过程光谱学成功必须开发一个精确的最优化模型。最优化模型转化过程收集的吸光度光谱分析仪等实际值辛烷值在燃料混合,或酸值和二异氰酸酯比率在聚氨酯生产。
分析仪的交付之前,客户提供给我们样品和匹配的实验室结果与目标一致的流程流。我们负责准备起动模型提供大概的值提供了每个参数的结果。独立样本集必须提供每个显著不同的流程流。数据可能会转发给我们的模型发展如果没有现场chemometrician
之前交付的分析仪,客户收集样本,分析他们的主要方法(s),然后妥善存储样本。存储的样本期间将扫描分析仪调试。扫描并匹配laboratory-obtained值用于Pre-Calibration模型的开发。数据可能会转发给我们的模型发展如果没有现场chemometrician。独立样本集必须提供每个显著不同的流程流。
不需要采样之前交付和随后的分析仪的安装、调试。相反,分析仪是开始训练模式。培养模式是在网上同时扫描和采集样本进行实验室分析在实际分析仪系统配置。时间得到足够的训练样本将不同流程的过程。可用的地方,图书馆模型可能部署中期业绩直到分析仪可以良好的训练。独立样本集必须提供每个显著不同的流程流。
最初的校准通常被称为一个起动器模型。建立一个成功的标定的难度取决于过程流的复杂性和实验室参考数据的质量。确保客户成功,我们有三个建议程序收集、组织和分析数据建立起动器最优化模型。
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