問題所在：實時太慢
新產品可能需要兩到三年的有效期，但企業不可能在上市前先儲存三年。解決辦法是加速穩定性試驗：在高於常溫的條件下儲存樣品，觀察其更快地降解，再用數學方法把這種快速衰減換算回室溫下的速率。熱之所以是加速器，是因為幾乎每個反應都會隨溫度升高而加快。
在國際上，這些條件由ICH 穩定性指南統一規定：長期條件 25 °C/60% 相對濕度與加速條件 40 °C/75% RH 是常用的一對，必要時加一個中間條件。全球採用相同條件意味著一套穩定性數據可在各監管機構間通用。
阿倫尼烏斯：把熱與速率精確聯繫
溫度與速率常數之間的聯繫就是阿倫尼烏斯方程。在其實用形式中，把 k 的對數對 1/T（開爾文溫度）作圖，會得到一條直線，其斜率揭示活化能——反應必須翻越的能量「山坡」。在兩三個高溫下測出 k，畫出直線，再外推到 25 °C，就能得到那個你永遠等不起去直接測量的室溫 k。
一個更親切的經驗法則是 Q10 因子：溫度每升高 10 °C，反應大約快多少倍。對許多藥物降解反應，Q10 約為 2–3——這是個有用的心算捷徑，但當涉及真實失效日期時，絕不能替代真正的阿倫尼烏斯擬合。
Q10 accelerated estimate (illustrative)
Accelerated study at 40 C gives:
t90 (40 C) = 6 months
We want t90 at the storage temperature 25 C.
Temperature drop = 40 - 25 = 15 C => 1.5 steps of 10 C
Assume Q10 = 3 (reaction 3x slower per 10 C cooling):
slowdown factor = Q10^(15/10) = 3^1.5 = 5.20
t90 (25 C) = 6 months x 5.20
t90 (25 C) = 31 months (~2.6 years)
=> Predicted shelf life ~ 30 months, to be CONFIRMED
by real-time 25 C data before it is final.捷徑失靈之處
阿倫尼烏斯外推假設每個溫度下進行的是同一反應。熱可能打破這一假設。如果固體熔化、原料藥晶型改變、蛋白質變性，或受熱時水分行為不同，高溫數據就不再能預測室溫——那條直線會「說謊」。這正是為什麼加速數據被視為有力的預測，而非定論。