DoE，即Design of Experiment，是实验设计的简称，是一种安排实验和分析实验数据的统计方法。


让我们举一个简单的例子来加深我们的理解:


为了提高物质A的转化率，工艺工程师需要研究反应温度和溶液浓度对物质A转化率的影响，经过以下实验设计和运行测试，得到如下表所示的结果:


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从上表可以看出，这是一个两因素两水平的实验设计。响应是物质A的转化率，因素是反应温度和溶液浓度，有两个水平(反应温度的高水平为100℃，低水平为85℃，溶液浓度的高水平为15%，低水平为10%)。


分析了反应温度的主要影响。当处于85℃的低水平时，平均转化率为56。当处于100℃的高水平时，平均转化率为68%；转化率从56提高到68完全是由于反应温度的变化，这是反应温度因素的主要影响。


同样的分析方法，当溶液浓度从10%增加到15%时，平均转化率从66降低到58，这是溶液浓度因子的主要影响。


此外，无论反应温度是85℃还是100℃，溶液浓度从10%增加到15%都会导致转化率降低8%。无论溶液浓度是10%还是15%，反应温度从85℃提高到100℃也会导致转化率提高8；这两个因素在不同水平上的变化没有相关性，说明这两个因素之间没有相互作用。


利用Minitab软件进行分析，可以得到更直观的主效果图和交互图。


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本实验设计的结果表明，为了提高物质A的转化率，有必要在较低溶液浓度的条件下提高反应温度。


为了找到最佳工艺条件，需要进行方差分析和回归分析，得到回归方程。根据回归方程，预测不同工艺条件(即不同反应温度和溶液浓度的组合)下的转化率，并通过验证试验进行验证和优化。


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