O conhecimento da composição do petróleo e seus produtos é uma necessidade imprescindível numa refinaria para o ajuste das condições do processo. A espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) apresenta-se como uma ferramenta útil para atender esta necessidade, por sua grande potencialidade e aplicações. Neste contexto, foi desenvolvida a metodologia experimental da espectroscopia NIR, através de dois tipos de sensores: transmissão (Sistema de transmitância) e refletância total atenuada ATR (Sistema ATR). Foram analisadas 63 amostras de petróleo no Sistema de transmitância e 41 amostras no Sistema ATR. O API das amostras oscila entre 29,8 e 35,6. Na primeira etapa do trabalho foram obtidos os espectros NIR e cromatografias SIMDIS (Destilação Simulada) das amostras de petróleo, e dos dados obtidos foram eliminadas algumas amostras por apresentar pontos discrepantes. Na segunda fase foi realizada a análise dos espectros no esquema OFF-LINE, em ambos sistemas, escolhendo como faixa espectral a região de 5600 a 6000 cm-1 que corresponde a regiões de sobretons do NIR para os hidrocarbonetos. Também foram realizados testes de repetibilidade dos espectros e testes sobre a influência do comprimento das fibras ópticas utilizadas. Foi realizado um pré-tratamento dos espectros, com a finalidade de fazer as informações contidas neles mais sensíveis às diferenças. Assim mesmo, foi desenvolvida a análise dos espectros no esquema ON-LINE, com um LOOP fechado, para o sistema de transmitância, com óleo Diesel e petróleo bruto, para testar as variações de temperatura e velocidade de escoamento nos espectros. Nesta etapa também foram realizados testes de repetibilidade a diferentes temperaturas. A fase seguinte foi o desenvolvimento do modelo da rede neural (RN). As variáveis de entrada do processo são os espectros de absorção pré-tratados, arbitrariamente representados em 20 comprimentos de onda e o grau API do petróleo. As variáveis de saída da rede são as porcentagens em peso da SIMDIS. / The knowledge of the petroleum composition and its products is an indispensable tool in a refinery for the process conditions settlement. The Near Infrared Spectroscopy (NIR) presents-itself as a helpful tool that attends to this need, because of its high potential and applications. In this context, it was developed the experimental methodology for NIR spectroscopy using two kinds of sensors: Transmission (Transmission system) and Attenuated Total Reflectance (ATR system). There were analyzed 63 petroleum samples by transmission system and 41 samples by the ATR system. The API degree of the samples ranges from 29,8 to 35,6. In the first step of this work, NIR spectra and SIMDIS chromatography data (Simulated Distillation) of the petroleum samples were obtained. From these data some samples were eliminated due to the presence of inconsistent points. In the second step, the analysis of the spectra OFF-LINE was carried out. In both systems, by choosing the region of 5600 to 6000 cm-1 as the spectral range which corresponds to the NIR overtone region for the hydrocarbons. Moreover, repeatability tests for the spectra were carried out and tests about the influence of the optical fibers on them. A pre spectrum treatment was carried out in order to become their information more sensible to the differences. Besides, the ON-LINE spectrum analysis by a closed LOOP were developed for the transmission system, with oil diesel and petroleum, in order to test the effect of the temperature and flow rate variations on the spectra. In this step, tests of repeatability at different temperatures were also carried out. In the following step, it was developed the Neural Network (RN) model. The entry variables of the data input are the random absorption spectra represented in 20 wavelengths with pre processing and the petroleum API degree. The net output variables are the weight percentages of the SIMDIS.

O conhecimento da composição do petróleo e seus produtos é uma necessidade imprescindível numa refinaria para o ajuste das condições do processo. A espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) apresenta-se como uma ferramenta útil para atender esta necessidade, por sua grande potencialidade e aplicações. Neste contexto, foi desenvolvida a metodologia experimental da espectroscopia NIR, através de dois tipos de sensores: transmissão (Sistema de transmitância) e refletância total atenuada ATR (Sistema ATR). Foram analisadas 63 amostras de petróleo no Sistema de transmitância e 41 amostras no Sistema ATR. O API das amostras oscila entre 29,8 e 35,6. Na primeira etapa do trabalho foram obtidos os espectros NIR e cromatografias SIMDIS (Destilação Simulada) das amostras de petróleo, e dos dados obtidos foram eliminadas algumas amostras por apresentar pontos discrepantes. Na segunda fase foi realizada a análise dos espectros no esquema OFF-LINE, em ambos sistemas, escolhendo como faixa espectral a região de 5600 a 6000 cm-1 que corresponde a regiões de sobretons do NIR para os hidrocarbonetos. Também foram realizados testes de repetibilidade dos espectros e testes sobre a influência do comprimento das fibras ópticas utilizadas. Foi realizado um pré-tratamento dos espectros, com a finalidade de fazer as informações contidas neles mais sensíveis às diferenças. Assim mesmo, foi desenvolvida a análise dos espectros no esquema ON-LINE, com um LOOP fechado, para o sistema de transmitância, com óleo Diesel e petróleo bruto, para testar as variações de temperatura e velocidade de escoamento nos espectros. Nesta etapa também foram realizados testes de repetibilidade a diferentes temperaturas. A fase seguinte foi o desenvolvimento do modelo da rede neural (RN). As variáveis de entrada do processo são os espectros de absorção pré-tratados, arbitrariamente representados em 20 comprimentos de onda e o grau API do petróleo. As variáveis de saída da rede são as porcentagens em peso da SIMDIS. / The knowledge of the petroleum composition and its products is an indispensable tool in a refinery for the process conditions settlement. The Near Infrared Spectroscopy (NIR) presents-itself as a helpful tool that attends to this need, because of its high potential and applications. In this context, it was developed the experimental methodology for NIR spectroscopy using two kinds of sensors: Transmission (Transmission system) and Attenuated Total Reflectance (ATR system). There were analyzed 63 petroleum samples by transmission system and 41 samples by the ATR system. The API degree of the samples ranges from 29,8 to 35,6. In the first step of this work, NIR spectra and SIMDIS chromatography data (Simulated Distillation) of the petroleum samples were obtained. From these data some samples were eliminated due to the presence of inconsistent points. In the second step, the analysis of the spectra OFF-LINE was carried out. In both systems, by choosing the region of 5600 to 6000 cm-1 as the spectral range which corresponds to the NIR overtone region for the hydrocarbons. Moreover, repeatability tests for the spectra were carried out and tests about the influence of the optical fibers on them. A pre spectrum treatment was carried out in order to become their information more sensible to the differences. Besides, the ON-LINE spectrum analysis by a closed LOOP were developed for the transmission system, with oil diesel and petroleum, in order to test the effect of the temperature and flow rate variations on the spectra. In this step, tests of repeatability at different temperatures were also carried out. In the following step, it was developed the Neural Network (RN) model. The entry variables of the data input are the random absorption spectra represented in 20 wavelengths with pre processing and the petroleum API degree. The net output variables are the weight percentages of the SIMDIS.

A contínua mudança na qualidade da carga de alimentação das unidades de destilação atmosférica introduz incertezas na operação do processo de refino. A caracterização precisa do petróleo bruto, cuja composição varia devido à sua natureza intrínseca e às condições de transporte e armazenamento nas refinarias, poderia auxiliar na redução destas incertezas. O processo clássico de caracterização, baseado nas curvas de destilação TBP (True Boiling Point, Ponto de Ebulição Verdadeiro), ainda não permite detectar essas mudanças de modo mais dinâmico, o que reduz a precisão da simulação do processo e, portanto, uma menor confiabilidade nas condições de operação determinadas a partir dela. No Brasil, petróleo pesado é produzido de forma predominante, que é misturado freqüentemente com petróleo leve importado antes do refino. Como conseqüência, nas refinarias brasileiras as características do petróleo mudam em média, a cada três dias, sendo esta taxa de variação incompatível com a determinação das curvas de destilação TBP. A análise SimDis (Simulated Distillation, Destilação Simulada) é atualmente a técnica de laboratório alternativa para aproximar as curvas de destilação. Porém, ainda apresenta algumas características que a tornam tão limitantes quanto a análise TBP. A espectroscopia NIR (Near InfraRed, Infravermelho Próximo), tem se consagrado como uma técnica analítica rápida e viável em inúmeras aplicações industriais na determinação de diversos parâmetros qualitativos. Neste trabalho, metodologias inovadoras de caracterização são desenvolvidas visando reproduzir com maior dinamismo o processo de refino. A reprodução das curvas de destilação das cargas ao processo de destilação atmosférica da Refinaria de Capuava (RECAP ? Petrobras S.A.) através do seu espectro NIR tem sido o ponto de partida no desenvolvimento do trabalho. Métodos de calibração multivariada e redes neurais foram utilizados na construção de algoritmos computacionais que permitem a previsão dos perfis de destilação do petróleo processado, os quais foram utilizados na simulação do processo para avaliar o impacto da aplicação desta metodologia. A boa qualidade da reprodução das propriedades físico-químicas do petróleo através do NIR foi comprovada, uma vez que os modelos construídos foram condicionados às características da matéria analisada. Quanto à reprodução do cenário real do processo através da simulação, os resultados obtidos são promissores, mostrando que a caracterização da carga é útil para reproduzir mudanças no processamento. Porém, alguns aspectos precisam ainda ser aprofundados visando o melhor desempenho das metodologias. Contudo, os resultados desta pesquisa reforçam a relevância do papel da espectroscopia NIR, juntamente com técnicas clássicas de laboratório utilizadas, numa nova concepção de caracterização, que tem na rapidez e confiabilidade os seus principais aliados e pode ser aplicada na simulação de um processo visando uma melhor qualidade de operação. / The continuous variation in the quality of the feed petroleum to atmospheric distillation unities brings uncertainty to the operation of the refining process. The characterization of the crude oil, whose composition varies due to its intrinsic nature and the transport conditions and storage in refineries, could be useful in reducing the uncertainty. The classic process of characterization, based on TBP distillation curves (True Boiling Point), still does not permit to detect these changes in a more dynamic manner, which reduces the precision of the process simulation and, consequently, less confidence in the operation conditions determined from it. In Brazil, heavy petroleum is produced predominantly, which is typically blended with light imported petroleum before refining. As a consequence, in Brazilian refineries the characteristics of the petroleum change, on the average, about every three days. This rate of the petroleum change is incompatible with the determination of TBP curves. Nowadays, SimDis analysis (Simulated Distillation) is an alternative laboratory technique able to approximate the distillation curves. However, it still presents some limiting characteristics like those of TBP analysis. In the last decades, the NIR spectroscopy (Near InfraRed) has showed to be a both fast and feasible analytical technique for innumerous industrial applications in the determination of various qualitative parameters. In the present work, an innovative characterization methodology is developed aiming to reproduce more dynamically the refining process. The reproduction of distillation curves of the feed to the atmospheric distillation process of the Refinery of Capuava (RECAP ? Petrobras S.A.) from its NIR spectral determination has been the initial point for the development. Multivariate calibration methods and neural networks have been used in the construction of computational algorithms that allow the prediction of distillation profiles of the petroleum processed. These profiles were applied in process simulation in order to evaluate the impact of the application of this methodology. The good quality of the physicochemical properties of petroleum reproduction using NIR was confirmed, it is due to the fact that constructed models were conditioned to the characteristics of the samples analyzed. With respect to the reproduction of the real process behavior through simulation, the results obtained are promising, which show that the feed characterization is useful in order to reproduce process variations. However, some aspects need to be analyzed deeply in order to improve the performance of the methodologies. Finally, the results of this research strengthen the role of NIR spectroscopy together with classic laboratory techniques used in a new characterization concept, whose major advantages are the rapidity and the trustworthiness of its predictions, that can be applied in order to improve the quality of the simulation of a process.

A contínua mudança na qualidade da carga de alimentação das unidades de destilação atmosférica introduz incertezas na operação do processo de refino. A caracterização precisa do petróleo bruto, cuja composição varia devido à sua natureza intrínseca e às condições de transporte e armazenamento nas refinarias, poderia auxiliar na redução destas incertezas. O processo clássico de caracterização, baseado nas curvas de destilação TBP (True Boiling Point, Ponto de Ebulição Verdadeiro), ainda não permite detectar essas mudanças de modo mais dinâmico, o que reduz a precisão da simulação do processo e, portanto, uma menor confiabilidade nas condições de operação determinadas a partir dela. No Brasil, petróleo pesado é produzido de forma predominante, que é misturado freqüentemente com petróleo leve importado antes do refino. Como conseqüência, nas refinarias brasileiras as características do petróleo mudam em média, a cada três dias, sendo esta taxa de variação incompatível com a determinação das curvas de destilação TBP. A análise SimDis (Simulated Distillation, Destilação Simulada) é atualmente a técnica de laboratório alternativa para aproximar as curvas de destilação. Porém, ainda apresenta algumas características que a tornam tão limitantes quanto a análise TBP. A espectroscopia NIR (Near InfraRed, Infravermelho Próximo), tem se consagrado como uma técnica analítica rápida e viável em inúmeras aplicações industriais na determinação de diversos parâmetros qualitativos. Neste trabalho, metodologias inovadoras de caracterização são desenvolvidas visando reproduzir com maior dinamismo o processo de refino. A reprodução das curvas de destilação das cargas ao processo de destilação atmosférica da Refinaria de Capuava (RECAP ? Petrobras S.A.) através do seu espectro NIR tem sido o ponto de partida no desenvolvimento do trabalho. Métodos de calibração multivariada e redes neurais foram utilizados na construção de algoritmos computacionais que permitem a previsão dos perfis de destilação do petróleo processado, os quais foram utilizados na simulação do processo para avaliar o impacto da aplicação desta metodologia. A boa qualidade da reprodução das propriedades físico-químicas do petróleo através do NIR foi comprovada, uma vez que os modelos construídos foram condicionados às características da matéria analisada. Quanto à reprodução do cenário real do processo através da simulação, os resultados obtidos são promissores, mostrando que a caracterização da carga é útil para reproduzir mudanças no processamento. Porém, alguns aspectos precisam ainda ser aprofundados visando o melhor desempenho das metodologias. Contudo, os resultados desta pesquisa reforçam a relevância do papel da espectroscopia NIR, juntamente com técnicas clássicas de laboratório utilizadas, numa nova concepção de caracterização, que tem na rapidez e confiabilidade os seus principais aliados e pode ser aplicada na simulação de um processo visando uma melhor qualidade de operação. / The continuous variation in the quality of the feed petroleum to atmospheric distillation unities brings uncertainty to the operation of the refining process. The characterization of the crude oil, whose composition varies due to its intrinsic nature and the transport conditions and storage in refineries, could be useful in reducing the uncertainty. The classic process of characterization, based on TBP distillation curves (True Boiling Point), still does not permit to detect these changes in a more dynamic manner, which reduces the precision of the process simulation and, consequently, less confidence in the operation conditions determined from it. In Brazil, heavy petroleum is produced predominantly, which is typically blended with light imported petroleum before refining. As a consequence, in Brazilian refineries the characteristics of the petroleum change, on the average, about every three days. This rate of the petroleum change is incompatible with the determination of TBP curves. Nowadays, SimDis analysis (Simulated Distillation) is an alternative laboratory technique able to approximate the distillation curves. However, it still presents some limiting characteristics like those of TBP analysis. In the last decades, the NIR spectroscopy (Near InfraRed) has showed to be a both fast and feasible analytical technique for innumerous industrial applications in the determination of various qualitative parameters. In the present work, an innovative characterization methodology is developed aiming to reproduce more dynamically the refining process. The reproduction of distillation curves of the feed to the atmospheric distillation process of the Refinery of Capuava (RECAP ? Petrobras S.A.) from its NIR spectral determination has been the initial point for the development. Multivariate calibration methods and neural networks have been used in the construction of computational algorithms that allow the prediction of distillation profiles of the petroleum processed. These profiles were applied in process simulation in order to evaluate the impact of the application of this methodology. The good quality of the physicochemical properties of petroleum reproduction using NIR was confirmed, it is due to the fact that constructed models were conditioned to the characteristics of the samples analyzed. With respect to the reproduction of the real process behavior through simulation, the results obtained are promising, which show that the feed characterization is useful in order to reproduce process variations. However, some aspects need to be analyzed deeply in order to improve the performance of the methodologies. Finally, the results of this research strengthen the role of NIR spectroscopy together with classic laboratory techniques used in a new characterization concept, whose major advantages are the rapidity and the trustworthiness of its predictions, that can be applied in order to improve the quality of the simulation of a process.