在 FDE 中使用小波模型對紅外光譜進行多元分析 (2023-EU-30MP-1261)托普索科學家 Giuseppe De Martino
Christopher Gotwalt，使用 FDE 中的小波模型對紅外光譜進行多變量分析，JMP
在催化劑開發中，測量性能的測試可能非常耗時且昂貴。 在這項研究中，我們探索了使用更快、更便宜的表徵數據來驗證連接生產參數和性能的數學模型的可能性。 具體來說，我們首先使用廣義回歸將生產參數建模為我們數據集中可用的性能數據，並根據該模型預測了一組最佳生產參數。 然後，我們使用 Functional Data Explorer 中的小波模型分析了紅外光譜 (IR) 數據，並將生產參數作為附加參數插入。 由於這一添加，我們終於能夠為最佳催化劑生成合成光譜。 科學家可以使用生成的光譜與預測的生產參數相結合來更快地了解驅動性能的潛在機制。 最後，可以使用 IR 分析使用預測參數開發的新催化劑材料，合成光譜可用於驗證模型。
爆發數據探索統計和建模
