Desarrollo de tecnología analítica de procesos
Con la industria 4.0 y la proliferación de sensores y sistemas de datos, la fabricación moderna genera volúmenes de datos de proceso sin precedentes.
El rápido avance de las metodologías basadas en datos para el análisis de procesos pone de relieve la importancia del análisis multivariante. Sin embargo, la innovación constante es esencial para abordar los retos emergentes en el análisis de procesos en medio de la revolución digital. Nuestro grupo se centra en el desarrollo y la aplicación de herramientas quimiométricas para la tecnología de análisis de procesos (PAT), que engloba la monitorización, la modelización y el control de los procesos por lotes. Estas herramientas se aplican adecuadamente a procesos monitorizados mediante sensores, sondas espectroscópicas e imágenes hiperespectrales.
Publicaciones más relevantes
- Jaumot, J., Igne, B., Anderson, C.A., Drennen, J.K., de Juan, A. (2013). Blending process modeling and control by multivariate curve resolution. Talanta, 117, 492-504;
- De Oliveira, R. R., Avila, C., Bourne, R., Muller, F., de Juan, A. (2020). Data fusion strategies to combine sensor and multivariate model outputs for multivariate statistical process control. Anal. Bioanal. Chem., 412, 2151-2163;
- Rocha de Oliveira, R., de Juan, A. (2020). Design of heterogeneity indices for blending quality assessment based on hyperspectral images and variographic analysis. Anal. Chem., 92(24), 15880-15889;
- De Oliveira, R. R., de Juan, A. (2021). SWiVIA–Sliding window variographic image analysis for real-time assessment of heterogeneity indices in blending processes monitored with hyperspectral imaging. Anal. Chim. Acta, 1180, 338852.
