134 f. / Submitted by Ana Hilda Fonseca (anahilda@ufba.br) on 2013-09-19T14:49:05Z No. of bitstreams: 1 Tese_Vanjoaldo Lopes.pdf: 3691974 bytes, checksum: 4acbb7d5e3b7ac76fe0b2ff6e4a01cc2 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Hilda Fonseca(anahilda@ufba.br) on 2013-09-19T15:13:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_Vanjoaldo Lopes.pdf: 3691974 bytes, checksum: 4acbb7d5e3b7ac76fe0b2ff6e4a01cc2 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-09-19T15:13:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_Vanjoaldo Lopes.pdf: 3691974 bytes, checksum: 4acbb7d5e3b7ac76fe0b2ff6e4a01cc2 (MD5) Previous issue date: 2012 / CAPES, FAPESB, CNPQ / Buscando minimizar a dependência dos combustíveis fosseis, fontes energéticas alternativas e renováveis estão em franco desenvolvimento, ganhando cada vez mais espaço na matriz energética mundial e levando à diminuição dos impactos ambientais. Neste contexto, muitas pesquisas são realizadas, buscando o aumento da produção de biodiesel e a garantia da sua qualidade. Em um país como Brasil, que possui vasto território, onde muitas oleaginosas e gorduras animais podem ser usadas para produzir biodiesel, investigar a origem do biodiesel é uma necessidade, uma vez que a qualidade do biodiesel está relacionada às matérias-primas que o produziu. Neste trabalho, determinou-se a composição de amostras de biodiesel em relação aos tipos de matéria-prima através da cromatografia a gás associada à calibração multivariada. Para tal, foram desenvolvidas três modelagens por PLS, a partir de cromatogramas de amostras de biodiesel obtidos empregando a norma EN 14103, onde foi possível identificar, com segurança estatística, a composição das matérias-primas de amostras de B100. As duas primeiras modelagens foram realizadas com as áreas dos picos cromatográficos e com as áreas normalizadas, respectivamente; nestas duas modelagens, os picos foram integrados manualmente. Na terceira modelagem, os cromatogramas foram previamente alinhados usando o algoritmo COW, e todo o cromatograma foi explorado pelo PLS. Os procedimentos foram aplicados a misturas de biodiesel quaternárias (soja, sebo bovino, girassol e dendê), sendo alcançados parâmetros similares para as duas primeiras modelagens na determinação da composição do biodiesel quanto as suas matérias-primas. Na modelagem das áreas não normalizadas, nos conjuntos de calibração encontraram-se valores de RMSEC < 4,40%; RMSECV < 5,36%; R2 (calibração) > 0,973 e R2 (Validação Cruzada) > 0,962; o conjunto de previsão apresentou correlação > 0,992 e RMSEP < 3,57%. Para a modelagem das áreas normalizadas, encontraram-se valores: RMSEC < 4,70%; RMSECV < 5,34%; R2 (calibração) > 0,985; R2 (Validação Cruzada) > 0,963; correlação > 0,989 e RMSEP < 3,43%. A terceira modelagem, com os cromatogramas totais alinhados, encontraram-se valores: RMSEC < 5,35%; RMSECV < 9,14%; R2 (calibração) > 0,955 e R2 (Validação Cruzada) > 0,875; Correlação > 0,966 e RMSEP < 7,19%. As duas primeiras modelagens estabeleceram parâmetros análogos, exatos e seguros para avaliar o teor de cada tipo de biodiesel na composição da mistura B100. A terceira modelagem apresentou parâmetros inferiores aos das duas primeiras modelagens; este fato pode ser explicado porque, nesta modelagem, a altura (sinal) foi a variável avaliada, e por sua vez a altura é um dado cromatográfico de menor confiabilidade que a área dos picos. / Salvador