JMP에서 분무 건조 공정에서 제품 성능에 대한 응답(예: PSD)의 영향을 분석하는 방법저는 분무 건조 공정을 연구하고 있으며, D10 , D50 , D90을 반응으로 하는 CCD 설계를 사용했습니다. 그러나 용해 프로파일과 유동성은 분말의 크기 분포( D10 , D50 , D90 )에 따라 달라집니다. 크기 분포 값은 소프트웨어에 의해 자동으로 생성되는 다른 요인들과 달리 실험적으로 생성되고 일반적으로 고정된 값을 갖는데, 이러한 반응(입자 크기)이 제품 성능(용해 및 유동성)에 미치는 영향을 분석하는 가장 좋은 방법은 무엇일까요?
실험 설계Re: JMP에서 분무 건조 공정에서 제품 성능에 대한 응답(예: PSD)의 영향을 분석하는 방법입자 크기가 용해 속도와 유동성을 예측하는 공변량인 것 같습니다.
각 실험 단위에 대해 입자 크기, 용해도, 유동성을 측정하고 있나요?
먼저 입자 크기를 모델링하고 예측 공식을 저장할 수 있을 것 같습니다. 그런 다음 모든 X와 입자 크기를 포함하여 용해를 모델링하고 예측 공식을 저장합니다. 그래프 > 프로파일러로 이동하여 공식 열을 선택하고 전체를 시각화합니다. (중간 단계까지 포함하려면 확인란을 선택해야 할 수도 있습니다.)
Re: JMP에서 분무 건조 공정에서 제품 성능에 대한 응답(예: PSD)의 영향을 분석하는 방법커뮤니티에 오신 것을 환영합니다. 정확히 무엇을 질문하시는지 잘 모르겠습니다. 제가 오해했을 수 있는 점에 대해 사과드립니다. 입자 크기에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 최적화 설계를 실행하신 것 같습니다. 이제 입자 크기가 제품 성능(Y는 용해 속도와 유동성)에 미치는 영향을 이해하고 싶으시다면 입자 크기가 요인(X)이 되는 건가요? 인과 관계를 이해하려면 입자 크기에 대한 수준을 코딩하고 3단계의 이산 수치 요인으로 실행할 수 있습니다(2단계 설계(굵은 수준)로 시작하여 반복할 수도 있습니다). 실험하고 싶은 다른 요인(예: 용액의 화학, 온도, 배치 간 입자 소음, 주변 조건)이 있다고 가정하겠습니다. 실제 입자 크기를 측정하여 다른 실험에서 공변량으로 처리할 수도 있습니다.
Re: JMP에서 분무 건조 공정에서 제품 성능에 대한 응답(예: PSD)의 영향을 분석하는 방법궁극적으로 이 관계를 정량화하려면, 입자 크기 분포에 충분한 변화가 있는 분무 건조 재료를 만들어 유동성과 용해도의 차이를 확인하고 측정해야 합니다. 실험에서 이러한 변화(실험 실행 전반에 걸친 PSD 변화)가 관찰되었다면, 해당 재료를 전방 처리한 후 PSD 지표를 사용하여 유동성과 용해도를 예측하는 모델을 구축할 수 있습니다.
D10, D50, D90 이상의 분말 특성을 살펴보는 것이 좋습니다. 예를 들어, 분말 입자 크기 분포가 단봉 분포가 아닌 경우 압축성, 습윤성, 유동 특성에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 유동 및 용해를 가장 잘 예측할 수 있는 지표는 D90-D10 간격이나 다른 지표일 수 있습니다.
