<title language="eng">Partial least squares (PLS) regression and its application to coal analysis

• Main Authors: Carlos E Alciaturi, Marcos E Escobar, Carlos De La Cruz, Carlos Rincón
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidad del Zulia 2003-12-01
• Series: Revista Técnica de la Facultad de Ingeniería
• Subjects: PLS; regresión multivariada; quimiometría; análisis del carbón mineral; multivariate regression; chemometrics; coal analysis
• Online Access: http://wwww.scielo.org.ve/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0254-07702003000300006

Los métodos instrumentales de análisis químico hacen uso de las relaciones entre la señal obtenida y una propiedad del sistema estudiado (generalmente, una concentración). Los avances en electrónica y computación han hecho posible un rápido progreso en la adquisición de datos y en su transmisión y procesamiento. La aplicación de diversos métodos matemáticos al cálculo de concentraciones y otras propiedades a partir de datos instrumentales se conoce como quimiometría y es un área de intensa actividad, por sus amplias aplicaciones en la industria química, de procesos y en estudios ambientales. Uno de los métodos más usados en quimiometría es el método de mínimos cuadrados parciales, conocido por sus iniciales en inglés, PLS ("partial least squares"). Este método, relacionado con la regresión de componentes principales, PCR ("principal components regression") posee ventajas teóricas y computacionales que han llevado a innumerables aplicaciones. Se encuentran en Internet decenas de miles de referencias solamente para el PLS lineal. En este artículo, se explica los fundamentos del método y se muestra una aplicación a la predicción de propiedades de carbones minerales a partir de datos del infrarrojo medio, con el objetivo de desarrollar métodos de análisis rápidos y no destructivos para estos materiales.<br>Instrumental chemical analysis methods use the relationships between a signal obtained and a property (generally a concentration) of the system under study. The study and applications of these relations is known as chemometrics, a discipline of intense development, with ample applications in chemical and process industry and in environmental studies. The method of partial least squares (PLS) is one of the most used in chemometrics. This method is closely related to principal components regression (PCR). PLS have theoretical and computational advantages that have led to a great number of applications. The numbers of Internet sites referring to PLS are hundreds of thousands. Here, we give the fundamentals and show an application to prediction of coal properties from mid-infrared data, with the purpose of developing fast, non-destructive methods of analysis for these materials.