Cap 2 – A systematic approach to model building

Q2.3-Discuss why modelling assumptions are important in building of a model.

As suposições/hipóteses são muito importantes na construção de um modelo por reduzirem a complexidade . Estas hipóteses simplificadoras dependem do conhecimento do sistema, e ajudarão na eliminação de aspectos que não são importantes/relevantes para o modelo.

Q2.4-What is the difference between white, black and grey box models?

Os modelos caixa branca são os fenomenológicos, assim denominados por serem totalmente transparentes para um engenheiro de processo, não usa-se nenhuma medida direta do processo, apenas indiretamente os dados são utilizados (p.ex. parâmetros) . Os modelos caixa preta são os empíricos, e usam apenas medidas experimentais e observações para obter os parâmetros do modelo, o conhecimento do processo está disponível através dos dados medidos e não através dos mecanismos envolvidos no processo. O modelo caixa cinza é a combinação dos dois tipos anteriores, usa a priori o conhecimento do processo para determinar a estrutura e alguns parâmetros, e então usas-se os dados medidos experimentalmente para construir o modelo.

Q2.7-In defining the modelling problem, what basic decisions need to be made before any mathematical modelling starts?

As decisões básicas a serem tomadas antes de começar um modelo matemático são: definição clara do processo, o objetivo do modelo e o critério de validação. O autor apresenta um algoritmo com as etapas a serem observadas no processo de modelagem.

Q2.10-Discuss some general approaches to model validation.

A validação do modelo é de uma etapa importantíssima na construção do modelo, nesta etapa vê-se se o modelo proposto atendeu aos objetivos. Através de dados vindos de uma planta real ou piloto, faz-se a análise da concordância entre o modelo e o real, utilizando testes de hipóteses, estimativa do erro, … É importante analisar a qualidade dos dados experimentais, a concordância ou não do modelo com os dados depende deste aspecto.