L’analyse en composantes principales Multiway (ACPM) et la méthode des moindres carrés partiels Multiway (MPLS) ont été appliquées à des données de fermentation, et comparées pour reconnaitre de façon précoce les problèmes de fermentation, tels que les retard et les arrêts prématurés.
Les informations sont issues de 17 fermentations industrielles, elles comprennent les mesures de 32 variables, dont les sucres, la densité, les alcools, les acides organiques et les composés azotés (y compris tous les acides aminés). Les techniques de lissage et d’ajustement de la courbe ont été appliquées, car s’avèrent nécessaires pour le pré-traitement des données.
Ensuite, l’ACPM et la MPLS ont été appliquées sur quatre ensembles de données avec différentes combinaisons de variables afin d’identifier les principaux éléments responsables du comportement problématique.
La densité, les sucres, les alcools et les acides organiques sélectionnés ont été identifiés comme étant les principales composantes.
L’application de l’ACPM n’a permis de détecter que 67% des lots à problèmes dans l’ensemble des données après 72 h de fermentation. Tandis que l’application de la MPLS a permis de prédire l’ensemble des lots à problèmes (100%) avec les mêmes variables et à la même durée de fermentation.
La capacité d’identifier une fermentation à problèmes en 72 heures peut avoir un impact économique significatif sur les coûts d’exploitation dans une cave commerciale.
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