Determinação de parâmetros de qualidade de gasolinas automotivas utilizando espectroscopia de emissão por chama e métodos quimiométricos

Exportado OPUSMade available in DSpace on 2019-08-10T00:30:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_jaqueline_martins_depaulo.pdf: 2744086 bytes, checksum: 63b3cd4f35d116b1c293ffa577b3ac5c (MD5) Previous issue date: 23Visando aprimorar o monitoramento da qualidade dos combustíveis comercializados no Brasil através do emprego de metodologias simples, rápidas e de baixo custo, neste trabalho foi desenvolvido um sistema que associa a Espectroscopia de Emissão em Chama (FES, Flame Emission Spectroscopy) com ferramentas quimiométricas como PLS (mínimos quadrados parciais, do inglês Partial Least Squares) e PLS-DA (Análise discriminante com método de mínimos quadrados parciais). As aplicações desta metodologia foram organizadas como segue: No capítulo 5 um modelo PLS-DA, foi utilizado para classificar diferentes tipos de gasolinas comercializadas no Brasil tais como: gasolina C comum (GC), aditivadas (GA) e premium (GP). Neste caso, o modelo PLS-DA foi construído utilizando apenas três variáveis latentes (LV) com variância acumulada de 99,98% em X e 51,05% em Y. O modelo permitiu obter bons valores de sensibilidade e especificidade para o conjunto de calibração e 100% de acerto na previsão. No Capítulo 6 apresenta a classificação de amostras de gasolinas Brasileiras adulteradas com querosene, aguarrás, thinner, solvente de borracha e etanol, um modelo PLS-DA foi construído utilizando cinco variáveis latentes (LV) com variância acumulada de 100% em X e 84,6% em Y. No Capítulo 7, os dados espectrais obtidos utilizando a FES foram associados com PLS com o objetivo de prever parâmetros de octanagem MON (Motor Octane Number) and RON (Research Octane Number). Foram obtidos baixos valores de RMSEC (Root Mean Square Error of Calibration) and RMSEP (Root Mean Square Error of Prediction) sendo RMSEC igual a 0,14 e RMSEP de 0,56. As metodologias propostas se mostraram bastante promissoras principalmente pelo fato de serem simples, rápidas e não requererem pré-tratamento das amostras. O sistema pode ser aprimorado para ser utilizado na triagem para análises de rotina apresentando baixo custo e boa exatidão. Neste contexto, a metodologia abre possibilidades importantes para laboratórios realizarem o controle de qualidade com maior eficiência na fiscalização.In this work a system was developed combining Flame Emission Spectroscopy with chemometric tools such as Partial Least Squares (PLS) and Partial Least Squares DiscriminantAnalysis (PLS-DA) with the objective of improving the quality monitoring of fuels commercialized in Brazil through the employment of simple, fast and inexpensive methodologies. The applications of these methodologies were organized as follows: Chapter 5presents a PLS-DA model that classifies different types of gasoline commercialized in Brazil: common gasoline (CG), gasoline with additives (GA) and premium gasoline (PG). In this case a PLS-DA model was built using three latent variables (LV) with accumulated variance of99.98% in X and 51.05% in Y. The model yielded good sensitivity and specificity values for the calibration set and 100% accuracy in the prediction. Chapter 6 presents the classificationof Brazilian gasoline samples adulterated with kerosene, turpentine, thinner, rubber solvent and ethanol and a PLS-DA model was constructed using five latent variables (LV) with cumulative variance of 100% in X and 84.6% Y. Chapter 7 presents the obtained spectral datausing FES associated with PLS to predict octane parameters, Motor Octane Number (MON) and Research Octane Number (RON). Low values of Root Mean Square Error of Calibration(RMSEC) and Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP) were obtained: 0.14 and 0.56 respectively. The proposed methodologies are very promising especially because they are simple, fast and do not require pre-treatment of samples. The system can be enhanced for screening in routine analysis presenting low cost and good accuracy. In this context, the methodology provides significant possibilities for laboratories to perform quality control with greater efficiency in the inspection