Giuseppe De Martino, científico, Topsoe
Christopher Gotwalt, análisis multivariante de espectros infrarrojos utilizando el modelo wavelet en FDE, JMP
En el desarrollo de catalizadores, las pruebas para medir el rendimiento pueden consumir mucho tiempo y ser costosas. En este estudio, hemos explorado la posibilidad de utilizar datos de caracterización más rápidos y menos costosos para validar modelos matemáticos que vinculan los parámetros de producción y el rendimiento. Específicamente, primero modelamos los parámetros de producción a los datos de rendimiento disponibles en nuestro conjunto de datos, utilizando regresión generalizada, y a partir de este modelo, predijimos un conjunto de parámetros de producción óptimos. Luego analizamos los datos de espectroscopia infrarroja (IR) utilizando el modelo Wavelet en Functional Data Explorer conectando los parámetros de producción como parámetros adicionales. Gracias a esta adición finalmente pudimos generar un espectro sintético para un catalizador óptimo. El científico puede utilizar los espectros generados combinados con los parámetros de producción previstos para comprender más rápidamente los mecanismos subyacentes que impulsan el rendimiento. Finalmente, un nuevo material catalizador desarrollado con los parámetros predichos se puede analizar mediante IR y los espectros sintéticos se pueden usar para validar el modelo.
