FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico / Sendo o biodiesel um combustÃvel derivado de energia renovÃvel e considerado ecologicamente correto por ser de queima limpa, isto Ã, nÃo libera para atmosfera gases que contribuem para o aumento do efeito estufa, este biocombustÃvel surge como alternativa para substituir aqueles derivados do petrÃleo. As matÃrias-primas utilizadas para produzir o biodiesel podem ser tanto de origem vegetal como origem animal. Ante o impasse e o uso das matÃrias-primas vegetais serem tambÃm utilizadas para outros fins, como, por exemplo, a alimentaÃÃo, as matÃrias-primas derivadas de gorduras de origem animal, como o Ãleo extraÃdo das vÃsceras de peixe, aparece como interessante fonte de pesquisa para o aproveitamento na produÃÃo do biodiesel. No CearÃ, o aÃude CastanhÃo possui um dos maiores criatÃrios de tilÃpia, uma espÃcie de peixe que resiste atà em Ãguas bastante poluÃdas e, por essa razÃo, se reproduzem com facilidade, servindo como alimento, principalmente nas cidades interioranas. Em paralelo a essa vantagem, tambÃm ocorre como desvantagem o descarte das vÃsceras do peixe, uma fraÃÃo que nÃo tem uso, em solos e Ãguas superficiais, ocasionando sÃrios problemas ambientais. Com o intuito de minimizar o citado problema, a AssociaÃÃo dos Pisicultores do AÃude CastanhÃo, em parceria com a FundaÃÃo NÃcleo de Tecnologia Industrial do Cearà (NUTEC) iniciaram uma pesquisa de aproveitamento dessas vÃsceras para a produÃÃo de biodiesel. A pesquisa foi desenvolvida na NUTEC e a produÃÃo de biodiesel de vÃsceras de tilÃpia mostrou ter viabilidade. Durante a produÃÃo de biodiesel, no entanto, sÃo gerados efluentes de elevadas cargas poluidoras, em razÃo dos reagentes usados e da prÃpria composiÃÃo da matÃria-prima. Estes efluentes, chamados Ãguas de lavagem, sÃo provenientes da etapa de purificaÃÃo do biodiesel, a lavagem aquosa. O biodiesel foi obtido por meio de uma reaÃÃo quÃmica de transesterificaÃÃo, isto Ã, a gordura (Ãleo extraÃdo das vÃsceras de tilÃpia) foi convertida em um Ãster (biodiesel) na presenÃa de um Ãlcool (metanol) e um catalisador (hidrÃxido de sÃdio). Em seguida, as Ãguas de lavagem provenientes dessa etapa foram caracterizadas mediante anÃlises fÃsico-quÃmicas dos parÃmetros: pH, amÃnia total, demanda quÃmica de oxigÃnio (DQO), fÃsforo total e teor de metanol, seguindo-se os procedimentos descritos em APHA (1998 e 2005) e (European Standard EN-14110/2001 - VARIAN). Comparando-se os resultados obtidos com os padrÃes estabelecidos para lanÃamento de efluentes da ResoluÃÃo CONAMA N 430, de 13 de maio de 2011, observou que as concentraÃÃes dos parÃmetros analisados nÃo estavam em conformidade com a citada legislaÃÃo ambiental federal. Portanto, conclui-se que as Ãguas de lavagem provenientes da etapa de purificaÃÃo do biodiesel, sÃo efluentes que nÃo podem ser descartados antes de um tratamento adequado para enquadrÃ-las nos padrÃes estabelecidos. / Biodiesel is a fuel derived from renewable energy and considered environmentally friendly for being clean-burning. It means that it does not release into the atmosphere gases that contribute to the increasing of greenhouse effect. It is in fact, an option to replace petroleum fuels. The raw materials used to produce biodiesel may be either of vegetable or animal origins. Facing the dilemma of using vegetable raw materials for other purposes, such as food, the raw materials derived from animal fats, such as the oil extracted from fish viscera, appears as an interesting source of research for the use in biodiesel production. In the state of CearÃ, the CastanhÃo dam has one of the largest farming areas of tilapia, a fish species that resists even in very polluted waters and therefore, is reproduced easily serving as food mainly in inner towns. Parallel to such advantage, there is the disadvantage of the fish viscera disposal. It is a fraction that has no use in soils and surface waters, causing serious environmental problems. Aiming to minimize the aforementioned problem, the association of the CastanhÃo dam fish farmers, in partnership with the Center for Industrial Technology Foundation of Cearà (NUTEC) started a research on the utilization of such visceral material in the biodiesel production. The research was carried out at the NUTEC and the production of biodiesel from viscera of tilapia has shown to have viability. However, during the process of biodiesel production, effluents are generated from high pollution loads due to the reagents used and the very composition of the raw material. Such effluents, called washing water originate from the step of purification of the biodiesel, the aqueous washing. The biodiesel obtained by a chemical reaction of transesterification, ie, fat (oil extracted from the viscera of tilapia), was transformed into an ester (biodiesel) in the presence of an alcohol (methanol) and a catalyst (sodium hydroxide). Then, the washing water from this step was characterized by physical-chemical analysis of parameters: pH, total ammonia, oxygen chemical demand (OCD), total phosphorus and methanol content, following the procedures in (APHA , 1998 and 2005) and (European Standard EN-14110/2001 - VARIAN). Comparing the results with the standards for effluent discharge of CONAMA Resolution n 430, March 22nd, 2011, it was observed that the concentrations of the analyzed parameters were not in accordance with the aforementioned Federal Environmental Legislation. Therefore, we concluded that the washing water from the purification step of biodiesel is an effluent that cannot be rejected before an appropriate treatment to be fit in the established standards.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O objetivo deste trabalho foi estabelecer um modelo empregando-se ferramentas de regressão multivariada para a previsão do teor em ésteres metílicos e, simultaneamente, de propriedades físico-químicas de misturas de óleo de soja e biodiesel de soja. O modelo foi proposto a partir da correlação das propriedades de interesse com os espectros de reflectância total atenuada no infravermelho médio das misturas. Para a determinação dos teores de ésteres metílicos foi utilizada a cromatografia líquida de alta eficiência (HPLC), podendo esta ser uma técnica alternativa aos método de referência que utilizam a cromatografia em fase gasosa (EN 14103 e EN 14105). As propriedades físico-químicas selecionadas foram índice de refração, massa específica e viscosidade. Para o estudo, foram preparadas 11 misturas com diferentes proporções de biodiesel de soja e de óleo de soja (0-100 % em massa de biodiesel de soja), em quintuplicata, totalizando 55 amostras. A região do infravermelho estudada foi a faixa de 3801 a 650 cm-1. Os espectros foram submetidos aos pré-tratamentos de correção de sinal multiplicativo (MSC) e, em seguida, à centralização na média (MC). As propriedades de interesse foram submetidas ao autoescalamento. Em seguida foi aplicada análise de componentes principais (PCA) com a finalidade de reduzir a dimensionalidade dos dados e detectar a presença de valores anômalos. Quando estes foram detectados, a amostra era descartada. Os dados originais foram submetidos ao algoritmo de Kennard-Stone dividindo-os em um conjunto de calibração, para a construção do modelo, e um conjunto de validação, para verificar a sua confiabilidade. Os resultados mostraram que o modelo proposto por PLS2 (Mínimos Quadrados Parciais) foi capaz de se ajustar bem os dados de índice de refração e de massa específica, podendo ser observado um comportamento aleatório dos erros, indicando a presença de homocedasticidade nos valores residuais, em outras palavras, o modelo construído apresentou uma capacidade de previsão para as propriedades de massa específica e índice de refração com 95% de confiança. A exatidão do modelo foi também avaliada através da estimativa dos parâmetros de regressão que são a inclinação e o intercepto pela Região Conjunta da Elipse de Confiança (EJCR). Os resultados confirmaram que o modelo MIR-PLS desenvolvido foi capaz de prever, simultaneamente, as propriedades índice de refração e massa específica. Para os teores de éteres metílicos determinados por HPLC, foi também desenvolvido um modelo MIR-PLS para correlacionar estes valores com os espectros de MIR, porém a qualidade do ajuste não foi tão boa. Apesar disso, foi possível mostrar que os dados podem ser modelados e correlacionados com os espectros de infravermelho utilizando calibração multivariada / In the present work, a model that uses multivariate regression tools was proposed to predict both contents of methyl esters and physical-chemical properties of soybean oil -soybean biodiesel blends. The model was proposed from the correlation of the properties of interest with the attenuated total reflectance infrared spectra of the samples (ATR/MID-FTIR). The composition of the blends (methyl esters content) was determined by high performance liquid chromatography (HPLC), which can be seen as an alternative technique to the standard reference methods based on gas chromatography (EN 14103 and EN 14105). The selected physicochemical properties were refractive index, density, and viscosity. For the study, 11 mixtures were prepared with different proportions of soybean biodiesel and soybean oil (0-100 % wt of soybean biodiesel) in five replications totalizing 55 samples. The infrared spectra were acquired in the range 3801-650 cm-1. The spectra were submitted to the multiplicative signal correction (MSC) and then to mean centering (MC) preprocessing. The properties of interest were submitted to auto scale. It was then applied principal component analysis (PCA) for the purpose of reducing the dimensionality of the data, and detected the presence of outliers. When the outliers were detected, the samples were discarded. The original data were submitted to Kennard-Stone algorithm dividing them into a calibration set to build the model and the validation to verify its reliability. The results showed that the model proposed by PLS2 (Partial Least Squares) was able to adjust well to the refractive index data and density, can be observed a random behavior of errors, indicating the presence of homoscedasticity in residual values, in other words, the constructed model presented a forecast of capacity for specific mass properties and refractive index with 95% confidence. The accuracy of the model was evaluated by estimating the regression parameters which are the slope and the intercept by EJCR (Joint Region Confidence Ellipse). The results confirmed that MIR-developed PLS model was able to predict both the refractive index and specific gravity properties. For contents of methyl esters via liquid chromatography the model showed a lower adjustment of the data. Nevertheless, it was possible to demonstrate that the results obtained from methyl esters by HPLC analytical method can be modeled and correlate them with infrared spectra using multivariate calibration

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O objetivo deste trabalho foi estabelecer um modelo empregando-se ferramentas de regressão multivariada para a previsão do teor em ésteres metílicos e, simultaneamente, de propriedades físico-químicas de misturas de óleo de soja e biodiesel de soja. O modelo foi proposto a partir da correlação das propriedades de interesse com os espectros de reflectância total atenuada no infravermelho médio das misturas. Para a determinação dos teores de ésteres metílicos foi utilizada a cromatografia líquida de alta eficiência (HPLC), podendo esta ser uma técnica alternativa aos método de referência que utilizam a cromatografia em fase gasosa (EN 14103 e EN 14105). As propriedades físico-químicas selecionadas foram índice de refração, massa específica e viscosidade. Para o estudo, foram preparadas 11 misturas com diferentes proporções de biodiesel de soja e de óleo de soja (0-100 % em massa de biodiesel de soja), em quintuplicata, totalizando 55 amostras. A região do infravermelho estudada foi a faixa de 3801 a 650 cm-1. Os espectros foram submetidos aos pré-tratamentos de correção de sinal multiplicativo (MSC) e, em seguida, à centralização na média (MC). As propriedades de interesse foram submetidas ao autoescalamento. Em seguida foi aplicada análise de componentes principais (PCA) com a finalidade de reduzir a dimensionalidade dos dados e detectar a presença de valores anômalos. Quando estes foram detectados, a amostra era descartada. Os dados originais foram submetidos ao algoritmo de Kennard-Stone dividindo-os em um conjunto de calibração, para a construção do modelo, e um conjunto de validação, para verificar a sua confiabilidade. Os resultados mostraram que o modelo proposto por PLS2 (Mínimos Quadrados Parciais) foi capaz de se ajustar bem os dados de índice de refração e de massa específica, podendo ser observado um comportamento aleatório dos erros, indicando a presença de homocedasticidade nos valores residuais, em outras palavras, o modelo construído apresentou uma capacidade de previsão para as propriedades de massa específica e índice de refração com 95% de confiança. A exatidão do modelo foi também avaliada através da estimativa dos parâmetros de regressão que são a inclinação e o intercepto pela Região Conjunta da Elipse de Confiança (EJCR). Os resultados confirmaram que o modelo MIR-PLS desenvolvido foi capaz de prever, simultaneamente, as propriedades índice de refração e massa específica. Para os teores de éteres metílicos determinados por HPLC, foi também desenvolvido um modelo MIR-PLS para correlacionar estes valores com os espectros de MIR, porém a qualidade do ajuste não foi tão boa. Apesar disso, foi possível mostrar que os dados podem ser modelados e correlacionados com os espectros de infravermelho utilizando calibração multivariada / In the present work, a model that uses multivariate regression tools was proposed to predict both contents of methyl esters and physical-chemical properties of soybean oil -soybean biodiesel blends. The model was proposed from the correlation of the properties of interest with the attenuated total reflectance infrared spectra of the samples (ATR/MID-FTIR). The composition of the blends (methyl esters content) was determined by high performance liquid chromatography (HPLC), which can be seen as an alternative technique to the standard reference methods based on gas chromatography (EN 14103 and EN 14105). The selected physicochemical properties were refractive index, density, and viscosity. For the study, 11 mixtures were prepared with different proportions of soybean biodiesel and soybean oil (0-100 % wt of soybean biodiesel) in five replications totalizing 55 samples. The infrared spectra were acquired in the range 3801-650 cm-1. The spectra were submitted to the multiplicative signal correction (MSC) and then to mean centering (MC) preprocessing. The properties of interest were submitted to auto scale. It was then applied principal component analysis (PCA) for the purpose of reducing the dimensionality of the data, and detected the presence of outliers. When the outliers were detected, the samples were discarded. The original data were submitted to Kennard-Stone algorithm dividing them into a calibration set to build the model and the validation to verify its reliability. The results showed that the model proposed by PLS2 (Partial Least Squares) was able to adjust well to the refractive index data and density, can be observed a random behavior of errors, indicating the presence of homoscedasticity in residual values, in other words, the constructed model presented a forecast of capacity for specific mass properties and refractive index with 95% confidence. The accuracy of the model was evaluated by estimating the regression parameters which are the slope and the intercept by EJCR (Joint Region Confidence Ellipse). The results confirmed that MIR-developed PLS model was able to predict both the refractive index and specific gravity properties. For contents of methyl esters via liquid chromatography the model showed a lower adjustment of the data. Nevertheless, it was possible to demonstrate that the results obtained from methyl esters by HPLC analytical method can be modeled and correlate them with infrared spectra using multivariate calibration