The parameters that have the most i

The parameters that have the most influence on the MS signal, namely the cone voltage, desolvation temperature, extractor voltage and multiplier voltage, were further optimised by means of a central composite design. The design allowed to model the response surface by fitting a second-order polynomial model. The statistical analysis of the model gave R2 values of 0.97–0.99 and Q2 values of 0.79–0.91. The R2 value corresponds to the fraction of the variation of the response which can be explained by the model, while the Q2 value corresponds to the fraction which can be predicted by the model. The obtained Q2 values are close to one, which indicates the suitability of the model for predicting the optimal conditions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวแปรที่มีอิทธิพลมากที่สุดในสัญญาณ MS คือแรงดันกรวยอุณหภูมิ desolvation แรงดันไฟฟ้าและแรงดันไฟฟ้าระบายคูณได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพต่อไปโดยวิธีการของการออกแบบคอมโพสิตกลาง การออกแบบที่ได้รับอนุญาตในการจำลองพื้นผิวตอบสนองโดยการปรับลำดับที่สองรูปแบบพหุนาม การวิเคราะห์ทางสถิติของรูปแบบการให้ค่า R2 ของ 0.97-0.99 และค่านิยมของไตรมาสที่ 2 0.79-0.91 ค่า R2 สอดคล้องกับส่วนของรูปแบบของการตอบสนองซึ่งสามารถอธิบายได้ด้วยรูปแบบในขณะที่มูลค่าการไตรมาสที่ 2 สอดคล้องกับส่วนที่สามารถคาดการณ์โดยแบบจำลอง จะได้รับค่าใกล้เคียงกับไตรมาสที่ 2 หนึ่งซึ่งแสดงให้เห็นความเหมาะสมของรูปแบบการทำนายสภาวะที่เหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวแปรที่มีอิทธิพลมากที่สุดในสัญญาณ MS คือกรวย แรงดัน อุณหภูมิ แรงดัน และแรงดันศูนยากาศระบาย , คูณ , เพิ่มประสิทธิภาพต่อไปโดยวิธีการของเซ็นทรัล คอมโพสิต การออกแบบ การออกแบบให้รูปแบบพื้นผิวตอบสนองโดยการปรับพหุนามอันดับสองแบบ สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์แบบจำลองได้มั้ยค่า R2  – ณ  0.99 0.97 และมีค่า 079 และ 0.91 ตามลำดับ มีมั้ยอาร์ทูรึเปล่าค่าสอดคล้องกับสัดส่วนของการเปลี่ยนแปลงของการตอบสนองที่สามารถอธิบายได้ด้วยแบบจำลองในขณะที่รึเปล่า Q2 รึเปล่าค่าสอดคล้องกับสัดส่วนที่สามารถทำนายด้วยแบบจำลอง ได้อะไรจากค่าอะไรอยู่ใกล้ๆ หนึ่ง ซึ่งบ่งบอกถึงความเหมาะสมของแบบจำลองเพื่อทำนายภาวะที่เหมาะสม .