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Transcripción |
| Stan Siranovich |
Buenos días, buenas tardes y buenas noches a todos. Soy Stan Siranovich, analista principal de Crucial Connection LLC. |
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Y estamos ubicados en Jeffersonville, Indiana, justo al otro lado del río desde la pintoresca Louisville, Kentucky, y hoy voy a hablarles sobre un análisis del flujo del proceso de destilación utilizando JMP Pro 15. |
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Bien. Pongamos un poco de contexto. Lo que he descargado son datos de sensores de una pequeña refinería de petróleo canadiense. |
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Los datos se muestrearon varias veces por semana, por lo que los registros individuales están separados por dos o tres días, y lo que queremos hacer hoy es usar los datos para predecir la presión de vapor. |
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Ahora la presión de vapor debe medirse en el laboratorio, no podemos medirla en línea, por lo que alguien tiene que ir a una planta o refinería. |
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Se parece mucho a este. Tienen que salir, encontrar la válvula, tomar una muestra física, llevarla al laboratorio y medirla. |
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Sería bueno si pudiéramos construir un modelo para predecir la presión de vapor. Esa es la tarea principal. La segunda tarea es construir un modelo para comprender nuestro proceso. Hablaré sobre la diferencia entre ambos. |
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Hablaremos de esos dos enfoques un poco más adelante en la presentación. |
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Estos son los datos con los que trabajaremos. Los descargué en formato CSV del sitio web y les proporcionaré enlaces a todos. |
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a los datos |
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Más tarde. Y cuando lo descargué y lo importé, parecía... déjame encontrarlo. |
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Se veía más o menos así. Teníamos la fecha en la primera columna y luego un conglomerado de temperaturas: Temp1, FlujoC1, TempC2. |
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Tenemos presión y notamos que aparentemente hay dos categorías de temperatura, una con la C añadida |
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y otra categoria sin. |
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Y no conocemos las ubicaciones. Ese es otro tema, así que no podemos hacer suposiciones. |
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Sin embargo, sabemos que hay un rehervidor que toma la corriente después de que sale de la parte inferior de la columna, aumenta la temperatura y la devuelve a la parte superior. |
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También sabemos que Temp11 es en realidad la diferencia entre Temp3 y Temp9, por lo que el sistema que tenemos es algo que se ve |
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Así. Tenemos sensores. El petróleo crudo entra por la parte inferior. Se calienta, se vaporiza y se encuentra en reflujo. Extraemos la gasolina de la parte superior; queremos medir la presión de vapor. |
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Y luego, las porciones pesadas con el punto de ebullición más alto se depositan en el fondo, y las extraemos por sifón, las pasamos por el rehervidor y las devolvemos a la columna... a la columna para aumentar la eficiencia. Así que, permítanme terminar con esto. |
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Y lo que hice fue reorganizarlo un poco. |
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La forma en que prefiero reorganizar mis datos, antes de comenzar el análisis, es simplemente arrastrar las columnas en una ventana de columnas, en lugar de desplazarme por la parte superior y viceversa al estilo Excel. Prefiero hacer una selección aquí. |
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Arrástralo hacia arriba y las columnas cambian de lugar. Así que déjame cerrarlo. Revisé |
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Algunos de esos cambios, y esto es lo que obtuve. Puse la variable dependiente, la presión de vapor, |
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En la primera columna, luego la fecha, las temperaturas, las temperaturas invertidas y otras categorías en orden lógico. Hablaré un poco sobre eso también. Esto facilita mucho el paso siguiente. |
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Entonces |
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Hasta aquí el contexto de la orientación. Empecemos con el trabajo real. Empecemos con el Constructor de Gráficos. |
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Iremos al Constructor de gráficos y obtendremos una ventana que se ve así. |
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Nos interesa la presión de vapor, así que ponla aquí y veamos cómo se ve con el tiempo. La pondremos en la X. |
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Déjame hacerlo un poquito más grande para que sea más fácil de ver. |
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Y de inmediato, justo después de ese simple paso, |
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Salen a la luz muchas cosas. En primer lugar, aparentemente tenemos cierta estacionalidad, ya que las presiones de vapor más altas se dan alrededor del mes de enero, durante el invierno en el hemisferio norte, lo cual tiene sentido. |
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Y en invierno, suele ser más bajo. ¿Y qué más vimos aquí? Bueno, parece que hay una ligera tendencia al alza, y también podemos comprobarlo, pero también vemos que hay muchos valores atípicos. |
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Si pasamos el cursor sobre él, obtenemos datos asociados a ese punto en particular. Podemos verlos en la parte inferior. |
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tenemos la fecha y la presión de vapor porque esos son los valores que arrastré al gráfico y también vemos Temp3, Temp9 y Temp11. |
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Recuerda que Temp11 era la diferencia entre 3 y 9, así que lo que hice fue etiquetarlos para que JMP los incluyera automáticamente. Analicemos esto con más detalle. |
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Podemos controlarlo en un sistema Windows. Se trata de hacer clic con la tecla Control; lo seleccionaremos. Seleccionemos otros valores atípicos. |
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Parece que tenemos un par aquí, casi por casualidad. Los tengo a ambos. Lo mismo aquí arriba. |
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Y creo que los dejaré así. Bueno, nos gustaría entender mejor qué sucede con esos valores atípicos, así que vayamos a las tablas, subconjunto. |
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Y nosotros, ya tenemos seleccionado el botón de opción de filas seleccionadas, y si hacemos clic en él, |
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Obtenemos una nueva tabla de datos y, si queremos, podemos profundizar más en los detalles de los puntos atípicos. |
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La otra cosa que podemos hacer es |
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Ahorrar eso. Podríamos, si quisiéramos, podríamos. |
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haga clic aquí y podremos guardarlo, subconjunto...podremos... |
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Podríamos hacer otras manipulaciones y también podríamos guardar el script, pero por ahora déjame cerrarlo y seguiremos adelante. |
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Bien, también vimos que, aparentemente, tenemos una deriva ascendente aquí, así que lo que podemos hacer es deshacernos de esa línea y poner una línea de ajuste y, efectivamente, |
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He notado una cierta tendencia ascendente en los últimos dos años o dos años y medio. |
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También tenemos algunos intervalos de confianza que JMP aplicaría automáticamente. Si pasamos el cursor sobre la línea, hacemos clic derecho y seleccionamos la línea de ajuste, |
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Aparece otro menú. Veamos... bueno, revisemos el R cuadrado, y lo muestra justo aquí, en la esquina izquierda del gráfico. Observamos que es aproximadamente del 0,09 %, pequeño, pero revisemos su significancia. Regresemos a la línea y seleccionemos la línea de ajuste. |
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Y elegiremos la prueba F. Y resulta que ese R cuadrado es pequeño, pero la deriva es significativa... significativa aquí 0001 .0001. |
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Y para obtener un poco más de información, revisemos ese menú en particular y pongamos la ecuación, y ahora tenemos la ecuación, e hicimos todo eso, |
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Una ventana. Sube aquí y haz clic en el triángulo rojo. Podríamos guardar el script si quisiéramos, pero por ahora, subamos aquí. |
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Lo minimizaremos y lo cerraremos. Otra cosa que podemos hacer es ir aquí y hacer clic en "Gráficos de encabezado". Si hacemos clic ahí, |
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Vemos un montón de gráficos aquí arriba, y en realidad son histogramas que muestran la distribución de las columnas debajo de ellos. |
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Y si miramos muy de cerca aquí arriba, podemos ver que nuestros valores atípicos todavía están conectados... todavía están seleccionados y |
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Todos estos gráficos están conectados e interactúan. Si nos desplazamos, podemos ver, por ejemplo, que los valores atípicos parecen estar asociados con un rango inferior. Están aquí en Temp5 y también se parecen a los rangos inferiores en Temp3. Podemos continuar desplazándonos. |
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Aquí, en las presiones, tenemos algunos flujos. Permítanme mover la ventana para ver qué está pasando. Desplácense un poco más y llegamos a nuestras áreas de flujo, que se ven como Flujo 3. Disculpen. |
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FlowC3 y FlowC4 tienden a ser, bueno, deberían deshacerse de... si se deshacen de... algunas de las barras más altas, pueden tener una distribución casi uniforme. |
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Ahora, una de las cosas que podemos hacer aquí... |
