Ciao,
Quindi inizialmente ho pensato al FDOE.
Ma la parte difficile è la seguente
y(ABC, T, t) ~ f(t, k(T,A,B,C), b0(A,B,C))
- A,B,C sono fattori codificati
- k(T,A,B,C) sono costanti di velocità di reazione e sono della forma ln(k) = lnk0(A,B,C) - Ea(A,B,C)/T(kelvin) - deltaR z(T)
z(T) è un trasformatore non lineare sulla temperatura in kelvin.
Ea è l'energia di attivazione.
La parte complicata è che i parametri k (fattori cinetici) cambiano in modo esponenziale con il reciproco della temperatura, anche se non necessariamente in modo lineare (purtroppo, nei prodotti biologici).
A termine, quei valori k possono modificare la velocità con cui si evolve la risposta y.
Di solito può essere visto come uno strumento di scala temporale.
Ma a volte la curva cambia forma anche con la T (temperatura).
Il DOE è di tipo central-composite-design.
I fattori influenzano in modo non lineare i coefficienti di ln(k0
Per ogni esecuzione il set di dati contiene uno studio completo sulla stabilità.
Quindi l'intero set di dati può essere visto come un prodotto di Kronecker di un DOE con uno studio di stabilità a diverse temperature discrete.
Alla fine vogliamo
- un profiler in funzione di fattori, tempo, temperatura
- un modo per ricavare coefficienti significativi e descrivere come i fattori DOE li influenzano (come l'energia di attivazione).
Se optiamo per un approccio completamente meccanicistico, JMP non sarebbe la soluzione, poiché avremmo bisogno di un risolutore di equazioni differenziali ordinarie.
Ma forse potremmo avere il fattore di velocità in modo non lineare che influenza l'asse del tempo sopra una b-spline o un DOE funzionale
avete idea di come si possa fare senza troppo lavoro manuale?
