Cómo analizar el impacto de las respuestas (por ejemplo, PSD) en el rendimiento del producto en el proceso de secado por aspersión en JMPEstoy trabajando en un proceso de secado por aspersión y he utilizado el diseño CCD con D 10 , D 50 y D 90 como respuestas. Sin embargo, su perfil de disolución y su fluidez dependen de la distribución de tamaño del polvo (D 10 , D 50 y D 90 ). ¿Cuál es la mejor manera de analizar el efecto de las respuestas (tamaño de partícula) en el rendimiento del producto (disolución y fluidez), dado que los valores de la distribución de tamaño se generan experimentalmente y suelen ser valores fijos, a diferencia de otros factores que se generan automáticamente mediante software?
Diseño de experimentosRe: Cómo analizar el impacto de las respuestas (por ejemplo, PSD) en el rendimiento del producto en el proceso de secado por aspersión en JMPParece que el tamaño de partícula es una covariable para predecir la tasa de disolución y la fluidez.
¿Para cada unidad experimental está midiendo el tamaño de las partículas, la disolución y la fluidez?
Supongo que podrías modelar primero el tamaño de partícula y guardar la fórmula de predicción. Luego, modelar la disolución, con todas las X más el tamaño de partícula, y guardar la fórmula de predicción. Luego, ve a Gráfico > Perfilador, selecciona la columna de fórmula y visualiza todo el proceso. (Quizás tengas que marcar la casilla para incluir los intermedios).
Re: Cómo analizar el impacto de las respuestas (por ejemplo, PSD) en el rendimiento del producto en el proceso de secado por aspersión en JMPBienvenido a la comunidad. No estoy seguro de qué estás preguntando exactamente. Disculpa mi posible malentendido. Parece que has ejecutado algunos diseños de optimización para determinar qué factores afectan el tamaño de partícula. Ahora quieres comprender el efecto del tamaño de partícula en el rendimiento del producto (las Y son la velocidad de disolución y la fluidez), así que el tamaño de partícula es un factor (X). Si intentas comprender la relación causal, puedes codificar niveles para el tamaño de partícula y ejecutarlo como un factor numérico discreto con 3 niveles (aunque también puedes empezar con un diseño de 2 niveles (niveles en negrita) e iterar. Supongo que tienes otros factores con los que quieres experimentar (p. ej., química de la solución, temperatura y ruido como lote a lote de partículas, condiciones ambientales). También puedes medir el tamaño real de partícula y tratarlo como una covariable en otro experimento.
Re: Cómo analizar el impacto de las respuestas (por ejemplo, PSD) en el rendimiento del producto en el proceso de secado por aspersión en JMPEn definitiva, para cuantificar esta relación, es necesario crear un material secado por aspersión con suficiente variación en la distribución del tamaño de partícula como para poder observar y medir las diferencias en la fluidez y, en última instancia, la disolución. Si el experimento realizado logró esto (variación en la PSD a lo largo de las ejecuciones experimentales), entonces se puede procesar ese material y luego utilizar las métricas de PSD para construir un modelo que prediga la fluidez y la disolución.
Quizás desee examinar las propiedades del polvo más allá de D10, D50 y D90. Por ejemplo, la compresibilidad, la humectabilidad y el flujo pueden verse afectados si la distribución del tamaño de partícula del polvo no es unimodal. Además, podría ser la amplitud (D90-D10) u otra métrica la que mejor predice el flujo y la disolución.
