Prediction of kraft pulp industrial production with generalized additive models and artificial neural networks
DOI:
https://doi.org/10.5902/1980509895533Keywords:
Statistical computing, Wood cooking, Multivariate statistics, Predictive models, Pulping chemistryAbstract
This work describes the modelling of observed data from kraft pulping variables at industrial scale for several years by generalized additive models and artificial neural networks. Generalized additive models were adjusted with R software, using database “mgcv”. Statistical significance tests were applied to each model. In a complementary way, data were analyzed by 100 artificial neural networks in order to relate digester production and alkaline load with several process and pulp variables. At this stage, Statistica software was applied to describe data behaviour. Generalized additive models proved to be a good option to represent the variables from kraft pulp industry processes, showing a correlation of at least 88% between estimated and actual data. This fitting was possible due to the ability of generalized additive models to easily adequate data with high variability and mild control, on which experimental design treatments are not efficient. Neural artificial networks were able to represent at least 60% of the alkaline charge and the digester production.
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