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Su tesis aborda el control de pocresos

Isabel Esteban, nueva doctora por la UR

Isabel Esteban Díez ha obtenido el título de doctora por la Universidad de La Rioja tras la defensa de su tesis 'Aplicación de la espectroscopía NIR al control de procesos: aportaciones quimiométricas orientadas a mejorar la calidad de modelos de calibración y clasificación multivariante' por la que obtuvo la calificación de sobresaliente 'cum laude' por unanimidad.

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Ésta es la primera tesis doctoral presentada en la Universidad de La Rioja, siguiendo la normativa vigente recientemente aprobada, como compendio de publicaciones científicas. Asimismo, Isabel Esteban ha obtenido la Mención de doctorado europeo, avalada por Michele Forina y Roger Phan-Tan-Luu, catedrático de la Universidad de Marsella.

En los últimos tiempos, el control y monitorización en línea de procesos industriales ha cobrado importancia por a la creciente necesidad de asegurar la calidad de los productos finales y de conseguir asimismo una mayor eficacia en la producción. En este contexto, la industria necesita disponer de métodos de análisis rápidos, fiables, no destructivos y económicos, que puedan aplicarse fácilmente al control en línea de procesos. La espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS) cumple los requisitos mencionados, lo que ha propiciado que adquiera una importancia notable como tecnología de análisis de procesos, aplicable al control y monitorización en línea.

No obstante, debe tenerse en cuenta que la naturaleza inespecífica de las bandas de absorción NIR exige la aplicación de técnicas quimiométricas adecuadas con el fin de extraer la información significativa a partir de complicados espectros NIR. De este modo, la aplicación de la espectroscopía NIR al control en línea de procesos industriales depende de forma crucial de las herramientas de análisis multivariante empleadas y de la calidad final de los modelos construidos 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.

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