Orientador: Marcia Miguel Castro Ferreira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-07T18:56:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Guterres_MarcosViero_D.pdf: 2046710 bytes, checksum: f0700aecdfa3db5838d4bc3903b6ea03 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Neste trabalho de tese a análise multivariada foi usada para desenvolver metodologias para o monitoramento de reações químicas. Duas técnicas de análise foram usadas: a Resolução multivariada de curvas (MCR) para a análise de medidas espectroscópicas e o Controle Estatístico de processos (CEMP) para a análise de variáveis fisico-químicas coletadas de um processo industrial. O primeiro trabalho desenvolvido nesta tese usou os métodos da MCR para construir modelos empíricos de reações químicas a partir de medidas de reflectância no espectro de infravermelho médio. Este modelo foi usado para prever o comportamento de novas bateladas da mesma reação química. Os resultados obtidos mostraram que as previsões são mais exatas quando o modelo é adaptado de acordo com o método ¿Predicted Augmented Classical Least Squares¿ (PACLS) para incluir uma componente que modela as mudanças da linha base dos espectros de infravermelho. O segundo trabalho apresenta uma nova metodologia desenvolvida para determinar a creatinina no soro humano, baseada no monitoramento da reação de Jaffé com espectroscopia visível e análise dos dados com os métodos de decomposição trilinear da MCR. De acordo com os resultados obtidos, a creatinina pode ser determinada na presença de outras substâncias que interferem com a sua medida espectroscópica. O erro padrão de desempenho (SEP) da metodologia proposta neste trabalho foi de 2,22 mg L e um respectivo coeficiente de variação em torno de 6 %. O terceiro trabalho apresentado nesta tese descreve uma metodologia desenvolvida para investigar os metabólitos fluorescentes e intracelulares produzidos pela Chromobacterium violaceum durante o cultivo desta bactéria em um bioreator sob condições aeróbicas. Os espectros de fluorescência coletados a partir de amostras de biomassa foram analisados com o método PARAFAC (Análise de Decomposição em Fatores Paralelos). Os aminoácidos triptofano e tirosina, além de NADH e violaceína foram identificados através da análise dos parâmetros do modelo trilinear ajustado a partir dos espectros de fluorescência. As estimativas obtidas para a variação da concentração das espécies químicas ao longo do tempo, mostraram que esta bactéria consome o triptofano antes de começar a produzir progressivamente a violaceína. Este resultado está de acordo com o mecanismo proposto na literatura para biosíntese deste pigmento, que é um candidato para o tratamento de tumores e doenças tropicais. O quarto trabalho desta tese apresenta uma metodologia de CEMP desenvolvida para a análise de dados autocorrelacionados. Esta metodologia foi usada para monitorar a etapa de digestão da bauxita usada para extrair o alumínio deste minério. Quatro variáveis físico químicas deste processo foram analisadas com os modelos de séries temporais para modelar a autocorrelação dos dados coletados neste processo. Em uma etapa seguinte da análise, os resíduos dos modelos de séries temporais foram analisados pelo método da análise em componentes principais para obter um modelo matemático que foi usado para construir gráficos de controle multivariado / Abstract: On this work, multivariate analyses were used to develop methodologies for monitoring chemical reactions. Two techniques were used: Multivariate Curve Resolution (MCR) for analysis of spectroscopic measures and the Multivariate Statistical Process Control (MSPC) for the analysis of the physical-chemical variables. The first work developed through this dissertation used the MCR methods to build empirical models of chemical reactions from reflectance measures of infrared spectra. This model was used to predict the behavior of new batches of the same reaction. The obtained results showed that the predictions are more exact when the model is adapted according to the (PACLS) Predicted Augmented Classical Least Squares to include a component in the model which model the baseline changes of the infrared spectrum. The second work presents a new methodology developed for determining the creatinine in human serum, based on the monitoring of Jaffé reaction with visible spectroscopy and analysis of the data with the treeway MCR methods. According to the obtained results, creatinine can be determined in presence of others substances which interferes on its spectroscopic measure. The Standard Error of Performance (SEP) on this essay was 2,22mg L with a respective coefficient of variation around 6%. The third work presented on this dissertation describes a methodology developed for investigating the fluorescent and intracellular metabolite produced by Chromobacterium Violaceum during fermentation conducted in bioreactor under aerobics conditions. The fluorescence spectra collected from biomass samples were analyzed through the PARAFAC method (Parallel Factor Analysis). The tryptophan and tyrosine aminoacids beyond NADH (nicotinamide adenine dinucleotide) and violacein were identified through the analysis of the parameters from trilinear model obtained by analysis of fluorescence spectra. The estimations obtained for the concentration profiles of the chemical species, showed that this bacterium consumes the tryptophan before starting the progressive production of violacein. This result is according to the mechanism proposed on the literature for the biosynthesis of this pigment, which is a candidate to tumors and tropical disease treatment. The forth work on this dissertation presented a methodology of MSPC development for the analysis of autocorrelated data. This methodology was used to monitor the digestion of bauxite, used to extract de aluminum of this ore. Four Physical-chemical variables from this process were analyzed by time series models to model the autocorrelation among measures collected from this process. In a subsequent step of analyses, the residuals of time series models were analysed by Principal Component Analysis (PCA) to obtain a bilinear model that was used to construct multivariate control charts. The obtained results showed that the industrial plant operated out of statistical control / Doutorado / Físico-Química / Doutor em Ciências