化工工艺过程优化与配方优化的常用统计分析方法课程

分享一个针对化学工程师的课程：

化学工程师在针对材料/配方研发与化工过程与工艺优化进行数据分析时，常常会遇到一些挑战：

• 工艺优化与质量稳定性：化工过程复杂系统往往涉及数十甚至上百个变量（如温度、压力、流速、比例等），多变量间可能存在非线性、时变性、不确定性和耦合性等复杂关系，难以建立精确数据模型，精准控制和有效监测。
• 配方开发与筛选成本高，周期长：在化学产品研发过程中，配方变量组合多，难以快速精准锁定最佳配方/优化方向，可能伴随极高的实验设计执行成本。
• 分析数据种类繁多：可能涉及高维数据、图像信息、分子结构数据，需要合理地整合、提取、降维并应用到分析。
  

2025年2月27日（周四）14:00-14:50，JMP将举办免费直播课程，50分钟用4大案例覆盖化学工程师常见且常用的多种数据分析方法，帮助化学工程师与化学家更迅速地锁定最佳配方，提升化工过程及产品工艺。

报名链接：https://www.jmp.com/zh_cn/events/live-webinars/non-series/2025-02-27.html

课程大纲：

化工行业常用的统计分析方法与实际应用痛点 案例①流程化工|基于Tennessee Eastman化工过程数据进行动态过程优化 统计过程控制（SPC）：过程筛选、模型驱动多元控制图监控多元复杂过程 多元分析：利用偏最小二乘法PLS进行动态过程监控和优化 案例②日化/分子材料|利用多元分析提高表面活性剂性能 数据提取与筛选：利用JMP免费材料信息库插件直接从RDKit数据库中获取材料性质信息用于数据分析和材料筛选 多元工具相关性分析及建模：利用PCA构建协变量实验设计、建立偏最小二乘模型PLS用于配方筛选和优化 案例③石油化工|利用NIR光谱数据分析燃油辛烷值，提升燃油质量控制效率 结合函数数据分析器提取函数主成分用于分析光谱变化、峰值 应用函数实验设计FDOE描述光谱信息 案例④农业化工|基于图像识别优化农化液体配方稳定性 应用深度学习图像识别高通量配方筛选的图像结果 JMP Pro18深度学习神经网络插件的使用