Giuseppe De Martino, 과학자, Topsoe
Christopher Gotwalt, FDE, JMP에서 웨이블릿 모델을 사용한 적외선 스펙트럼의 다변량 분석
촉매 개발에서 성능 측정 테스트는 시간과 비용이 매우 많이 소요될 수 있습니다. 이 연구에서 우리는 생산 매개변수와 성능을 연결하는 수학적 모델을 검증하기 위해 더 빠르고 저렴한 특성화 데이터를 사용할 수 있는 가능성을 탐색했습니다. 구체적으로 먼저 일반화 회귀를 사용하여 데이터 세트에서 사용 가능한 성능 데이터에 대한 생산 매개변수를 모델링했으며 이 모델에서 최적의 생산 매개변수 집합을 예측했습니다. 그런 다음 생산 매개변수를 추가 매개변수로 연결하는 Functional Data Explorer의 Wavelet 모델을 사용하여 적외선 분광법(IR) 데이터를 분석했습니다. 이 추가 덕분에 마침내 최적의 촉매에 대한 합성 스펙트럼을 생성할 수 있었습니다. 예측된 생산 매개변수와 결합된 생성된 스펙트럼은 과학자가 성능을 구동하는 기본 메커니즘을 더 빨리 이해하는 데 사용할 수 있습니다. 마지막으로 예측된 매개변수를 사용하여 개발된 새로운 촉매 물질은 IR을 사용하여 분석할 수 있으며 합성 스펙트럼을 사용하여 모델을 검증할 수 있습니다.
