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[en] DEVELOPMENT OF A METHODOLOGY FOR THE DETERMINATION OF METALS IN SEDIMENTS APPLYING CLOSED FLASK MICROWAVES FURNACE AND MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS OF METALS IN BACIA DE CAMPOS SEDIMENTS / [pt] METODOLOGIA PARA DETERMINAÇÃO DE METAIS EM SEDIMENTOS UTILIZANDO MICROONDAS COM FRASCO FECHADO E ANÁLISE ESTATÍSTICA MULTIVARIADA DAS CONCENTRAÇÕES DE METAIS EM SEDIMENTOS DA BACIA DE CAMPOS

MARIA LUCIA TEIXEIRA GUERRA DE MENDONCA 02 August 2006 (has links)
[pt] Foi estudada a otimização da digestão ácida de amostras de sedimento visando à determinação de metais (Al, Fe, Mn,Cr, Ni, V, Cu, Zn e Pb), usando-se microondas com frasco fechado. Para tal, verificou-se a recuperação destes utilizando materiais de referência certificados: MESS-3, sedimento marinho, do National Research Council of Canada (NRCC) e SRM 1645, sedimento de rio, do National Institute of Standards and Technology (NIST), sendo a determinação realizada por espectrometria de emissão óptica por plasma indutivamente acoplado (ICP-OES). O processo de digestão ácida com microondas em sistema fechado foi otimizado empregando- se planejamento fatorial com três variáveis e dois níveis. Como resultado, obteve-se as seguintes condições operacionais: potência máxima de 600W, o tempo total de digestão de 40 minutos e uma mistura ácida constituída de 2 mL HNO3 + 6 mL HCl para a digestão de 250 mg de amostra. Com base na metodologia desenvolvida, foi realizada a determinação destes elementos em 163 amostras de sedimento oriundas da região petrolífera da Bacia de Campos do Estado do Rio de Janeiro, Brasil. Os resultados obtidos foram avaliados empregando técnicas estatísticas univariadas e multivariadas como: regressão linear, regressão múltipla, análise de componente principal (PCA) e de agrupamento (CA). Foi feito também a comparação dos dados obtidos com os resultados do Diagnóstico ambiental das áreas de exploração e produção de petróleo da Bacia de Campos, Santos e Espírito Santo (2002) pelo laboratório contratado pela Petrobras. / [en] The optimization of acid digestion of sediment samples was studied with the purpose of determining the metals (Al, Fe, Mn, Cr, Ni, V, Cu, Zn and Pb) using closed microwaves sisteem. For that, the recovery of these metals was noticed using certified reference materials: MESS-3, marine sediment, from the National Research Council of Canada (NRCC) and SRM 1645, river sediment, from the National Institute of Standards and Technology (NIST), with the determination performed by inductively coupled plasma optic emission spectrometry (ICP-OES). The acid digestion process with closed microwave system was optimized using factorial planning with three variables and two levels. As a result, the following operational conditions were achieved: maximum power of 600W, total digestion time of 40 minutes, and an acid mixture of 2 mL HNO3 + 6 mL HCl for 250 mg of sample digestion. Determination of these elements in 163 sediment samples from in the oil region of Bacia de Campos in the state of Rio de Janeiro, Brazil, was based on the methodology developed. The results were evaluated employing univariate and multivariate statistical techniques such as: linear regression, multiple regressions, Principal Component Analysis (PCA) and Cluster Analysis (CA). The data were compared with the results from the environmental diagnosis of oil exploration and production areas in Bacia de Campos, Santos and Espírito Santo (2002) by laboratory contracting by Petrobras.
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[en] DATA CLUSTERING: ANALYSIS OF METHODS AND DEVELOPMENT OF APPLICATION FOR CLUSTER ANALYSIS / [pt] AGRUPAMENTOS DE DADOS: AVALIAÇÃO DE MÉTODOS E DESENVOLVIMENTO DE APLICATIVO PARA ANÁLISE DE GRUPOS

MARCOS NEVES DO VALE 23 March 2006 (has links)
[pt] A enorme massa de dados que é gerada pelas diversas empresas diariamente pode conter informações importantes que não são fáceis de serem extraídas. Com isso advém a necessidade de analisá-los automaticamente, de forma adequada, extraindo informação útil que pode agregar algum tipo de conhecimento. Uma das formas de se analisar os dados automaticamente é através da análise de agrupamentos. Ela procura encontrar grupos de dados semelhantes entre si. As técnicas de análise de agrupamentos revelam como os dados estão estruturados e resultam em um melhor entendimento sobre o negócio. Existe ainda hoje uma escassez de ferramentas para esse fim. Em um problema real de agrupamento de dados convém analisar os dados através da utilização de diferentes métodos, a fim de buscar aquele que melhor se adapte ao problema. Porém, as ferramentas existentes hoje em dia não são integradas, onde cada ferramenta possui um subconjunto dos métodos existentes de agrupamento. Dessa forma o usuário fica limitado à utilização de uma ferramenta específica ou é obrigado a conhecer diversas ferramentas diferentes, de forma a melhor analisar os dados de sua empresa. Esta dissertação apresenta uma revisão detalhada de todo o processo de análise de agrupamentos e o desenvolvimento de um aplicativo que visa não apenas a atender as deficiências presentes na maioria das ferramentas com esse fim, mas também a auxiliar, de forma mais completa, todo o processo de análise dos grupos. O aplicativo desenvolvido é de fácil utilização e permite que a ele sejam incorporados outros métodos eventualmente desenvolvidos pelo usuário. O aplicativo foi avaliado em três estudos de casos, os quais visam demonstrar a facilidade de uso do aplicativo, assim como avaliar as vantagens do uso de métodos de natureza fuzzy em uma base de dados real. / [en] The enormous data mass that is daily generated by several companies can contain critical information that might not be easily retrieved, considering that the amount of data is generally huge and/or the target information might be spread through different data bases. Taking that into consideration, it might be necessary to properly analyze the data in an automatic way, so useful and valuable information can be extracted. One way of automatically analyzing data is through cluster analysis. This type of analysis searches for related similar data. These clusters settle a data structure model and with proper analysis can reveal important information. The techniques used in cluster analysis disclose how data is structured and allow a better knowledge of the business. Still today there is a lack of tools for this purpose. On a real situation with a data cluster problem it is wise to analyze the data through different methods, so we can find the one that better fits the problem. However, today the existing tools are not integrated, and each tool has a subgroup of existing cluster methods. This way the user stays limited to use only one specific tool or is forced to be aware of a number of different tools, so he would be able to better analyze the company data. This study presents a detailed review of the whole group analysis process and develops an application that not only suggests how to cover the currently lack of tools for this purpose, but also to help the complete cluster analysis process in a more extended way. The application developed is user friendly and allows other methods developed by users to be incorporated. The application has been evaluated into three case studies with the purpose of demonstrating its user friendly, as well as evaluating the advantages of using fuzzy methods on a true data base.

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