The growing technique of near infrared spectroscopy is used to build fundamental knowledge of how the method might be applied for moisture determination in pulp and paper media. Filter paper was used to investigate the angle and distance dependence, otherwise obscured by the uneven surface of pulp or dry fibers. For contact measurements both filter paper and CTMP-fibers were used. The angle and distance evaluation is based on visual spectral interpretation to later incorporate preprocessing methods of the data followed by a multivariate analysis using PLS. With the knowledge built before the experimental startup, the acquired spectra are known to have many co-linearities and hence, for the purpose of determining the moisture content abundant information which might enable the reduction of data points for evaluation. The distance and angle experiments gave results indicating that the intensity of the reflected light change the information gathered and must be accounted for in calibration. Turning the measuring probe 30 degrees or more at 5 mm distance reduced the effect of high intensity specular reflection. Temperature displayed differences in the spectra, cold samples giving less response than warm samples although no clear correlation was found. Multivariate analysis of the contact measurement samples gave most accurate result after multiple signal correction preprocessing. Distance measurements on fiber rendered models with high RMSEC values and gave no reasonable base for prediction.

High-resolution spectroscopy can be used to measure leaf chemical and structural traits. Such leaf traits are often highly correlated to other traits, such as photosynthesis, through the leaf economics spectrum. We measured VNIR (visible-near infrared) leaf reflectance (400-1,075nm) of sunlit and shaded leaves in similar to 150 dominant species across ten, 1ha plots along a 3,300m elevation gradient in Peru (on 4,284 individual leaves). We used partial least squares (PLS) regression to compare leaf reflectance to chemical traits, such as nitrogen and phosphorus, structural traits, including leaf mass per area (LMA), branch wood density and leaf venation, and higher-level traits such as leaf photosynthetic capacity, leaf water repellency, and woody growth rates. Empirical models using leaf reflectance predicted leaf N and LMA (r(2)>30% and %RMSE<30%), weakly predicted leaf venation, photosynthesis, and branch density (r(2) between 10 and 35% and %RMSE between 10% and 65%), and did not predict leaf water repellency or woody growth rates (r(2)<5%). Prediction of higher-level traits such as photosynthesis and branch density is likely due to these traits correlations with LMA, a trait readily predicted with leaf spectroscopy.

In this paper a partial least squares (PLS) approach to dynamic modelling with latent variables is proposed. Let Y be a matrix of manifest variables and H the matrix of the corresponding latent variables. And let H = BH+ε be a structural PLS model with a coefficient matrix B. Then this model can be made a dynamic one by substituting for B a matrix F = B + CL containing the lag operator L. Then the structural dynamic model H = FH+ε is formally estimated like an ordinary PLS model. In an exploratory way the model can be used for forecasting purposes. The procedure is being programmed in ISP.

Inom avloppsvattenrening finns ett intresse att mäta olika parametrar, främst i inkommande och utgående vatten, för att få kunskap om hur väl reningen fungerar samt hur reningen eventuellt ska styras beroende på vattnets egenskaper. De vanligaste metoderna för provtagning och analys av avloppsvatten är antingen med fysiska sensorer eller genom analyser på lab. Ytterliggare ett alternativ för att ta reda på egenskaper hos vattnet är att konstruera softsensorer, en sensor som bygger på modellerade värden av den parameter som ska mätas utifrån andra parametrar som mäts med fysiska sensorer. Syftet med denna studie var att undersöka möjligheten att skapa softsensorer för COD, tot-N, tot-P, NH4-N, NO3-N och PO4-P i olika steg av vattenreningen. Skapandet av softsensorer utfördes genom datainsamling, modellering och validering. Datainsamlingen har utförts på en småskalig reningsanläggning på Hammarby Sjöstadsverk i Stockholm. Värden från de befintliga fysiska sensorerna samt analyserade värden från laborativt arbete har tillsammans förbehandlats och använts i mjukvaran SIMCA för att skapa modeller för givna parametrar. Modelleringen bygger på multivariat dataanalys där syftet är att utvinna värdefull information ur ett stort set med data. Vid ett senare tillfälle insamlades oberoende data som inte ingått i modelleringsarbetet och som användes för att validera modellerna. Resultatet av själva modelleringen gav goda modeller för tot-P och PO4-P i inkommande vatten. Ingående data beskrivs för dessa två parametrar väl av respektive modell och de ger båda en god prediktionsförmåga. För övriga parametrar erhölls inte tillräckligt bra modeller. Valideringen visade dålig överenstämmelse mellan predikterade värden från modellerna för tot-P respektive PO4-P i inkommande vatten och observerade värden. Detta resultat beror med stor sannolikhet på ett byte av inlopp för inkommande vatten till reningsanläggningen. Något som gav stora skillnader mellan de förhållanden som varade vid datainsamlingen för skapandet av modellerna och de förhållanden som varade vid datainsamling för valideringen. Förändringen av inkommande vatten var antagligen för stor för modellerna att klara av. Trots en dålig validering antas det utifrån själva modellerna och tidigare studier finnas goda möjligheter att skapa softsensorer som kan implementeras på Hammarby Sjöstadsverk.

The cloud technology has become the hot topics of the information technology industry in these recent years, and it is one of the focal point intellectual industry in our government. However, most of enterprises still have some concerns for cloud technology. The information security of the cloud technology, the profitability and the cost saving for the enterprise and the others are the major concerned factors for the enterprises The aim of this study is to comprehend the market of cloud technology does really understand what the enterprise¡¦s intention for using cloud technology, does really understand what the key-points are the enterprises¡¦ intentions about adopting the cloud technology. And the risks influence that enterprise is facing when using the cloud technology. The third one is that using the subjective product knowledge measure how much the enterprises understanding of cloud technology. This study used questionnaire type, and there are the measurable samples of 228 in this study. Using SPSS and partial least squares method (the partial least squares, PLS) analyze the descriptive and path analysis. The results of the research are, the subjective product knowledge positively affects the risks of the enterprises using cloud technology. Most of the risk factors, such as the financial risk, safety risk, technology risk and human risk, negative affect the intension for enterprises using the cloud technology. And the subjective product knowledge positively affects the enterprises adopting cloud technology. According to the research findings, this study provides useful insight for the further development of the cloud technology.

This thesis focuses on the development of quantitative structure-activity relationship (QSPR) models for physicochemical properties, e.g., vapor pressure and partitioning coefficients. Such models can be used to estimate environmental distribution and transformation of the pollutants or to characterize solvents properties. Here, chemoinformatics was used as an efficient tool for modeling to produce safe chemicals based on green chemistry principles. Experimental determinations are only available for a limited number of the chemicals; however, theoretical molecular descriptors can be used for modeling of all organic compounds. In this thesis, we developed and validated a global and local QSPR model for vapor pressure of liquid and subcooled liquid organic compounds, in which perfluorinated compounds (PFCs) as outliers appeared in the model due to their molecular properties. Subsequently, after the update of the previous model, the vapor pressure of perfluorinated compounds (PFCs) for which no reliable experimental data are available was successfully predicted. At the same time, we used partitioning between n-octanol/water (Kow) and water solubility (Sw) to investigate the similarities and differences between linear solvation energy relationship (LSER) and partial least square projection to latent structures (PLS) models. Further, we developed QSPR model for prediction of melting points and boiling points of PFCs using multiple linear regression (MLR), PLS and associative neural networks (ASNN) approaches, meanwhile, the applicability domain of PFCs was also investigated. Experimental, semi-empirical and theoretical quantitative structure-retention relationship (QSRR) models were used to accurately predict retention factors (logk) in reversed-phase liquid chromatography (RPLC). These models are useful to characterize solvents for determination of the behavior and interactions of molecular structure and develop chromatographic methods. In both of QSPR and QSRR models using the PLS method, the first and second components captured main information which is related to van der Waals forces and polar interactions, and their results coincide with those from LSER. The results showed that the models of physicochemical properties and retention factors (logk) in chromatographic system can be successfully developed by the PLS method. PLS models were able to predict physicochemical properties of organic compounds directly from theoretical descriptors without prior synthesis, measurement or sampling. Further, the PLS method could overcome colinearity in data sets, and it is therefore a rapid, cheap and highly efficient approach

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:35:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_8951_Romário Junior Ferreira.pdf: 2456499 bytes, checksum: 142e67c95a725fc2498e81dabccf27f2 (MD5) Previous issue date: 2015-06-29 / Cachaças são destilados provenientes de cana de açúcar, gerando teores alcoólicos em faixas de porcentagem de 38% a 48% em volume. Devido a seu grande consumo no país e sua complexidade em constituição química, promoveu-se neste trabalho a determinação dos metais cobre, zinco, cadmio e chumbo, que em quantidades elevadas, são nocivos à saúde e ao metabolismo humano. Determinou-se as concentrações desses metais por meio da espectrometria de emissão óptica com plasma indutivamente acoplado (ICP OES) e por voltametria de redissolução anódica com onda quadrada, onde as cachaças sofreram apenas uma acidificação para serem inseridas no ICP OES, sendo elas analisadas por voltametria em caráter in situ. Com as concentrações encontradas no ICP OES, juntamente com as correntes obtidas pela voltametria, desenvolveram-se duas metodologias quimiometricas para a previsão desses metais em amostras de cachaça. As determinações simultâneas desses metais foram construídas por meio das as Redes Neurais Artificiais (RNA) e os Mínimos Quadrados Parciais (PLS), utilizando as correntes obtidas pela voltametria utilizando eletrodos de mercúrio e carbono comerciais, e um eletrodo de nanotubo de carbono construído em laboratório. Antes do desenvolvimento dessas técnicas, pré-tratamentos estatísticos particulares foram desenvolvidos nos dados de corrente de voltametria, a fim de obter-se uma melhor resposta de previsão dos metais. Tanto para a voltametria quanto para o ICP OES, a determinação de chumbo fora ineficaz, podendo justificar que o limite de detecção dos aparelhos era maior que a concentração deste metal nas amostras. Após o desenvolvimento dos métodos quimiometricos, calculou-se o erro de predição (RMSEP) para todos os metais, tanto no PLS quanto nas redes neurais, além de uma construção de gráficos de correlação de valores obtidos pelo ICP OES pelos valores previstos pela quimiometria. Os valores de RMSEP foram significativos, informando que as redes neurais obtiveram os melhores resultados para este trabalho. A metodologia proposta é simples, rápido e pode ser facilmente utilizado para controle em laboratórios de qualidade, como um método de análise alternativa.

Made available in DSpace on 2018-08-01T21:58:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_11518_Tese_eloilson_Domingos_VERSÃO IMPRESSÃO.pdf: 3568693 bytes, checksum: cd4564d6013c45b3ddc32e2ccd0a7957 (MD5) Previous issue date: 2017-11-30 / Com o advento de uma nova família de técnicas de ionização, a espectrometria de massas (MS) ambiente foi introduzida como uma maneira simples de gerar íons na MS. Entre elas, a técnica de ionização por paper spray (PS) demonstrou-se versátil para resolver inúmeros problemas. Neste trabalho, a técnica de PS-MS no modo de ionização positiva (PS(+)-MS) foi aplicada em três subáreas da química forense: drogas de abuso e documentoscopia e ervas fitoterápicas. Na primeira, a técnica PS-(+)-MS determinou o perfil químico de drogas sintéticas tais como selos contendo 25I-NBOMe (2-(4-iodo-2,5-dimetoxifenil)-n-[(2-Metoxifenil) metil] etamina), extratos e folhas de canabinóides naturais (&#916;9-THC) e canabinóides sintéticos (JWH-073; 5F-AKB48; JWH-122; JWH-250; e JWH-210). Em todos os casos, as moléculas foram facilmente detectadas na sua forma protonada ([M+H]+) com resolução, m/&#916;m50% = 67,000 e uma precisão de massa menor que <2 ppm. O desempenho da técnica PS(+)-MS foi comparado com o de outras fontes de ionização: leaf Spray (LS-MS) e eletrospray (ESI-MS). Além disso, um método foi desenvolvido para quantificar uma série de drogas ilícitas (de 1 a 110 &#120583;g L-1, com linearidade de R2> 0,99). Em documentoscopia, a técnica PS(+)-MS foi capaz de obter com sucesso o perfil químico de diferentes canetas vendidas no comercio. A intensidade relativa (RII372) do corante azul de metileno foi monitorada para discriminar os cruzamentos de traços de canetas e, até a data, os documentos questionados. O perfil químico das notas brasileiras de segunda geração de R$ 100,00 (reais) também foi explorado. A técnica PS(+)-MS foi capaz de classificar as notas em autêntico ou falsificadas. Constatando que amostras falsas possuem um perfil químico similar às notas caseiras da impressora Deskjet®. Finalmente, aplicamos PS(+)-MS para verificar a autenticidade de ervas usadas para perda de peso. Quinze diferentes medicamentos à base destas ervas foram analisados por PS(+)-MS. Encontrando diferentes tipos de compostos: sibutramina (m/z 280), cafeína (m/z 195), glicose (m/z 203 [M+Na], m/z 219 [M+K] e sacarose (m/z 381 [M+K]). Todas essas substâncias não estavam listadas em seus rótulos. Em geral, a técnica PS(+)-MS mostrou ser uma excelente ferramenta analítica em química forense. O segundo estudo abordado foi o controle de qualidade de combustíveis com aplicação do micro-espectrômetro portátil na região do infravermelho próximo (MICRONIR). Neste trabalho, verificou-se a potencialidade do MICRONIR no controle da qualidade do combustível. Assim, modelos quimiométricos (usando o PLS - regressão por mínimos quadrados parciais) foram desenvolvidos para quantificar biodiesel em Diesel (LD=0,5 wt%; LQ=1,8 wt%, e RMSEP=1.8 wt%); enxofre em Diesel (LD=2,4 mg L-1; LQ=8,0 mg L-1, e RMSEP=13,2 mg L-1); gasolina, etanol e metanol em gasolina tipo C (LDgas=0,55 wt%; LQgas=1,84 wt%, e RMSEPgas=0,81 wt%; LDet=0,75 wt%; LQgas=2,50 wt%, e RMSEPeth=3,81 wt%; LDmet = 0,85 wt%; LQmet = 2,84 wt%, e RMSEPmet = 1,80 wt%); e água, metanol e etanol em etanol combustível hidratado (LDH2O = 0,04 wt%; LQH2O=1,29 wt%, e RMSEPH2O=1,05 wt%; LDmet= 0,52 wt%; LQmet = 1,73 wt%, e RMSEPmet =2,78wt %; LDet=1,22 wt%; LQet=4,07 wt%, e RMSEPet= 4,41 wt%). O método proposto apresentou alta precisão e exatidão em todos os casos, e os resultados mostraram que a técnica MICRONIR teve excelente desempenho no controle da qualidade do combustível.

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:07:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7925_1.pdf: 1184307 bytes, checksum: 2503378983f5e07ea3147d8bde83ec7f (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / O álcool combustível, por ser uma fonte renovável de energia e menos poluente que os combustíveis fósseis, está se tornando uma das principais alternativas para substituição destes. Novas tecnologias e principalmente o Protocolo de Kyoto vêm incentivando o aumento na produção e consumo do álcool. O Brasil, por ter grande capacidade de produção e suficiência nesta área, pode vir a ser um dos maiores exportadores de álcool combustível. Para isto, além de aumentar sua produtividade, o álcool produzido deve também ter uma qualidade que atenda às exigências do mercado exterior. Sendo assim, um processo de produção que seja controlado de forma eficiente, utilizando metodologias analíticas confiáveis, rápidas e que possam determinar simultaneamente vários parâmetros de qualidade é de fundamental importância. A espectroscopia na região do infravermelho próximo (NIR) e intermediário (MID), por ser rápida, não destrutiva, de relativo baixo custo e possibilitar a determinação de vários constituintes simultaneamente em um curto espaço de tempo, em conjunto com métodos quimiométricos para tratamento dos dados, vem sendo amplamente empregada no controle de processos e produtos, inclusive em usinas de produção de açúcar. Com o objetivo de caracterizar, classificar e prever algumas propriedades do álcool combustível produzido na região foram coletadas amostras de álcool etílico anidro e hidratado em três usinas de Pernambuco e uma de Sergipe e determinados 15 parâmetros de qualidade. Foram também obtidos os seus espectros na região do infravermelho próximo e intermediário. A técnica estatística multivariada de análise de componentes principais (ACP) foi empregada na análise exploratória dos dados obtidos, com o objetivo de avaliar existência de possíveis agrupamentos referentes a alguma característica específica. Os melhores resultados foram as ACP dos espectros de MID que mostraram uma melhor separação dos agrupamentos por usinas. Foi investigada a possibilidade de utilizar a espectroscopia MID como alternativa para a determinação de algumas propriedades e contaminantes do álcool combustível, através de modelos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS - Partial Least Squares). Os resultados para o álcool anidro não foram satisfatórios, apenas a densidade foi bem prevista, com erro de previsão comparável ao valor estimado para a precisão intermediária do método de referência. Para o álcool hidratado, parâmetros como metanol, densidade, acetato de etila, álcool n-propílico e pH, apresentaram correlações satisfatórias, sendo que para a densidade, pH e álcool n-propílico forma obtidos erros de previsão equivalentes aos valores de precisão intermediária dos métodos de referência. Além disso, foi investigada a possibilidade de utilização da espectroscopia na região MID, aliada a técnica de classificação multivariada SIMCA (Soft Independent Modeling of Class Analogies), para a identificação da fraude em que o álcool anidro é rehidratado (álcool molhado) e vendido como álcool hidratado, sem pagamento de impostos. Os resultados mostraram-se promissores para a identificação deste tipo de fraude. Através do modelo construído, nenhuma das amostras de teste foi classificada incorretamente. Entretanto, 15% foram classificadas como pertencentes às duas classes (molhado e hidratado)

La façon dont l'industrie pharmaceutique développe et manufacture ses produits a évolué au cours de ces dernières années. L'environnement réglementaire auquel elle est contrainte a provoqué ce changement dans le but de doter de technologies de pointe dans ses différentes activités. L’encouragement pour utiliser les technologies d’analyse de procédé (PAT) afin d’implémenter le concept de « Quality By Design » (QbD) est l’exemple le plus significatif de ce nouveau paradigme. Lentement, les industries implémentent ces technologies pour de nouveaux produits, mais également pour certains produits déjà existants, bénéficiant ainsi de leurs avantages. Pour implémenter des PAT dans un procédé, plusieurs étapes doivent être franchies, de l’étude de faisabilité des instruments jusqu’à l’approbation règlementaire. Cette thèse décrit l’étude initiale (faisabilité et développement de modèles) avant toute demande d’autorisation d’utilisation d’outils PAT (proche infra-rouge (NIR), caméra RGB et fluorescence induite par laser (LIF)) pour suivre le procédé de compression d’un mélange commercial comprenant plusieurs ingrédients. Après avoir établi le potentiel de ces différents outils, des modèles quantitatifs calculés par régression par moindres carrés partiels (PLS) ont été développés pour suivre les composants ayant une concentration aussi faible que 0,1 w/w%, avec un coefficient de détermination (R2) de 0,95. Il a également été démontré que l’utilisation conjointe de données de plus d’un outil améliorait la précision du modèle. La spécificité de chacun des outils a également été évaluée à l’aide de plan d’expériences factoriels complets pour lesquels les modèles ont été construits en faisant varier simultanément la concentration de différents éléments. Même dans ces conditions, les modèles construits ont montré une précision acceptable, en considérant les critères d’acceptation utilisés pour les produits alimentaires comme les multivitamines. Le travail présenté dans cette thèse a contribué à la publication de trois articles et de trois présentations orales. En plus de l’établissement de la preuve de concept, ce qui augmente les opportunités pour tester d’autres sondes, la possibilité de suivre en ligne la composition quantitative dans la ligne d’alimentation de la presse a également été établi. Dans ce dernier cas, tous les outils sont suffisamment précis pour suivre au moins un des composants, même si celui-ci est présent en faible concentration et fait partie d’un mélange de plusieurs composants. Conséquemment, l’industrie peut utiliser ses connaissances pour suivre le procédé de compression de façon plus adéquate en augmentant l’éventail des outils utilisés à cet effet. Une recherche fondamentale pourrait également investiguer les phénomènes tels que la ségrégation afin mieux les comprendre. / Abstract : The way pharmaceutical industry develops and manufactures their products has been changing in recent years. The regulatory environment that they are obligated to comply has been pushing this change in order to endow this activity with state of art technology. The encouragement of the use of process analytical technology (PAT) to build the quality right from the design (QbD) is perhaps the most significant example of the new paradigm. The manufacturers are implementing this technology in new and existing products and benefiting from their advantages. To implement PAT in a process, many steps must be taken (from the study of feasibility of the instruments until regulatory approval). This thesis describes the initial study (feasibility and model developments), prior to any submission of authorization, of the use of PAT tools (Near-Infrared (NIR), Red Green Blue (RGB) camera and Light Induced Fluorescence (LIF)) to monitor the compression process of a commercial multi-component blend. After the potential of these tools was assessed, quantitative Partial Least Squares (PLS) models were able to be developed to monitor components with a concentration as low as 0.1 w/w % with a R2 of 0.95. It was also proved that combining data from more than one tool was benefit for the accuracy of the model. The tools were also evaluated to their specificity by using a full factorial design where the models were built with simultaneous variations of concentration of some of the components. Even in this challenging case, the models built remained with an acceptable accuracy, considering the acceptance criteria used for dietary products such as multi-vitamins. The work developed in this thesis contributed to the publication of 3 articles and 3 communications. Along with the proof of concept that it provided - which enlarged the opportunities for testing other probes - it also proved that is possible to monitor in-line the components in the feed frame. In this latter case, all the tools were accurate enough to monitor at least one component even if they are present in low concentration and part of multi-component blends. Therefore, the industry can use this knowledge to monitor the compression process more adequately, increasing the range of tools used for the effect. Fundamental research can also be investigated as phenomena like segregation can be more accurately identified.