Aplicação de métodos de calibração multivariada na previsão de propriedades de combustíveis fósseis e biocombustíveis usando dados da espectroscopia por infravermelho, médio e próximo, e espectroscopia Raman

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Cunha, Camilla Lima
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Química; Brasil; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química
• Palavras-chave em Português: PLS; SVM; Florestas aleatórias; Seleção de variáveis; NIR; mid-IR; Raman; Massa específica; Índice de refração; Ponto de entupimento de filtro a frio; Viscosidade; Calibração multivariada; Combustíveis fósseis; Espectroscopia de infravermelho; Random forest; Variable selection; Density; Refractive index; Cold filter plugging point; Viscosity; ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/16525

Com o desenvolvimento e o aumento do uso de combustíveis renováveis, surge também a necessidade de garantir sua produção e distribuição com a qualidade especificada. Desta forma, tornou-se imprescindível o estudo de metodologias eficazes para determinar as propriedades físico-químicas de forma rápida e não destrutiva, possibilitando a sua aplicação ao controle de qualidade no monitoramento on/in/at-line dos combustíveis em ambiente industrial. Na literatura, as espectroscopias de infravermelho, próximo (NIR) e médio (mid-IR), têm sido exaustivamente combinadas as ferramentas quimiométricas para determinação de propriedades de misturas diesel-biodiesel. Contudo, a inclusão da aplicação da espectroscopia Raman pode oferecer praticidade aos ensaios e contribuir na construção de instrumentos de baixo custo para controle de qualidade de combustíveis e biocombustíveis. Neste cenário, o presente estudo tem como objetivo apresentar modelos de previsão das propriedades de combustíveis (diesel) e biocombustíveis (biodiesel), puros e de suas misturas, baseados em técnicas espectroscópicas (NIR, mid-IR e Raman) acopladas com ferramentas quimiométricas, as quais se inclui a utilização de técnicas de seleção de variáveis combinadas com mínimos quadrados parciais (PLS) e a aplicação de florestas aleatórias (RF) e máquina de vetores de suporte (SVM) para as propriedades não lineares. Na primeira parte do estudo (banco 1), o índice de refração e a massa específica de 148 amostras de biodiesel foram determinados usando dados espectroscópicos. Na segunda parte do estudo (banco 2), o ponto de entupimento de filtro de frio (PEFF) e a viscosidade cinemática a 40˚C de 333 amostras de biodiesel, diesel, diesel-biodiesel e misturas de diesel-biodiesel-etanol foram determinados usando dados espectroscópicos. Para ambos os estudos, 80 % das amostras formaram o conjunto de calibração e 20% formaram o conjunto de validação. Os resultados mostraram que o modelo PLS obtido com os espectros mid-IR e intervalos selecionados pelo algoritmo UVE forneceu a melhor previsão para o índice de refração, com 5 variáveis latentes, raiz quadrada do erro médio quadrático (RMSEP) igual a 1,0∙10-4 e coeficiente de determinação da previsão (R2pred) igual a 0,95. O melhor modelo de previsão para a massa específica foi obtido pelo método RF com os espectros de mid-IR, com RMSEP igual 1,16∙10-4 g∙cm-3 e R2pred igual a 0,98. Para a previsão do PEFF, o melhor modelo foi obtido com SVM em espectros mid-IR e intervalos selecionados pelo algoritmo RC, com RMSEP igual a 0,7˚C e R2pred igual a 0,94. O melhor modelo de previsão da viscosidade cinemática a 40˚C foi obtido pelo método RF com os espectros de mid-IR, com RMSEP igual a 0,0184 mm2∙s-1 e R2pred igual a 0,98. Os resultados deste estudo mostraram que os espectros de mid-IR foram os mais adequados na previsão das propriedades estudadas. A figura de mérito Soma das probabilidades do teste de Wilcoxon (SWTP) desenvolvida neste estudo foi imprescindível para a escolha do melhor modelo.