Việc áp dụng một sự kết hợp các phương pháp để tăng tốc kiểm tra thời hạn sử dụng có những ưu điểm như sử dụng nhiều yếu tố tăng tốc. Một sự kết hợp này có thể cung cấp một cách tiếp cận có hiệu quả trong việc có được một tỷ lệ tăng tốc độ phản ứng suy thoái với chi phí tối thiểu của các lỗi dự báo bằng cách sống gần gũi hơn với điều kiện lưu trữ thực tế. Hơn nữa, phương pháp này có khả năng cung cấp số lượng lớn nhất của con đường để ASLT. Người ta có thể sử dụng một sự kết hợp của nhiều yếu tố cùng nhau với tốc độ ban đầu và phương pháp tiếp cận 'không có mô hình'. Mizrahi và Karel đã sử dụng một sự kết hợp của các 'không có mô hình' cách tiếp cận cùng với cao nhiệt độ cho các bài kiểm tra về độ ổn định của products.33 ẩm nhạy cảm kết hợp này trình bày một trường hợp thú vị của làm thế nào để liên kết hiệu quả của hai phương pháp mà người ta cần phải đánh giá của mô hình động học và một trong những khác không. Giả định là các phương trình Arrhenius là một mô hình động học hợp lệ cho mức phá huỷ ở nhiệt độ khác nhau khi độ ẩm được giữ không đổi. Các thủ tục được dựa trên đóng gói sản phẩm trong các bộ phim thấm khác nhau và đặt chúng trong một môi trường, hoạt động nước giống nhau, hoặc khác nhau và nhiệt độ cao. Nhiệt độ thay đổi không chỉ là tốc độ phản ứng mà còn tăng độ ẩm. Do đó, để đánh giá các thông số của phương trình Arrhenius người ta phải tách hai quá trình. Kỹ thuật này được dựa trên các bước sau: 33 "Tự ý chọn một đường cong tăng độ ẩm tham khảo Nó có thể là, ví dụ, tăng độ ẩm của sản phẩm ở điều kiện thực tế Đối với một số trường hợp, người ta có thể thuận tiện chọn một đường thẳng... " Tại mỗi nhiệt độ, biến đổi mức độ xuống cấp để tham chiếu dòng tăng độ ẩm bằng cách sử dụng các thủ tục nêu trong 'không có mô hình "phương pháp tiếp cận, cụ thể là bằng cách sử dụng phương trình 5.35 hay 5.44 cho trường hợp đơn giản, nơi tỷ lệ thu được độ ẩm là không đổi. " sử dụng các dữ liệu chuyển đổi, mà bây giờ được chuẩn hóa để tham chiếu cùng một dòng, để có được các thông số của phương trình Arrhenius. " Sử dụng sự kết hợp của các dữ liệu tham khảo và phương trình Arrhenius ngoại suy dữ liệu với điều kiện lưu trữ thực tế.
đang được dịch, vui lòng đợi..
