Conférencier | Transcription |
| Stan Siranovitch | Bonjour, bon après-midi et bonsoir à tous. Je suis Stan Siranovitch. Je suis l'analyste principal de Crucial Connection LLC. |
| Et nous sommes situés à Jeffersonville, dans l'Indiana, juste en face de la pittoresque ville de Louisville, dans le Kentucky. Aujourd'hui, je vais vous parler d'une analyse du flux du processus de distillation à l'aide de JMP Pro 15. |
| D'accord. Donnons un peu de contexte ici. Ce que j'ai téléchargé, ce sont des données de capteur d'une petite raffinerie de pétrole canadienne. |
| Les données ont été échantillonnées plusieurs fois par semaine, de sorte que les enregistrements individuels sont espacés d'environ deux à trois jours, et ce que nous voulons faire aujourd'hui, c'est utiliser les données pour prédire la pression de vapeur. |
| Maintenant, la pression de vapeur doit être mesurée en laboratoire, nous ne pouvons pas la mesurer en ligne, donc quelqu'un doit se rendre dans une usine ou une raffinerie |
| qui ressemble beaucoup à celui-ci. Ils doivent sortir, trouver la vanne, prélever un échantillon physique réel, le ramener au laboratoire et le mesurer. |
| Ce serait bien si nous pouvions construire un modèle pour prédire quelle est la pression de vapeur, c'est donc la tâche numéro un. La deuxième tâche consiste à créer un modèle afin que nous puissions comprendre notre processus et je parlerai de la différence entre ces |
| ces deux approches un peu plus loin dans la présentation. |
| Ce sont donc les données avec lesquelles nous allons travailler. J'ai téléchargé, c'est un csv du site Web et je fournirai des liens vers tous |
| aux données |
| plus tard. Et quand je l'ai téléchargé et importé, ça ressemblait à... laissez-moi le trouver. |
| Ça ressemblait à ça. Nous avions la date dans la première colonne, puis tout un conglomérat de températures, nous avons obtenu Temp1, FlowC1, TempC2. |
| Nous avons la pression et nous remarquons qu'il y a apparemment deux catégories de température, une avec le C ajouté |
| et une autre catégorie sans. |
| Et nous ne connaissons pas les emplacements. C'est... c'est un autre problème, donc nous ne pouvons faire aucune hypothèse ici. |
| Nous savons cependant qu'il existe un rebouilleur qui prend le flux après qu'il ait quitté le bas de la colonne, augmente la température et le renvoie vers le haut. |
| Nous savons aussi, savons que le Temp11 est en fait la différence entre Temp3 et Temp9, donc le système que nous avons est quelque chose qui ressemble |
| comme ça. Nous avons des capteurs, nous avons le pétrole brut qui arrive au fond. C'est chauffé, vaporisé et c'est en reflux. Nous enlevons l'essence du haut, ces pressions de vapeur que nous voulons mesurer. |
| Et puis les portions lourdes avec le point d'ébullition le plus élevé, elles se déposent au fond, et nous les siphonnons ici, les mettons dans le rebouilleur et les remettons dans la colonne... dans la colonne pour augmenter notre efficacité. Alors laissez-moi fermer celui-là. |
| Et ce que j'ai fait avec quelques réarrangements. |
| La façon dont je préfère réorganiser mes données, avant de commencer l'analyse des données, consiste simplement à faire glisser les colonnes dans une fenêtre de colonne, plutôt que de faire défiler tout le long du style Excel en haut et en arrière. Je préfère faire une sélection ici, |
| faites-le glisser vers le haut et les colonnes changent de place. Alors laissez-moi fermer ça. Je suis passé par |
| certains de ces changements, et c'est ce que j'ai fini avec. Je mets la variable dépendante, la pression de vapeur, |
| dans la première colonne, puis la date, puis les températures, les températures inversées et quelques autres catégories dans un ordre logique. Et je vais en parler un peu aussi. Cela facilite grandement les choses lorsque vous passez à l'étape suivante. |
| Alors |
| tant pis pour le contexte en orientation. Commençons par le travail réel ici. Commencez avec Graph Builder. |
| Et nous allons dans Graph Builder et nous obtenons une fenêtre qui ressemble à ceci. |
| Nous nous intéressons donc à la pression de vapeur, alors mettez cela ici, et voyons à quoi cela ressemble au fil du temps. Nous allons donc mettre cela dans le X. |
| Permettez-moi de l'agrandir un peu pour qu'il soit plus facile à voir. |
| Et tout de suite, juste après cette simple étape, |
| tout un tas de choses se dévoilent. Tout d'abord, nous avons apparemment une certaine saisonnalité ici avec des pressions de vapeur plus élevées autour du mois de janvier, l'hiver dans l'hémisphère nord, donc c'est logique. |
| Et en hiver, tend à être plus faible. Et qu'avons-nous vu d'autre ici ? Eh bien, on dirait qu'il y a peut-être une légère tendance à la hausse, et nous pouvons également vérifier cela, mais nous voyons également que nous avons beaucoup de valeurs aberrantes. |
| Donc, si nous le survolons, nous obtenons des données associées à ce point particulier. On peut voir en bas |
| nous avons la date et la pression de vapeur parce que ce sont les valeurs que j'ai glissées dans le graphique et nous voyons aussi Temp3, Temp9 et Temp11. |
| Rappelez-vous que Temp11 était la différence entre 3 et 9, donc ce que j'ai fait était de les étiqueter, donc JMP les a mis automatiquement. Alors examinons cela un peu plus loin. |
| Nous pouvons donc faire le contrôle sur un système Windows. C'est un clic de contrôle ; nous allons sélectionner celui-là. Choisissons quelques autres valeurs aberrantes ici. |
| On dirait que nous avons un couple ici presque par coïncidence. Je les ai tous les deux. Pareil ici. |
| Et les autres, je pense que je vais simplement les laisser partir. Eh bien, nous aimerions avoir une meilleure idée de ce qui se passe avec ces valeurs aberrantes, alors montons ici aux tables, sous-ensemble. |
| Et nous, nous avons déjà sélectionné le bouton radio des lignes sélectionnées, et si nous cliquons dessus, |
| nous obtenons une nouvelle table de données, et si nous le voulons, nous pouvons approfondir les subtilités des points périphériques. |
| L'autre chose que nous pouvons faire est |
| sauf que. On pourrait, si on voulait, on pourrait |
| cliquez ici et nous pourrions l'enregistrer, sous-ensemble... nous pourrions... |
| nous pourrions faire d'autres manipulations et nous pourrions également enregistrer le script mais pour l'instant, laissez-moi juste fermer cela et nous passerons à autre chose. |
| D'accord, nous avons également vu qu'apparemment, nous avons une certaine dérive vers le haut ici, donc ce que nous pouvons faire est de nous débarrasser de cette ligne et de mettre une ligne en forme et bien sûr, nous |
| remarqué une dérive à la hausse au cours des deux dernières années et demie. |
| Et nous avons également des intervalles de confiance que JMP appliquerait automatiquement. Et si nous survolons la ligne et faisons un clic droit et sélectionnons la ligne d'ajustement, |
| nous obtenons un autre menu. Et voyons... eh bien, vérifions le R au carré là-dessus, et cela a mis le R au carré pour nous ici, dans le coin gauche du graphique. Et nous remarquons que c'est environ 0,09%, petit mais vérifions la signification à ce sujet. Revenez à la ligne, choisissez la ligne d'ajustement. |
| Et nous choisirons le test F. Et il s'avère que ce R au carré est petit mais la dérive est significative... significative ici 0001 .0001. |
| Et pour obtenir un peu plus d'informations, revisitons ce menu particulier et insérons l'équation, et nous avons maintenant l'équation, et nous avons fait tout cela, |
| une fenêtre. Alors montez ici, cliquez sur le triangle rouge. Nous pourrions enregistrer le script si nous le voulions, mais pour l'instant, montons ici. |
| Nous le minimiserons et nous le fermerons. Maintenant, une autre chose que nous pouvons faire est de venir ici et de cliquer sur les graphiques d'en-tête et si nous cliquons dessus, |
| nous voyons avec quel tas de graphiques ici et en fait ce sont des histogrammes, cela donne la distribution des colonnes en dessous. |
| Et si nous regardons de très près ici, nous pouvons voir que nos valeurs aberrantes sont toujours connectées... sont toujours sélectionnées et |
| tous ces graphiques sont connectés et interactifs. Et si nous faisons simplement défiler, nous pouvons voir, par exemple, maintenant ici les valeurs aberrantes semblent être associées à une plage inférieure. C'est ici dans Temp5 et cela ressemble également aux plages inférieures de Temp3. Nous pouvons continuer notre défilement. |
| Ici, aux pressions, nous avons des flux. Laissez-moi déplacer la fenêtre pour que je puisse voir ce qui se passe. Et faites défiler un peu plus et nous tombons sur nos zones de flux et cela ressemble à Flow3, excusez-moi, |
| FlowC3 et FlowC4 ont tendance à être, eh bien, devraient se débarrasser de... si vous vous débarrassez de... certaines des barres les plus hautes qu'elles peuvent être, presque une distribution uniforme. |
| Maintenant, une des choses que nous pouvons faire ici... |
