Regresión del índice de cetano del diésel a partir de propiedades macroscópicas y espectros infrarrojos utilizando mlr y pls

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dc.contributor.advisorMorales Medina, Giovanni
dc.contributor.authorMorales Montano, Jorge Mario
dc.date.accessioned2024-03-03T22:10:29Z
dc.date.available2015
dc.date.available2024-03-03T22:10:29Z
dc.date.created2015
dc.date.issued2015
dc.description.abstractUna base de datos de 140 muestras de propiedades macroscópicas del diésel fue analizada mediante las técnicas de regresión mediantes modelos lineales y modelos no-lineales: Regresión Lineal Múltiple (MLR) y Regresión por mínimos cuadrados (PLS) para obtener modelos matemáticos que me permitan cuantificar el índice de cetano del diésel. Para el análisis de estos modelos se tuvieron en cuenta diferentes criterios como el coeficiente de 62 espectros infrarrojos de muestras de diésel proporcionadas por la sección de blending de la gerencia refinería de Barrancabermeja de ECOPETROL S.A. donde se encontró una relación entre las intensidades espectrales y el incide de cetano, los cuales fueron utilizados para la creación del modelo no-lineal. Entre las principales ventajas de utilizar los modelos de regresión se encuentran: comprensión de las variables influyentes en los procesos, determinación de los estadísticos que presentan los datos, análisis de datos atípicos e influyentes y predicción de nuevos valores de propiedades. Los resultados de este trabajo demuestran que los modelos obtenidos mostraron una gran capacidad de predicción del Índice de cetano, sin embargo por la facilidad de disposición y obtención de los datos se afirma que el mejor modelo de predicción corresponde a la regresión parcial de mínimos cuadrados a partir de espectroscopia infrarroja cercana. Donde se recomienda ampliar la base de datos con la finalidad de validar estos modelos para obtener una mayor exactitud a la hora de aplicar estos modelos. 1
dc.description.abstractenglishA database of 140 samples of macroscopic properties of diesel was analyzed using regression techniques using linear models and nonlinear models: Multiple Linear Regression (MLR) and Regression least squares (PLS) for mathematical models that allow me to quantify the cetane number of diesel. For the analysis of these models different criteria such as the correlation coefficient and the standard error of the selection criteria Akaike's were taken into account. Besides infrared spectra of 62 samples provided by diesel blending section management Barrancabermeja refinery ECOPETROL SA analyzed where a relationship between the spectral intensities and incident cetane, which were used to create non-linear model was found. Among the main advantages of using regression models include: understanding the influential variables in the process, determination of the statistical data presented, analysis of outliers and influential data and prediction of new property values. The results of this work show that the obtained models showed a great ability to predict cetane index, however for ease of layout and data collection is stated that the best prediction model corresponding to the partial least squares regression from near-infrared spectroscopy. Where it is recommended to expand the database in order to validate these models for greater accuracy when applying these models.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Químico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/33035
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicoquímicas
dc.publisher.programIngeniería Química
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería Química
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectMlr
dc.subjectPca
dc.subjectPls
dc.subjectEspectros Infrarrojos
dc.subjectMacro Propiedades
dc.subjectDiésel
dc.subjectÍndice De Cetano.
dc.subject.keywordMultiple Linear Regression; Partial Least Squares; Diesel; Near Infrared Spectroscopy; Cetane Index
dc.titleRegresión del índice de cetano del diésel a partir de propiedades macroscópicas y espectros infrarrojos utilizando mlr y pls
dc.title.englishRegression of cetane number of diesel from macroscopic properties and infrared spectra using mlr and pls3
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Química