Application of chemometric methods in comprehensive two-dimensional gas chromatography analysis

Nesta tese, foram construídos modelos quimiométricos a partir de cromatogramas de diferentes amostras obtidos por cromatografia gasosa bidimensional abrangente com detecção por ionização em chama (GC×GC-FID). Numa primeira aplicação, modelos foram desenvolvidos para identificar adulteração em gasolina. Para isso, uma amostra de gasolina não adulterada fornecida pela Agência Natural do Petróleo (ANP) foi utilizada na preparação de um conjunto de calibração e de um conjunto de validação de amostras de gasolinas adulteradas. Em seguida, o modelo construído foi utilizado para avaliar outras amostras de gasolinas e os resultados obtidos foram comparados com os resultados obtidos pela ANP. Em um segundo estudo com gasolinas, 51 amostras foram fornecidas pela ANP juntamente com os resultados dos testes físico-químicos utilizados pela agência na avaliação da qualidade da gasolina. O objetivo deste estudo foi a elaboração de modelos quimiométricos utilizando dados de GC×GC-FID para a previsão de parâmetros físico-químicos de gasolina. Os métodos de seleção de variáveis siPLS e algoritmo genético foram utilizados na preparação de modelos para a previsão da temperatura de destilação a 10, 50 e 90 % v/v de destilado e no ponto final da destilação. Um modelo PLS foi construído para a previsão da densidade das amostras de gasolinas. Em um terceiro estudo, utilizando PARAFAC e GC×GC-FID, foi realizada a diferenciação entre amostras de gasolina do Brasil e da Venezuela, devido ao intenso contrabando de gasolina existente da Venezuela para o Brasil. Em uma quarta aplicação, foi desenvolvido um algoritmo para seleção de intervalos em dados de ordem superior, o qual foi avaliado através da quantificação de alergênicos em perfumes. Por último, foi relatado o primeiro uso de MCR-ALS na construção de modelos quimiométricos utilizando-se dados obtidos por GC×GC-FID para quantificação de óleo essencial de alecrim em amostras complexas preparadas em laboratórioIn this thesis, some chemometric models were built using chromatograms of different kinds of samples obtained by comprehensive two-dimensional gas chromatography with flame ionization detection (GC×GC-FID). In the first application, models were developed to identify adulteration in commercial gasoline samples. A non-adulterated gasoline sample provided by the Agência Nacional do Petróleo (ANP) was used to build a calibration and a validation sample set of adulterated gasoline. Then, the built model was used to evaluate other gasoline samples and the obtained results were compared to the results obtained by ANP. In a second study with gasoline, 51 samples were supplied by ANP with the results of the physicochemical tests used by ANP to evaluate the quality of gasoline samples. The aim of this study was the elaboration of chemometric models using GC×GC-FID chromatograms to preview some of the physicochemical tests used by ANP. The variable selection siPLS and genetic algorithm methods were used to build multivariate models in order to preview the distillation temperatures of gasoline at 10, 50 and 90 % v/v of distillated and at the final point of the distillation. A PLS model was built to predict the density of the gasoline samples. In a third study, using PARAFAC and GC×GC-FID, it was performed the differentiation between Brazilian and Venezuelan gasoline, due to the intense smuggling of gasoline from Venezuela to Brazil. In a fourth application, an algorithm was developed for variable selection in multi-way data, which was evaluated by quantification of allergens in perfume. Finally, it was reported the first use of MCR-ALS algorithm to develop chemometric models using data obtained by GC×GC-FID to quantify rosemary essential oil in complex samples prepared in laborator