化学反応の速度論こんにちは、
JMP には、反応を研究するための複雑な化学実験を計画し、非線形、多変量、線形回帰によって結果を評価するための、数多くの優れた機能があります。一方、化学者として、私は、アルレニウス k = k0 * exp(-EA/ (RT)) に従って温度の指数依存性を持つ化学反応、または触媒上の A および B の濃度による dr/dt = k1(T)*[A])/(1+ k1(T)*[A]+k2(T)*[B]) などの複雑な反応速度法則を、そのような機能によって速度論的に評価できるのか、または評価できるのか疑問に思っています。最適化された条件だけでなく、速度論的パラメーターも取得できますか? 熱反応のみですか、それとも電気化学反応もですか?
反応の正確な記述は、速度論モデルによってのみ可能になります。速度論データを取得するには、別のソフトウェア パッケージが必要ですか?
それとも、決定的なスキャン設計を実行して、必要なすべてのデータにアクセスできますか?
心から
トーマス・ウィルムズ
実験計画法化学反応の速度論について決定的スクリーニング設計は、多くの要因があり、それらの要因と応答の関係についての事前知識がほとんどない場合を対象としています。最適な設計には線形モデルが仮定されます。
物理パラメータを持つ非線形理論モデルがあります。 非線形設計プラットフォームに関する章を学習することをお勧めします。
化学反応の速度論について何を尋ねているのか正確にはわかりませんので、私のコメントは役に立たないかもしれません。私の考えは次のとおりです。
1. 理論方程式の変数を実験して、その理論方程式が特定のアプリケーションで「機能する」かどうかを判断できるかどうか尋ねている場合、答えは「はい」です。どのようなタイプのメカニズムが機能しているかは関係ありません。結果を定量化/測定できる限り、入力変数を実験できます。
2. 適切な設計戦略を決定するには、考慮すべき要素がいくつかあります (例: ノイズの処理方法、因子を操作するレベル、操作する因子の数、解像度、ランダム化の制限など)。私は常に、複数のオプションを設計し、各設計を比較して、得られる潜在的な知識とリソース要件を比較することをお勧めします。JMP は、設計をすばやく作成するのに最適です。
3. 分析は常に実用的（化学者の視点から）、次にグラフィック、最後に定量的です。JMP は間違いなく分析に役立ちます。
化学反応の速度論について@statmanと@Mark_Baileyの考えに少し付け加えると、反応やイベント中に時間の経過に伴う応答を評価する場合、JMP Pro の機能である Functional Data Explorer プラットフォームが分析に役立つ可能性があります。ドキュメントへのリンクは次のとおりです: Functional Data Explorer
化学反応の速度論について@P_Bartell 、私も Functional Data Explorer の使用を検討しましたが、却下しました。これは理論モデルに基づいていません。スペクトル データに補間子または特殊な関数を使用します。このケースでは、物理モデル パラメータを通じて化学解釈をサポートするために理論モデルを適合させる必要があります。
化学反応の速度論についてわかりました...実際のモデリング作業よりも、FDE に付属するコンパクトな視覚化だけを考えていました。非線形パラメータを持つ理論モデルは非線形プラットフォームで処理するのが最適であるという考えには賛成です。私は常に、JMP の多くのプラットフォームとワークフローを徹底的に調べて、何が「見える」かを調べることを支持してきました。
