| Conférencier |
Transcription |
| Stan Siranovich |
Bonjour, bon après-midi et bonsoir à tous. Je suis Stan Siranovich, analyste principal chez Crucial Connection LLC. |
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Et nous sommes situés à Jeffersonville, dans l'Indiana, juste en face de la pittoresque ville de Louisville, dans le Kentucky, et aujourd'hui je vais vous parler d'une analyse du flux du processus de distillation à l'aide de JMP Pro 15. |
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Ok. Donnons un peu de contexte. J'ai téléchargé des données de capteurs provenant d'une petite raffinerie de pétrole canadienne. |
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Les données ont été échantillonnées plusieurs fois par semaine, de sorte que les enregistrements individuels sont espacés d'environ deux à trois jours, et ce que nous voulons faire aujourd'hui est d'utiliser les données pour prédire la pression de vapeur. |
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Maintenant, la pression de vapeur doit être mesurée en laboratoire, nous ne pouvons pas la mesurer en ligne, donc quelqu'un doit se rendre dans une usine ou une raffinerie. |
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Cela ressemble beaucoup à celui-ci. Ils doivent aller chercher la valve, prélever un échantillon physique, le rapporter au laboratoire et le mesurer. |
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Il serait donc intéressant de pouvoir construire un modèle permettant de prédire la pression de vapeur. C'est notre première tâche. La deuxième consiste à construire un modèle pour comprendre notre procédé, et je vais vous expliquer la différence entre ces deux méthodes. |
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ces deux approches un peu plus tard dans la présentation. |
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Voici donc les données sur lesquelles nous allons travailler. Je les ai téléchargées au format CSV depuis le site web et je fournirai les liens vers toutes les données. |
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aux données |
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Plus tard. Et quand je l'ai téléchargé et importé, ça ressemblait à… laissez-moi le trouver. |
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Cela ressemblait à ceci : la date figurait dans la première colonne, puis tout un ensemble de températures : Temp1, FlowC1, TempC2. |
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Nous avons de la pression et nous remarquons qu'il y a apparemment deux catégories de température, l'une avec le C ajouté |
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et une autre catégorie sans. |
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Et nous ne connaissons pas les emplacements. C'est un autre problème, donc nous ne pouvons pas émettre d'hypothèses. |
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Nous savons cependant qu'il existe un rebouilleur qui prend le flux après qu'il ait quitté le bas de la colonne, augmente la température et le renvoie vers le haut. |
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Nous savons également que Temp11 est en fait la différence entre Temp3 et Temp9, donc le système que nous avons est quelque chose qui ressemble |
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Comme ça. On a des capteurs, le pétrole brut arrive par le bas. Il est chauffé, vaporisé et à reflux. On prélève l'essence par le haut, et on veut mesurer la pression de vapeur. |
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Ensuite, les fractions lourdes, à point d'ébullition plus élevé, se déposent au fond. Nous les siphonnons, les faisons passer dans le rebouilleur et les remettons dans la colonne… dans la colonne pour accroître notre efficacité. Je termine donc cette question. |
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Et ce que j'ai fait avec quelques réarrangements. |
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Pour réorganiser mes données avant de commencer l'analyse, je préfère simplement faire glisser les colonnes dans une fenêtre, plutôt que de les faire défiler d'un côté à l'autre, comme dans Excel. Je préfère faire une sélection ici. |
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Faites-le glisser vers le haut et les colonnes changent de place. Je vais fermer ça. J'ai parcouru |
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J'ai effectué quelques changements, et voici le résultat final. J'ai ajouté la variable dépendante, la pression de vapeur, |
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Dans la première colonne, puis la date, puis les températures, les températures inversées et quelques autres catégories, dans un ordre logique. J'en parlerai aussi un peu. Cela simplifie grandement le passage à l'étape suivante. |
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Donc |
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Voilà pour le contexte d'orientation. Commençons par le travail proprement dit. Commencez par Graph Builder. |
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Et nous allons dans Graph Builder et nous obtenons une fenêtre qui ressemble à ceci. |
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Nous nous intéressons donc à la pression de vapeur. Placez-la ici et voyons son évolution dans le temps. Placez-la dans le X. |
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Laissez-moi l'agrandir un peu pour qu'il soit plus facile à voir. |
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Et tout de suite, juste après cette simple étape, |
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Tout un tas de choses apparaissent. Tout d'abord, il semble y avoir une certaine saisonnalité, les pressions de vapeur les plus élevées se situant autour du mois de janvier, en hiver dans l'hémisphère nord, ce qui est logique. |
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Et en hiver, les valeurs ont tendance à être plus basses. Et qu'avons-nous observé d'autre ? Eh bien, il semble y avoir une légère tendance à la hausse, et nous pouvons également la vérifier, mais nous constatons aussi de nombreuses valeurs aberrantes. |
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Si nous le survolons, nous obtenons des données associées à ce point précis. Nous pouvons voir en bas |
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nous avons la date et la pression de vapeur car ce sont les valeurs que j'ai glissées dans le graphique et nous voyons également Temp3, Temp9 et Temp11. |
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Rappelez-vous que Temp11 était la différence entre 3 et 9 ; je les ai donc étiquetés, et JMP les a automatiquement intégrés. Examinons cela de plus près. |
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Nous pouvons donc effectuer le contrôle sur un système Windows. Il suffit de faire un Ctrl-clic ; nous allons sélectionner celui-là. Choisissons d'autres valeurs aberrantes. |
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On dirait qu'on en a deux ici, presque par hasard. Je les ai tous les deux. Pareil ici. |
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Quant au reste, je pense que je vais les laisser tels quels. Nous aimerions avoir une meilleure idée de ce qui se passe avec ces valeurs aberrantes, alors allons voir les tableaux, les sous-ensembles. |
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Et nous, nous avons le bouton radio des lignes sélectionnées déjà sélectionné, et si nous cliquons dessus, |
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nous obtenons un nouveau tableau de données et, si nous le souhaitons, nous pouvons approfondir les subtilités des points périphériques. |
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L’autre chose que nous pouvons faire est |
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On pourrait, si on le voulait, on pourrait |
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Cliquez ici et nous pourrions le sauvegarder, sous-ensemble...nous pourrions... |
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nous pourrions faire d'autres manipulations et nous pourrions également sauvegarder le script, mais pour l'instant, laissez-moi simplement fermer cela et nous passerons à autre chose. |
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D'accord, nous avons également vu qu'apparemment, nous avons une certaine dérive vers le haut ici, donc ce que nous pouvons faire est de nous débarrasser de cette ligne et de mettre une ligne d'ajustement et bien sûr, nous |
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j'ai remarqué une certaine tendance à la hausse au cours des deux dernières années, deux ans et demi. |
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Nous disposons également d'intervalles de confiance que JMP appliquerait automatiquement. Si nous survolons la ligne, faisons un clic droit et sélectionnons la ligne d'ajustement, |
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On obtient un autre menu. Voyons… vérifions le R au carré, qui est affiché ici, dans le coin gauche du graphique. On remarque qu'il est d'environ 0,09 %, ce qui est faible, mais vérifions sa significativité. Revenons à la droite et choisissons « Ligne d'ajustement ». |
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Et nous choisirons le test F. Et il s'avère que le R au carré est petit mais que la dérive est significative... significative ici 0001 .0001. |
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Et pour obtenir un peu plus d'informations, revisitons ce menu particulier et mettons l'équation, et nous avons maintenant l'équation, et nous avons fait tout cela, |
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Une fenêtre. Allez ici, cliquez sur le triangle rouge. On pourrait enregistrer le script si on le voulait, mais pour l'instant, restons ici. |
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On va le réduire et le fermer. On peut aussi aller ici et cliquer sur « Graphiques d'en-tête ». |
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on voit avec quel tas de graphiques ici et en fait ce sont des histogrammes, ça donne la distribution des colonnes en dessous. |
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Et si nous regardons de très près ici, nous pouvons voir que nos valeurs aberrantes sont toujours connectées... sont toujours sélectionnées et |
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Tous ces graphiques sont connectés et interactifs. En faisant défiler la page, on constate, par exemple, que les valeurs aberrantes semblent être associées à la plage inférieure. Elles sont présentes dans Temp5 et correspondent également aux plages inférieures de Temp3. On peut continuer à faire défiler la page. |
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Ici, aux pressions, nous avons des flux. Laissez-moi déplacer la fenêtre pour voir ce qui se passe. Faites défiler un peu et nous arrivons aux zones de flux. Il semble que Flow3, excusez-moi. |
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FlowC3 et FlowC4 ont tendance à être, eh bien, vous devriez vous débarrasser de... si vous vous débarrassez de... certaines des barres les plus hautes, elles peuvent être presque une distribution uniforme. |
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Maintenant, une des choses que nous pouvons faire ici... |
