Bonjour à tous,
Je vous écris pour vous demander conseil sur la conception d'une expérience visant à optimiser une réaction chimique complexe. Voici en quoi cela consiste :
Un substrat (1,0 éq) réagit avec un mélange de deux réactifs appelés RA et RB.
La quantité totale de RA et de RB est toujours de 0,5 éq.
Les proportions de RA et de RB varient dans le mélange de ces deux réactifs.
Le RA varie de 38 % à 62 %, et le RB varie également de 38 % à 62 %.
La réaction est catalysée par un mélange de deux catalyseurs, CatX et CatY.
La quantité totale de catalyseur varie de 0,1 à 0,5 éq.
Les proportions de CatX et CatY varient dans le mélange des deux catalyseurs.
CatX varie de 0 à 100 %, et CatY varie de 0 à 100 %.
Le temps de réaction est un facteur continu étudié sur une période de 6 à 24 heures.
L’objectif de la conception expérimentale est de maximiser le taux de conversion du substrat en produits de réaction.
Au départ, j’ai tenté d’utiliser la plateforme Custom Design de JMP 18 pour définir une conception de processus de mélange.
Comment puis-je dire à JMP que RA + RB constituent un mélange et CatX + CatY en constituent un autre ?
En effet, si cette spécification n’est pas faite, le JMP considère les quatre composés comme quatre constituants d’un même mélange.
J'ai essayé de spécifier des contraintes linéaires mais sans succès.
Quels effets doivent être inclus dans le modèle pour obtenir une conception de surface de réponse dans ce cas ?
Dans une deuxième tentative, j'ai simplifié le problème en considérant la proportion de RA comme un facteur continu compris entre 38 % et 62 %, sans préciser RB. De même, j'ai considéré la proportion de CatX comme un facteur continu compris entre 0 et 100 %, sans préciser CatY. Bien que RB et CatY n'apparaissent pas dans le tableau, je sais que :
RB = 1 - RA
ChatY = 1 - CatX.
Dans ce cas, j’ai envisagé d’inclure les effets principaux, d’interaction et quadratiques pour obtenir une conception de surface de réponse.
Une approche est-elle meilleure qu’une autre ?
Serait-il problématique d’avoir la quantité totale de catalyseur comme un facteur et les proportions de catalyseurs comme les autres facteurs ?
Merci pour votre aide.
Salut @Kyle_Katarn
Je pense que votre deuxième approche devrait fonctionner le mieux (et est plus simple), car certaines des matières premières seront parfaitement corrélées (concentrations de réactifs et ratios de catalyseurs).
Si vous souhaitez que les proportions de réactifs et de catalyseurs soient optimisées « indépendamment » (vous n'étudiez pas le rapport des réactifs aux catalyseurs), alors vous n'aurez peut-être pas besoin d'une conception de mélange : la quantité de RA peut être déterminée par la quantité de RB (ou l'inverse), et même situation pour le catalyseur.
- Pour les réactifs, un seul facteur continu est nécessaire, par exemple la quantité RA, avec des niveaux compris entre 0,19 et 0,31 eq (le rapport de 38 % à 62 % appliqué à la quantité totale de réactifs : 0,5 eq). L'autre quantité de réactif peut être déduite de ce niveau de facteur.
- Pour les catalyseurs, si vous faites également varier la quantité totale, vous avez besoin de deux facteurs continus, un pour le rapport d'un catalyseur, par exemple CatX de 0 à 1, et un pour la quantité totale de catalyseurs, de 0,1 à 0,5 eq.
Le temps est-il vraiment un facteur contrôlable dans votre cas ?
Que la force soit avec toi,
Merci pour votre aide et vos conseils.
Utiliser directement le nombre d’équivalents de RA comme facteur continu au lieu de la proportion est une bonne idée.
Oui, le temps est un facteur contrôlable. Des échantillons seront prélevés aux heures spécifiées et analysés pour mesurer le taux de conversion.
Je comparerai les conceptions Box-Behnken et Face-Centred Central Composite pour déterminer laquelle est la plus adaptée.
Que la force soit avec nous tous.
Salut @Kyle_Katarn ,
Ok, ça a l'air bien.
Si vous recherchez toujours une analyse comparative et des discussions entre Box-Benhken, Central Composite Design et Custom I-Optimal RSM design, il existe déjà des discussions disponibles sur le forum :
Détermination de l'alpha : comparaison entre Box-Behnken et CCD.
Tâche d'optimisation avec 2 facteurs continus et 1 facteur discret (2 niveaux) : Conseils sur l'utilisation des conceptions RSM personnalisées vs. classiques.
pourquoi n'y a-t-il pas de points étoiles dans la conception personnalisée RSM : Évaluation comparative des conceptions CCD en fonction de l'emplacement des points étoiles (valeur axiale).
Spécification de la valeur axiale comme rotative dans la conception personnalisée : Comment modifier la valeur axiale par défaut (-1/+1) pour les conceptions RSM personnalisées I-optimales.
J'espère que ces discussions vous aideront,
"Au revoir, vieil ami"
Merci pour les liens !
Il n'est pas toujours facile de déterminer quel design est le plus adapté. Il est donc intéressant de lire les différents avis sur leurs avantages et inconvénients respectifs.
