Novas estratégias na modelagem multivariada de parâmetros de qualidade num processo químico industrial

Abstract

This work aims to develop and validate multivariate predictive mathematical models for the purpose of monitoring in a chemical manufacturing process. Derivatives have specifications based on physicochemical properties that can vary significantly with their modification of the cast of raw materials, while maintaining the same conditions of production control, which compromises the quality standards of their final products . This leads to the need to determine or predict them as often as possible over traditional laboratory analyzes. It was possible to mathematically model properties using the multivariate Vector Supporting Machine (SVM) technique from experimental data and compare it with the traditional multivariate approach by Partial Least Squares (PLS). As the PLS algorithm, widely used in the treatment of data of this nature does not have the regularization parameter as the machines, the PLS-Taguchi algorithm was proposed in an attempt to aid its configuration and optimize its parameters to overcome this absence.

Este trabalho tem por objetivo desenvolver e validar modelos matemáticos multivariados de predição com a finalidade de monitorar num processo químico de manufatura. Os produtos derivados têm especificações baseadas em propriedades físico-químicas que podem variar de maneira significativa com a sua modificação do elenco de matérias-primas, mantendo-se as mesmas condições de controle de produção, o que compromete os padrões de qualidade dos seus produtos finais. Isso leva à necessidade de determiná-las ou prevê-las com a maior frequência possível em detrimento às análises pontuais tradicionais em laboratório. Foi possível modelar matematicamente as propriedades pela técnica multivariada de Máquina de Vetores Suporte (SVM – Support Vector Machines) a partir de dados experimentais e compará-la com a abordagem multivariada tradicional por Mínimos Quadrados Parciais (PLS – Partial Least Squares). Como o algoritmo PLS, amplamente utilizado no tratamento de dados desta natureza não possui o parâmetro de regularização como as máquinas, foi proposto o algoritmo PLS–Taguchi na tentativa de auxiliar a sua configuração e otimizar seus parâmetros para contornar essa ausência.