analisis multi variable en proceso papelero

Análisis Multivariable para el Control de Procesos en Papeles Cordillera

Cristian Saavedra Flores

Ingeniero de Procesos

Papeles Cordillera

MP20

Marco General

Calidad

Identificación de Variables Grados de Importancia

Control de Procesos

Objetivos

Usar el Análisis Multivariable para encontrar las variables de proceso que son estadísticamente significativas.

Usar dichas variables para encontrar Modelos Matemáticos que expliquen la relación causa-efecto.

Con los modelos obtenidos, explicar fenómenos, fallas y realizar predicciones.

Modelo VFA

Variables de Proceso (T°,P, etc)

Instante de tiempo (t1,t2, etc)

VF2VF1

Modelo VFAVF2

VF1

VF2 = CTE +A x1 + B x2 + C x3 + …

VF1 = CTE +A x1 + B x2 + C x3 + …

MetodologíaExtracción de Datos

Procesamiento

Búsqueda de Modelo

Validación

Implementación

VariablesFísicas

QCS

Extracción de Datos

Procesamiento

-5,86

-5,46

-5,06

-4,66

-4,26

-3,86

-3,46

-3,06

-2,66

-2,26

-1,86

-1,46

-1,06

-0,66

11 311 611 911 1211 1511 1811 2111 2411 2711 3011 3311 3611 3911 4211 4511 4811 5111 5411

Trivac Data Sheet:609TTrivac Data Sheet:609T

Time

Porosidad

Mide la cantidad de aire que pasa a través de una superficie determinada del papel.

Modelo Porosidad R=0,78 σ ± 13

60

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

816 968 1120 1243 1382 1518 1642 1776 1939 2057 2221 2357 2494 2619 2746 2863 2980 3131 3250 3403 3519 3844 4029 4148 4278 4462 4580 4709 4830 4956 5216 5337 5469 5592 5734 5871

Real ModeloX=151 X=151

Variables Porosidad

Fibra

Porosidad

Vacío Mesa

Aditivos

°SR Fibra Larga

°SR Fibra Corta

Microparticulas

Almidón Catiónico

Retentor

Bajo Vacío Cara

Bajo Vacío Rev

Sulfato Aluminio

Caja EntradaL/b Rev

L/b Cara

Influencia Modelo Porosidad

-14%

-9%-6% -1%

-32%

-11% -12%-8%

7%

-35%

-30%

-25%

-20%

-15%

-10%

-5%

0%

5%

10%

Peso

s

Score Plot Porosidad

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

-1,00

-2,00

-3,00

-4,00

-5,00

-6,00

-7,00

-8,00

0 2 4-2-4

VFA_4

VFA Score Plot Model Sheet:ModelVfa_Del_MinMax_609T Data Sheet:609TVFA Score Plot Model Sheet:ModelVfa_Del_MinMax_609T Data Sheet:609T

VFA_2

Porosidad

60

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

11 158

293

419

542

670

849

1017

1172

1318

1463

1593

1735

1880

2030

2199

2328

2481

2620

2754

2878

3007

3161

3296

3447

3570

3933

4095

4233

4425

4549

4683

4811

4946

5214

5348

5482

5612

5760

5904

Loading Plot Porosidad

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

-0,10

-0,20

-0,30

-0,40

-0,50

-0,60

-0,70

-0,80

0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60-0,10-0,20-0,30-0,40-0,50-0,60

VFA_4

VFA Loading Plot Model Sheet:ModelVfa_Del_MinMax_609T Data Sheet:VFA Loading Plot Model Sheet:ModelVfa_Del_MinMax_609T Data Sheet:

VFA_2

Porosidad Sheff. 1,5"

°SR SALIDA REF.FL

°SR SALIDA REF.FC

L/B c L/B rBajo Vacio Cara

Bajo Vacio Rev

Almidon Catiónico

Microparticulas

Retentor

Reducción Consumo Vapor

1,20

1,30

1,40

1,50

1,60

1,70

1,80

Vapor

[ton/ton]

100

120

140

160

180

200

220

Poro

sid

ad [S

heff]

Vapor Porosidad

Vapor [ton/ton]

Porosidad [Sheff]

Mar 04-Dic 04 1,50 146Ene 05-Abr 05 1,47 168

D -2% 16%

Onda 195 (609T)

Reducción Consumo Vapor

1,1

1,2

1,3

1,4

1,5

1,6

1,7

1,8

1,9

2

Vapor

[ton/ton]

70

90

110

130

150

170

190

Poro

sid

ad [S

heff]

Vapor Porosidad

Vapor [ton/ton]

Porosidad [Sheff]

Mar 04-Dic 04 1,62 125Ene 05-Abr 05 1,50 134

D -8% 8%

Onda 270 (627T)

Modelación HumedadModelo Humedad Onda 195 (609T)

6

6,5

7

7,5

8

8,5

9

9,5

10

10,5

Hume

dad %

Real

Modelo

R=0,64

σ ± 0.3

Variables Humedad

Flujo Pasta

Humedad

Vapor

Flujo Pasta Cara

Flujo Pasta Rev.

Alm. 1° Grupo

Consistencia Cons. Pasta Rev.

Cons. Pasta Cara

Alm. 2° Grupo

Alm. 3° Grupo

Alm. 4° Grupo

Alm. 5° Grupo

Alm. 6° Grupo

Influencia Variables en Humedad

0,00

0,10

0,20

0,30

-0,10

-0,20

-0,30

-0,40

-0,50

-0,60 Flujo P

asta Cara

Consistencia P

asta Cara

Flujo P

asta Rev

Consistencia P

asta Rev

Alim

entación 1º Grupo S

uperior

Alim

entación 2º Grupo Inferior

Alim

entación 2º Grupo S

uperior

Alim

entación 3º Grupo

Alim

entación 4º Grupo

Alim

entación 5º Grupo

Alim

entación 6º Grupo Inferior

Alim

entación 6º Grupo S

uperior

PLS Regression Coefficients Model Sheet:ModelPLS_A Data Sheet:PLS Regression Coefficients Model Sheet:ModelPLS_A Data Sheet:

Conclusiones Con la ayuda del Análisis Multivariable, se han

encontrado modelos matemáticos que permiten predecir propiedades físicas del papel.

El uso de dichos modelos permite crear herramientas para el seguimiento y control del proceso, las cuales ayudan a lograr una homogeneidad y estabilidad al mismo.

Proyecciones

La modelación se extiende a cualquier variable de proceso que posea un registro histórico y requiera ser monitoreada.

El sistema es proyectable a una aplicación en línea, la cual permita la actualización automática de los modelos.