1、化学试验设计,张普敦,序言,1）这门课的由来,2）自我介绍,3）这门课的意义,4）关于这门课的学习,5）关于考核,6）关于与其他学过的课程的联系,7）拟采用的教学方法,8）本课程包括以下内容：,第一章 绪论 第二章正交试验的基本方法第一节 单因素试验设计法第二节 2k、3k因子设计法第三节 正交试验设计法第四节 有交互作用的正交试验设计法第五节 混合水平的正交试验设计法第六节 正交试验设计法总结 第三章 正交试验设计中的方差分析 第四章 均匀试验设计法 第五章 单纯形优化设计法 第六章 化学试验设计法中的回归分析,9）预修课程：无机化学，分析化学，有机化学，物理化学，高等数学，线性代数,10）
2、参考书目： 试验设计与分析，陈魁，清华大学出版社，1996年8月出版 试验的设计与分析，王万中，茆诗松，华东师范大学出版社，1997年5月出版 试验设计与分析，杨德，中国农业出版社，2002年出版 优化试验设计法及其在化学中的应用，何为，电子科技大学出版社，2004年出版（第二版） 分析化学手册第二分册，杭州大学分析化学教研室编，中国化工出版社 分析化学手册第十分册，俞汝勤，梁逸增，中国化工出版社， 化学计量学在分析化学中的应用，倪永年，科学出版社，2004年1月出版 分析化学中的数理统计方法，郑用熙，科学出版社，1986年10月出版,第一章 绪论,先看个实际问题：我们同学有的毕业会进入宝洁、
3、联合利华这样的大公司。那么你的上司让你开发一个新的洗涤剂时你怎么做呢？,我给个建议： 即使当时你还不清楚如何做，也要战战兢兢、硬着头皮接下这个工作。,譬如说具体一点，现在给你个任务，希望你在很短的时间里（2个星期），开发出一个液体洗发水。你怎么办？,接下工作后怎么办呢？,唉声叹气？,骂领导？,这个产品开发的大体步骤？,第一步，首先要了解最终产品要达到的指标；,第二步，要查资料；,第三步，对文献资料进行分析，确定因素及水平 ；,第四步，设计试验方案，通过试验确定最终的配方；,第五步，用配方得到的产品进行实际的洗涤试验；,最核心的部分是在第三、第四步，这两步就是试验设计要涉及的主要内容。,第六步，
4、如果未达到指标，查找原因，并返回进行配方调整。,1.1试验设计方法的起源、发展状况,当我们在做一个试验时，我们肯定不会盲目的去做，总有一个想法，这个想法就是如何才能完成这个试验，从而得到一个相对满意的结果。那么这个在做实验前的思想过程实际上就是一个试验设计的过程。,本课程讲的就是如何通过一个科学的方法合理地安排试验，从而以较少的人力、物力、财力和时间的投入，取得一个最满意的效果 。,现代试验设计方法起源于1930年代，迄今已由80多年的历史了。其整个发展过程分为五个阶段：,第一阶段：早期的方差分析法。 由于农业试验的需要，1930年代英国统计学家和数学家费歇(R. A. Fisher)（英国洛
5、萨姆司太特试验农场的工程师 ）提出了方差分析法，并将其用于农业、遗传等领域的研究，取得丰硕的成果。“试验设计”的名称就是Fisher命名的。193040年代，在战争年代，由于军方的需求，该试验方法在美国、英国、苏联等得到了广泛的推广。随后， F.Yates,R.C.Bose,O.Kempthome,W.G.Cochran,D.R.Cox和G.E.P.Box对试验设计都作出了杰出贡献，使该分支在理论上日趋完善，在应用上日趋广泛。,第二阶段：传统的正交试验设计法 。,产生的背景：二战以后，日本面临着恢复发展的实际问题，他们把Fisher等人的试验设计方法作为质量管理技术的重要手段从英、美引进。我们
6、知道日本人的模仿拓展能力是世界一流，这种试验设计思想在日本人手里得到了极大的推广应用。,1950年代田口玄一等人在日本电讯研究所工作时对此法进行了较大的改进，发明了正交试验设计法，即用正交表安排试验的方法。 并在方法解释方面更为深入浅出，通俗易懂。,第三阶段：信噪比设计和三阶段设计法。,这也是1957年由田口玄一提出的。就是将正交表设计和方差分析相结合，使这种方法得到更广泛的应用。 三阶段设计指系统设计、参数设计和容差设计的总称。事实上就是稳健及可靠性设计。,第四阶段：均匀设计法和单纯形优化法。,1962年，数学家Spendly首先提出单纯形优化法，后来该方法又不断经过改良。事实上单纯形优化是
7、一个循序（序惯，sequential）寻优的过程，该方法的完成通常要和化学计量学结合使用。 1981年，这是我国数学家方开泰和王元两位院士为解决导弹设计中的问题提出了均匀设计法，他们将华罗庚在50年代末发展的数论方法应用于试验设计。,第五阶段：化学计量学方法在试验设计中的应用。,方差分析、一元和多元线性回归、聚类分析、模式识别以及人工神经网络等在正交设计、均匀设计中的成功使用等。,试验设计方法在中国的发展 ：,1950年代 ，开始涉足这一领域，尝试将其应用于工农业生产中； 1960年代末，中科院系统所的科研人员提出很多简单易行的正交设计方法； 1970年代中后期，正交试验设计法在中国得到很好推
8、广； 1981年，王元等发明均匀设计法，并于1993年得到国际上的认可；,试验设计方法在化学化工中的应用,化学试验的条件选择； 复配物的配方研制； 催化剂的研制 ；,1.2试验设计工作的任务和作用,本章开始的例子说明，一个完整的化学试验应该包括以下几个方面 ： 1）试验前期的设计。即要明确试验的目的 ，明确试验要考查的因素，如温度、反应时间、加入比例等，以及这些因素的变动范围 ，然后根据试验目的编制合理的化学试验方案。 2）化学试验实施过程 。 3）试验结果分析 。确定最佳试验条件，即得到最优的试验方案 。,可见试验设计是完成化学试验的第一步，也是非常重要的一步。它直接决定试验的效率和试验的成
9、败。,那么什么是试验设计？试验设计的任务是什么 ？,试验设计是指在试验域（因素可取值的区域）内，最有效地选择试验点，科学地安排试验，进而通过数据解析确定指标最优值时的试验条件的一种方法。也就是说，试验设计研究的是如何设计试验条件使指标取得最优值。 化学试验设计，顾名思义就是研究如何将这种方法用到化学试验中，从而以最小的人力、物力和财力取得最好结果的一种方法 。 化学试验设计的任务简单说就是通过科学的安排试验，并对结果进行科学分析，以较少的试验次数、较短的试验时间、较低的费用，得到比较或非常满意的试验结果。,本课程的目的： 通过本课程的学习，希望各位同学能够掌握化学试验设计中的一些主要方法，如正
10、交设计、均匀设计等，并会运用数据处理方法对试验数据进行分析，从而得出满意的结论，取得正确的试验结果。,第二章 正交试验的基本方法,先看一个实际的例子。 例1：丁苯橡胶是用途最为广泛的合成橡胶。它是由丁二烯和苯乙烯乳液共聚合而成的高分子化合物。乳液共聚就是采用表面活性剂将不溶于水的有机物溶解在水中，然后采用引发剂引发聚合。其中引发剂、表面活性剂以及反应温度对最终产品的收率、性能有很大影响。 其生产过程可如下表示 ：,为了说明问题，在这里我们将一些组分固定：,通常，高分子乳液聚合时考察的产品性能包括： 转化率（尽可能高）； 分子量（达到几十万，根据产品性能设计）； 粒径（达到200300 nm）。
11、 在这里，我们以转化率作为试验指标，对三个影响因素：SDS量、过硫酸铵量以及反应温度进行研究 。,丁二烯 苯乙烯,反应时间,压力,假定各考察三个不同的用量（水平）： SDS：1，3，5；过硫酸铵：0.5，1.0，1.5；温度：40 oC，50 oC，60 oC。,因素水平表,那么这个试验方案如何设计呢？,第一节 单因素试验设计法：,这种方法又叫简单试验法。是现在化学实验中最常用的方法。很多发表的文章都采用这种方法进行研究。 继续看前面的例子，按照大多数发表文章的方法，这种方法的步骤是： 通常为了考察其中一个因素的影响，总是先将另两个因素固定在某一定值（水平），然后考察该因素在不同水平下的试验指
12、标值。通常取指标值最佳者作为最终条件。 然后固定该因素的水平，用类似的方法考察其他因素，直到得到所有因素的最佳水平。,对前面的丁苯胶乳的例子，采用单因素试验设计法时，我们可以首先考察SDS的加入量对聚合反应的影响，按照前面讲的步骤，先将过硫酸铵和反应温度在某一定值， 具体的方案如下：,SDS加入3份时转化率最好。,然后考察过硫酸铵的用量，有如下方案：,过硫酸铵为1.5份时最好。,最后考察反应温度，方案如下：,反应温度为50 oC时最好。,综合这九次试验的结果，可以得到一个试验方案：SDS 3 份，过硫酸铵 1.5份，反应温度50 oC。,单因素试验设计法：这种先固定其他因素，只比较一种因素在不
13、同水平上的试验方案就叫单因素试验设计法，有些文章或书里又称作简单试验法或简单比较法。 单因素试验设计法的数据分析： 通常单因素试验设计将各因素在不同水平时得到的试验指标做曲线图，通过分析曲线的趋势而选出最佳试验条件。 单因素设计法的特点： 简单明了，易学易懂。所以仍然为大多数的科研工作者和工程技术人员使用。,单因素试验设计法 的不足：,1）当因素间的交互作用影响比较大时，得到的试验方案往往不一定是各因素的最佳方案组合； 2）用单因素试验法安排试验，同样的试验次数，提供的信息量不够丰富； 3）用单因素试验法做实验，如果不做重复试验，给不出试验的误差估计。,尽管如此，单因素试验设计法仍然用的很多，
14、特别是做基础研究工作的最常用，这是因为单因素法可以看到各因素的变化趋势，对研究反应规律，揭示一些内在的因素很重要。,几个基本概念：,1.试验指标 试验设计中用来衡量试验效果的物理量称为试验指标（简称指标） 。 试验指标按照指标个数可分为单一指标（包括综合评价指标）和多指标。 试验指标按照性质不同分为定性指标和定量指标。 定性指标是指不能直接用数值精确表达的指标，比如污水水质分析时的恶臭程度、油漆亮度等；定量指标就是能用数值来表示的指标，如产率、回收率、吸光度、峰高等。 试验设计的目的就是要使这些指标最优化。,2.因素,影响试验指标取值的物理量称为因素，有时也称为因子。 如反应物的浓度、用量、反
15、应温度、压力等等。,3.水平,因素在试验中所处的状态称为水平。在试验中有几种状态就称有几个水平。 如反应物的浓度大小、用量多少、反应温度高低、压力大小等等。 一般情况下，所选因素的水平发生变化时，都将引起试验指标的变化，否则就认为该因素对指标没有影响，可以从试验方案中删去 。,4.交互作用,如果所考察的两个因素在试验中相互影响，这时称这两种因素之间存在交互作用 。 交互作用的表示方式： 如果因素A和因素B存在交互作用，则这种作用被记做AB。,第二节 2k、3k、4k因子设计法,仍以上述丁苯胶乳聚合为例。事实上在单因素试验中，九次试验组合方案中有的不能代表总的试验效果。 有的因素及水平做了好几次
16、试验，甚至多达7次，有的则仅做了1次，显然做了一次的试验不能反映其对指标的影响。而且分别有两次是重复试验的（SDS 3、(NH4)2S2O8 1.0、50 oC和SDS 3、(NH4)2S2O8 1.5、50 oC ）。 那么，为了充分地对反应进行研究，则需要对各种可能的组合进行研究。最理想的是对每一种各因素水平的可能组合都进行一次试验 。各种可能的组合如下：,可见如果每一种可能的组合都要考虑到的话，则需要27次（33）试验。,因子设计法的定义,考虑到每种因素在不同水平时的组合的试验设计方法叫做因子设计法，也有的文献称作析因设计法（factorial design）（或称完全试验设计法） 。
17、对k个因素，每个因素取2水平的试验，用因子设计法设计试验时，需要做2k次试验。 同样若取3水平，则需做3k次试验，4水平需做4k次试验，依此类推。由于试验次数以指数形式增长，每增加一个因素，工作量是可想而知的。,仍以丁苯胶乳聚合为例，假如增加一个因素，这在实际的化学试验中经常遇到，比如上例中如果我们再考虑阻聚剂对苯二酚用量对产品性能的影响，也考虑三个水平（0.2，0.5，1.0），那么因子设计法需要做的试验次数为81次（34） 。,如果再增加一个因素，比如搅拌速度，这也是工业生产中要重点考虑的因素之一，假设也考虑三个水平（200 rpm，500 rpm，1000 rpm），则要做的试验次数是多
18、少呢？各位可以算一算。,聚合反应的影响因素还很多，对于这个聚合，我们还要考察压力对最终产品的影响；还有分子量调节剂十二烷基硫醇也是一个很重要的因素，所有这些因素都考虑后的试验次数将非常巨大（37）。,再看2水平的因子设计法。,例2：去甲肾上腺素的手性毛细管电泳分析。,手性药物的重要意义； 手性对映体的分析方法；气相色谱、高效液相色谱、超临界色谱以及毛细管电泳。前三个需要专门的手性柱，很不方便。 3. 去甲肾上腺素的生理作用。,去甲肾上腺素对映体的结构,毛细管电泳的原理示意图,本实验采用的毛细管为50 cm50 mm i.d.熔融石英毛细管，紫外检测器220 nm 。,用毛细管电泳分析时，为了简
19、单起见，这里只考虑3个因素，每个因素只考虑2个水平： 因素A：环糊精种类，两水平分别是b-环糊精和g环糊精； 因素B：缓冲溶液种类及pH值，两水平分别是50 mM Borate （pH 8.5）和20 mM Phosphate （pH 4.75）； 因素C：分离电压，两水平分别是 12.5 kV和25kV。 试验指标：分离度 。,用因子试验设计法如何设计该试验方案？,首先列出因素水平表：,这是一个3因素2水平的试验，按照因子设计法，完全试验次数需要238次。,最后一列是测定的试验指标。,上述试验结果说明什么问题呢？,比较试验号14和58可以看出，CD的种类对试验指标（分离度）影响不大，因此根据
20、前面讲的原则，可以将这一因素剔除，这样上述试验方案事实上就变成二因素二水平，试验次数为224次。原表中58可以被剔除。,反过来，如果考虑因素增多，比如，如果再考虑毛细管内径、管壁是否涂饰聚丙烯酰胺两因素，两个水平分别是50和75 mm，涂饰和未涂饰，那么试验次数就很快增加为25=32次。,事实上，这里只是简单的举了一些例子来说明问题。在实际工作中，影响因素远不止两、三个，要考察的水平也不会是2水平、3水平这么简单。大多数情况下，譬如在单因素试验中，通常至少要做5个点，即考察5个水平，如果有6个影响因素的话，大家可以算一下要做多少次试验？得出的结果会是非常惊人的。,56=15625,这么多的试验
21、次数，如此大的工作量，基本上可以说是不能完成的。,再看一个例子： 譬如要设计一个有特定用途的塑料制品配方，那么树脂的牌号、抗氧剂、抗静电剂、增塑剂以及填料的种类及数量是必须要考察的几个因素，这就是5个因素了，每个因素考察5个水平。 采用因子设计法则需要做55=3125。 又如开发一个橡胶制品，其配方中有十几种物质，也就是说有十几种因素，即使每种因素只考虑2水平，也得做好几千次试验，而况水平数远不止2个。 另外像各种精细化学品，譬如洗发水、清洗液、餐具洗涤剂等都是各种因素的复配物，如果用因子设计法时，工作量将会很大。,因子设计法的特点：,1.试验设计完全，因素和水平考虑周到，通常会得到预期的结果； 2.工作量巨大，有些不可能完成，人力、物力、财力以及时间消耗过大； 3.这种方法只适合因素和水平数较少的试验。,为了解决如何用最少的试验次数获得最好的试验结果问题，那么最常用的正交设计法就能派上用场。,
