DOE を使用して蒸留プロセスを最適化するコミュニティさん、こんにちは。
タンクごとに原料組成が異なる場合に、DOE を使用して蒸留プロセスを最適化できないかという質問を受けました。要因としては、供給速度、還流、温度などがありますが、これらは供給組成に応じて調整されるため、独立したものではありません。何か案は？
前もって感謝します
高度な統計モデリング実験計画法品質およびプロセスエンジニアリングRe: DOE を使用した蒸留プロセスの最適化ハイマーク、
現在実行中の実験の最終的な目標は、主要なコンポーネントの分離の成功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もあります。 そのため、高純度（高組成）の製品が高収率で得られる最適な条件を見出すことを目指しています。 つまり、蒸留プロセスを最適化するということは、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、タンクごとに定量化できます。 変動は、蒸留塔の上流の変化によるものです。 ただし、各バッチでは、飼料組成が一定であることが期待されます。
これは私たちが話しているパイロット スケールであり、小規模な実験室での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がある別の製品の生産のために、今後数か月間、小さな蒸留塔が完全に占有されます)。 ）。
組成が異なっていても現在のパラメーターを使用し続けることができますが、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、カラムがどのように機能し、どの程度良好な分離が得られるかを確認する良い方法であることに同意します.
ご返事ありがとうございます。 私の同僚は考えの糧を得て、幸せです。 彼は現在 DOE を実行する代わりに、過去のデータを使用すると思います。
Re: DOE を使用した蒸留プロセスの最適化@ソップすべてに加えて@マークベイリーさんの質問に、さらにいくつか質問します。
1. モデリングの目的で使用できる問題の製造プロセスの履歴データはありますか?
2. 上記 1. の答えが「いいえ」の場合、元に戻すことはできません@マークベイリーさんの質問と感想。 「はい」の場合:
2.a. モデリングとプロセスを理解する観点から、そのデータを苦しめたいと思うかもしれません。 目標は「最適化」であるため、予測モデルの構築に目を向けて、説明的なモデリングアプローチから始めます...どのような観点や基準からでも、 @マークベイリー多くのリストが表示されます。選択してください。 知るか？ DOE に頼らなくても、目前の問題を解決できる場合があります。
Re: DOE を使用した蒸留プロセスの最適化マークは、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? どの変数が最大の影響を与えるかについて、仮説はありますか?
一貫性と因子効果についての手がかりを得て、測定誤差を推定するには、有向サンプリング (ネスト/体系的...タンク間、タンク内、測定) から始めることができます。 次に、変動性のより大きな原因に焦点を当てた後、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できます.
Re: DOE を使用した蒸留プロセスの最適化「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？ 時間短縮？ 副産物を減らす？ 収量を増やす？
成分はバラバラですが、タンクごとに数値化できるのでしょうか？ 変動はセットアップによるものですか、それともプロセスの進行方法によるものですか?
実験の規模は？ 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要因を調整しないとどうなるでしょうか? その後、組成要因とプロセス要因の影響について学ぶことができます。
