Desarrollo de modelos predictivos de las propiedades fisicoquímicas presentes en los fondos de vacío a través del método de mínimos cuadrados parciales (pls) y espectroscopia infrarroja (2018)
El propósito principal de este proyecto es saber cómo influye los modelos predictivos de propiedades fisicoquímicas de fondos de vacío, utilizando como técnica el método de mínimos cuadrados parciales (PLS) y espectroscopia infrarroja para determinar la calidad y ciertas propiedades de los crudos; por tal razón, este estudio al desarrollar dichos modelos predictivos de propiedades fisicoquímicas busca encontrar las causas de las condiciones proporcionadas a través del método, donde se ordena un conjunto de datos de acuerdo a su importancia. Además, realiza un análisis de componentes principales (PCA) de los espectros correspondientes a las muestras de fondo de vacío y definir el número de componentes principales que mejora la incertidumbre en los datos, determinando las causas de la variabilidad de un conjunto de datos y ordenarlas por importancia, para proyectar los datos en términos de mínimos cuadrados. Los análisis de componentes principales (PCA) permitieron identificar de manera cualitativa el parentesco de los 49 espectros correspondientes a las 49 muestras de fondos de vacío y definir el número de componentes principales que mejora la incertidumbre en los datos; así como el análisis por regresión parcial por mínimos cuadrados (PLS), permitieron identificar de manera cuantitativa el parentesco de los 49 espectros correspondientes a las 49 muestras de fondos de vacío para determinar la composición de azufre y RCC. En conclusión, el modelo mostró un desempeño satisfactorio para la predicción composicional de las ya mencionadas propiedades.