L'obiettivo dello studio era quello di esplorare una miscela simplex di tre materie prime utilizzando un disegno di esperimento (DOE) e di caratterizzarla in termini di prezzo, viscosità e stabilità a diverse condizioni (temperature). A causa della difficoltà nel postulare un modello a priori e della presenza di una possibile area di instabilità delle formule, che avrebbe potuto compromettere il successo del DOE e la successiva analisi dei risultati (nessuna risposta misurabile in caso di instabilità), è stato condotto un progetto di tipo space filling con zona esclusa. È stata effettuata una prima modellazione con diversi modelli di tipo machine learning (SVM, processo gaussiano), ma alcune aree dello spazio sperimentale sono state scarsamente descritte a causa di valori mancanti per la viscosità (ad esempio, viscosità troppo bassa o instabilità di alcune formulazioni). Utilizzando informazioni provenienti da competenze di dominio e con l'ausilio di un metodo di imputazione dei dati locali tramite K-vicini più prossimi, la modellazione è stata corretta e ha fornito risultati soddisfacenti, offrendo così una migliore rappresentazione e comprensione dello spazio sperimentale e consentendo l'identificazione di un promettente candidato per la formulazione.
