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正確使用混合設計進行配方優化

嘿，我是一名化學家，試圖優化配方中的三種成分，但它們有一些限制。

所有 3 個 = 最多佔配方的 20%

A = 0.5 - 10%

B = 0 - 5%

碳含量 = 0 - 5%

B + C = 最低 2.5%

但是，它們並不都需要加到 20%，例如可以進行一個實驗，其中 A 為 0.5%，B 為 0%，C 為 0%，然後用 X 平衡。

我為此使用了混合設計。

A、混合物、0.025、0.5

B，混合物，0，0.25

C，混合物，0，0.25

X，混合物，0，0.975

線性約束，B：1，C：1，> 0.125

對 DoE 來說，這是最好的方法嗎？我怎樣才能比較二階交互作用的設計？

謝謝！

實驗設計回覆：正確使用混合設計進行配方優化

你好@DeepDormouse199 ，

您在帖子開頭所列出的條件和混合設計條件設定不同（特別是組件的最小值、最大值範圍 + B + C 的線性約束）。另外，您提供的總金額範例與您的限制定義不一致（因為只有 0.5% 的 A 不符合您的 B+C > 2.5% 的限制）。
我將使用提供的第一個設定做一個範例，希望這些條件正是您正在研究的條件。

看來您的配方確實涉及溶劑/QS，可使您獲得 100% 的總含量。

由於您的組分 A、B 和 C 的相對數量與配方中的溶劑 X 相比較低，您可能對溶劑的作用/影響不感興趣，而更可能對組分 A、B 和 C 的稀釋/數量的影響感興趣。

• 按照您的預期進行設計，採用自訂混合設計並添加溶劑 X 作為混合因子，以使總量為 100%。這種方法的缺點是您使用了一個您不特別感興趣的因素（X 的比例/數量，您可以從其他組件的數量中推斷出來，並且不應該與其他組件「互動」）。這種混合方法與具有主效應和2因子交互作用的模型結合，可能需要建議的20次運行次數（如果在任何成分和X之間添加所有2因子交互作用）：
  
  

  所得的 20 次混合設計結果為：

  
  
• 另一種選擇是使用針對 A、B 和 C 的客製化設計平台來設計 I 最優設計，設定兩個線性限制（B + C > 2.5％ 和 A + B + C <20％），並指定具有所有主效應、2 因子交互作用和二次效應的響應曲面模型：
  

  此設計預設的建議運行次數為 16 次：

  

  您可以在資料表中建立公式來計算需要添加的 X 的數量以使配方達到 100%。

由於這些設計是使用不同類型因素創建的，因此您無法使用比較設計平台直接比較這兩個選項。但您仍然可以產生各種混合與最優因子設計，並比較每個設計類別的優缺點。

我附上了提到的兩種設計選項。

希望這個答案能幫助你，