改进实验设计(DoE)| 视频
视频

改进实验设计

视频

在化学、生物化学与工艺开发中

在这段3分钟视频中,Lonza(比利时)博士Didier Monnaie对改进工艺化学的实验统计设计(DoE)时需要考虑的重要注意事项进行了介绍。 

实验设计(DoE)统计方法是一种多变量分析方法,目的是确定影响工艺的不同因素之间的关系。  它同时改变多个潜在的影响因素。 实验设计(DoE)方法有助于更好地了解工艺变化的因果和缩短开发周期,此外还可作为越来越重要的质量源于设计(QbD)方法的基础。

在实验设计(DoE)中,首先需要确定潜在的关键因素,并在实验过程中对其尽可能严格地控制。 如果未能足够准确控制关键参数,可能会造成响应噪音并且难以分辨因素对响应的影响。 因此,准确性较低的实验设计(DoE)研究需要进行反复实验。 根据反应类型与反应物性质,存在着许多可以识别的关键因素,例如:温度、搅拌速度、添加速率以及浓度、催化剂类型或量、pH值和压力等。

是否对实验设计感兴趣?

使用自动化合成反应釜,可在相同的实验中重复使用中心点条件,以验证实验设置的可重现性、控制工艺参数和确认一致的分析测量。 在这些情况下,通过证明反应具有可重复性,科研人员可自信地精确控制合成反应釜和进行原位分析测量。 一旦对工艺充满信心,则无需通过进行额外或重复实验确认工艺参数的中心合成实验设计(DoE)集。

如果温度或加料控制不准确,将会产生不一致的结果,这就需要重复多次试验以便找出正确的响应。 由于温度控制因反应物添加而不同,因此传统的合成工具(如圆底烧瓶)无法达到实验设计(DoE)研究的严格要求。 除此之外,它们通常无法应对化学反应或反应物添加过程中的热量释放(或消耗),从而导致未知情况的发生。 

Thank you for visiting www.mt.com. We have tried to optimize your experience while on the site, but we noticed that you are using an older version of a web browser. We would like to let you know that some features on the site may not be available or may not work as nicely as they would on a newer browser version. If you would like to take full advantage of the site, please update your web browser to help improve your experience while browsing www.mt.com.