こんにちは、みんな、
少し複雑な化学反応を最適化するための実験設計についてアドバイスをいただきたく、ご連絡いたしました。内容は以下のとおりです。
基質 (1.0 eq) は、RA と RB と呼ばれる 2 つの試薬の混合物と反応します。
RA と RB の合計量は常に 0.5 当量です。
RA と RB の割合は、これら 2 つの反応物の混合物内で変化します。
RA は 38% から 62% まで変化し、RB も 38% から 62% まで変化します。
この反応は、CatX と CatY の 2 つの触媒の混合物によって触媒されます。
触媒の総量は 0.1 ～ 0.5 当量まで変化します。
2 つの触媒の混合物内では、CatX と CatY の割合が異なります。
CatX の範囲は 0 ～ 100%、CatY の範囲は 0 ～ 100% です。
反応時間は、6 ～ 24 時間にわたって研究される継続的な要素です。
実験設計の目的は、基質から反応生成物への変換率を最大化することです。
最初は、JMP 18 のカスタム設計プラットフォームを使用して、混合プロセス設計を定義しようとしました。
RA + RB が 1 つの混合物を構成し、CatX + CatY が別の混合物を構成することを JMP に伝えるにはどうすればよいでしょうか?
実際、この指定が行われない場合、JMP は 4 つの化合物を 1 つの混合物の 4 つの構成要素と見なします。
線形制約を指定しようとしましたが、成功しませんでした。
この場合、応答曲面設計を得るためにモデルにどのような効果を含める必要がありますか?
2回目の試みでは、RBを指定せずにRAの割合を38%から62%の範囲の連続因子とみなすことで問題を単純化しました。同様に、CatYを指定せずにCatXの割合を0%から100%の範囲の連続因子とみなしました。RBとCatYは表に表示されていませんが、以下のことが分かっています。
RB = 1 - RA
猫Y = 1 - 猫X。
この場合、応答曲面設計を得るために、主効果、相互作用効果、および二次効果を含めることを検討しました。
あるアプローチは他のアプローチよりも優れているのでしょうか?
触媒の総量を 1 つの要素とし、触媒の割合を他の要素とすることは問題でしょうか?
助けてくれてありがとう。
こんにちはカイル・カターン
いくつかの原材料は完全に相関関係にあるため（試薬の濃度と触媒の比率）、2 番目のアプローチが最も効果的（かつよりシンプル）であると思います。
試薬と触媒の割合を「独立して」最適化したい場合（試薬と触媒の比率を調査しない）、混合設計は必要ありません。RA の量は RB の量によって決定できます（またはその逆）。触媒についても同様です。
- 試薬については、例えばRA量のように、0.19eqから0.31eq（試薬総量に対する38%から62%の比率：0.5eq）までの連続係数を1つだけ必要とします。他の試薬量は、この係数レベルから推定できます。
- 触媒の場合、総量も変化させる場合は、2 つの連続した係数が必要です。1 つは 1 つの触媒の比率 (たとえば CatX は 0 から 1)、もう 1 つは触媒の総量 (0.1 から 0.5eq) です。
あなたの場合、時間は本当に制御可能な要素ですか?
フォースがあなたと共にありますように
ご助力とアドバイスをありがとうございます。
割合の代わりに、RA 相当数を連続係数として直接使用することは良い考えです。
はい、時間は制御可能な要素です。指定された時間にサンプルを採取し、分析して変換率を測定します。
Box-Behnken 設計と Face-Centred Central Composite 設計を比較して、どちらがより適しているかを判断します。
フォースが私たち全員とともにありますように。
こんにちはカイル・カターン 、
わかりました。いいですね。
Box-Benhken、Central Composite Design、Custom I-Optimal RSM 設計の比較分析や議論をまだ探している場合は、フォーラムですでにいくつかの議論が公開されています。
Alph の決定: Box-Behnken と CCD の比較。
2 つの連続因子と 1 つの離散因子 (2 レベル) を使用した最適化タスク: カスタム RSM 設計と従来の RSM 設計の使用に関するアドバイス。
カスタム設計 RSM にスター ポイントがないのはなぜですか? スター ポイントの位置 (軸値) に応じた CCD 設計の比較評価。
カスタム設計で軸値を回転可能として指定する: カスタム I 最適 RSM 設計のデフォルト (-1/+1) 軸値を変更する方法。
これらの議論がお役に立てれば幸いです。
「さようなら、旧友」
リンクをありがとうございます！
どちらのデザインがより適しているかを判断するのは必ずしも簡単ではありません。だからこそ、それぞれの長所と短所に関する様々な意見を読むのは興味深いものです。
