Frank Deruyck, profesor de la Universidad de Ciencias Aplicadas y Artes HOGENT
En esta presentación se crean un modelo DOE óptimo y modelos estadísticos para maximizar el rendimiento de un proceso de bucle químico con captura de CO₂ para generar H₂ y gas de síntesis, nuevos recursos potenciales para la energía y la economía circular. El complejo reactor de lecho fluidizado utilizado está sujeto a diversos efectos cuadráticos e interactivos, así como a ruido aleatorio, por lo que se requiere una estrategia experimental y de modelado bien pensada. En JMP, las plataformas de DOE y análisis ofrecen una amplia variedad de opciones para la preparación y ajuste de modelos DOE. Este artículo ilustrará cómo decidir entre un RSM ortogonal, un DOE personalizado y un DSD según los criterios y objetivos de I+D, así como los objetivos del modelo y los diagnósticos de DOE, como la potencia, la correlación factorial y el perfil de varianza. La construcción del modelo se realiza mediante la selección de factores efectivos mediante regresión gradual (selección progresiva de factores fijos y todos los modelos posibles), seguida de un análisis REML que elimina la varianza del ruido aleatorio. Se obtienen modelos útiles para la conversión de metano y el rendimiento del gas de síntesis, respaldados por experimentos de validación adicionales. La función de deseabilidad del perfilador se utiliza para calcular las condiciones óptimas de operación. Este trabajo demuestra la posibilidad de optimizar un proceso tecnológico complejo con un enfoque cuidadoso de configuración DOE y modelado estadístico.
