Ey,
Quiero predecir la cantidad de CO2 que requerirá un sistema para controlar el pH en función de los datos históricos de los mismos lotes de proceso al cambiar el volumen o la escala del reactor.
Tengo un proceso químico donde el pH se controla mediante una aspersión de CO2, la cual es controlada automáticamente por el sistema para mantener el pH en el punto de ajuste. Dispongo de los datos del proceso para diferentes lotes, varios parámetros junto con esta aspersión, en diferentes escalas y réplicas. Cada lote se describe por tiempo (días) y progresión de volumen específico.
Me gustaría desarrollar un modelo predictivo (basado en datos experimentales de lotes anteriores) que me permita predecir la inyección de CO2 que el sistema puede requerir al ajustar el volumen y otros parámetros al diseñar un lote futuro.
No lo consideraría una optimización, ya que los parámetros de proceso del nuevo lote (volumen, etc.) ya están seleccionados y necesito saber cuál podría ser el rociado de CO2 necesario en esta nueva configuración para mantener el mismo punto de ajuste de pH. El nuevo lote se ejecutará en la misma escala que algunos de los datos históricos disponibles, solo que el detalle de la progresión del volumen, entre otros, es diferente. También hay otras escalas disponibles.
Intenté usar la plataforma Fit Model para obtener una ecuación predictiva, pero no estoy seguro de haber creado el modelo correcto ni de cómo validarlo. Finalmente, busqué tutoriales en Google, pero no encontré ningún ejemplo de un caso similar al mío. Soy usuario de JMP 18.
Gracias de antemano 
Intenté utilizar la plataforma Fit Model para obtener una ecuación predictiva, pero no estoy seguro de haber construido el modelo correcto ni de cómo validarlo.
La respuesta, demasiado breve, para saber si su modelo es correcto implica comprobar si predice bien, lo que implica validación, para así estar en el camino correcto. Una forma sencilla de validar su modelo es seleccionar algunas áreas donde no tenga datos, ejecutar el proceso en esas configuraciones y comprobar qué tan preciso es el modelo para predecir la realidad.
Aquí hay un video de 20 minutos que brinda más detalles: (Dominando JMP) Especificación y ajuste de modelos
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