Submitted by Uillis de Assis Santos (uillis.assis@ufba.br) on 2018-01-26T13:26:54Z No. of bitstreams: 1 AnaRosaCaribédeGóesMassa_Dissertação-UFBA-Politécnica-EngenhariaIndustrial-2017.pdf: 4582890 bytes, checksum: 3c5c6099462e9b7f61ff397081c5dd6a (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2018-01-26T16:03:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 AnaRosaCaribédeGóesMassa_Dissertação-UFBA-Politécnica-EngenhariaIndustrial-2017.pdf: 4582890 bytes, checksum: 3c5c6099462e9b7f61ff397081c5dd6a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-26T16:03:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AnaRosaCaribédeGóesMassa_Dissertação-UFBA-Politécnica-EngenhariaIndustrial-2017.pdf: 4582890 bytes, checksum: 3c5c6099462e9b7f61ff397081c5dd6a (MD5) / Analisadores em linha fornecem uma resposta rápida de composição em comparação às análises laboratoriais. Porém, esses estão sujeitos a frequentes interferências e contaminações devido às substâncias utilizadas nas correntes reais, que agridem, contaminam e comprometem o funcionamento do equipamento, exigindo manutenções rotineiras. Durante estas, há perda de informações vitais que podem culminar numa parada da produção, a não ser que outro equipamento permita estimar tais informações de maneira confiável. Desta forma, o presente trabalho tem por objetivo desenvolver um analisador virtual para estimar a concentração dos contaminantes metilacetileno e propadieno (MAPD) em um reator trickle bed em uma indústria de propileno no Brasil. A partir da coleta de dados de processos de uma campanha catalítica, coletados por cromatógrafos a gás, termopares e medidores de vazão, foram desenvolvidos modelos de calibração multivariada utilizando a técnica de Regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLS), para dois leitos catalíticos, A e B. Dados de treze variáveis de processo, monitoradas a cada 10 minutos durante uma campanha catalítica para cada leito, foram utilizados. Os modelos PLS foram desenvolvidos e validados e foram capazes de fornecer valores preditos confiáveis, com R2 de 0,84 para o leito A e 0,92 para o leito B. Normalidade e homocedacidade dos resíduos foram observadas em ambos modelos. Além disso, foi realizada uma seleção de variáveis utilizando o gráfico de escores VIP (Variable Importance in Projection) obtido durante o desenvolvimento dos modelos PLS. As variáveis mais importantes foram selecionadas e os modelos PLS construídos apenas com essas variáveis mantiveram a capacidade de predição em ambos os leitos, com valores de R2 de 0,82 para o leito A e 0,87 para o leito B. Normalidade e homocedacidade dos resíduos foram mantidas, e um teste F não gerou evidência que indicasse diferença significativa entre os modelos desenvolvidos antes e após a seleção de variáveis. Dessa forma, os modelos PLSVIP fornecem uma estimativa confiável do teor de MAPD no reator trickle bed na planta de propeno estudada. Esses resultados mostraram que os métodos desenvolvidos possuem um alto potencial de aplicação nos reatores estudados caso haja necessidade, evitando assim uma parada da planta e subsequente perda de capital investido. / Online analysers grant a faster answer on the composition of products when compared with laboratory analysis. However, the former is often affected by substances in the stream line which harm and compromise its normal working state, calling for frequent maintenance. During those, the loss of vital information could lead to a halt in production, unless another device allows for such information to be carefully estimated.As such, this paper aims at developing a Virtual Analyser that can estimate the concentration of methylacetylene and propadiene (MAPD) contaminants in a trickle bed reactor at a propene industrial plant in Brazil. Process data collected in the reactor by gas chromatographers,temperature probes and flowmeters were employed to build multivariate calibration models by using the Partial Least Square Regression(PLS)technique, for two bed reactors, A and B.Data from thirteen process variables, monitored every 10 minutes during one catalytic campaign for each bed, of about three months each, were used. The developed PLS models for both beds have shown a great prediction capacity and remarkable performances, with R2 of 0.84 for bed A and 0.92 for bed B. Residual normality and homoscedasticity were observed for both models. In addition, a variable selection approach was carried out using the VIP (Variable Importance in Projection) score plot obtained during the developed PLS models. The most important variables (process variables)were selected and the PLS models built with only these variables were still able to keep are markable prediction ability for both beds, with a R2 of 0.82 for bed A and 0.87 for bed B. Residual normality and homoscedasticity were kept, and an F test did not provide evidence for significant difference between the models developed before and after the variable selection. Therefore, the PLS-VIP models provided a reliable estimate of the MAPD content in the trickle bed reactors at the studied propene plant. These outcomes showed that the developed methods present a high potential for application in the studied reactors, if necessary, in order to prevent a halt in production and its subsequent loss of invested capital.

Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2015-01-21T18:47:40Z No. of bitstreams: 2 Tese - Raphael Rocha de Oliveira - 2014.pdf: 1885225 bytes, checksum: 5adb0d9c490f337d13e5335be96b08f2 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2015-01-21T18:47:50Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Raphael Rocha de Oliveira - 2014.pdf: 1885225 bytes, checksum: 5adb0d9c490f337d13e5335be96b08f2 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-01-21T18:47:50Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese - Raphael Rocha de Oliveira - 2014.pdf: 1885225 bytes, checksum: 5adb0d9c490f337d13e5335be96b08f2 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-06-28 / Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) has been successfully applied in the quantitative determination of the main constituents of beef but it has been presenting inconsistent results in determining characteristics relating to tenderness. In addition, the various aspects related to data processing (mathematical pre-treatments, spectral bands, sample presentation, regression method), should be constantly evaluated, since they affect the prediction cap acity of NIRS. In this context, the present study was developed to determine which spectral data-processing methods make it possible, using the PLS regression method, to obtain robust calibration models that determine the chemical composition and tenderness characteristics of beef. The accuracy of the models was determined by external validation, which has been little used in previously published studies. To develop the calibration models, three spectra were collected from each sample of the Longissimus dorsi muscle of 25 mixed-breed castrated dairy calves, divided into five treatments (five repetitions in each) based on supplying diets containing millet and including babassu mesocarp bran at proportions of 0; 12; 24; 36 and 48% in the dry matter of the total diet, comprising 75 spectra. For the external validation set, samples were used from five mixedbreed castrated dairy calves fed on a diet based on maize and soybean, totalling 15 spectra. To determine the chemical composition (fat content, protein, ash content and moisture) and the tenderness properties (water holding capacity – WHC -, total and soluble collagen, shear force, FMI and pH), 135 calibration models were developed with mathematical pre-treatments available on VISION software, version 3.1, using PLS regression, from which 37 (27.41% of the total) presented coefficients of determination considered good or excellent in their predictive capacity. The pre-treatment with “first derivatives” made it possible to develop more robust models for the chemical composition properties, except for RMF, in which “Savitzky-Golay” and “second derivatives” were more efficient, obtaining R 2 and RPD values above those available in the literature. For determining the tenderness properties in beef, the models develope d with “first and second derivatives” pre-treatments, in isolation or with “Savitzky -Golay” or “multiplicative scatter correction” smoothing methods, presented the highest values of RPD, demonstrating that themselves are efficient chemometric tools for obtaining robust calibration models. Models were obtained with limited predictive capacity only in the determination of total fats and total collagen quantification. This was probably due to the low variability presented in the samples used a nd to the low sensitivity of NIRS for total collagen. It was concluded that NIRS can be used to replace conventional methods, being a fast and precise technique, as well as allowing simultaneous analysis of beef quality characteristics. / A espectroscopia de reflectância no infravermelho próximo (NIRS) tem sido aplicada com êxito na determinação quantitativa dos principais constituintes da carne bovina, mas tem apresentado resultados inconsistentes na determinação das características relacionadas à maciez. Além disso, os diferentes aspectos relacionados ao processamento dos dados (pré-tratamentos matemáticos, faixas espectrais, apresentação das amostras, método de regressão), devem ser avaliados constantemente, já que afetam a capacidade de predição do NIRS. Assim sendo, o presente estudo foi desenvolvido para determinar quais métodos de processamento de dados espectrais possibilitam, com o método de regressão PLS, a obtenção de modelos de calibração robustos para a determinação d a composição química e das características de maciez da carne bovina, sendo a acurácia dos modelos determinada por validação externa. Para o desenvolvimento dos modelos de calibração, foram coletados três espectros de cada amostra do músculo Longissimus dorsi de 25 novilhos mestiços leiteiros castrados, divididos em cinco tratamentos, cinco repetições em cada, com base no fornecimento de dietas contendo milheto e inclusão de farelo do mesocarpo do babaçu nas proporções de 0; 12; 24; 36 e 48% na matéria seca da dieta total, totalizando 75 espectros. Para o conjunto de validação externa, foram utilizadas amostras de cinco novilhos mestiços leiteiros castrados submetidos à dieta à base de milho e soja, totalizando 15 espectros. Para a determinação da composição química (lipídios totais, proteína, resíduo mineral fixo e umidade ) e de propriedades de maciez (capacidade de retenção de água, colágeno total e solúvel, força de cisalhamento, IFM e pH), foram desenvolvidos 135 modelos de calibração com os pré-tratamentos matemáticos disponíveis no software VISION, versão 3.1, utilizando a regressão PLS, dos quais 37 (27,41% do total) apresentaram valores de coeficientes de determinação considerados como boa ou excelente capacidade preditiva. O pré-tratamento com “primeira derivada” possibilitou o desenvolvimento de modelos mais robustos para as propriedades de composição química, exceto para RMF, em que “Savitzky-Golay” e “segunda derivada” foram mais eficientes, obtendo valores de R 2 e RPD superiores aos disponíveis na literatura. Para a determinação das propriedades de maciez em carne bovina, os modelos desenvolvidos com os pré-tratamentos com “primeira e segunda derivadas”, isoladamente ou com a utilização dos métodos de suavização “Savitzky-Golay” ou “correção multiplicativa de sinal”, apresentaram os maiores valores de RPD, demonstrando ser ferramentas quimiométricas eficientes para a obtenção de modelos de calibração robustos. Foram obtidos modelos com capacidade preditiva limitada apenas para a determinação de lipídios totais e quantificação do colágeno total, provavelmente, devido à baixa variabilidade apresentada nas amostras utilizadas e à baixa sensibilidade do NIRS para o colágeno total. Conclui-se, que a espectroscopia de reflectância no infravermelho próximo pode s er utilizada em substituição aos métodos convencionais, por ser uma técnica rápida, precisa, sensível e que permite a análise simultânea das características de qualidade da carne bovina.