DATA PRE-PROCESSING TECHNIQUES FOR MULTIVARIATE ANALYSIS TO TREAT INDUSTRIAL OPERATING DATA FOR RETROFIT DESIGN
Notice bibliographique
Résumé
Multivariate Analysis (MVA), a statistical design tool for dealing with very large datasets, was applied to historical data from a Thermo-Mechanical Pulp (TMP) newsprint mill in Eastern Canada. Partial Least Squares (PLS) type MVA models were created to identify significant correlations between operating parameters in the woodchip refining section and variations in pulp quality. Understanding these relationships is of crucial importance to any eventual retrofit design for this process. This paper focusses on pre-selecting and pre-treating the raw process data, including infrequently measured variables, to maximize the realism and usefulness of the MVA black-box models. Key methods explored were ways of selecting low-production periods for removal, techniques for identifying and eliminating major outliers using MVA outputs, and noise filtering. A major conclusion of this work was that the PLS models were significantly improved by pre-treating the data. This paper recommends an overall design approach for applying MVA to industrial operating data, involving stringent removal of dubious periods of operation such as aberrant process behaviour, and an aggressive Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) filtering of all dependent and independent variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».