Massaindex Ett projekt inom SCOPE Norra Mikael Håkansson 23 Maj 2013
Innehåll Projektöversikt Projektstatus Vad händer just nu Mätnoggrannhet Byta råvara, malgrad -> samma kvalitet Olika kombinationer -> samma kvalitet Sammanfattning, fortsatt arbete
Mål Studera kopplingar mellan kvaliteter på papperet och processfaktorer med multivariata metoder. Modellera och kontrollera variationer i massans egenskaper och förstår hur dessa i sin tur påverkar slutproduktens egenskaper.
Projektet Projektledare, handledare Johan Carlson, LTU (15%) Doktorand Mikael Håkansson, LTU (100%) Konsulter MoRe Research AB (pilotförsök) Christer Söremark / Corrvision (handledning m.m.)
Projektstatus Påbörjat artikel kring faktorförsöket Undervisning 100% Lp3 (januari-mars) Analysen fortsätter Inkluderar osäkerheten från mätningarna i analysen (metodutveckling har krävts, eftersom mätosäkerheten inte gått att inkludera med kommersiellt tillgänglig programvara) analys av vissa utvalda responser
Tidsplan Månad Aktivitet 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 WP-1 (Experiment) WP-1.1 WP-1.2 WP-1.3 WP-2 (Analys) WP-3 (Modellering) WP-3.1 WP-3.2 WP-3.3 WP-4 (Utvärdering) WP-4.1 WP-4.2 WP-4.3 WP-4.4 WP-5 (Ledning)
Kommentarer till tidsplanen Projektet är något försenat, p.g.a Undervisningsinsatser på heltid januari-mars 2013 Svårigheter i tolkningen av resultaten (förklaras strax). Förseningen hämtas in m.h.a. Ökad insats under hösten från Johan C. Stöd från Christer Söremark i analysen av resultaten.
Variationer i mätdata (pågående) Alla responserna har en egen varians (olika för olika experiment) Problem: Kommersiell programvara stöder inte detta, utan utgår från att variansen är konstant för en given respons. Lösning: Utveckla ny metod för skattning av faktorernas effekter m.h.a Monte Carlo-simuleringar (nästa bild). Utvärderingen av effekterna måste också modifieras utifrån detta.
Simulering med osäkerheter i responser Bakgrund 27 st uppmätta responser i 32 olika försök. Till varje respons finns en uppskattad osäkerhet (27x32 st). Metod Slumpa fram ett stort antal responsmatriser (>1000 st), där brus läggs till motsvarande den uppskattade osäkerheten. Vissa av responserna är beräknade ur övriga, vilket påverkar brusets statistiska egenskaper. (under utredning)
Simulering med osäkerheter i responser Analys Varje faktors effekt (inkl. samspelseffekter) är sedan beräknad för varje upprepning av simuleringen (>1000 ggr) Vi kan nu beräkna ett 95% konfidensintervall för varje effekt utifrån 2,5%- och 97,5%-percentilerna på de simulerade effekterna. I de fall vi kan anta att effekterna är normalfördelade kan detta förenklas så att vi beräknar intervallet som +-2 standardavvikelser. Om ett sådant 95%-intervall innehåller värdet NOLL, kan vi inte säga att faktorn har någon signifikant effekt.
Effekter, E-modul MD 15 max: 30% E-module MD 10 Effect size (% of mean) 5 0-5 min: -14% -10 A B C D E AB AC AD AE BC BD BE CD CE DE Effect label
Olika analyser Wood type Cooking Refining Starch Roll pressure E-module MD Tear index MD A B C D E GPa mn m²/g 1-1 1 1 1 4,86 11,2 1-1 1 1-1 4,89 11,9 1-1 1-1 1 5,85 12,0 1-1 1-1 -1 5,29 12,0 1-1 -1 1 1 5,25 11,7 1-1 -1 1-1 5,10 13,0 1-1 -1-1 1 5,60 13,0 1-1 -1-1 -1 5,09 13,6 1 1 1 1 1 5,87 12,1 1 1 1 1-1 5,73 11,6 1 1 1-1 1 6,41 11,3 1 1 1-1 -1 5,98 12,5 1 1-1 1 1 5,36 13,1 1 1-1 1-1 4,91 13,6 1 1-1 -1 1 5,56 13,6 1 1-1 -1-1 4,93 14,3-1 -1 1 1 1 5,59 9,65-1 -1 1 1-1 5,10 10,2-1 -1 1-1 1 5,79 10,3-1 -1 1-1 -1 5,17 10,8-1 -1-1 1 1 4,65 10,0-1 -1-1 1-1 4,23 10,0-1 -1-1 -1 1 4,65 9,89-1 -1-1 -1-1 4,13 10,4-1 1 1 1 1 5,03 10,5-1 1 1 1-1 4,81 10,8-1 1 1-1 1 4,85 10,4-1 1 1-1 -1 4,71 11,6-1 1-1 1 1 5,62 11,5-1 1-1 1-1 5,19 11,1-1 1-1 -1 1 5,69 11,6-1 1-1 -1-1 5,57 11,4
Byta råvara Hur kan man köra för att uppnå en viss kvalitet med sågverksflis respektive rundved? Wood type Cooking Refining Starch Roll pressure E-module MD A B C D E GPa 1-1 -1 1-1 5,10-1 -1 1 1-1 5,10-1 1-1 1-1 5,19
Byta råvara Hur kan man köra för att uppnå en viss kvalitet med sågverksflis respektive rundved? Wood type Cooking Refining Starch Roll pressure E-module MD A B C D E GPa 1-1 -1 1-1 5,10-1 -1 1 1-1 5,10-1 1-1 1-1 5,19
Förändrad malning Wood type Cooking Refining Starch Roll pressure E-module MD A B C D E GPa 1-1 -1-1 1 5,60-1 -1 1 1 1 5,59-1 1-1 -1-1 5,57
Förändrad malning Wood type Cooking Refining Starch Roll pressure E-module MD A B C D E GPa 1-1 -1-1 1 5,60-1 -1 1 1 1 5,59-1 1-1 -1-1 5,57
Bäst kombination? Vilka olika faktorkombinationer leder till lika responsnivå?
Rivindex Wood type Cooking Refining Starch Roll pressure Tear index MD A B C D E mn m²/g 1-1 1 1-1 11,9 1-1 -1 1 1 11,7 1 1 1 1-1 11,6 1 1 1-1 1 11,3-1 1 1-1 -1 11,6-1 1-1 1 1 11,5-1 1-1 -1 1 11,6-1 1-1 -1-1 11,4
Rivindex Wood type Cooking Refining Starch Roll pressure Tear index MD A B C D E mn m²/g 1-1 1 1-1 11,9 1-1 -1 1 1 11,7 1 1 1 1-1 11,6 1 1 1-1 1 11,3-1 1 1-1 -1 11,6-1 1-1 1 1 11,5-1 1-1 -1 1 11,6-1 1-1 -1-1 11,4
Sammanfattning och fortsatt arbete Osäkerhet i mätningar Körkombinationer Färdigställa artikel om faktorförsöket innan semestern Sammanfattningsrapporten över de huvudsakliga resultaten så här långt. PCA och PLS analyser med inkluderade osäkerheter Ännu inte analyserat data efter kok och malning