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  2. 01. Núcleo de Anzoátegui
  3. Pregrado (Núcleo Anzoátegui)
  4. Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas del Núcleo Anzoátegui
  5. Ingeniería Química.az
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://ri2.bib.udo.edu.ve:8080/jspui/handle/123456789/4385
Título : DESARROLLO DE MODELOS DE REGRESIÓN QUE REPRESENTEN EL COMPORTAMIENTO DEL NÚMERO DE OCTANO Y RENDIMIENTO DEL REFORMADO DE LA UNIDAD DE REFORMACIÓN CATALÍTICA DE NAFTA (U-20) DE LA REFINERÍA PUERTO LA CRUZ-PDVSA
Autor : Castillo M., Rubisela M. (la_rocalinda@hotmail.com)
Palabras clave : modelos de regresión
rendimiento del reformado
reformación catalítica
multicolinealidad
método de los componentes principales
Fecha de publicación : 16-mar-2010
Editorial : Universidad de Oriente
Resumen : En el presente trabajo se desarrollaron modelos de regresión para el número de octano (RONC) y rendimiento del reformado (REND) de la unidad de reformación catalítica de nafta de la refinería Puerto La Cruz, con el propósito de obtener una ecuación que describa satisfactoriamente el comportamiento de estos parámetros a través de la unidad ante variaciones tanto en la alimentación como en las variables de proceso. Para ello se graficaron cada una de las variables presentes en las secciones de alimentación, reacción, separación, recontacto y estabilización (variables independientes) con las variables RONC y REND (variables dependientes). Una vez seleccionadas las variables que formarían parte del modelo de regresión, resultando 17 y 20 para el RONC y REND respectivamente, se procedió a realizar una matriz de correlación para verificar si las variables independientes presentaban o no problemas de multicolinealidad, teniéndose que entre los datos de las variables si existía multicolinealidad. Para solucionar la existencia de este problema, se aplicó el análisis de los componentes principales, mediante el cual fue posible reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos interrelacionados, al mismo tiempo que retiene cuanta variación esté presente en ellos. Luego se seleccionaron las componentes principales, bajo el criterio del porcentaje de la variabilidad explicada acumulada, teniéndose 9 para el RONC y 10 para el REND, las cuales fueron sometidas a un análisis de mínimos cuadrados parciales obteniéndose de esta manera los coeficientes de estimación. Finalmente, se realizó un análisis de sensibilidad a ambos modelos, aplicando el método por pasos, para reducir el número de variables y así facilitar su uso como herramientas.
URI : http://ri2.bib.udo.edu.ve:8080/jspui/handle/123456789/4385
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