METHOD AND SYSTEM FOR PREPARING SYNTHETIC MULTICOMPONENT BIOTECHNOLOGICAL AND CHEMICAL PROCESS SAMPLES

The present invention describes a method that is comprised of creating a set of synthetic samples that mimic a dynamic process or a specific process step or a variation thereof, to be used to develop multivariate monitoring calibrations and process supervisory control systems. In order to enhance calibration models accuracy and robustness the introduction of randomly spiked, programed spiked, random mixing and orthogonal experimental designed samples is also described. The new method works by using prior knowledge of dynamic processes expressed by their available data and quality control data and using such data to build mixtures profiles that can be used to build synthetic samples that mimic the process dynamics. A novel methodology to overcome calibration developments drawbacks of the prior art can be provided comprising designed synthetic multicomponent samples that mimic dynamic processes and using orthogonal design of experiments or random spikes or programed spikes or random mixing to enhance calibration models performance. With such multicomponent synthetic-samples which approximate accurately the matrix main components composition of real-samples we have demonstrated a novel use of PAT monitoring tools to estimate the dynamic process state (process supervision). The capability to derive multivariate process trajectories with multiparametric analysis of synthetic-samples prepared to span the multivariate design-space of a process allows for process supervisory control strategies to be established during process development and optimization. La présente invention concerne un procédé consistant à créer un ensemble d'échantillons synthétiques qui simulent une étape d'un processus dynamique ou d'un processus spécifique, ou une variante de celle-ci, devant être utilisée pour développer des étalonnages de surveillance à variables multiples et des systèmes de commande de supervision de processus. La présente invention concerne également l'introduction d'échantillons de conception orthogonale d'expérimentations, de pointes aléatoires, de pointes programmées ou d'un mélange aléatoire pour accroître la précision et la robustesse de modèles d'étalonnage. Ce procédé innovant fonctionne en utilisant les connaissances antérieures sur les processus dynamiques exprimées par leurs données disponibles et par leurs données de contrôle de qualité et en utilisant ces données pour établir des profils de mélanges qui peuvent être utilisés pour construire des échantillons