制药工艺的优化正交

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化工制药工艺优化方式与相关问题研究

化工制药工艺优化方式与相关问题研究

化工制药工艺优化方式与相关问题研究【摘要】化工制药工艺优化是提高生产效率和产品质量的关键。

本文通过分析相关问题,探讨了工艺参数、反应条件和工艺流程的优化方式。

在工艺参数优化方面,研究了不同参数对反应产物的影响,以提高产率和减少副产物。

在反应条件优化方面,通过精确控制温度、压力等条件,提高反应效率和产品纯度。

在工艺流程优化方面,考虑了各步骤之间的协调和优化,以减少能耗和提高生产效率。

总结了本文的研究成果并展望未来在化工制药工艺优化领域的应用前景。

本研究对于推动化工制药产业的发展具有重要意义。

【关键词】化工、制药、工艺、优化、方式、问题、研究、背景、目的、意义、参数、条件、流程、总结、展望、成果、应用。

1. 引言1.1 研究背景现代化工制药行业在不断迅猛发展的背景下,工艺优化已成为提高工艺效率、降低生产成本、增强企业竞争力的重要途径。

随着科技的不断进步和创新,化工制药工艺优化方式也在不断更新和完善,以适应市场需求的变化和社会发展的要求。

传统的化工制药生产工艺存在许多问题,如生产效率低、产品质量不稳定、工艺参数难以控制等。

寻求一种科学合理、高效可行的工艺优化方式,成为化工制药企业面临的重要课题。

只有通过合理优化工艺条件和流程,才能提高产品质量、降低生产成本、提升企业竞争力。

深入研究化工制药工艺优化方式及相关问题,对于推动行业发展、提升企业竞争力具有重要意义。

本文将围绕化工制药工艺优化方式展开探讨,分析相关问题并提出解决方案,旨在为化工制药行业提供有益的参考和借鉴,促进行业的健康发展。

1.2 研究目的本研究旨在探究化工制药工艺优化方式与相关问题,通过对现有工艺进行分析和研究,寻找最佳的优化方案,提高生产效率和经济效益。

具体目的包括:1. 研究化工制药过程中存在的问题与难点,找出影响工艺优化的关键因素。

2. 探索不同的工艺参数优化方法,寻找最佳条件以提高产品质量和产量。

3. 分析反应条件对工艺的影响,寻找最佳的反应条件以优化工艺流程。

制药工艺的优化正交

制药工艺的优化正交
在这9个水平组合中,A因素各水平下包括了B、C因素的3个水 平,虽然搭配方式不同,但B、C皆处于同等地位,当比较A因 素不同水平时,B因素不同水平的效应相互抵消,C因素不同 水平的效应也相互抵消。所以A因素3个水平间具有综合可比 性。同样,B、C因素3个水平间亦具有综合可比性。
正交表的三个基本性质中,正 交性是核心,是基础,均衡分 散和整齐可比性是正交性的必 然结果
Your company slogan
正交设计就是从选优区全面试验点(水平组合)中挑选出有
代表性的部分试验点(水平组合)来进行试验。图中标有试验
号的九个“(·)”,就是利用正交表L9(34)从27个试验点中挑选出 来的9个试验点。即:
(1)A1B1C1 (4)A1B2C2 (7)A1B3C3 (2)A2B1C2 (5)A2B2C3 (8)A2B3C1 (3)A3B1C3 (6)设计是数理统计中的一个较大的分支,它的内 容十分丰富。我们对正交试验设计进行初步学习。
正交试验设计是利用“正交表”进行科学地安排与 分析多因素试验的方法。其主要优点是能在很多试验 方案中挑选出代表性强的少数几个试验方案,并且通 过这少数试验方案的试验结果的分析,推断出最优方 案,同时还可以作进一步的分析,得到比试验结果本 身给出的还要多的有关各因素的信息。
↗A1 B1C1 →A2
↘A3 (好结果) 如得出结果A3最好,则固定A于A3, C还是Cl,使B变化之:
Your company slogan
↗B1
A3C1 →B2 (好结果) ↘B3
得出结果以B2为最好,则固定 B于B2,A于A3,使C变化之:
↗C1 A3B2→C2 (好结果)
↘C3 试验结果以C2最好。于是就认 为最好的工艺条件是A3B2C2。

制药过程中的工艺参数优化与控制

制药过程中的工艺参数优化与控制

制药过程中的工艺参数优化与控制随着科技的不断进步,人们对药物的需求越来越高,同时对药品的质量和安全性也有了更高的要求,因此制药公司在不断地完善和优化生产流程中,更加注重工艺参数的优化与控制。

本文将探讨制药过程中的工艺参数优化与控制的重要性以及如何进行工艺参数优化与控制。

一、工艺参数优化与控制的重要性在制药过程中,工艺参数是决定药品质量的重要因素之一。

良好的工艺参数优化与控制可以保证药品的质量稳定性和一致性。

如果工艺参数失控,会导致药品的成分和性质发生变化,进而影响疗效和安全性。

因此,对制药过程中的工艺参数进行良好的优化与控制十分必要。

二、工艺参数优化工艺参数优化是指通过调整和改进制药工艺中的参数,使药品的质量稳定性和一致性得到进一步提高。

工艺参数优化需要根据药品的性质、工艺的特殊要求和工艺参数的可行性等综合考虑。

1. 确定关键参数首先,需要确定制药过程中的关键参数,这些参数直接影响到药品品质的稳定性和一致性。

关键参数可以通过实验和统计方法确定,如规划实验、正交试验等。

2. 优化参数范围其次,需要确定每个关键参数的优化范围。

这需要考虑药品的性质、生产工艺的特殊要求和工艺参数的可行性等多种因素。

一般来说,优化的目标是使每个关键参数的范围尽可能小,同时保证药品质量的稳定性和一致性。

3. 优化工艺流程在确定关键参数和优化参数范围后,需要针对性地优化工艺流程。

这包括调整参数顺序、优化工艺步骤、缩短反应时间等。

通过不断地实验和验证,逐步找到最佳的工艺流程。

三、工艺参数控制工艺参数控制是指在药品生产过程中对工艺参数进行实时监测和调整,以保证药品的质量稳定性和一致性。

工艺参数控制需要考虑到过程变异性、在线监测、反馈控制等因素。

1. 设计控制方案首先,需要设计控制方案。

控制方案需要具体考虑每个关键参数的控制范围、反馈方式等细节问题。

控制方案需要根据实际生产需求和药品特性进行细致的设计和调整。

2. 实施监测与控制其次,需要实施监测与控制。

第四章 工艺优化

第四章 工艺优化

称水平)
第四章
化学制药工艺的优化
这里,对因素A、B、C在试验范围内分别℃、A3=90℃ B:B1=90min、B2=120min、B3=150min C:C1=5%、C2=6%、C3=7%
第四章
化学制药工艺的优化
(1)全面实验法:
A 1B 1C 1 A 1B 1C 2 A 1B 1C 3 A 1B 2C 1 A 1B 2C 2 A 1B 2C 3 A 1B 3C 1 A 2B 1C 1 A 2B 1C 2 A 2B 1C 3 A 2B 2C 1 A 2B 2C 2 A 2B 2C 3 A 2B 3C 1 A 3B 1C 1 A 3B 1C 2 A 3B 1C 3 A 3B 2C 1 A 3B 2C 2 A 3B 2C 3 A 3B 3C 1 B1 C2 C1 B2 C3 B3
第四章
化学制药工艺的优化
X1=a+0.618(b-a)
X2=a+b- X1
a
X2
X1
b
然后比较两次试验结果,用f(x1)、 f(x2)表示。若
f(x1)比 f(x2)好,则最好的试验点在(x2,b)之间,
因而划掉(a,x2),第三次试验安排在x1的对称点上。 X3=x2+b- X1
X2
X1
X3
b
第四章
1~2.7
1.85~2.7 停止
3
第四章
化学制药工艺的优化
(二)黄金分割法
主要用于目标函数为单峰函数。 仅知道在试验范围内有一个最佳点,再大些或再小些 试验结果都不好,目标函数为单峰函数,一般用黄金
分割法,也称为0.618法。本法是在试验范围(a,b)内,
将第一个试验点x1设在0.618位臵上,而第二个试验点 x2是x1的对称点。

制药行业生物制药工艺优化与成本控制方案

制药行业生物制药工艺优化与成本控制方案

制药行业生物制药工艺优化与成本控制方案第一章绪论 (3)1.1 生物制药工艺优化概述 (3)1.2 成本控制的意义与挑战 (3)1.2.1 成本控制的意义 (3)1.2.2 成本控制的挑战 (3)第二章生物制药工艺流程分析 (4)2.1 工艺流程概述 (4)2.2 工艺流程的关键环节 (4)2.3 工艺流程优化策略 (5)第三章上游工艺优化 (5)3.1 细胞培养工艺优化 (5)3.1.1 细胞株筛选与改造 (5)3.1.2 细胞培养方法优化 (5)3.1.3 细胞培养参数优化 (6)3.2 培养基配方优化 (6)3.2.1 培养基原料的选择 (6)3.2.2 培养基成分的优化 (6)3.2.3 培养基配方的优化方法 (6)3.3 培养条件优化 (6)3.3.1 培养容器与设备的选择 (6)3.3.2 培养环境的优化 (7)3.3.3 培养工艺的优化 (7)第四章下游工艺优化 (7)4.1 蛋白质纯化工艺优化 (7)4.2 滤过与离心工艺优化 (8)4.3 浓缩与干燥工艺优化 (8)第五章设备与工程技术优化 (8)5.1 生物反应器优化 (8)5.1.1 反应器设计优化 (9)5.1.2 反应器操作参数优化 (9)5.2 纯化设备优化 (9)5.2.1 纯化工艺优化 (9)5.2.2 设备选型与改造 (9)5.3 自动化控制系统优化 (9)5.3.1 控制系统硬件优化 (9)5.3.2 控制系统软件优化 (10)第六章能源与资源消耗控制 (10)6.1 能源消耗分析 (10)6.1.1 能源消耗构成 (10)6.1.2 能源消耗特点 (10)6.2 资源消耗控制 (11)6.2.1 资源消耗构成 (11)6.2.2 资源消耗控制措施 (11)6.3 节能减排措施 (11)6.3.1 技术改进 (11)6.3.2 管理优化 (11)6.3.3 节能措施 (11)6.3.4 减排措施 (12)第七章质量控制与成本控制 (12)7.1 质量控制策略 (12)7.1.1 强化原料质量监控 (12)7.1.2 优化生产过程控制 (12)7.1.3 加强产品检验与放行 (12)7.2 成本控制策略 (12)7.2.1 降低生产成本 (12)7.2.2 提高生产效率 (13)7.2.3 降低质量成本 (13)7.3 质量与成本平衡 (13)第八章供应链管理与成本控制 (13)8.1 供应商管理 (13)8.1.1 供应商选择与评估 (13)8.1.2 供应商协作与沟通 (14)8.1.3 供应商绩效评价 (14)8.2 物流与库存管理 (14)8.2.1 物流管理 (14)8.2.2 库存管理 (14)8.3 供应链成本控制 (14)8.3.1 成本控制策略 (14)8.3.2 成本控制措施 (15)第九章人力资源管理优化 (15)9.1 员工培训与技能提升 (15)9.1.1 培训体系的构建 (15)9.1.2 培训方式的创新 (15)9.1.3 培训效果的评估与反馈 (15)9.2 团队协作与沟通 (15)9.2.1 强化团队意识 (15)9.2.2 优化沟通渠道 (16)9.2.3 建立激励机制 (16)9.3 人力资源管理成本控制 (16)9.3.1 优化人力资源配置 (16)9.3.2 控制人力资源成本 (16)9.3.3 建立人力资源成本监控体系 (16)第十章生物制药行业发展趋势与策略 (16)10.1 生物制药行业发展趋势 (16)10.2 行业竞争策略 (17)10.3 未来发展展望 (17)第一章绪论1.1 生物制药工艺优化概述生物技术的飞速发展,生物制药已经成为制药行业的重要组成部分。

正交设计法优化银杏达莫注射液的处方工艺

正交设计法优化银杏达莫注射液的处方工艺

t hj n o b h r (et a C .Ld. L Z e g C iu 3 l0 ) eag C nl P att ui l o. t. n Z i l n( c ' hj , hn 2 1 0 mn
A s a t 0be t e r as te s bly o ik o la et ( a d dp r a o ne t n b e c n h rp ’ i r e ue b t c : jci o ri h t it fgn g e f xr ’ n i i m l i c o y sl t g te pe ma o po d r.Meh d r v e a i at yd e j i ei tn c to s
t e l u r p o 4 5±0 2 b fl mb d ig Co cu i n T e p e a ain p o e u e at r o t z d a l p o e t e sa i t b iu l. h i o H t . q . e oe e e d n . n l so h r p tt rc d r fe pi e c n i r v h t b l y o vo s o mi n i y
银 杏 达 莫 注 射 液 是 心 脑 血 管 及 外 周 循 环 障 碍 的 有 效 治 疗 药 物, 由银 杏 叶提 取 物 和 双 嘧 达 莫 组 成 者 通 过 大量 的试 验 刘 其 制 笔 备工 艺 进 行研 究 , 选 出 _最 佳 处 方 和 牛产 筛 r [艺 , 为科 学 生 产 提 供 了可靠 的依 据 1 仪 器 与 试 药
Th p e a a in r c d r wa o tm ie u ig he rho o l xp lme .Re uls Th o tmu e r p r to p o e u e s p i z d sn t n t g na e e nt i s t e p i m I’s rpi n e h i u wa t us p o ye m ne ci to t c n q e s o e r p lt gy ol s h s l b l e s . % lc a t e o u ii r,0 0l z L— c se n h d o hlld a t e nt i a al NatP04 y ti e y r e o’ e s h a i d nt l i ox d l2 /HCI s h p a t e H mo fi g g n ,a t mo f di n a e t nd o y di y

探究正交设计法优化青霉素钾盐提取工艺

探究正交设计法优化青霉素钾盐提取工艺

探究正交设计法优化青霉素钾盐提取工艺发表时间:2017-09-27T13:49:42.747Z 来源:《健康世界》2017年12期作者:王东旭[导读] 为了寻找出更好的青霉素钾盐萃取工艺,本文采用了正交法来进行试验。

哈药集团制药总厂106车间 150000摘要:为了寻找出更好的青霉素钾盐萃取工艺,本文采用了正交法来进行试验。

试验的指标是青霉素钾盐的萃取收取率,来寻求一个最好的工艺和最合适的参数。

本文以温度、pH值进而破乳剂使用量作为三个指标,经过混合搭配选出一个最合适的青霉素钾盐萃取工艺。

最终得到的结论是当温度在14-16℃、pH值在1.7以上、2.0以下并且破乳剂含量在3毫升的时候,获得的萃取收取率水平达到最高。

关键词:青霉素钾盐;正交试验:萃取当前青霉素我全世界范围内应用最为广泛的抗生素了。

这种药物本身具有着药效强和疗效好的优点,并且毒性低,在治疗细菌感染方面是首选的药物。

但是当前青霉素依然还在大量生产,所以已经出现了供大于求的情况。

对于这种情况,各大制药厂商都加强科研力度进行工艺改革,力求让工艺指标得到提高,在提高质量的同时降低成本。

青霉素药物在提取工艺上,可以从工艺、方法以及设备这三个方面来进行提高。

本文针对青霉素钾盐的提取工艺来进行改善,采用正交法来进行,目的是让钾盐提取工艺达到更高的水平,力求在未来让青霉素钾盐提取的数量和质量上都能够获得提高。

一、仪器和试剂(一)主要仪器:磁力搅拌器、离心管、医用高速离心机等。

(二)主要试剂:硫酸、醋酸丁醋、纯化水等。

二、实验方法(一)在100mI烧杯中,称取一定量的破乳剂加入一定量的纯化水用磁力搅拌器充分搅拌溶解成不同浓度的破乳剂水溶液。

(二)取100mI的青霉素滤液放入烧杯中,加入不同浓度的破乳剂。

(三)取不同量的醋酸丁醋加入到滤液中,并用磁力搅拌进行搅拌。

(四)用一定浓度的硫酸加入到滤液中,再搅拌下调节到不同pH值,搅拌10分钟后离心,分别测水相的效价和醋含量及收率。

《制药工艺的优化》课件

《制药工艺的优化》课件
提高了抗生素的产量。这一优化措施不仅提 高了生产效率,还降低了生产成本。
案例二:某中药制药工艺优化
总结词
采用新型提取技术,提高中药有效成分提取率
详细描述
针对传统中药提取工艺的不足,采用新型提取技术,如 超声波辅助提取、微波辅助提取等,显著提高了中药有 效成分的提取率。这一改进不仅提高了中药制剂的质量 ,还有助于中药的现代化和国际化。
详细描述
遗传算法优化法对于复杂、非线性问题的优化求解具有很 好的适应性。在制药工艺优化中,遗传算法可以处理多变 量、高维度的问题,并能够找到全局最优解。
总结词
具有很好的通用性和鲁棒性
详细描述
遗传算法优化法具有很好的通用性和鲁棒性,可以应用于 各种不同的制药工艺优化问题。同时,遗传算法还具有很 好的并行性和可扩展性,能够大大提高优化效率。
02
制药工艺优化方法

正交试验设计法
总结词
通过合理安排多因素多水平的试验,高效获取优化工艺参数的方法
详细描述
正交试验设计法是一种科学、高效的多因素试验设计方法,通过正交表安排试验,能够快速得出各因 素对试验指标的影响,从而确定最佳工艺参数。
正交试验设计法
总结词
适用于多因素、多水平的试验设计
详细描述
详细描述
通过改进化学药物的合成路线、优化反应条件和分离 纯化技术,可以提高化学药物的生产效率、降低生产 成本、提高药物质量。同时,优化化学合成制药工艺 可以减少环境污染,实现绿色制药。
04
制药工艺优化案例分析
案例一:某抗生素制药工艺优化
总结词
通过控制发酵温度和pH值,提高抗生素产 量
详细描述
在抗生素发酵过程中,通过实时监测和控制 发酵温度和pH值,优化了发酵条件,从而

利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的分析

利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的分析

利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的分析一、概述正交设计,作为一种高效、系统的实验设计方法,在药学实验领域得到了广泛应用。

其核心思想是通过合理安排实验因素与水平,使得所有实验点都能够在多维因素空间中均匀分布,从而全面、有效地考察各因素对实验结果的影响。

正交设计不仅可以减少实验次数,提高实验效率,还能确保实验结果的可靠性和准确性。

在药学实验中,正交设计常被用于优化药物制剂的处方、工艺参数、质量控制等方面。

通过正交设计,研究人员可以系统地分析各种因素对药物性质、稳定性、生物利用度等的影响,为药物的研发和生产提供科学依据。

SPSS软件作为一款强大的统计分析工具,为药学实验中的正交设计分析提供了便利。

SPSS软件内置了丰富的统计分析模块,包括正交设计分析所需的方差分析、回归分析等。

通过SPSS软件,研究人员可以轻松地导入实验数据,进行正交设计分析,并生成详细的实验结果报告。

本文旨在介绍如何利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的分析。

通过本文的阐述,读者将了解正交设计的基本原理、SPSS软件在正交设计分析中的应用方法以及案例分析等内容。

通过学习和实践,读者将能够熟练掌握SPSS软件在药学实验正交设计分析中的应用技巧,为药学研究和生产提供有力支持。

1. 正交设计在药学实验中的应用概述在药学实验中,正交设计作为一种高效的实验设计方法,被广泛应用于多个领域。

正交设计通过正交表来安排多因素多水平的实验,旨在找到影响实验结果的关键因素,并得出最优的实验方案。

在药学研究中,正交设计的应用主要体现在药物配方优化、药物剂型设计以及药物提取工艺研究等方面。

在药物配方优化方面,正交设计能够协助科研人员确定药物配方中各成分的最佳比例,以提高药物的疗效和稳定性。

通过正交设计的多因素组合设计,可以快速筛选出最佳组合方案,并对方案进行优化调整。

正交设计在药物剂型设计方面也发挥着重要作用。

利用正交设计,科研人员可以对不同的剂型因素进行组合,以获得最佳的药物剂型。

正交试验法优化九维片的生产工艺

正交试验法优化九维片的生产工艺
解 时 限的检 测 条 件 川。为 了进 一步 改 善崩 解 时 限 .
我 们 对 九 维 片 的生 产 工 艺参 数进 行 了研 究 ,以提
高九 维 片 的质 量标 准 。
1 仪 器 与试 药
11 仪 器 .
J Z 20 H 一 5 B高 效 湿 法 制 粒 机 ( 州 健 温
牌 药业 机 械 制 药 有 限 公 司 ) Y 一 6 : L 1o摇 摆 式 颗 粒 机 ( 海 第 一 药 机 厂 ) J XH一Ⅲ净 化 热 风 循 环 烘 上 ;P 箱 ( 州 先锋 干 燥 设 备 厂 ) J H一 5 0 多 向运 动 常 ;S 1 0 B 混 合 机 ( 州 健牌 药业 机 械 制 药 有 限公 司 )Z 一 3 温 ;P 3
收 稿 日期 : 0 0 I - 7 2 1 一) 0 6 作 者 简 介 : 晓 丹 (9 2 ) 女 , 程 师 , 要 从 事 药 品 质 量 管 理 的 研 究 。 方 18 一 , 工 主
福 建 中 医药 大 学 学 报 2 1 0 0年 1 月 第 2 0 0卷 第 5期
J u n l f ui ie t f CM t b r2 1 。 o 5 o r a o F ja Unv  ̄i o T n y Oco e 0 0 2 ( )
B ( 北广 济药 业 有 限公 司 ) 维生 素 B ( 宁京 汇 湖 ; 咸 药 业 有 限公 司 ) 烟 酰 胺 ( 州 龙 沙 有 限公 司 ) 维 ; 广 ;
生 素 C( 药 集 团维 生 药 业 ( 家 庄 ) 限 公 司 ) 石 石 有 ;
右 旋 泛 酸钙 ( 江 普 洛康 裕 制 药 有 限公 司 ) 糊精 、 浙 ; 淀 粉 ( 兴市 白浪 淀 粉制 品有 限公 司 ) 嘉 。

制药工程中的药物制剂工艺参数优化研究

制药工程中的药物制剂工艺参数优化研究

制药工程中的药物制剂工艺参数优化研究药物制剂工艺参数优化是制药工程中的关键研究方向之一。

通过对药物制剂工艺参数的调整和优化,可以提高药物制剂的质量和稳定性,减少生产成本,提高生产效率。

本文将对制药工程中的药物制剂工艺参数优化研究进行讨论并提出相关建议。

一、药物制剂工艺参数优化的重要性药物制剂的质量和稳定性直接影响着药品的疗效和安全性。

而药物制剂的工艺参数,如温度、压力、浓度、pH值等,是决定药物制剂质量和稳定性的关键因素。

因此,对这些工艺参数进行优化研究,对于提高药物制剂的质量和稳定性至关重要。

二、药物制剂工艺参数优化的方法1. 实验设计法实验设计法是进行药物制剂工艺参数优化研究的常用方法之一。

通过设计实验并收集数据,可以分析各工艺参数对药物制剂质量的影响程度,从而确定最佳工艺参数组合。

常用的实验设计法包括正交实验设计、响应面分析等。

2. 统计学方法除了实验设计法,统计学方法也是药物制剂工艺参数优化的常用方法之一。

通过收集大量的生产数据并进行统计分析,可以找出与药物制剂质量相关的工艺参数,并确定最佳参数范围。

3. 人工智能技术近年来,人工智能技术在药物制剂工艺参数优化研究中的应用逐渐增多。

基于机器学习和深度学习算法,可以对大量的工艺参数数据进行分析和建模,从而实现自动化的工艺参数优化。

三、药物制剂工艺参数优化的挑战与解决方案1. 多参数优化问题药物制剂的工艺参数往往存在多个,同时这些参数之间可能相互影响。

因此,如何将多个参数进行优化,成为了研究中的挑战之一。

解决方案可以是基于实验设计法进行参数组合的筛选和确定。

2. 数据收集和处理问题药物制剂的工艺参数和制剂质量往往需要进行大量的数据收集和处理。

然而,这些数据往往存在噪声和不确定性,如何准确地进行数据处理也是一个难题。

解决方案可以是使用合适的统计学方法进行数据处理和建模。

3. 模型建立和优化问题在药物制剂工艺参数优化研究中,建立准确的模型是至关重要的。

正交试验—多指标归一化法优化凤丹皮水提工艺

正交试验—多指标归一化法优化凤丹皮水提工艺

正交试验—多指标归一化法优化凤丹皮水提工艺目的:优化凤丹皮水提工艺。

方法:采用L9(34)正交试验设计,以凤丹皮中8个成分没食子酸、氧化芍药苷、儿茶素、芍藥苷、苯甲酸、苯甲酰氧化芍药苷、苯甲酰芍药苷、丹皮酚的峰面积百分比和浸膏率经归一化法后的综合评分为考察指标,对凤丹皮水提工艺的药材浸泡时间、料液比、提取时间、提取次数进行优化,并进行验证试验。

结果:最优水提工艺为加20倍水,浸泡药材1 h,提取2次、每次2 h。

验证试验结果中,3次试验的综合评分分别为65.98、68.85、69.25,各指标的RSD均小于5%(n=3)。

结论:建立的综合评分方法能较全面地反映凤丹皮的相对有效成分含量,以此优化得到的提取工艺合理、可行。

ABSTRACT OBJECTIVE:To optimize water extraction technology of Feng-Moutan Cortex. METHODS:L9(34)orthogonal design was used to optimize soaking time,solid-liquid ratio,extraction time and extraction times in water extraction technology of Feng-Moutan Cortex using comprehensive scores for the peak area percentage and extract yield of 8 ingredients in Feng-Moutan Cortex as gallic acid,paeoniflorin,catechin,paeoniflorin,benzoic acid,benzoyloxypaeoniflorin,benzoylpaeoniflorin and paeonol after normalization as indexes. Verification test was conducted. RESULTS:The optimal water extraction technology was that 20-fold water,soaking for 1 h,extracting twice,2 h each time. Results of verification test showed that comprehensive scores of 3 times of tests were 65.98,68.85 and 69.25,respectively. RSDs of each index were lower than 5% (n=3). CONCLUSIONS:Established comprehensive scoring method can reflect the relative contents of effective components in Feng-Moutan Cortex comprehen- sively,so that optimized extraction technology is reasonable and feasible.KEYWORDS Feng-Moutan Cortex;Multiple-index;Normalization method;Orthogonal test;Extraction technology;Optimization牡丹皮为毛茛科植物牡丹(Paeonia suffruticosa Andr.)的干燥根皮,具有清热凉血、活血化瘀之功效,主要用于温毒发斑、吐血、夜热早凉、无汗骨蒸、经闭痛经等症状[1]。

含拟水平法正交设计案例

含拟水平法正交设计案例

含拟水平法正交设计案例正交设计是一种常用的实验设计方法,可以用于研究多个因素对实验结果的影响。

在正交设计中,因素的水平被组合成一系列实验条件,以寻找最优的组合方案。

下面列举了十个含拟水平法正交设计案例,以展示正交设计的应用范围和实际意义。

1. 药物配方优化:一家制药公司希望优化一种药物的配方,以提高其药效和稳定性。

通过正交设计,可以同时考虑药物中多个成分的不同水平,找到最佳的配方组合。

2. 机械零件设计:一家汽车制造公司需要设计一种新型机械零件,以提高汽车的性能和耐用性。

通过正交设计,可以系统地考虑不同参数(如材料、形状、尺寸等)的影响,找到最佳的设计方案。

3. 农作物种植优化:一个农场主希望优化农作物的种植条件,以提高产量和质量。

通过正交设计,可以考虑不同因素(如土壤水分、施肥量、光照强度等)的影响,找到最佳的种植方案。

4. 食品加工工艺改进:一家食品加工厂希望改进某种食品的加工工艺,以提高产品的口感和营养价值。

通过正交设计,可以考虑不同因素(如温度、时间、pH值等)的影响,找到最佳的加工工艺。

5. 建筑材料性能测试:一家建筑材料公司需要测试新型建筑材料的性能,以评估其适用范围和优势。

通过正交设计,可以考虑不同因素(如材料成分、制备工艺、环境条件等)的影响,找到最佳的测试方案。

6. 环境污染治理:一家环境保护机构希望找到最佳的污染治理方案,以减少环境污染物的排放。

通过正交设计,可以考虑不同因素(如处理方法、处理时间、处理剂量等)的影响,找到最佳的治理方案。

7. 产品包装设计:一家新产品公司需要设计产品的包装,以提高产品的吸引力和市场竞争力。

通过正交设计,可以考虑不同因素(如包装材料、颜色、形状等)的影响,找到最佳的包装设计方案。

8. 市场调研设计:一家市场调研公司需要设计一项调研项目,以了解消费者对某种产品的需求和偏好。

通过正交设计,可以考虑不同因素(如产品价格、品牌知名度、广告宣传等)的影响,找到最佳的调研设计方案。

正交设计优化尿素软膏质量控制工艺

正交设计优化尿素软膏质量控制工艺
测定 尿素含 量为 指标 , 优选 主药 尿素 提取工 艺 。 果 : 化提 取条 件为 在 6 ℃用 1 0 结 优 0 5ml %氯化 钠溶 液 , 1 每次 1 n 5mi,
提取 4次 。结 论 : 该提 取工 艺经 济稳 定 、 简便 易行 。 【 关键词 】 尿素 ; 膏 ; 量控 制 ; 交试验 软 质 正 【 中图分 类号]R 4 93 【 献标 识码] 文 C 【 文章编 号】 6 3 7 1 ( 0 0)9( 一 5 — 2 1 7 — 2 0 2 1 0 b)0 2 0
控 制 的最佳 提取 T 艺。
1仪 器 与 试 药
22 含 量 测 定 .
221专 属 性 试 验 按 处 方 相 当 于 尿 素 2 .. 5mg的 量 的 尿 素 、 甘
油 、 毛脂 、 羊 凡士林 分别 用 1%氯化 钠溶液 溶解 定容 于 10m 0 0 l 量 瓶 巾 , 别 于 3 0 6 0n 处扫 描 , 图 1 在 此 范 围均 无 分 5~ 0 m 见 , 吸收 ; 分别 按照 “ .-” 下 规定 自“ 密量 取 ” “5ri” 2 3项 2 精 到 1 n 操 a 作 并 同样 扫 描 , 图 2, 见仅 尿 素 在此 范 围 内有 吸 收 , 其 见 可 且
Op i u q a iy c n r lo e n m e tb r h g n l e t t m m u l o t o fUr a Oi t n y o t o o a s t t
C N “ ,Y HE Y n ANG Je ME h i, IYa ,GU AN Ho g h n LIL n n ze , iEn
【 ywo d】U e; it n; u lyc nrlO too a ts Ke r s ra OnmetQ ai o t ; r gnl et t o h

工艺优化方法

工艺优化方法

三、重结晶溶剂的选择
选择重结晶溶剂时的注意事项: 选择重结晶溶剂时的注意事项: (1)溶剂必须是惰性的 (2)溶剂的沸点不能高于被重结晶物质的熔点。 溶剂的沸点不能高于被重结晶物质的熔点。 (3)被重结晶物质在该溶剂中的溶解度,在室温 被重结晶物质在该溶剂中的溶解度, 时仅微溶,而在该溶剂的沸点时却相当易溶, 时仅微溶,而在该溶剂的沸点时却相当易溶,其 溶解度曲线相当陡,如图3 4A线所示 线所示。 溶解度曲线相当陡,如图3-4A线所示。 (4)杂质的溶解度或是很大或是很小 (5)溶剂的挥发性。容易和重结晶物质分离。 溶剂的挥发性。容易和重结晶物质分离。 (6)能给出较好的结晶。 能给出较好的结合物的分离提纯
NH2 + H+ NH3+
R
R
OH
O+ H+
R
R
COOH
COO+ H+
R
R
酸碱性分子化合物与其相应的离子的物性差异 物化性质 水溶性 在非极性有机溶 剂中的溶解度 挥发性 活性炭吸附能力 分子化合物 难溶 溶解 挥发 可吸附 离子 溶解 不溶 不挥发 不吸附
(2)中和萃取法
——利用酸( ——利用酸(碱)性有机化合物生成离子 利用酸 时溶于水而分子状态溶于有机溶剂的特点, 时溶于水而分子状态溶于有机溶剂的特点, 通过加入碱(酸)使酸(碱)性产物生成 通过加入碱( 使酸( 离子溶于水实现相转移而使非酸( 离子溶于水实现相转移而使非酸(碱)性 杂质溶于有机溶剂的方法。 杂质溶于有机溶剂的方法。
中和吸附法和中和萃取法的比较
项 目 中和萃取法 中和吸附法 适用范围 适用于酸(碱)性 适用于从酸(碱)性 适用于酸( 适用于从酸( 物质与非酸( 物质中除去非酸( 物质与非酸(碱) 物质中除去非酸(碱) 性物质, 性物质的分离 性物质,使之提纯 操作过程 增加了蒸馏过程, 增加了蒸馏过程, 减少了过滤过程 增加了过滤过程 ,减少了蒸馏过程

正交试验优化鼻炎片成型工艺

正交试验优化鼻炎片成型工艺

Co l so TFA a nha e t mm u dhe e e a iiy o ncu in cne nc hei ne a r nc b lt fRBC.d p e st o ie a i n ofm e a gil e r s hepr lf r to s n a
1 12 试 药 : .. 鼻炎 片半 浸膏粉 。
12 仪 器 .
HL G2 0 高效 湿 法 混 合 颗 粒 机 ( S 2E 北
崩解 剂 , 而 得 到 最 优 化 的 鼻 炎 片 工 艺 处 方 。 从
作 者 简 介 : 俊 ( 9 2 ) 女 , 师 , 士 韩 17 一 , 讲 硕
片芯硬度 。
2 1 4 崩 解 时 限 测 定 方 法 : 《 华 人 民共 和 国 药 .. 按 中 典 >0 5 版 一 部 附 属 Ⅶ A 崩 解 时 限 测 定 方 法 测 定 > O 年 2
般都很稳 定 , 鼻炎 片 的制 备工 艺 却有 所 不 同 , 而 生
产 中常出现 硬度 不好 , 若调 整 至适 宜 的片 剂 硬度 , 其 崩解又不理想 。为确立鼻 炎片的最 佳工艺 , 针对其 油 性成分 ( 耳子 、 苍 辛夷 、 辛 、 荷 脑) 量 大 , 他 粉 细 薄 含 其 末组分可压性 差 的特 点 , 以片 剂硬 度 、 解 时 限为 评 崩 价指标 , 优选 出能解 决 实 际问题 的吸 收剂 、 黏合 剂 和
1 材 料 与 仪 器
2 O世纪 5 0年代 , 汤剂 、 剂 的基础 上 , 在 丸 中药 片
剂 开始 逐 渐 盛 行 , 目前 已 成 为 临 床 上 主 要 剂 型 之

1 1 辅 料 与 试 药 . 1 1 1 辅 料 : 晶 纤 维 素 ( co r sal ec l — . . 微 mi cytln et r i u ls , C [ 、 粉 硅 胶 ( ic id mi o rsa, o e M C) ] 微 3 s i f c cy tl l ie r

制药工艺学在药物生产过程中的优化与控制

制药工艺学在药物生产过程中的优化与控制

制药工艺学在药物生产过程中的优化与控制第一章引言制药工艺学是一门研究药物生产过程的学科,旨在通过优化与控制药物生产过程,提高药物的质量和产量。

随着医学的发展和人们对生活质量要求的提高,对药物的需求也越来越大。

因此,制药工艺学的优化与控制对于保证药物质量、提高生产效率和降低成本具有重要意义。

第二章制药工艺学的基本原理1. 药物生产过程的流程药物的生产过程一般包括原料准备、混合与反应、除杂与纯化、干燥与成型等环节。

制药工艺学通过对每个环节的深入研究,优化工艺流程,实现药物的高质量产出。

2. 工艺参数的优化与控制制药工艺学中,工艺参数的优化与控制是关键环节。

例如反应温度、反应时间、物料比例等参数的选择和调节,可以有效控制药物合成过程中的中间产物形成、副反应的发生等不良现象,同时提高药物产率和纯度。

第三章制药工艺学的优化方法1. 设计实验制药工艺学中的优化往往需要依靠实验数据和统计学方法进行分析。

通过正交试验和响应面法等设计实验的方法,可以高效地筛选出最优的工艺参数组合,从而达到提高产量和质量的目的。

2. 模型建立与优化制药工艺学中,建立数学模型是优化工艺的重要手段。

通过对药物生产过程进行建模,可以分析不同因素对药物产量和质量的影响,并通过数学优化算法寻找最佳的操作条件。

第四章制药工艺学的应用案例1. 新药开发与生产制药工艺学在新药开发中起到重要作用。

通过对药物的理化性质和生产过程的分析,可以确定最佳的工艺流程和工艺参数,并优化控制药物生产过程中的中间产物和杂质的生成,从而使药物达到预期的纯度和效力。

2. 药物质量控制制药工艺学也在药物质量控制中发挥重要作用。

通过对生产过程中的关键环节进行监测和控制,如实时监测反应温度、反应时间等参数,及时调整工艺流程,可以有效提高药物质量的稳定性和一致性。

第五章制药工艺学的发展趋势1. 绿色化生产随着环保需求的提高,制药工艺学将越来越注重绿色化生产。

通过优化工艺流程和收集利用废料废水等方法,最大限度减少对环境的损害,实现可持续发展。

正交设计优化盐酸左氧氟沙星片的处方工艺

正交设计优化盐酸左氧氟沙星片的处方工艺

正交设计优化盐酸左氧氟沙星片的处方工艺【摘要】目的:制备盐酸左氧氟沙星片,筛选出最佳处方工艺。

方法:采用正交设计法,以相似因子(f2)和硬度作为考察指标,通过综合评分,进行处方筛选、优化。

结果:最佳处方中微晶纤维素(A),淀粉(B),交联羧甲基纤维素钠(C)分别为80mg,30mg,15mg,3批优化处方的样品f2值均大于50,硬度约5Kgf。

结论:盐酸左氧氟沙星片优选处方合理,工艺简单,体外溶出与被仿样品溶出曲线基本相似。

【关键词】盐酸左氧氟沙星片;正交设计;相似因子;处方工艺Optimization of Formula Technology of Levofloxacin Hydrochloride Tablets by Orthogonal DesignZHOU Cheng-lin ZHANG Yi XU Jie YU Chun-mei ZHENG Xiao-feng WU Qiang(Southwest Pharmaceutical Co.,Ltd,ChongQing,400038,China)【Abstract】Objective:To prepare Levofloxacin Hydrochloride Tablets,and to optimize the best formula technology.Methods:The formula was optimized by orthogonal design using similar factors(f2)of dissolution and hardness as index,by means of compositive scores.Results:The optimal formula of Levofloxacin Hydrochloride Tablets was as followed:microcrystalline cellulose(A),starch(B),croscarmellose sodium(C)were 80mg,30mg,15mg.The values of f2 of 3 batches of samples were more than 50,and hardness was about 5Kgf.Conclusion:The formula of Levofloxacin Hydrochloride Tablets is reasonable,technology is simple,essentially,the dissolution curve in vitro was similar to imitation.【Key words】Levofloxacin hydrochloride tablets;Orthogonal design;Similar factor;Formula technology盐酸左氧氟沙星为喹诺酮类药物,其作用的靶酶为细菌的DNA回旋酶(gyrase),以及拓朴异构酶IV[1]。

制药工艺参数优化

制药工艺参数优化

制药工艺参数优化一、引言制药工艺参数优化是制药行业中的重要任务之一。

通过合理调整和优化工艺参数,可以提高制药过程中的生产效率,降低产品成本,并保证产品的质量和稳定性。

本文将就制药工艺参数优化的重要性、优化方法和实施步骤等方面进行深入探讨。

二、制药工艺参数优化的重要性合理的工艺参数可以有效地控制制药过程中的各种变量,从而保证产品的一致性和稳定性。

具体来说,制药工艺参数优化的重要性体现在以下几个方面:1. 提高生产效率通过对制药工艺参数的优化,可以降低生产成本,提高生产效率。

合理的温度、压力和反应时间等参数设置,可以使生产过程更加高效,减少不必要的能量和资源消耗。

此外,优化工艺参数还可以减少废品率,提高产品的合格率。

2. 保证产品质量工艺参数的优化对于保证产品的质量和稳定性非常重要。

合理设置的温度、湿度和通风等参数能够保证产品的物理性质和化学成分的稳定性。

此外,优化工艺参数还可以减少由于工艺因素引起的产品质量问题,提高产品的一致性和可靠性。

3. 降低风险和不确定性制药工艺参数的优化可以降低生产过程中的风险和不确定性。

通过科学地确定最佳的工艺参数,可以避免因参数设置不当而引起的生产事故和质量问题。

此外,在工艺参数优化的过程中,还可以对生产过程进行充分的风险评估和控制,提高生产过程的可靠性和稳定性。

三、制药工艺参数优化的方法制药工艺参数优化的方法有很多种,以下是一些常用的方法:1. 建立数学模型建立数学模型是制药工艺参数优化的重要方法之一。

通过对制药过程中各种变量的关系进行建模,可以准确地描述和预测工艺参数对产品质量的影响。

常用的数学建模方法包括:统计回归分析、人工神经网络和遗传算法等。

2. 设计实验设计实验是制药工艺参数优化的一种常用方法。

通过设计合理的实验方案,可以系统地研究不同工艺参数对产品质量的影响,并找出最优的参数组合。

常用的实验设计方法包括:正交实验设计、响应面法和标准化实验设计等。

3. 优化算法优化算法是制药工艺参数优化的重要工具。

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——试验设计及优选方法化学制药工艺研究思路确定工艺参数1.化学反应类型的选择2.合成步骤和总收率3.原辅材料供应4.原辅材料更换和合成步骤改变5.单元反应的次序安排6.技术条件与设备要求7.安全生产与环境保护工艺影响因素确定工艺路线1)反应物浓度与配料比2)溶剂3)反应温度和压力4)催化剂5)搅拌6)反应时间与反应终点控制7)原料、中间体的质量控制 1.单因素平行试验优选法2.多因素正交设计优选法3.多因素均匀设计优选法概述在实验室工艺研究、中试放大研究及生产中都涉及化学反应各种条件之间的相互影响等诸多因素。

要在诸多因素中分清主次,就需要合理的实验设计和优选方法,为找出影响生产工艺的内在规律以及各因素间相互关系,尽快找出生产工艺设计所要求的参数和生产工艺条件提供参考。

→试验设计及优选方法是以概率论和数理统计为理论基础,安排试验的应用技术。

其目的是通过合理地安排试验和正确地分析试验数据,以最少的试验次数,最少的人力、物力,最短的时间达到优化生产工艺方案。

→试验设计及优选方法过程包括:试验设计、试验实施和对实验结果的分析三个阶段。

内容单因素平行试验优选法1.平分法2.0.618法3.分数法4.抛物线法多因素试验优选法1.正交设计及优选法2.均匀设计及优选法3.单纯形优选法一单因素平行试验优选法简单对比法变化一个因素而固定其他因素,如首先固定B、C于Bl、Cl,使A变化之:↗A1B1C1 →A2↘A3 (好结果)如得出结果A3最好,则固定A于A3,C还是Cl,使B变化之:↗B1A3C1 →B2 (好结果)↘B3得出结果以B2为最好,则固定B于B2,A于A3,使C变化之:↗C1A3B2→C2 (好结果)↘C3试验结果以C2最好。

于是就认为最好的工艺条件是A3B2C2。

二正交试验设计↘试验设计是数理统计中的一个较大的分支,它的内容十分丰富。

我们对正交试验设计进行初步学习。

↘正交试验设计是利用“正交表”进行科学地安排与分析多因素试验的方法。

其主要优点是能在很多试验方案中挑选出代表性强的少数几个试验方案,并且通过这少数试验方案的试验结果的分析,推断出最优方案,同时还可以作进一步的分析,得到比试验结果本身给出的还要多的有关各因素的信息。

正交设计就是从选优区全面试验点(水平组合)中挑选出有代表性的部分试验点(水平组合)来进行试验。

图中标有试验号的九个“(·)”,就是利用正交表L9(34)从27个试验点中挑选出来的9个试验点。

即:(1)A1B1C1(4)A1B2C2(7)A1B3C3(2)A2B1C2(5)A2B2C3(8)A2B3C1(3)A B C(6)A B C(9)A B C根据以上特性,我们用正交表安排的试验,具有均衡分散和整齐可比的特点。

所谓均衡分散,是指用正交表挑选出来的各因素水平组合在全部水平组合中的分布是均匀的。

由上图可以看出,在立方体中,任一平面内都包含3 个“(·)”,任一直线上都包含1个“(·)”,因此,这些点代表性强,能够较好地反映全面试验的情况。

上述选择,保证了A因素的每个水平与B因素、C因素的各个水平在试验中各搭配一次。

对于A、B、C 3个因素来说,是在27个全面试验点中选择9个试验点,仅是全面试验的三分之一。

从图中可以看到,9个试验点在选优区中分布是均衡的,在立方体的每个平面上,都恰是3个试验点;在立方体的每条线上也恰有一个试验点。

9个试验点均衡地分布于整个立方体内,有很强的代表性,够比较全面地反映选优区内的基本情况。

整齐可比是指每一个因素的各水平间具有可比性。

因为正交表中每一因素的任一水平下都均衡地包含着另外因素的各个水平,当比较某因素不同水平时,其它因素的效应都彼此抵消。

如在A、B、C 3个因素中,A因素的3个水平A1、A2、A3 条件下各有B 、C 的3个不同水平,即:在这9个水平组合中,A因素各水平下包括了B、C因素的3个水平,虽然搭配方式不同,但B、C皆处于同等地位,当比较A因素不同水平时,B因素不同水平的效应相互抵消,C因素不同水平的效应也相互抵消。

所以A因素3个水平间具有综合可比性。

同样,B、C因素3个水平间亦具有综合可比性。

正交表的三个基本性质中,正交性是核心,是基础,均衡分散和整齐可比性是正交性的必然结果正交试验设计及优选方法特点介绍:正交设计—--在全面试验点中挑选出最具有代表性的点做试验,挑选的点在其范围内具有均匀分散和整齐可比的特点。

均匀分散—是指试验点均衡地分布在试验范围内,每个试验点有成分的代表性。

整齐可比—是指试验结果分析方便,易于分析各个因素对目标函数的影响。

正交表是一种特别的表格,是正交设计的基本工具。

我们只介绍它的记号、特点和使用方法。

正交表的记号及含义记号及含义正交表的行数(需要做的试验次数)N 各因素的水平数(各因素的水平数相等)t 正交表的代号L 正交表的列数(最多能安排的因素个数,包括交互作用、误差等)S q ()S N L q tqL 表示如()782()782L表示各因素的水平数为2,做8次试验,最多考虑7个因素(含交互作用)的正交表。

L9(34)试验号列号 1 2 3 41 1 1 1 12 1 2 2 23 1 3 3 34 2 1 2 35 2 2 3 16 2 3 1 27 3 1 3 28 3 2 1 39 3 3 2 1“L”表示正交表,“9”是行数,在试验中表示试验的条件数,“4”是列数,在试验中表示可以安排的因子的最多个数,“3”是表的主体只有三个不同数字,在试验中表示每一因子可以取的水平数。

正交表的特点1、正交表中任意一列中,不同的数字出现的次数相等;表示:在试验安排中,所挑选出来的水平组合是均匀分布的(每个因素的各水平出现的次数相同)——均衡分散性2、正交表中任意两列,把同行的两个数字看成有序数对时,所有可能的数对出现的次数相同。

表示:任意两因素的各种水平的搭配在所选试验中出现的次数相等——整齐可比性这是设计正交试验表的基本准则L9(34)试验号列号 1 2 3 41 1 1 1 12 1 2 2 23 1 3 3 34 2 1 2 35 2 2 3 16 2 3 1 27 3 1 3 28 3 2 1 39 3 3 2 1正交表具有正交性,这是指它有如下两个特点:(1)每列中不同的数字重复次数相同。

在表L 9(34)中,每列有3个不同数字:1,2,3,每一个出现3次。

(2)将任意两列的同行数字看成一个数对,那么一切可能数对重复次数相同。

在表L 9(34)中,任意两列有9种可能的数对:(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3),(3,1),(3,2 ),(3,3)每一对出现一次。

正交表的正交性可以看出:①正交表各列的地位是平等的,表中各列之间可以万相置换,称为列间置换;②正交表各行之间也可相互置换,称行间置换;③正交表中同一列的水平数字也可以相互置换,称水平置换。

正交的类型:若记一般的正交表为L n (t q ),则:(1)标准正交表:正交表的行数n ,列数q,水平数t 间有如下关系:n=t i+1,i=1,2,3,4,…,q=(ni-1)/(t-1) 如二水平正交表L 4(23),L 8(27),L 16(215),L 32(231)等,三水平正交表L 9(34),L 27(313)等,这一类正交表不仅可以考察各因子对试验指标的影响,还可以考察因子之间的交互作用影响。

常用正交表分类(2)非标准正交表:另一类正交表的行数,列数,水平数之间不满足上述的两个关系,往往只能考察各因子的影响,不能用这些正交表来考察因子间的交互作用。

如二水平正交表L 12(211),L 20(219)等,三水平正交表L 18(37),L 36(313)等,混合水平正交表L 18(2×37),L 36(23×313)等。

回顾在实验室工艺研究、中试放大研究及生产中都涉及化学反应各种条件之间的相互影响等诸多因素。

要在诸多因素中分清主次,就需要合理的试验设计及优选方法,为找出影响生产工艺的内在规律以及各因素间相互关系,尽快找出生产工艺设计所要求的参数和生产工艺条件提供参考。

1.正交试验设计的基本概念•正交试验设计是利用正交表来安•排与分析多因素试验的一种设计方法。

它是由试验因素的全部水平组合中,挑选部分有代表性的水平组合进行试验的,通过对这部分试验结果的分析了解全面试验的情况,正交试验设计的基本特点是:用部分试验来代替全面试验,通过对部分试验结果的分析,了解全面试验的情况。

正因为正交试验是用部分试验来代替全面试验的,它不可能像全面试验那样对各因素效应、交互作用一一分析;当交互作用存在时,有可能出现交互作用的混杂。

虽然正交试验设计有上述不足,但它能通过部分试验找到最优水平组合,因而很受实际工作者青睐。

→试验设计及优选方法是以概率论和数理统计为理论基础,安排试验的应用技术。

其目的是通过合理地安排试验和正确地分析试验数据,以最少的试验次数,最少的人力、物力,最短的时间达到优化生产工艺方案。

→试验设计及优选方法过程包括:试验设计、试验实施和对实验结果的分析三个阶段。

试验目的与要求试验指标选因素、定水平因素、水平确定选择合适正交表表头设计列试验方案试验方案设计:无交互作用的正交设计与数据分析(1)明确试验目的,确定试验指标试验设计前必须明确试验目的,即本次试验要解决什么问题。

试验目的确定后,对试验结果如何衡量,即需要确定出试验指标。

试验指标可为定量指标,如强度、硬度、产量、出品率、成本等;也可为定性指标如颜色、口感、光泽等。

一般为了便于试验结果的分析,定性指标可按相关的标准打分或模糊数学处理进行数量化,将定性指标定量化。

(2)选因素、定水平,列因素水平表根据专业知识、以往的研究结论和经验,从影响试验指标的诸多因素中,通过因果分析筛选出需要考察的试验因素。

一般确定试验因素时,应以对试验指标影响大的因素、尚未考察过的因素、尚未完全掌握其规律的因素为先。

试验因素选定后,根据所掌握的信息资料和相关知识,确定每个因素的水平,一般以2-4个水平为宜。

对主要考察的试验因素,可以多取水平,但不宜过多(≤6),否则试验次数骤增。

因素的水平间距,应根据专业知识和已有的资料,尽可能把水平值取在理想区域。

(3)选择合适的正交表正交表的选择是正交试验设计的首要问题。

确定了因素及其水平后,根据因素、水平及需要考察的交互作用的多少来选择合适的正交表。

正交表的选择原则是在能够安排下试验因素和交互作用的前提下,尽可能选用较小的正交表,以减少试验次数。

(4)表头设计所谓表头设计,就是把试验因素和要考察的交互作用分别安排到正交表的各列中去的过程。

在不考察交互作用时,各因素可随机安排在各列上;若考察交互作用,就应按所选正交表的交互作用列表安排各因素与交互作用,以防止设计“混杂”。

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