O conhecimento de propriedades de transporte de misturas a diferentes pressões e temperaturas é importante em projetos, operação, controle e otimização de processos industriais. Nestes processos, frequentemente, o fluido é uma mistura binária ou multicomponente de hidrocarbonetos, como fluidos de petróleo. Propriedades experimentais de misturas, especialmente, a viscosidade absoluta como função de temperatura e pressão, podem fornecer importantes informações sobre o comportamento do fluido em diferentes composições e são usadas no desenvolvimento de modelos e correlações e na caracterização de misturas complexas. Diversas regras de mistura têm sido propostas na literatura para cálculo de viscosidade de misturas. Estas regras de mistura preveem o comportamento da mistura à pressão atmosférica usando propriedades dos componentes puros. Porém, em diversas aplicações é necessário estimar a viscosidade de misturas a altas pressões. Neste estudo, foram avaliadas regras de mistura comumente usadas como Refutas, Fator de Mistura, Índice de Mistura, Grunberg e Nissan, Kendall-Monroe e Eyring bem como Aditividade Molar, usando dados de viscosidade experimental de misturas em altas pressões. Inicialmente, foram realizadas medidas de viscosidade absoluta para a mistura altamente assimétrica de ciclohexano e n-hexadecano na faixa de temperatura entre (318,15 a 413,15) K e pressões até 62,053 MPa e, para este sistema, um modelo foi proposto para cálculo dos componentes puros para dada temperatura e pressão. Além disso, dados experimentais de viscosidade de trinta misturas cujos componentes diferem em forma, tamanho ou flexibilidade foram selecionados na literatura e modelados empregando-se regras de mistura. As viscosidades das misturas foram estimadas a partir de dados de viscosidade experimental dos componentes puros medidos nas mesmas temperaturas e pressões. A altas pressões, Refutas, Fator de Mistura e Índice de Mistura apresentaram os melhores resultados para todos os sistemas estudados. Mesmo para moléculas bastante assimétricas, Refutas, Fator de Mistura e Índice de Mistura podem ser usados. / The knowledge of transport properties of mixtures at different pressures and temperatures is important in design, operation, control and optimization of industrial process. In these processes, often, the fluid system is a binary or multicomponent mixture of hydrocarbons such as petroleum fluids. The experimental properties of mixtures, specially, the dynamic viscosity as a function the temperature and pressure, can provide valuable information about the fluid behavior at different compositions and are useful in developing models and correlations and in the characterization of complex mixtures. Several mixing rules have been proposed in the literature for calculating viscosity of mixtures. These mixing rules predict mixture behavior mainly at atmospheric pressure using pure component properties. However, in several important applications it is necessary to estimate the viscosity of blends at high pressures. In this work, were evaluate the performance of several commonly used mixing models like Refutas, Factor Mixing and Index Mixing, Grunberg and Nissan, Kendall-Monroe and Eyring as well as linear Molar Additivity, using experimental viscosity data of mixtures at high pressures. Initially, the absolute viscosities for the highly asymmetric mixture of cyclohexane and n-hexadecane were measured in the temperature range of (318.15 to 413.15) K and pressures up to 62.053 MPa and for this system, a satisfactorily model is proposed for calculating of pure components viscosities for given temperature and pressure. Also, viscosity data of thirty mixtures, whose components differ in molecular shape, size or flexibility, were selected and were modeled employing mixing. The mixture viscosities were estimated by all the mixing rules using experimental viscosity of pure components measured at the same temperature and pressure. At high pressures, Refutas, Factor Mixing and Index Mixing showed the best results for all systems studied. For very asymmetric systems, Refutas, Factor Mixing and Index Mixing can be used.

O conhecimento de propriedades de transporte de misturas a diferentes pressões e temperaturas é importante em projetos, operação, controle e otimização de processos industriais. Nestes processos, frequentemente, o fluido é uma mistura binária ou multicomponente de hidrocarbonetos, como fluidos de petróleo. Propriedades experimentais de misturas, especialmente, a viscosidade absoluta como função de temperatura e pressão, podem fornecer importantes informações sobre o comportamento do fluido em diferentes composições e são usadas no desenvolvimento de modelos e correlações e na caracterização de misturas complexas. Diversas regras de mistura têm sido propostas na literatura para cálculo de viscosidade de misturas. Estas regras de mistura preveem o comportamento da mistura à pressão atmosférica usando propriedades dos componentes puros. Porém, em diversas aplicações é necessário estimar a viscosidade de misturas a altas pressões. Neste estudo, foram avaliadas regras de mistura comumente usadas como Refutas, Fator de Mistura, Índice de Mistura, Grunberg e Nissan, Kendall-Monroe e Eyring bem como Aditividade Molar, usando dados de viscosidade experimental de misturas em altas pressões. Inicialmente, foram realizadas medidas de viscosidade absoluta para a mistura altamente assimétrica de ciclohexano e n-hexadecano na faixa de temperatura entre (318,15 a 413,15) K e pressões até 62,053 MPa e, para este sistema, um modelo foi proposto para cálculo dos componentes puros para dada temperatura e pressão. Além disso, dados experimentais de viscosidade de trinta misturas cujos componentes diferem em forma, tamanho ou flexibilidade foram selecionados na literatura e modelados empregando-se regras de mistura. As viscosidades das misturas foram estimadas a partir de dados de viscosidade experimental dos componentes puros medidos nas mesmas temperaturas e pressões. A altas pressões, Refutas, Fator de Mistura e Índice de Mistura apresentaram os melhores resultados para todos os sistemas estudados. Mesmo para moléculas bastante assimétricas, Refutas, Fator de Mistura e Índice de Mistura podem ser usados. / The knowledge of transport properties of mixtures at different pressures and temperatures is important in design, operation, control and optimization of industrial process. In these processes, often, the fluid system is a binary or multicomponent mixture of hydrocarbons such as petroleum fluids. The experimental properties of mixtures, specially, the dynamic viscosity as a function the temperature and pressure, can provide valuable information about the fluid behavior at different compositions and are useful in developing models and correlations and in the characterization of complex mixtures. Several mixing rules have been proposed in the literature for calculating viscosity of mixtures. These mixing rules predict mixture behavior mainly at atmospheric pressure using pure component properties. However, in several important applications it is necessary to estimate the viscosity of blends at high pressures. In this work, were evaluate the performance of several commonly used mixing models like Refutas, Factor Mixing and Index Mixing, Grunberg and Nissan, Kendall-Monroe and Eyring as well as linear Molar Additivity, using experimental viscosity data of mixtures at high pressures. Initially, the absolute viscosities for the highly asymmetric mixture of cyclohexane and n-hexadecane were measured in the temperature range of (318.15 to 413.15) K and pressures up to 62.053 MPa and for this system, a satisfactorily model is proposed for calculating of pure components viscosities for given temperature and pressure. Also, viscosity data of thirty mixtures, whose components differ in molecular shape, size or flexibility, were selected and were modeled employing mixing. The mixture viscosities were estimated by all the mixing rules using experimental viscosity of pure components measured at the same temperature and pressure. At high pressures, Refutas, Factor Mixing and Index Mixing showed the best results for all systems studied. For very asymmetric systems, Refutas, Factor Mixing and Index Mixing can be used.

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-04-10T15:11:39Z No. of bitstreams: 1 gracilianomarciosantoslouredo.pdf: 1813142 bytes, checksum: b79d02006212c4f63d6836c9a417d4bc (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-04-11T15:25:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 gracilianomarciosantoslouredo.pdf: 1813142 bytes, checksum: b79d02006212c4f63d6836c9a417d4bc (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-11T15:25:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 gracilianomarciosantoslouredo.pdf: 1813142 bytes, checksum: b79d02006212c4f63d6836c9a417d4bc (MD5) Previous issue date: 2018-02-26 / FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / O objetivo deste trabalho é apresentar algumas contribuições para a melhoria do processo de estimação por máxima verossimilhança via algoritmo EM em modelos misturas assimétricas com regressão, além de realizar neles a análise de influência local e global. Essas contribuições, em geral de natureza computacional, visam à resolução de problemas comuns na modelagem estatística de maneira mais eficiente. Dentre elas está a substituição de métodos utilizados nas versões dos algoritmos GEM por outras que reduzem o problema aproximadamente a um algoritmo EM clássico nos principais exemplos das distribuições misturas de escala assimétricas de normais. Após a execução do processo de estimação, discutiremos ainda as principais técnicas existentes para o diagnóstico de pontos influentes com as adaptações necessárias aos modelos em foco. Desejamos com tal abordagem acrescentar ao tratamento dessa classe de modelos estatísticos a análise de regressão nas distribuições mais recentes na literatura. Também esperamos abrir caminho para o uso de técnicas similares em outras classes de modelos. / The objective of this work is to present some contributions to improvement the process of maximum likelihood estimation via the EM algorithm in skew mixtures models with regression, as well as to execute in them the global and local influence analysis. These contributions, usually with computational nature, aim to solving common problems in statistical modeling more efficiently. Among them is the replacement of used methods in the versions of the GEM algorithm by other techniques that reduce the problem approximately to a classic EM algorithm in the main examples of skew scale mixtures of normals distributions. After performing the estimation process, we will also discuss the main existing techniques for the diagnosis of influential points with the necessaries adaptations to the models in focus. We wish with this approach to add for the treatment of this statistical model class the regression analysis in the most recent distributions in the literature. We too hope to paving the way for use of similar techniques in other models classes.