FDE におけるウェーブレット モデルを使用した赤外スペクトルの多変量解析 (2023-EU-30MP-1261)Giuseppe De Martino、科学者、Topsoe
Christopher Gotwalt、FDE、JMP でウェーブレット モデルを使用した赤外線スペクトルの多変量解析
触媒開発では、性能を測定するための試験に非常に時間と費用がかかります。 この研究では、より高速で安価な特性評価データを使用して、生産パラメータと性能を関連付ける数学的モデルを検証する可能性を探りました。 具体的には、まず、一般化回帰を使用して生産パラメーターをデータセットで利用可能なパフォーマンス データにモデル化し、このモデルから最適な生産パラメーターのセットを予測しました。 次に、Functional Data Explorer の Wavelet モデルを使用して、生産パラメーターを追加パラメーターとしてプラグインし、赤外分光法 (IR) データを分析しました。 この追加のおかげで、最終的に最適な触媒の合成スペクトルを生成することができました。 生成されたスペクトルと予測された生産パラメーターを組み合わせることで、科学者はパフォーマンスを促進する根本的なメカニズムをより迅速に理解することができます。 最後に、予測されたパラメーターを使用して開発された新しい触媒材料は、IR を使用して分析でき、合成スペクトルを使用してモデルを検証できます。
起こるデータ探索統計とモデリング
