Application of Mixture Models to Survival Data

Survival models are being widely applied to the engineering field to model time-to-event data once censored data is here a common issue. Using parametric models or not, for the case of heterogeneous data, they may not always represent a good fit. The present study relays on critical pumps survival data where traditional parametric regression might be improved in order to obtain better approaches. Considering censored data and using an empiric method to split the data into two subgroups to give the possibility to fit separated models to our censored data, we’ve mixture two distinct distributions according a mixture-models approach. We have concluded that it is a good method to fit data that does not fit to a usual parametric distribution and achieve reliable parameters. A constant cumulative hazard rate policy was used as well to check optimum inspection times using the obtained model from the mixture-model, which could be a plus when comparing with the actual maintenance policies to check whether changes should be introduced or not.

Previsão da Classificação da qualidade dos efluentes da indústria petrolífera com recurso a sistemas inteligentes

O presente trabalho realizou-se na Refinaria de Sines e teve como principal objectivo a utilização de ferramentas oriundas da Área Científica da Inteligência Artificial no desenvolvimento de modelos de previsão da classificação da Água Residual Industrial de acordo com a Legislação em vigor, com vista à minimização dos impactes ambientais e das tarifas aplicadas pela Concessionária (Águas de Santo André) à Refinaria. Actualmente a avaliação da qualidade do efluente é realizada através de métodos analíticos após colheita de uma amostra do efluente final. Esta abordagem é muito restritiva já que não permite actuar sobre o efluente em questão pois apenas pode evitar que, no futuro, uma mistura semelhante volte a ser refinada. Devido a estas limitações, o desenvolvimento de modelos de previsão baseados em Data Mining mostrou ser uma alternativa para uma questão pró-activa da qualidade dos efluentes que pode contribuir decisivamente para o cumprimento das metas definidas pela Empresa. No decurso do trabalho, foram desenvolvidos dois modelos de previsão da qualidade do efluente industrial com desempenhos muito semelhantes. Um deles utiliza a composição das misturas processadas e o outro, utiliza informações relativas ao crude predominante na mistura. ABSTRACT; This study has taken place at the Sines Refinery and its main objective is the use of Artificial Intelligence tools for the development of predictive models to classify industrial residual waters according with the Portuguese Law, based on the characteristics of the mixtures of crude oil that arrive into the Refinery to be processed, to minimize the Environmental impacts and the application of taxes. Currently, the evaluation of the quality of effluent is performed by analytical methods after harvesting a sample of the final effluent. This approach is very restrictive since it does not act on the intended effluent; it can only avoid that in the future a similar mixture is refined. Duet these limitations, the development of forecasting models based on Data Mining has proved to be an alternative on the important issue which is the quality of effluent, which may contribute to the achievement of targets set by the Company. During this study, two models were developed to predict the quality of industrial effluents with very similar performances. One uses the composition of processed mixtures and the other uses information regarding the predominant oil in the mixture.

Avaliação e controlo da qualidade da água de albufeiras com base em modelos dinâmicos

A problemática relacionada com a modelação da qualidade da água de albufeiras pode ser abordada de diversos pontos de vista. Neste trabalho recorre-se a metodologias de resolução de problemas que emanam da Área Cientifica da Inteligência Artificial, assim como a ferramentas utilizadas na procura de soluções como as Árvores de Decisão, as Redes Neuronais Artificiais e a Aproximação de Vizinhanças. Actualmente os métodos de avaliação da qualidade da água são muito restritivos já que não permitem aferir a qualidade da água em tempo real. O desenvolvimento de modelos de previsão baseados em técnicas de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, mostrou ser uma alternativa tendo em vista um comportamento pró-activo que pode contribuir decisivamente para diagnosticar, preservar e requalificar as albufeiras. No decurso do trabalho, foi utilizada a aprendizagem não-supervisionada tendo em vista estudar a dinâmica das albufeiras sendo descritos dois comportamentos distintos, relacionados com a época do ano. ABSTRACT: The problems related to the modelling of water quality in reservoirs can be approached from different viewpoints. This work resorts to methods of resolving problems emanating from the Scientific Area of Artificial lntelligence as well as to tools used in the search for solutions such as Decision Trees, Artificial Neural Networks and Nearest-Neighbour Method. Currently, the methods for assessing water quality are very restrictive because they do not indicate the water quality in real time. The development of forecasting models, based on techniques of Knowledge Discovery in Databases, shows to be an alternative in view of a pro-active behavior that may contribute to diagnose, maintain and requalify the water bodies. ln this work. unsupervised learning was used to study the dynamics of reservoirs, being described two distinct behaviors, related to the time of year.