Made available in DSpace on 2014-12-17T15:42:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LeomirASL_DISSERT.pdf: 2074968 bytes, checksum: 7f7bd033e89dd46efc6c92957584d5b9 (MD5) Previous issue date: 2013-07-23 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This paper investigates the potential of near infrared spectroscopy (NIR) for forensic analysis of human hair samples in order to differentiate smokers from nonsmokers, using chemometric modeling as an analytical tool. We obtained a total of 19 hair samples, 9 smokers and 10 nonsmokers varying gender, hair color, age and duration of smoking, all collected directly from the head of the same great Natal-RN. From the NIR spectra obtained without any pretreatment of the samples was performed an exploratory multivariate chemical data by applying spectral pretreatments followed by principal component analysis (PCA). After chemometric modeling of the data was achieved without any experimental data beyond the NIR spectra, differentiate smokers from nonsmokers, by demonstrating the significant influence of tabacco on the chemical composition of hair as well as the potential of the methodology in forensic identification / Nesse trabalho investiga-se a potencialidade da espectroscopia no infravermelho pr?ximo (NIR) para an?lise forense de cabelo humano, a fim de diferenciar amostras fumantes de n?o fumantes, utilizando-se a modelagem quimiom?trica como ferramenta anal?tica. Foram obtidos um total de 19 amostras de cabelo, sendo 9 de indiv?duos fumantes e 10 de n?o fumantes variando sexo, cor do cabelo, idade e tempo de consumo de tabaco, todos coletados diretamente da cabe?a dos mesmos na grande Natal-RN. A partir dos espectros NIR, obtidos sem nenhum tratamento pr?vio das amostras, foi realizado um estudo explorat?rio dos dados qu?micos multivariados aplicando-se pr?-tratamentos espectrais seguido da an?lise dos componentes principais (PCA). Ap?s modelagem quimiom?trica dos dados, conseguiu-se, sem qualquer outro dado experimental al?m dos espectros NIR, diferenciarem indiv?duos fumantes de n?o fumantes, demonstrando-se a influ?ncia significativa do tabaco na composi??o qu?mica do cabelo, bem como a potencialidade da metodologia na identifica??o forense

Submitted by Jean Medeiros (jeanletras@uepb.edu.br) on 2016-03-02T18:00:57Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) PDF - Fernando José de Lima Ramos Júnior.pdf: 2646257 bytes, checksum: 25207836f72f1b5c76c742f3bdf45cad (MD5) / Approved for entry into archive by Secta BC (secta.csu.bc@uepb.edu.br) on 2016-06-13T20:35:23Z (GMT) No. of bitstreams: 2 PDF - Fernando José de Lima Ramos Júnior.pdf: 2646257 bytes, checksum: 25207836f72f1b5c76c742f3bdf45cad (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-13T20:38:12Z (GMT). No. of bitstreams: 2 PDF - Fernando José de Lima Ramos Júnior.pdf: 2646257 bytes, checksum: 25207836f72f1b5c76c742f3bdf45cad (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-02-18 / In the last years occurred a significant increase in the use of analgesics, for example, those that contain acetaminophen as the active pharmaceutical ingredient, being essential for the pharmaceutical industry and the supervisory organs a rigorous control in the production of these medicines. Thus, it becomes necessary the improvement of techniques with the application of reliable analytical methodologies, which are, preferably, quick and low cost, as, for example, the Near Infrared (NIR) Spectroscopy and the Differential Scanning Calorimetry (DSC). Though, even being techniques with extensive analytical power, its use is hampered in samples such as medicines, because results are presented in a complex way for direct interpretation, making the use of chemometric methods necessary. In this context, the objective of this study was to analyze by differential scanning calorimetry and by near infrared spectroscopy, combined with multivariate chemometric techniques, medicines containing acetaminophen and caffeine. So, three brands of medicines were analyzed by DSC and two classes of medicines by NIR. Having the DSC curves obtained in nitrogen atmosphere (50 mL min -1 ), in the temperature range from 92.00 to 190.00 °C, with heating rate of 10 ° C min -1 and preprocessed with the technique Standard Normal Variate (SNV), and the NIR spectra obtained in the interval from 1950 to 2500 nm and preprocessed employing the first derivative, with the filter Savitzky-Golay, second order polynomial and window of 19 points. Posteriorly, it was performed the analgesics classification using the models Linear Discriminant Analysis (LDA) with Successive Projection Algorithm (SPA) and with Genetic Algorithm (GA-LDA) as variable selection techniques, and the K-Nearest Neighbor (KNN), in addition, the DSC curves data were also submitted to Principal Components Analysis (PCA). It was observed for the data obtained by DSC, that the PCA separated the brand M3 of M1 and M2; SPA-LDA and GA-LDA presented a success rate of 94.74 % for the training set and 90,00 % for the test set and the KNN method classified the samples with 100 % of success. On the other hand, for those obtained by NIR, in the SPA-LDA model the success rate was 97.77 % and 84.44 %, in the GA-LDA 96.66 % and 93.33 %, and in the KNN method 100 % and 80 %, for training set and test set, respectively. Thereby, the analysis of the obtained results showed that DSC and NIR techniques aggregate to chemometric methods are efficient alternatives to the use of High Performance Liquid Chromatography (HPLC), with the advantage of achieving results quickly, low cost and without generating pollutant residues, making feasible the use of these techniques to streamline the quality control in pharmaceutical industries, as well as, to assist the surveillance authorities in the rapid detection of medicines adulteration. / Nos últimos anos ocorreu um aumento significativo no uso de analgésicos, por exemplo, aqueles que contêm o paracetamol como ingrediente ativo farmacêutico, sendo indispensável para a indústria farmacêutica e os órgãos de fiscalização um rigoroso controle na produção desses medicamentos. Para tanto, faz-se necessário o aprimoramento das técnicas com aplicação de metodologias analíticas confiáveis, que sejam, de preferência, rápidas e de baixo custo, como, por exemplo, a Espectroscopia no Infravermelho Próximo (NIR) e a Calorimetria Exploratória Diferencial (DSC). Entretanto, mesmo essas técnicas possuindo amplo poder analítico, sua utilização é dificultada em amostras como medicamentos, pois os resultados apresentam-se complexos à interpretação direta, fazendo-se necessário o uso de métodos quimiométricos. Nesse contexto, o objetivo desse trabalho foi analisar por calorimetria exploratória diferencial e por espectroscopia no infravermelho próximo, associadas a técnicas quimiométricas multivariadas, medicamentos a base de paracetamol e cafeína. Por isso, analisaram-se três marcas de medicamentos por DSC e duas classes de medicamentos por NIR. Tendo as curvas de DSC obtidas em atmosfera de nitrogênio (50 mL min -1 ), na faixa de temperatura de 92,00 a 190,00 ºC, com razão de aquecimento de 10 ºC min -1 e pré-processadas com a técnica de Padrão Normal de Variação (SNV), e os espectros NIR obtidos num intervalo de 1.950 a 2.500 nm e pré-processados empregando-se a primeira derivada, com o filtro de Savitzky-Golay, polinômio de segunda ordem e janela de 19 pontos. Posteriormente, realizou-se a classificação dos analgésicos pelos modelos Análise Discriminante Linear (LDA) com Algoritmo das Projeções Sucessivas (SPA-LDA) e com Algoritmo Genético (GA-LDA) como técnicas de seleção de variáveis, e com o K-ésimo Vizinho Mais Próximo (KNN), além desses, os dados das curvas DSC também foram submetidos a Análise de Componentes Principais (PCA). Observou-se para os dados obtidos por DSC, que a PCA separou a marca M3 de M1 e M2; o SPA-LDA e GA-LDA apresentaram índice de acerto de 94,74 % para o conjunto de treinamento e 90,00 % para o conjunto de teste e o método KNN classificou as amostras com 100 % de sucesso. Por outro lado, para aqueles obtidos por NIR, no modelo SPA-LDA a taxa de acerto foi 97,77 % e 84,44 %; no GA-LDA 96,66 % e 93,33 %; e no método KNN 100 e 80 %, para o conjunto de treinamento e o de teste, respectivamente. Desse modo, a análise dos resultados obtidos permitiu inferir que as técnicas DSC e NIR associadas a métodos quimiométricos são alternativas eficientes ao uso da Cromatografia Líquida de Alta Eficiência (CLAE), com a vantagem de alcançarem resultados com rapidez, baixo custo e sem geração de resíduos poluentes, o que torna viável a utilização dessas técnicas para agilizar o controle da qualidade nas indústrias farmacêuticas, bem como, para auxiliar os órgãos de fiscalização na detecção rápida de adulterações em medicamentos.

<p>Various chemical properties can be used to characterise dissolving pulp. The quality of the pulp must be carefully controlled to ensure that it meets the requirements for its intended use and the further processes to be applied. If it is to be used to prepare viscose, or other cellulose derivatives, the key prop-erties of the pulp are its accessibility and reactivity. The studies described in this thesis investigated the potential utility of multivariate analysis of chemi-cal and spectral data for determining the properties of dissolving pulp. Dis-solving pulps produced by a two-stage sulfite process, both in the laboratory and a factory were produced pulps for this purpose. The analyses showed that pulp with high reactivity had short cellulose chains, low molecular weight, low polydispersity, low hemicellulose content, high content of ace-tone-extractable compounds, and high surface charge compared to pulp with low reactivity. Important chemical properties of the pulp, such as viscosity and alkali resistance, were successfully predicted from near infrared spectra. Predicting the reactivity, or the viscose filterability, of the pulp was more complex. Several chemical methods for analyzing the reactivity of the pulp were examined. The influence of the cellulose structure at the supermolecu-lar level on the reactivity of the pulp was explored by multivariate analysis of solid state 13C nuclear magnetic resonance spectra. Structural variables considered included: differences in hydrogen bonding, contents of hemicel-lulose, amorphous cellulose and crystalline cellulose I and II. Pulps with high reactivity have higher contents of cellulose I and amorphous cellulose than pulps with low reactivity, which have higher contents of cellulose II and hemicellulose.</p>

Optical methods play an important role in process analytical technologies (PAT). Four examples of optical process and quality sensing (OPQS) are presented, which are based on three important experimental techniques: near-infrared absorption, luminescence quenching, and a novel method, photon density wave (PDW) spectroscopy. These are used to evaluate four process and quality parameters related to beer brewing and polyurethane (PU) foaming processes: the ethanol content and the oxygen (O2) content in beer, the biomass in a bioreactor, and the cellular structures of PU foam produced in a pilot production plant.

Various chemical properties can be used to characterise dissolving pulp. The quality of the pulp must be carefully controlled to ensure that it meets the requirements for its intended use and the further processes to be applied. If it is to be used to prepare viscose, or other cellulose derivatives, the key prop-erties of the pulp are its accessibility and reactivity. The studies described in this thesis investigated the potential utility of multivariate analysis of chemi-cal and spectral data for determining the properties of dissolving pulp. Dis-solving pulps produced by a two-stage sulfite process, both in the laboratory and a factory were produced pulps for this purpose. The analyses showed that pulp with high reactivity had short cellulose chains, low molecular weight, low polydispersity, low hemicellulose content, high content of ace-tone-extractable compounds, and high surface charge compared to pulp with low reactivity. Important chemical properties of the pulp, such as viscosity and alkali resistance, were successfully predicted from near infrared spectra. Predicting the reactivity, or the viscose filterability, of the pulp was more complex. Several chemical methods for analyzing the reactivity of the pulp were examined. The influence of the cellulose structure at the supermolecu-lar level on the reactivity of the pulp was explored by multivariate analysis of solid state 13C nuclear magnetic resonance spectra. Structural variables considered included: differences in hydrogen bonding, contents of hemicel-lulose, amorphous cellulose and crystalline cellulose I and II. Pulps with high reactivity have higher contents of cellulose I and amorphous cellulose than pulps with low reactivity, which have higher contents of cellulose II and hemicellulose.

Thesis (MSc Food Sc)--University of Stellenbosch, 2011. / Please refer to full text to view abstract.

Made available in DSpace on 2015-05-14T13:21:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1804909 bytes, checksum: e1d49807a80dbd1ae8f860dca35fbb15 (MD5) Previous issue date: 2009-11-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In this work, a new methodology is proposed that uses a combination of Near Infrared Spectroscopy (NIR) with chemometric methods of multivariate analysis for the determination of active ingredient in parenteral drug. The drug used in this study was dipyrone. To create the models of multivariate calibration, standard samples of dipyrone prepared in laboratory and commercial samples were used. NIR spectra were recorded, pre-processed and used to build models of pattern recognition and multivariate calibration. For the initial analysis of data, an exploratory analysis was performed from PCA models. Then, SIMCA models were developed and used for Screening analysis of the samples, at a confidence level of 95%. These tests served to confirm which set of samples (commercial and prepared in the laboratory) could be used in the composition of sets of calibration, validation and prediction employed in the development of the methodology. For the selection of samples from the sets we used the SPXY algorithm. Initially, the calibration set containing commercial and prepared in the laboratory samples was used to build PLS1, MLR-SPA, SW-MLR, MLR-ASA and MLR-GA multivariate calibration models. These models were validated using a test set and applied to the determination of dipyrone using a prediction set. The results showed that all models presented satisfactory prediction errors with respect to the reference method, and it is very promising for predicting the dipyrone content in drugs injection. As the proposed methodology uses a non invasive process it is not necessary a previous treatment of the samples, no reagent was used, and a relatively high analytical rate is achieved. / Neste trabalho, é proposta uma nova metodologia que utiliza a combinação da espectrometria no infravermelho próximo (NIR) com métodos quimiométricos de análise multivariada para a determinação do teor de princípio ativo em um medicamento de uso parenteral. O medicamento utilizado neste estudo foi a dipirona sódica injetável. Para construção dos modelos de calibração multivariada foram empregadas amostras padrão de dipirona sódica preparadas no laboratório e amostras comerciais. Os espectros NIR foram registrados, pré-tratados e utilizados para a construção de modelos de reconhecimento de padrões e calibração multivariada. Para a análise inicial dos dados, uma análise exploratória foi realizada a partir de modelos PCA. Em seguida, modelos SIMCA foram elaborados e utilizados para uma análise Screening das amostras, empregando um nível de confiança de 95%. Essas análises serviram para constatar que todas as amostras (comerciais e preparadas no laboratório) poderiam ser utilizadas na composição dos conjuntos de calibração, validação e predição, empregados no desenvolvimento da metodologia. Para a seleção das amostras dos conjuntos utilizou-se o algoritmo SPXY. Inicialmente, o conjunto de calibração contendo amostras comerciais e as preparadas no laboratório foi empregado na construção de modelos de calibração multivariada PLS1, MLR-SPA, MLR-SW, MLR-ASA e MLR-GA. Esses modelos foram validados usando um conjunto de teste e foram aplicados para a determinação do teor de dipirona usando um conjunto de predição. Os resultados mostraram que todos os modelos apresentaram erros de previsão satisfatórios com relação ao método de referência, sendo bastante promissores para a predição do teor de dipirona sódica em medicamentos injetáveis. Como a metodologia proposta utiliza um processo não invasivo, não é necessário um tratamento prévio das amostras, nenhum reagente foi usado, e uma freqüência analítica relativamente elevada de análise é alcançada.

Made available in DSpace on 2015-05-14T13:21:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3588560 bytes, checksum: ae8ec34755a591e1fd6f4acbb60f13ab (MD5) Previous issue date: 2015-02-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In this work we used the near infrared spectroscopy (NIR) and chemometric tools to develop e classification models of two different cultivars of castor bean BRS Nordestina (N) and BRS Paraguaçu (P). It was also studied the feasibility of calibration models for ricin content in seeds prediction of three cultivars of castor bean (BRS Nordestina, BRS Paraguaçu and BRS Energia). Diffuse reflectance spectra were recorded in the region of 400-2500 nm. For classification models were used 350 intact seeds for each cultivar. In the calibration sample set was formed by 69 scarified seeds, 25 of BRS Energia, 25 of BRS Nordestina and 19 of BRS Paraguaçu. Measurements were made at four positions for each seed. The spectra are pre-processed with Savitzky-Golay algorithm with a 15 points window, first derived for baseline correction. Based on PCA (Principal Component Analysis) models, the region corresponding to the spectral range from 2110 to 2155 nm, was selected because it has good distinction between cultivars. SIMCA (Soft Independent Modeling of Class Analogy) model provided promising results in the classification of seed for the significance levels 1, 5 and 10%. The SPA-LDA (Sucessive Projections Algorithm-Linear Discriminant Analysis) was efficient, selecting only one variable in the NIR spectral range of measures, correctly classifying all samples of the test set. When evaluating the accuracy of the calibration models SPA-MLR (Sucessive Projections Algorithm- Multiple Linear Regression) and PLS (Partial Least Square) using the elliptical confidence region it is perceived that they contain the ideal point, when the technique used was the external validation, it allows us to infer, these models lack of significant systematic errors. By analyzing these models using the cross-validation technique, we note that they do not contain the ideal point according to the elliptical region of confidence. The proposed methods are promising for determining phenotypic characteristics in a nondestructively way in castor bean genotypes. / Neste trabalho utilizaram-se a espectroscopia do infravermelho próximo (Near Infrared-NIR) e técnicas quimiométricas para desenvolver modelos de classificação de duas diferentes cultivares comerciais de mamoneira BRS Nordestina e BRS Paraguaçu. Estudou-se também a viabilidade de modelos de calibração para predição do teor de ricina em sementes de três cultivares comerciais de mamoneira (BRS Nordestina, BRS Paraguaçu e BRS Energia). Os espectros de reflectância difusa foram registrados na região de 400 a 2500 nm. Para os modelos de classificação foram utilizadas 350 sementes intactas para cada cultivar. Na calibração o conjunto de amostras foi formado por 69 sementes escarificadas, sendo 25 da BRS Energia, 25 da BRS Nordestina e 19 da BRS Paraguaçu. As leituras foram feitas em quatro posições, para cada semente. Os espectros foram pré-processados com algoritmo Savitzky-Golay com janela de 15 pontos, primeira derivada para correção de linha de base. Com base na PCA (Principal Component Analysis) a região espectral correspondente à faixa de 2110 a 2155 nm, foi selecionada por apresentar distinção entre as cultivares. O modelo SIMCA (Soft Independent Modelling of Class Analogy) forneceu resultados promissores na classificação das sementes para os níveis de significância 1, 5 e 10%. O SPA LDA (Sucessive Projections Algorithm-Linear Discriminant Analysis) foi eficiente selecionando apenas uma variável na faixa espectral NIR das medidas e classificando corretamente todas as amostras do conjunto de teste. Ao avaliar a precisão dos modelos de calibração SPA-MLR (Sucessive Projections Algorithm-Multiple Linear Regresssion) e PLS (Partial Least Square), usando-se a região elíptica de confiança percebe-se que os mesmos contêm o ponto ideal, quando a técnica utilizada foi a validação externa, isso permite inferir, nesses modelos a ausência de erros sistemáticos significativos. Ao analisar estes modelos usando a técnica de validação cruzada, nota-se que os mesmos não contêm o ponto ideal de acordo com a região elíptica de confiança. Os métodos propostos são promissores para determinar características fenotípicas de forma não destrutiva em genótipos de mamoneira.

Made available in DSpace on 2015-05-14T13:21:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 parte1.pdf: 2341886 bytes, checksum: b60aeb9bdb2a2b38987ae190843fc008 (MD5) Previous issue date: 2010-10-10 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The search for new energy sources and concern about environmental problems has caused an increase in the use of gaseous fuels like natural gas (CNG) and liquefied petroleum gas (LPG). The main advantages of these fuels besides clean energy, are low production and processing costs, high efficiency and versatility. Given these realities, there is both growing need and demand for quality controls applicable to these types of fuel. This study proposes quality screening analysis of gaseous fuels using near infrared (NIR) absorption spectroscopy for verifying adulteration and/or nonconformity of LPG and CNG samples. The development of gas handling equipment made possible the construction of different classification models for screening analysis, such as SIMCA, SPA-SPA-LDA and SIMCA. To build and test these models, several samples were grouped as; tampered with, adulterated, and commercially certified standard. The results demonstrated the methodology as effective and robust for performing preliminary analysis of CNG and LPG quality, minimizing normal drawbacks of the quality control reference methods used for these fuels. / A busca por novas fontes de energia e a preocupação com problemas ambientais provocaram um aumento no uso de combustíveis gasosos como o gás natural veicular (GNV) e gás liquefeito de petróleo (GLP). Entre as principais vantagens desses combustíveis, destacam-se o baixo custo de produção e processamento, sua grande eficiência e versatilidade, além de ser uma fonte limpa de energia. Diante dessa realidade, cresce também a necessidade e a demanda pelo monitoramento da qualidade e fiscalização desse tipo de combustível. Esse trabalho propõe a utilização da análise de triagem da qualidade dos combustíveis gasosos por espectroscopia de absorção no infravermelho próximo (NIR) para verificação de adulterações ou nãoconformidades de amostras de GLP e GNV. O desenvolvimento de equipamentos de manipulação de gases possibilitou a construção de diferentes modelos de classificação para análise de triagem, tais como, SIMCA, SPA-LDA e o SPASIMCA. Para construir e testar esses modelos, foram agrupadas diversas amostras adulteradas, não-adulteradas e padrões certificados comercialmente. Os resultados demonstraram que a metodologia desenvolvida é bastante eficaz e robusta ao realizar análises preliminares da qualidade do GNV e GLP, minimizando alguns inconvenientes dos métodos de referência utilizados para o controle de qualidade desses combustíveis.

Made available in DSpace on 2016-08-19T12:56:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO DAVID23042011.pdf: 1761533 bytes, checksum: 8afdff9f67c0685d536bb3b816b3f286 (MD5) Previous issue date: 2011-04-23 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The starting point of precipitation of asphaltenes, IP, is defined as the minimum amount of precipitant, in general n-heptane added to oil to the occurrence of precipitation of asphaltenes. It is observed that this phenomenon is related to kinetic factors inherent in the system, fact not previously measured in models of behavior of asphaltenes. In this context, the abundantly used technique for determining the onset of precipitation of asphaltenes using NIR spectroscopy is investigated. Are demonstrated significant amounts of additional information about using this technique, for example, the effect of the rate of addition of n-heptane to oil. This work used two samples of oil named P1 and P2, with different physical and chemical characteristics, which provides that the IP values ranged from 2.59 to 3.25 and 0.56 to 1.2 ml of heptane / g of oil, respectively, depending on the flow used. From the data obtained, it was possible to establish a standard procedure that minimizes significantly the measurement variation due to the dilution rate. This analysis therefore provides the equilibrium condition required for the correct measure of the onset of asphaltene precipitation, providing clues to a better understanding of the frequent disagreements reported in the literature. Aiming to better characterize this phenomenon, it is a comparison between two techniques well diffused in the literature, namely, optical microscopy and NIR spectroscopy. It is observed that both techniques are equivalent with respect to determining the point of beginning of precipitation of asphaltenes indicating that sometimes disagreements trial may be associated with only the choice of experimental parameters. Moreover, in general, are given some recommendations on this type of experiment. / O ponto de início de precipitação dos asfaltenos, IP, é definido como a quantidade mínima do precipitante, em geral n-heptano, adicionado ao petróleo para que ocorra a precipitação dos asfaltenos. É observado que este fenômeno está associado a fatores cinéticos inerentes ao sistema, fato até então não mensurado adequadamente nas modelagens de comportamento dos asfaltenos. Neste contexto, a abundantemente usada técnica de determinação de inicio de precipitação dos asfaltenos utilizando espectroscopia de NIR (near infrared) é investigada. São demonstradas quantidades significativas de informações adicionais acerca da utilização desta técnica, como por exemplo, o efeito da taxa de adição de n-heptano ao petróleo. Neste trabalho são utilizadas duas amostras de petróleo denominadas P1 e P2, com distintas características físico-químicas, onde se determina que os valores de IP variaram entre 2,59 3,25 e 0,56 1,2 ml de heptano/g de petróleo, respectivamente, a depender da vazão utilizada. A partir dos dados obtidos, foi possível estabelecer um procedimento padrão que minimiza significativamente a variação das medidas em função da taxa de diluição. Esta análise, portanto, estabelece a condição de equilíbrio necessária para a correta medida do inicio de precipitação dos asfaltenos, fornecendo indícios para uma melhor compreensão dos frequentes desacordos experimentais relatados na literatura. Ainda com o objetivo de melhor caracterização deste fenômeno, é realizada uma comparação entre duas técnicas bastante difundidas na literatura, a saber, microscopia óptica e espectroscopia de NIR. É observado que ambas as técnicas se equivalem no que diz respeito à determinação do ponto do inicio de precipitação dos asfaltenos indicando que, por vezes, os desacordos experimentais podem estar associados apenas à escolha dos parâmetros experimentais. Além do mais, em geral, são dadas algumas recomendações acerca deste tipo de experimento.