Systematic Statistical-Based Approach for Product Design: Application to Disinfectant Formulations
Notice bibliographique
Résumé
Product formulation development is a difficult and challenging task. The challenges include modeling complex systems and chemicals. Various tests are performed, often on a trial and error basis, to evaluate the performance of the prototypes in the product development process. These tests can be very expensive and time-consuming. A methodology is presented to shorten the product development time and reduce the costs given a database of historical data. It is based on augmenting the existing data set through designed experiments. An empirical model is first developed by analyzing the augmented data set using least-squares regression analysis. The model is then inverted by using an optimization technique, and the product formulation can be predicted on the basis of the desired product specifications. An iterative, sequential approach is employed in which the knowledge gained at each stage is applied in a systematic manner to design further experiments so that the future efforts will need fewer trials. This methodology is illustrated by a case study of disinfectant formulations and is proven to be superior to conventional formulation design methods. These disinfectant formulations consist of primarily water and small amounts of surfactants, oxidizing agents, chelating agents, pH buffers, and pH adjusters and consequently the resulting products are clear liquids. Although the methodology is illustrated on disinfectant product development, it is introduced in this paper in a general way and can be implemented in other applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».