 조합은> 90 %의 수율을 제공합니다.
48 회 실행 스크리닝 실험에 대한 % Yield 및 5 개 요인 분포.
문제는 다음은 무엇입니까? 다음 48 개의 런은 무엇이어야합니까?
Re : 5 개의 다단계 범주가있는 DOE. 최적을 찾기위한 최선의 순차적 접근 방식?안녕 필,
이 예를 강조해 주셔서 감사합니다. 이는 순차적 접근 방식이 아닌 대규모 실험에 집중하는 많은 고객에게 중요해 보입니다. 그리고 이것은 머리를 긁는 사람이므로 모두가 생각하는 것을 탐구하고 싶어합니다!
요인 수준을 선별 할 근거가 있는지 여부를 고려하는 것이 유용 할 수 있습니다. 효과 세부 사항 (X 초기 제안에 의해 내 Fit Y보다 더 좋음) 및 TK HSD (가능한 한 보수적 임)를 사용하면 6-Cl-Q (반응물 1) 및 Trifluoroborate (반응물 2)를 수준으로 제거 할 근거가 있습니까? 또한 흥미로운 점은 리간드의 경우 "없음"이 2 번째에서 가장 낮은 평균 수율 인 반면, 시약 1의 경우 "없음"은 중간 수율입니다. Null 요인과 같지는 않지만 부정적인 영향을 미치는 일부 시약 1이 다음 48 년에 유용 할 수 있는지에 초점을 맞출 수 있습니까?
감사합니다.
벤
Re : 5 개의 다단계 범주가있는 DOE. 최적을 찾기위한 최선의 순차적 접근 방식?Reactant 1과 2 사이의 상호 작용을 모델에 포함하면 수율을 99 %로 가져 오는 프로파일 러의 요소 조합이 있습니다. 후속 DOE와 다른 요인 조합을 탐색하는 대신 확인 된 설정이 실제로 99 %를 산출 할 수 있는지 확인하기 위해 일련의 확인 실험으로 이동하는 것이 가장 좋습니다.
Re : 5 개의 다단계 범주가있는 DOE. 최적을 찾기위한 최선의 순차적 접근 방식?좋은 지적 @새긴 금 , 아마도 시뮬레이터를 사용하여 예측 된 고수익 (Obj> 0.95) 후보 세트를 찾을 수 있습니까? 이것은 첨부 된 23 개의 후보 세트로 이어집니다.
Re : 5 개의 다단계 범주가있는 DOE. 최적을 찾기위한 최선의 순차적 접근 방식?감사 뿡뿡 과 안녕하세요. .
둘 다 좋은 생각입니다.
현재 예상되는 최상의 설정을 둘러싼 일부 확증적인 실행은 좋은 생각처럼 보일 것입니다. 하지만 다음 48 번의 런으로 더 많은 것을하고 싶을 것 같습니다.
Ben이 제안한 것을 확장하여 Scaled Estimates를 살펴 보았고 Ligand [Xantphos]와 같이 다른 요인보다 훨씬 더 나쁜 일부 요인의 범주 수준이 있습니다.
(Xantphos는 역대 최악의 리간드입니다. 개인적으로 나는 Xantphos를 어떤 용도로도 사용하지 않을 것입니다.:)).
추가 실행에서 이러한 범주 수준을 제거하는 것이 합리적이고 정당한 것처럼 보입니다.
마찬가지로 우리는 반응물 2의 2 수준을 제거하고 보론 산을 사용하는 것이 정당화 될 것입니다.
누구든지 범주 형 변수에 Augment를 사용해 보셨습니까? 기능을 보강하기 전에 범주 수준을 제거하는 방법을 알아낼 수없는 것 같습니다.
건배,
필
Re : 5 개의 다단계 범주가있는 DOE. 최적을 찾기위한 최선의 순차적 접근 방식?그 아이디어가 좋아요 뿡뿡 .
이상적으로는 다음과 같은 48 개의 런 세트를 선택합니다.
- 현재 모델에서 높은 수율을 예측
- 관심 모델 테스트에 최적
따라서 우리는 다음과 같이 할 수 있습니다.
- 1000 개의 런으로 구성된 매우 큰 후보 세트 (예 : 전체 요인)를 생성 한 다음
- 수익률이 일부 임계 값을 초과 할 것으로 예상되는 100 개의 실행 하위 집합을 선택합니다.
- 이를 후보 세트로 사용하고 공변량 요인으로 맞춤 설계하여 모델을 테스트하기위한 최적의 48 개를 결정합니다.
Re : 5 개의 다단계 범주가있는 DOE. 최적을 찾기위한 최선의 순차적 접근 방식?증강 설계에서는 범주 수준을 제거 할 수 없지만 새로운 런이 특정 수준을 사용하지 못하도록 요인 제약 조건을 설정할 수 있습니다.
Re : 5 개의 다단계 범주가있는 DOE. 최적을 찾기위한 최선의 순차적 접근 방식?감사. 정말 도움이됩니다. 안녕하세요. .
Re : 5 개의 다단계 범주가있는 DOE. 최적을 찾기위한 최선의 순차적 접근 방식?그건 그렇고, 예제는 출판 된 논문 실제로 전체 팩토리얼 (4608 런!)을 실행했습니다.
이것은 정말 멋진 데이터 세트입니다 (첨부 된 JMP 테이블). 데이터가 얼마나 정확하고 정확한지 알기는 어렵지만.
다른 것이 없다면 멋진 히트 맵을 만들 수 있습니다.
