Ciao a tutti,
Vi scrivo per chiedervi un consiglio su come progettare un esperimento per ottimizzare una reazione chimica piuttosto complessa. Ecco in cosa consiste:
Un substrato (1,0 eq) reagisce con una miscela di due reagenti chiamati RA e RB.
La quantità totale di RA e RB è sempre 0,5 eq.
Le proporzioni di RA e RB variano all'interno della miscela di questi due reagenti.
L'AR varia dal 38% al 62%, mentre l'RB varia anch'essa dal 38% al 62%.
La reazione è catalizzata da una miscela di due catalizzatori, CatX e CatY.
La quantità totale di catalizzatore varia da 0,1 a 0,5 eq.
Le proporzioni di CatX e CatY variano all'interno della miscela dei due catalizzatori.
CatX varia da 0 a 100%, mentre CatY varia da 0 a 100%.
Il tempo di reazione è un fattore continuo studiato su un periodo compreso tra 6 e 24 ore.
L'obiettivo del progetto sperimentale è massimizzare il tasso di conversione del substrato in prodotti di reazione.
Inizialmente ho provato a utilizzare la piattaforma Custom Design di JMP 18 per definire una progettazione di processi misti.
Come posso dire a JMP che RA + RB costituiscono una miscela e CatX + CatY ne costituisce un'altra?
Infatti, se questa specifica non viene effettuata, JMP considera i quattro composti come quattro costituenti di un'unica miscela.
Ho provato a specificare vincoli lineari ma senza successo.
Quali effetti dovrebbero essere inclusi nel modello per ottenere un progetto di superficie di risposta in questo caso?
In un secondo tentativo, ho semplificato il problema considerando la proporzione di RA come un fattore continuo compreso tra il 38% e il 62%, senza specificare RB. Analogamente, ho considerato la proporzione di CatX come un fattore continuo compreso tra lo 0 e il 100%, senza specificare CatY. Sebbene RB e CatY non compaiano nella tabella, so che:
RB = 1 - RA
CatY = 1 - CatX.
In questo caso, ho preso in considerazione l'inclusione di effetti principali, di interazione e quadratici per ottenere un progetto di superficie di risposta.
Un approccio è migliore di un altro?
Sarebbe problematico considerare la quantità totale di catalizzatore come un fattore e le proporzioni dei catalizzatori come altri fattori?
Grazie per l'aiuto.
Ciao @Kyle_Katarn
Penso che il tuo secondo approccio dovrebbe funzionare meglio (ed è più semplice), poiché alcune delle materie prime saranno perfettamente correlate (concentrazioni dei reagenti e rapporti dei catalizzatori).
Se si desidera che le proporzioni dei reagenti e dei catalizzatori siano ottimizzate "indipendentemente" (non si analizza il rapporto tra reagenti e catalizzatori), allora potrebbe non essere necessario un progetto di miscela: la quantità di RA può essere determinata dalla quantità di RB (o viceversa), e la stessa situazione vale per il catalizzatore.
- Per i reagenti, è necessario un solo fattore continuo, ad esempio la quantità RA, con livelli da 0,19 eq a 0,31 eq (il rapporto 38%-62% applicato alla quantità totale dei reagenti: 0,5 eq). L'altra quantità di reagente può essere dedotta da questo livello di fattore.
- Per i catalizzatori, se si varia anche la quantità totale, sono necessari due fattori continui, uno per il rapporto di un catalizzatore, ad esempio CatX da 0 a 1, e uno per la quantità totale di catalizzatori, da 0,1 a 0,5 eq.
Nel tuo caso il tempo è davvero un fattore controllabile?
Che la forza sia con te,
Grazie per il tuo aiuto e i tuoi consigli.
È una buona idea usare direttamente il numero di equivalenti di RA come fattore continuo invece della proporzione.
Sì, il tempo è un fattore controllabile. I campioni verranno raccolti nei momenti specificati e analizzati per misurare il tasso di conversione.
Confronterò i design Box-Behnken e Face-Centred Central Composite per determinare quale sia il più adatto.
Che la forza sia con tutti noi.
Ciao @Kyle_Katarn ,
Ok, sembra una buona idea.
Se stai ancora cercando analisi comparative e discussioni tra Box-Benhken, Central Composite Design e Custom I-Optimal RSM design, nel forum sono già disponibili alcune discussioni:
Determinazione di Alph : confronto tra Box-Behnken e CCD.
Attività di ottimizzazione con 2 fattori continui e 1 discreto (2 livelli) : consigli sull'uso di progetti RSM personalizzati rispetto a quelli classici.
perché non ci sono punti stellari nel design personalizzato RSM : valutazione comparativa dei design CCD in base alla posizione dei punti stellari (valore assiale).
Specifica del valore assiale come ruotabile nel progetto personalizzato : come modificare il valore assiale predefinito (-1/+1) per i progetti RSM I-ottimali personalizzati.
Spero che queste discussioni ti siano utili,
"Addio, vecchio amico"
Grazie per i link!
Non è sempre facile stabilire quale design sia più adatto. Quindi, è interessante leggere le diverse opinioni sui rispettivi vantaggi e svantaggi.
