Sistema di monitoraggio intelligente per la sezione di produzione del clorodifluorometano

E' stato sviluppato un sistema di monitoraggio intelligente dell’efficienza di sintesi di un reattore per la produzione di clorodifluorometano. La progettazione del sistema ha richiesto una fase iniziale di Process Understanding che è stata condotta tramite sia l’analisi dei PFD e P&I dell’impianto sia l’impiego dell’analisi dei componenti principali per il pretrattamento delle variabili di processo disponibili. L’analisi PCA è stata utilizzata per identificare le variabili di processo più importanti (13) e per “ripulire” i dati di impianto rimuovendo gli outlier corrispondenti a condizioni di esercizio anomale. L’analisi PCA ha consentito di identificare due variabili di processo (calcolate) aggiuntive che hanno mostrato un elevato grado di correlazione con l’efficienza di sintesi. L’analisi esplorativa PCA ha evidenziato un’elevata distribuzione della varianza tra le variabili di processo scelte, fenomeno tipico di un sistema “confuso” nel quale le variabili misurate disponibili sono multi-correlate e non completamente adeguate per descrivere il comportamento del sistema studiato. Il cuore del sistema di monitoraggio è costituito da un modello PLS impiegato per stimare la variabile target (efficienza di sintesi) a partire dalle variabili di processo acquisite in continuo e dalle due variabili calcolate. Sono stati utilizzati due approcci modellistici: a singola finestra e a sliding window. Nei modelli a singola finestra gli ingressi coincidono o con i valori istantanei delle variabili acquisite in continuo (sincronizzati con il tempo di campionamento analitico) o con i loro valori mediati sugli intervalli temporali da 30 a 240 min. antecedenti al campionamento analitico. L’integrazione dei risultati dell’analisi PCA e della modellizzazione PLS ha consentito di sviluppare modelli “parsimoniosi” riducendo le variabili di processo da 15 a 5. Il modello scelto, nonostante esibisca un’accuratezza non eccezionale (l’efficienza di sintesi è predetta con un errore quadratico medio percentuale di ca. il 10 – 13%), è in grado di prevedere in modo efficace la variazione tendenziale dell’efficienza di sintesi come evidenziato dai risultati della convalida fuori linea

Geochemical characterization of an abandoned mine site: A combined positive matrix factorization and GIS approach compared with principal component analysis

Statistical methods are increasingly used for geochemical characterization of contaminated sites. The geochemical characteristics of the abandoned Coren del Cucì mine dump (Upper Val Seriana, Italy) were modelled by principal component analysis (PCA) and positivematrix factorization (PMF) of 56 soil samples analyzed for 11 elements and pH. PCA and PMF were used to investigate how different approaches deal with the preset type of data. PCA was performed on two data subsets—samples inside and outside the dump—recognized by cluster analysis. PMF was performed on the whole data set. However, a GIS-based approach was combined with PMF for better factor resolution. Three main principal components (PCs) were identified inside the dump: (i) the local ore mineralization; (ii) the background/regional metal content of rocks; and (iii) the variability of Cd. Two main PCs were obtained outside the dump: (i) the background/regionalmetal content of rocks; and (ii) the local ore elements. Five factors were determined by PMF: (i) two background geo-morphological characteristics of the area outside the dump; (ii) a source ofmineralization situated inside the waste disposal area; and (iii) two different geochemical anomaly zones. PMFwas found to be useful for estimating the number and composition of sources or processes that govern data characterized by heterogeneous behavior. In contrast to the application of PCA, no data pre-treatments procedures are needed to apply PMF.JRC.H.1-Water Resource