TY - GEN
T1 - Detection method in outliers of spectrometry UV-Visible databases
T2 - preliminary phase for calibration models applied to regressive real-time monitoring of water quality
AU - Torres Abello, Andres Eduardo
AU - Zamora, David
PY - 2013
Y1 - 2013
N2 - Estimar de forma fiable y a través de tecnologías in situ la evolución temporal de diferentes parámetros de calidad permite monitorear el estado de los procesos de una Planta de Tratamiento de Aguas Residuales (PTAR), favoreciendo la comprensión y el control sobre éstos, especialmente en la detección de perturbaciones. No obstante, dichas tecnologías tienen problemas ligados a su correcta operación y mantenimiento, los cuales reducen el potencial de su aplicación. Luego, detectar la presencia de outliers en las series longitudinales es una fase importante en el análisis de datos, como fase preliminar para la calibración de modelos regresivos. Por lo tanto, este artículo presenta un método de detección de outliers, cuya aplicación se expande no solamente al caso particular de los datos de espectrometría UV-Visible del afluente y efluente de la PTAR-San Fernando en Colombia, sino a diferentes bases de datos numéricas. Para validar los resultados del método de detección de outliers, se conformaron subconjuntos de datos de calibración y validación sin outliers, donde se evaluó el ajuste entre las concentraciones estimadas por medio de modelos regresivos de mínimos cuadrados parciales (PLS) y datos de laboratorio, encontrando mejoras en la predictibilidad de las concentraciones del afluente y efluente por medio de los espectros de absorbancia.
AB - Estimar de forma fiable y a través de tecnologías in situ la evolución temporal de diferentes parámetros de calidad permite monitorear el estado de los procesos de una Planta de Tratamiento de Aguas Residuales (PTAR), favoreciendo la comprensión y el control sobre éstos, especialmente en la detección de perturbaciones. No obstante, dichas tecnologías tienen problemas ligados a su correcta operación y mantenimiento, los cuales reducen el potencial de su aplicación. Luego, detectar la presencia de outliers en las series longitudinales es una fase importante en el análisis de datos, como fase preliminar para la calibración de modelos regresivos. Por lo tanto, este artículo presenta un método de detección de outliers, cuya aplicación se expande no solamente al caso particular de los datos de espectrometría UV-Visible del afluente y efluente de la PTAR-San Fernando en Colombia, sino a diferentes bases de datos numéricas. Para validar los resultados del método de detección de outliers, se conformaron subconjuntos de datos de calibración y validación sin outliers, donde se evaluó el ajuste entre las concentraciones estimadas por medio de modelos regresivos de mínimos cuadrados parciales (PLS) y datos de laboratorio, encontrando mejoras en la predictibilidad de las concentraciones del afluente y efluente por medio de los espectros de absorbancia.
UR - https://www.laccei.org/LACCEI2013-Cancun/RefereedPapers/RP182.pdf
M3 - Contribución a la conferencia
SP - 1
EP - 10
BT - Conference Latin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions. Cancum, Mexico
ER -