업스트림에서의 JMP 06: 내 탄화수소는 무엇입니까? 스펙트럼 데이터를 사용하여 옥탄가 예측원래 세션 날짜: 2022년 2월 3일
다루는 주제: 데이터 가져오기 및 정리, 스펙트럼 선 그래프, 일반화 회귀 및 PLS
JMP in the Upstream의 이번 에피소드에서는 @Bill_Worley (수석 시스템 엔지니어)가 JMP에서 스펙트럼 데이터를 분석하기 위해 공동 개발한 추가 기능을 선보입니다. 그는 데이터를 JMP로 가져오는 방법, 데이터 정리 및 준비, 분석 전에 데이터를 시각화하는 팁, 분석 자체를 안내합니다. 그는 PLS(Partial Least Squares) 및 일반화 회귀를 포함하여 데이터를 분석하는 여러 가지 방법을 시연했습니다. 후자의 방법에서 그는 실행 가능한 결정을 내리는 데 필요한 스펙트럼의 수를 400(총 라인 수집)에서 340(통계적으로 중요한 PLS 모델에 필요), 70 미만(Gen Reg)으로 줄일 수 있습니다. 원래 생각했던 데이터의 20% 미만만 수집하면 된다고 상상해 보십시오. 그것은 실시간이며 실제 돈이 절약됩니다!
다양한 옥탄가에서 가솔린 샘플을 분석하여 얻은 스펙트럼 라인.
Upstream의 JMP 에피소드에서 Bill Worley(수석 시스템 엔지니어)는 JMP에서 스펙트럼 데이터를 분석하기 위해 공동 개발한 추가 기능을 선보입니다. 그는 데이터를 JMP로 가져오는 방법, 데이터 정리 및 준비, 분석 전에 데이터를 시각화하는 팁, 분석 자체를 안내합니다. 그는 PLS(Partial Least Squares) 및 일반화 회귀를 포함하여 데이터를 분석하는 여러 가지 방법을 시연했습니다. 후자의 방법에서 그는 실행 가능한 결정을 내리는 데 필요한 스펙트럼의 수를 400(총 라인 수집)에서 340(통계적으로 중요한 PLS 모델에 필요), 70 미만(Gen Reg)으로 줄일 수 있습니다. 원래 생각했던 데이터의 20% 미만만 수집하면 된다고 상상해 보십시오. 그것은 실시간이며 실제 돈이 절약됩니다!
