A Systematic Computer-Aided Product Design and Development Procedure: Case of Disinfectant Formulations
Notice bibliographique
Résumé
Product formulation design involves selecting a few ingredients from a large set through screening based on several criteria, and using the optimal proportion in the formulation. The limitation in the traditional strategy for chemical product formulation design is to carry out a large number of trials, which in most practical cases, is either economically infeasible or a very slow process. Furthermore, the presence of constraints, sometimes contradictory to some extent, further complicates the formulation design process. Such traditional trial-and-error and one-factor-at-a-time methodologies can be very cumbersome. They can also lead to a slow and high-cost process. The outcome of following such techniques does not usually lead to optimal designs. In this work, a methodology that deals with the complexity of product formulation design problem with contradictory constraints is presented and illustrated in a real case study. This methodology starts with defining needs for a new product and generating ideas. It then screens the candidate ingredients, using design of experiment techniques, and develops a model for each response. It then inverts the models using a nonlinear optimization technique, and obtains an optimal design for the product based on the desired properties. This methodology is proven to be more effective, faster, and less expensive in the development of new products or improvements on the existing ones. Furthermore, the final product is an optimal formulation, with respect to a preset performance measure and desired properties. The procedure is illustrated and tested on the case of disinfectant formulations. The optimized formulation was prepared, tested, and compared to an existing formulation. The optimized formulation faired significantly better than the existing product, in terms of technical and economic preference.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».