Altavoz | Transcripción |
| Stan Siranovich | Buenos días, buenas tardes y buenas noches a todos. Soy Stan Siranovich. Soy el analista principal de Crucial Connection LLC. |
| Y estamos ubicados en Jeffersonville, Indiana, justo al otro lado del río desde el pintoresco Louisville, Kentucky y hoy les hablaré sobre un análisis del flujo del proceso de destilación utilizando JMP Pro 15. |
| Está bien. Vamos a dar un poco de contexto aquí. Lo que descargué son algunos datos de sensores de una pequeña refinería de petróleo canadiense. |
| Los datos se tomaron muestras varias veces por semana, por lo que los registros individuales están separados por dos o tres días, y lo que queremos hacer hoy es usar los datos para predecir la presión de vapor. |
| Ahora la presión de vapor debe medirse en el laboratorio, no podemos medirla en línea, por lo que alguien tiene que ir a una planta o refinería. |
| que se parece mucho a este. Tienen que salir, encontrar la válvula, tomar una muestra física real, llevarla al laboratorio y medirla. |
| Sería bueno si pudiéramos construir un modelo para predecir cuál es la presión de vapor, ese es el trabajo número uno. El trabajo número dos es construir un modelo para que podamos entender nuestro proceso y hablaré sobre la diferencia entre esos |
| esos dos enfoques un poco más adelante en la presentación. |
| Estos son los datos con los que vamos a trabajar. Lo descargué, es un csv del sitio web y proporcionaré enlaces a todos |
| a los datos |
| mas tarde. Y cuando lo descargué e importé, parecía... déjame encontrarlo. |
| Se parecía a esto. Teníamos la fecha en la primera columna y luego todo un conglomerado de temperaturas, obtuvimos Temp1, FlowC1, TempC2. |
| Tenemos presión y notamos que aparentemente hay dos categorías de temperatura, una con la C añadida |
| y otra categoría sin. |
| Y no sabemos las ubicaciones. Eso es... ese es otro problema, por lo que no podemos hacer suposiciones aquí. |
| Sin embargo, sabemos que hay un rehervidor que toma la corriente después de que sale por la parte inferior de la columna, aumenta la temperatura y la devuelve a la parte superior. |
| También sabemos que Temp11 es en realidad la diferencia entre Temp3 y Temp9, por lo que el sistema que tenemos es algo que parece |
| como esto. Tenemos sensores, tenemos el petróleo crudo entrando por el fondo. Se calienta, se vaporiza y se encuentra en reflujo. Sacamos la gasolina de la parte superior, estas son las presiones de vapor que queremos medir. |
| Y luego las porciones pesadas con el punto de ebullición más alto, se asientan en el fondo, y las extraemos aquí, las pasamos por el calderín y las volvemos a colocar en la columna... en la columna para aumentar nuestra eficiencia. Así que permítanme cerrar eso. |
| Y lo que hice con algunos reordenamientos. |
| La forma en que prefiero reorganizar mis datos, antes de comenzar el análisis de datos, es simplemente arrastrar las columnas en una ventana de columnas, en lugar de desplazarme por la parte superior y hacia adelante y hacia atrás al estilo de Excel. Prefiero hacer una selección aquí, |
| arrástrelo hacia arriba y las columnas cambiarán de lugar. Así que déjame cerrar eso. Fui a traves |
| algunos de esos cambios, y esto es lo que terminé. Pongo la variable dependiente, la presión de vapor, |
| en la primera columna, y luego la fecha, y luego las temperaturas, las temperaturas invertidas y algunas otras categorías en un orden lógico. Y voy a hablar de eso un poco también. Lo hace mucho más fácil cuando pasas al siguiente paso. |
| Asi que |
| tanto por el contexto en la orientación. Comencemos con el trabajo real aquí. Comience con Graph Builder. |
| E iremos a Graph Builder y obtendremos una ventana que se ve así. |
| Estamos interesados en la presión de vapor, así que póngala aquí y veamos cómo se ve con el tiempo. Así que pondremos eso en la X. |
| Déjame hacerlo un poco más grande para que sea más fácil de ver. |
| Y de inmediato, justo después de ese simple paso, |
| un montón de cosas salen a la luz. En primer lugar, aparentemente tenemos cierta estacionalidad aquí con presiones de vapor más altas alrededor del mes de enero, invierno en el hemisferio norte, por lo que tiene sentido. |
| Y en invierno, tiende a ser menor. ¿Y qué más vimos aquí? Bueno, parece que tal vez haya una ligera tendencia al alza, y también podemos comprobarlo, pero también vemos que tenemos muchos valores atípicos. |
| Entonces, si pasamos el mouse sobre él, obtenemos algunos datos asociados con ese punto en particular. Podemos ver en la parte inferior |
| tenemos la fecha y la presión de vapor porque esos son los valores que arrastré al gráfico y también vemos Temp3, Temp9 y Temp11. |
| Recuerden que Temp11 era la diferencia entre 3 y 9, entonces lo que hice fue etiquetarlos, entonces JMP los puso automáticamente. Así que vamos a examinar eso un poco más. |
| Entonces podemos hacer el control en un sistema Windows. Es clic de control; seleccionaremos ese. Elijamos algunos otros valores atípicos aquí. |
| Parece que tenemos un par aquí casi coincidencia. Los tengo a ambos. Lo mismo aquí. |
| Y al resto de ellos, creo que los dejaré ir. Bueno, nos gustaría tener una mejor idea de lo que está pasando con esos valores atípicos, así que vamos a las tablas, subconjunto. |
| Y nosotros, tenemos el botón de radio de filas seleccionadas ya seleccionado, y si hacemos clic en eso, |
| obtenemos una nueva tabla de datos y, si queremos, podemos profundizar en las complejidades de los puntos periféricos. |
| La otra cosa que podemos hacer es |
| salva eso. Podríamos, si quisiéramos, podríamos |
| haga clic aquí y podríamos guardarlo, subconjunto...podríamos... |
| Podríamos hacer algunas otras manipulaciones y también podríamos guardar el guión, pero por ahora, permítanme cerrarlo y seguiremos adelante. |
| De acuerdo, también vimos que, aparentemente, tenemos cierta deriva hacia arriba aquí, así que lo que podemos hacer es deshacernos de esa línea y colocar una línea de ajuste y, efectivamente, |
| notado cierta tendencia alcista en los últimos dos o dos años y medio. |
| Y también tenemos algunos intervalos de confianza que JMP aplicaría automáticamente. Y si pasamos el cursor sobre la línea y hacemos clic con el botón derecho y seleccionamos la línea de ajuste, |
| obtenemos otro menú. Y veamos... bueno, revisemos la R al cuadrado en eso, y nos puso la R al cuadrado aquí arriba en la esquina izquierda del gráfico. Y notamos que es alrededor del 0,09 por ciento, pequeño, pero verifiquemos la importancia de eso. Regrese a la línea, elija la línea de ajuste. |
| Y elegiremos la prueba F. Y resulta que R al cuadrado es pequeño pero la deriva es significativa... significativa aquí 0001 .0001. |
| Y para obtener un poco más de información, revisemos ese menú en particular e ingresemos la ecuación, y ahora tenemos la ecuación, e hicimos todo eso, |
| una ventana Así que sube aquí, haz clic en el triángulo rojo. Podríamos guardar el guión si quisiéramos, pero, por ahora, subamos aquí. |
| Lo minimizamos y lo cerramos. Ahora otra cosa que podemos hacer es subir aquí y hacer clic en gráficos de encabezado y si hacemos clic en eso, |
| vemos con un montón de gráficos aquí arriba y en realidad son histogramas, da la distribución de las columnas debajo. |
| Y si miramos muy de cerca aquí, podemos ver que nuestros valores atípicos aún están conectados... aún están seleccionados y |
| todos estos gráficos están conectados e interactivos. Y si simplemente nos desplazamos, podemos ver, por ejemplo, ahora aquí los valores atípicos parecen estar asociados con un rango más bajo. Está aquí en Temp5 y parece que los rangos más bajos en Temp3 también. Podemos continuar nuestro desplazamiento. |
| Aquí en presiones, tenemos algunos flujos. Déjame mover la ventana para poder ver qué está pasando. Y desplácese un poco más y llegamos a nuestras áreas de flujo y se ve como Flow3, disculpe, |
| FlowC3 y FlowC4 tienden a ser, bueno, deberían deshacerse de... si se deshace de... algunas de las barras más altas que pueden ser, una distribución casi uniforme. |
| Ahora, una de las cosas que podemos hacer aquí... |
