颜色案例1

实验室数据颜色和澄清度都不错，中试澄清度没问题，颜色有问题。

颜色产生角度

研究结晶控制问题

研究活性炭性能问题

研究物料问题

研究干燥问题

研究不锈钢材质相容问题

氮气保护问题

解决颜色角度

增加一次精制，中间干燥

增加一次精制，但是中间不干燥

研究多加活性炭解决

分析吧

评估吧

实验验证吧

经验小结

只有实验验证了，或者叫放大验证了，才能更容易找到原因。

颜色问题，有时候小试不容易找到原因，即使实验设计是合理的。

颜色问题，不要忽略靠前的中间体颜色，哪怕距离API很远。

颜色案例2

实验室、中试都还好，但是验证批不理想

工艺问题？物料问题？操作问题？

分析吧

评估吧

实验验证吧

经验小结

实验室能做出不理想颜色，但是无法重现，实验细节没记录好。

物料质量区别没有关注

澄清度案例

实验室期间，除了包材影响外，其他实验的澄清度数据都是蛮好的，两批kg级别规模数据也是不错的。

中试过程澄清度不理想（非包材导致），什么造成的？

分析吧

评估吧

实验验证吧

研究过程

一切设计都合理，唯一不合理的小试数据的结果有时候不能真实反馈原因。实验设计忽略了规模小，外界因素影响大的客观情况。

今天的实验结果都很好，明天可能都不好，就是这个结果

设计一大堆（设备材质、物料、温度、氮气、水等）

实验一大堆

结果从头来

翻看实验记录，有些数据也是没有代表性的，于是有的依据或者参考，本来就是错的。

经验小结

澄清度的研究，有时候g级产品重现性不好，相同参数结果也可能有波动，设计实验过程要充分考虑规模。

提前关注产品对空气的敏感度

分析检验，也就是澄清度检验过程也要谨慎，尤其水的处理。结果误判会带来方向的迷失

结晶工艺本身可能带来澄清度的问题，但是重现过程失败，往往不是结晶本身造成的。