Giuseppe De Martino, Scienziato, Topsoe
Christopher Gotwalt, Analisi multivariata degli spettri infrarossi utilizzando il modello wavelet in FDE, JMP
Nello sviluppo del catalizzatore, i test per misurare le prestazioni possono richiedere molto tempo e denaro. In questo studio, abbiamo esplorato la possibilità di utilizzare dati di caratterizzazione più rapidi e meno costosi per convalidare modelli matematici che collegano parametri di produzione e prestazioni. Nello specifico, abbiamo prima modellato i parametri di produzione sui dati delle prestazioni disponibili nel nostro set di dati, utilizzando la regressione generalizzata, e da questo modello abbiamo previsto una serie di parametri di produzione ottimali. Abbiamo quindi analizzato i dati della spettroscopia a infrarossi (IR) utilizzando il modello Wavelet in Functional Data Explorer collegando i parametri di produzione come parametri aggiuntivi. Grazie a questa aggiunta siamo finalmente riusciti a generare uno spettro sintetico per un catalizzatore ottimale. Gli spettri generati combinati con i parametri di produzione previsti possono essere utilizzati dallo scienziato per comprendere più rapidamente i meccanismi sottostanti che guidano le prestazioni. Infine, un nuovo materiale catalizzatore sviluppato utilizzando i parametri previsti può essere analizzato utilizzando IR e gli spettri sintetici possono essere utilizzati per convalidare il modello.
