A Systematic Computer-Aided Product Design and Development Procedure: Case of Disinfectant Formulations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle