蒸留プロセスを最適化するDOEの使用こんにちはコミュニティ、
供給組成がタンクごとに異なる蒸留プロセスを最適化するためにDOEを使用できるかどうか尋ねられました。 要因は、供給速度、還流、温度である可能性がありますが、それらは供給組成に応じて調整されるため、独立していません。 何か案は？
前もって感謝します
DOERe：蒸留プロセスを最適化するDOEの使用「蒸留プロセスを最適化する」とはどういう意味ですか？ コスト削減？ 時間を短縮しますか？ 副産物を減らしますか？ 収量を増やしますか？
組成はさまざまですが、タンクごとに定量化できますか？ セットアップによる変動ですか、それともプロセスが時間の経過とともにどのように進行するかですか？
実験はどのくらいの規模になりますか？ 小規模な実験室での実験はできますか？
組成が変化してもプロセスファクターを調整しないとどうなりますか？ 次に、構成とプロセス要因の影響について学ぶことができます。
Re：蒸留プロセスを最適化するDOEの使用マークはいくつかの優れた適切な質問をします。 もう少しあります：応答変数は何ですか？ 飼料組成がタンクごとに異なるのはなぜですか？現在のプロセスで変数を調整する理由と量は？ すべての変数（制御可能およびノイズ）を特定しましたか？ どの変数が最大の効果をもたらすかについて、何か仮説はありますか？
一貫性と要因の影響についての手がかりを得て、測定誤差を推定するには、指示されたサンプリング（ネストされた/体系的な...タンク間、タンク内、測定）から始めることができます。 次に、変動のより大きな原因に焦点を合わせた後、因果関係を理解し、モデルを開発するための実験を確実に設計することができます。
Re：蒸留プロセスを最適化するDOEの使用@Sopすべてに加えて@markbaileyの質問私は別のいくつかに尋ねます：
1.モデリングの目的で使用できる、問題の製造プロセスからの履歴データはありますか？
2.上記の1.の答えがである場合、に戻らない@markbaileyの質問と考え。 「はい」の場合、次のようになります。
2.a. モデリングとプロセス理解の観点から、そのデータを拷問したいと思うかもしれません。 説明的なモデリングアプローチから始めて、目標は「最適化」であるため、予測モデルの構築を目指します...どのような観点や基準からでも、 @markbailey多くのリスト、あなたが選択します。 知るか？ DOEに頼ることなく、目前の問題を解決できる可能性があります。
Re：蒸留プロセスを最適化するDOEの使用ハイマーク、
現在実行している実験の最終目標は、主要コンポーネントの分離が成功したことを実証することです。 また、実際のフィードが利用可能になったときに自信を持って処理できるように知識を構築する必要があります。 したがって、私たちの目的は、高純度の製品（高組成）を高収率で得る最適な条件を見つけることです。 したがって、蒸留プロセスを最適化することは、不確実性を減らし、収量を増やすことを意味します。
飼料の組成はさまざまであり、タンクごとに定量化できます。 この変動は、蒸留塔の上流での変化によるものです。 ただし、各バッチ中、一定の飼料組成が期待されます。
これは私たちが話しているパイロットスケールであり、小規模な実験室実験を実行することはできません（可能かもしれませんが、顧客に提供する必要のある別の製品の生産のために、小さな蒸留塔は今後数か月間完全に占有されます）。
組成を変えても現在のパラメータを継続できますが、バッチごとに、収率または純度のいずれかが失われます。 しかし、それがカラムの性能と分離の程度を確認するための良い方法になる可能性があることに同意します。
ご返事ありがとうございます。 私の同僚は考えのためにいくつかの食べ物を手に入れ、幸せです。 彼は今DOEを実行する代わりに履歴データを使用すると思います。
