Kunskap och förståelse: Efter genomgången kurs ska studenten kunna:
redogöra för centrala principer för kemometrisk modellering och övervakning av kontinuerliga och satsvisa processer,
förklara hur försöksplanering och datadrivna modeller kan användas för prediktion, klassificering och övervakning av kemiska och biotekniska processer,
beskriva principer för experimentell design samt modellvalidering och deras betydelse för tillförlitlig dataanalys. Färdigheter och förmåga: Efter genomgången kurs ska studenten kunna:
analysera och tolka multivariata och tidsberoende processdata med hjälp av relevanta kemometriska metoder,
utveckla, tillämpa och utvärdera modeller för processövervakning, prediktion, optimering eller processförståelse samt identifiera avvikelser med hjälp av statistiska och multivariata processkontrollmetoder,
planera experimentell försöksplanering samt validera modeller baserat på insamlade processdata, Värderingsförmåga och förhållningssätt: Efter genomgången kurs ska studenten kunna:
kritiskt granska och värdera modellers tillförlitlighet, begränsningar och generaliserbarhet i relation till processdata och tillämpning,
reflektera över val av metod och datakvalitet vid analys av komplexa processer,
relatera kemometriska metoder till moderna industriella tillämpningar, inklusive realtidsövervakning och processanalys, samt diskutera deras möjligheter och begränsningar.
Kursinnehåll
I kursen behandlas empirisk modellering och visualisering av multivariata data från olika typer av dynamiska processer. Fokus ligger på att extrahera information ur multivariata och tidsberoende data och ger fördjupning i hur processdata kan användas för förståelse, övervakning, prediktion och förbättring av industriella och experimentella processer. Kursen inkluderar kemometrisk försöksplanering, dataanalys, modellering och övervakning av kemiska och biotekniska processer. Kursen bygger vidare på grundläggande kunskaper i kemometri. Kursen täcker univariat och multivariat tidsserieanalys av processdata, med särskilt fokus på latenta variabelmodeller såsom principalkomponentanalys (PCA) och partiella minstakvadratmetoden (PLS) för explorativ analys, regression och tolkning. Vidare behandlas statistisk och multivariat processövervakning, det vill säga multivariat statistisk processkontroll av kontinuerliga och batchprocesser, inklusive övervakning, avvikelsedetektion och tolkning av processförändringar. Kursen inkluderar också dynamisk modellering och tidsserieanalys – analys av tidsberoende processdata med dynamiska modeller samt grundläggande principer för analys av dynamiska processförlopp. Därtill ges en introduktion till maskininlärning och data-driven modellering, med moderna metoder såsom regressionsalgoritmer, klassificering och enklare neurala nätverk tillämpade inom processdataanalys. Kvalitet genom design (QbD) och experimentell försöksplanering introduceras genom statistisk försöksplanering (DoE) för processer, med principer för modellvalidering, robusthet och generaliserbarhet. Avslutningsvis behandlas processanalytisk teknologi och realtidsapplikationer, med integration av sensordata, spektroskopiska metoder och soft sensors för online-, in-line- och at-line-analys i industriella processer. Kursen betonar kopplingen mellan metodval, datakvalitet, processförståelse och ämneskunskap. Orientering mot mer avancerade metoder för dynamisk processmodellering kan ingå genom föreläsningar eller gästinslag, men kursens kärna utgörs av metoder som studenterna förväntas kunna tillämpa och kritiskt värdera i realistiska processfall. Modul 1 Teori Empirisk modellering och processanalys (3 hp): Modulen ger en fördjupad teoretisk grund i kemometriska metoder för analys och modellering av multivariata processdata. Modul 2 Laborationer Tillämpad dataanalys och processmodellering (2 hp): här omsätts kursens teoretiska innehåll i praktisk analys av verkliga eller realistiska processdata Modul 3 Projektarbete Integrerad processanalys (2,5 hp): självständigt eller i grupp genomförs en sammanhållen analys av ett processfall hämtat från industriell kontext.
Förutsättningar
120hp varav 60hp kemi inkl. Kemometri 7.5hp eller motsvarande
Litteratur
Saknas
Redo att boosta dina studier?
Gör som 15 000+ studenter och ta kontroll över ditt tentaplugg.