Tengo un proceso de dos pasos que estoy tratando de realizar un DOE. El primer paso es un proceso de polimerización y tiene tres componentes que suman el 100%. Una vez completada la polimerización, la solución resultante se extruirá al segundo paso para la formación de fibras. Debido a que el paso de polimerización es un proceso por lotes y no puedo variar la relación de composición de los tres componentes hasta que complete el segundo paso (proceso de formación de fibras), defino los factores para el paso de polimerización como muy difíciles de cambiar. Hay un factor difícil de cambiar y cuatro factores fáciles de cambiar en el segundo paso (formación de fibra). Los dos pasos no se pueden separar entre sí, lo que significa que la solución polimerizada del primer paso se extruirá para la formación de fibras directamente desde el reactor de polimerización.
Dado que hay tres componentes en el primer paso para la polimerización y suman 100 %, lo primero que se me ocurre es usar un diseño de mezcla con X11, X12, X13 como los tres factores de mezcla. Sin embargo, no puedo obtener los efectos principales de los factores en el segundo paso del proceso de formación de fibras (X21, X22, X23, X24 y X25). Este es el diseño de la izquierda en la imagen. El diseño a la derecha de la imagen es para definir dos factores continuos X11 y X12 como el porcentaje de dos de tres componentes y vincular sus niveles dentro del interés del estudio y solo hacer hasta el 100% con el tercer componente basado en X11 y X12. Este diseño puede permitir un efecto principal así como una interacción bidireccional para todos los factores del proceso de formación de fibras y tiene una potencia mayor que el primer diseño. Para mí, el diseño sin mezcla es el mejor, pero no estoy seguro de si me estoy perdiendo algo o si hay un diseño mejor que los dos ilustrados aquí. Por cierto, para ambos diseños, solo estoy interesado en el efecto principal para X25, que es un factor difícil de cambiar desde el segundo paso, para controlar el tamaño razonable de las ejecuciones del experimento. ¡Gracias!
