La aplicabilidad real de la espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS) al control y monitorización en línea de procesos en múltiples aplicaciones industriales depende de manera determinante de la robustez y fiabilidad asociada a los modelos de calibración y clasificación multivariante construidos, ya que dichos modelos servirán como base para llevar a cabo el análisis cuantitativo o cualitativo de los parámetros críticos de calidad considerados.
Por este motivo, esta tesis doctoral se centra en la optimización de la calidad de modelos de calibración y clasificación construidos en base a medidas NIR de muestras involucradas en distintos procesos de fabricación industrial, gracias tanto a la conveniente aplicación de algunas herramientas quimiométricas ya existentes como al desarrollo de nuevas metodologías para un adecuado tratamiento y modelado de los datos.
La presente tesis doctoral se presenta como compendio de publicaciones científicas, siguiendo la normativa de la Universidad de la Rioja. Los diez artículos presentados han sido agrupados en tres bloques perfectamente diferenciados, en función del tipo de aplicación concreta y los objetivos específicos que abordan.
© 2001-2024 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados