A identificação estrutural como proposta de classificação de variáveis para a reconciliação de dados industriais - Oliveira Júnior, Antonio Martins; Pinto, José Carlos Costa da Silva; Lima, Enrique Luis (Scientia Plena, 2012)
A reconciliação dos dados é fortemente afetada pela formulação do problema, pelo desempenho da otimização e interpretação estatística dos resultados. Isto deve ser avaliado por uma cuidadosa classificação das variáveis. Devido a complexidade dos atuais processos integrados e a grande quantidade de dados disponíveis em plantas automatizadas de alto desempenho, o uso de algoritmos de classificação vem crescendo dia a dia. Eles são aplicados no projeto de novas unidades, revamps e sistemas de monitoramento para reduzir a dimensão do problema de reconciliação de dados. É descrito um novo algoritmo que poderá ajudar o engenheiro a encontrar eficientes estratégias para o problema de classificação, aliado à formulação matemática. Algumas propriedades estruturais são discutidas e ilustradas, bem como é descrito o algoritmo de identificação estrutural. Há um grande incentivo econômico para a classificação robusta de variáveis, pois um procedimento deficiente irá requerer uma instrumentação adicional.