Vooruitgang in aanlyn monitering en data-insameling skep nuwe geleenthede om die doeltreffendheid, volhoubaarheid en winsgewendheid van ingenieursprosesse te verbeter. Hoewel Groot Data (Big Data) reeds 'n beduidende impak in talle sektore het, word die potensiaal daarvan in die chemiese en mineraalverwerkingsbedryf nog nie ten volle benut nie.

Ons navorsingsgroep in wiskundige modellering en masjienleer kombineer fundamentele ingenieursbeginsels met statistiese metodes om hierdie uitdaging die hoof te bied. Deur teoretiese prosesmodelle en datagedrewe masjienleeralgoritmes – dikwels in kombinasie – toe te pas, ontwikkel ons oplossings om die bedryf, monitering en beheer van chemiese aanlegte te verbeter. Ons navorsing sluit onder meer foutopsporing en -diagnose, kousaliteitsanalise, versterkingsleer en hibriede modellering in, met toepassings wat strek van mineraalverwerking en petroleumraffinering tot omgewingsingenieurswese.