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Uso de modelos multivariados para a avaliação do valor de dienos em amostras de gasolina de pirólise / Chemometric approach to assess the diene value in pyrolysis gasolineHilgemann, Maurício 19 December 2005 (has links)
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The quality of gasoline may be affected by the presence of several compounds. Among them, the conjugated dienes play an important role due to the fact that their presence is strongly associated with gum formation, which may clogs the injector of automobiles and may causes damages in the petroleum derivates. The main used method for the determination of total conjugated dienes is the UOP-326 method. However, the long analysis time (from 5 to 6 hours) is the main disadvantages. The available methodologies investigated as alternative to the UOP-326 method do not solve the problem properly. The present work reports the use of multivariate models to assess the diene value (DV) in pyrolysis gasoline samples starting from voltammetric and spectrophotometric data. The calibrations were carried out using the UOP-326 method instead of diene standards. In the voltammetric model, starting from a group of 24 hydrogenated pyrolysis gasoline, the PLS (Partial Least Squares) method was used to predict the DV in an independent group of 7 samples. The deviations observed were lower than 12,2% comparing to the UOP-326 method. In a group of 24 non-hydrogenated pyrolysis gasoline samples, an independent group of 7 samples was also used to predict the DV. The deviations observed were lower than 4,1%. In the spectrophotometric approach, the PLS method was used to predict the DV in an independent group of 5 samples of hydrogenated pyrolysis gasoline (n=21). The deviations observed were lower than 11% by comparing to the UOP-326 method. In a group of 26 non-hydrogenated pyrolysis gasoline samples, an independent group of 10 samples was used to predict the DV. The deviations observed were lower than 5,7%. Comparing the voltammetric and spectrophotometric methods, the former showed more reliable results with lower RMSEP (Root Mean Square Error of Prediction) values. / A qualidade da gasolina é afetada pela presença de diversos compostos. Entre eles, os dienos conjugados possuem um importante papel devido ao fato de estarem associados à formação de goma, que forma depósitos no injetor de combustível de automóveis e diminui a qualidade dos produtos petrolíferos. O método comumente utilizado para a determinação de dienos conjugados totais é o método UOP-326. Contudo, ele apresenta como principal desvantagem o longo tempo de análise (de 5 a 6 horas). As metodologias já investigadas que visam substituir o método UOP-326 na quantificação de dienos conjugados em gasolina não resolvem adequadamente o problema. Dessa forma, o presente trabalho aborda o uso de modelos multivariados para a avaliação do valor de dienos (DV) em amostras de gasolina de pirólise a partir de dados voltamétricos e espectrofotométricos, utilizando o método UOP-326 para a calibração do sistema. No modelo voltamétrico, de um grupo de 24 amostras de gasolina de pirólise hidrogenada, utilizou-se o método PLS (Regressão por Mínimos Quadrados Parciais) para a predição do DV em um grupo independente de 7 amostras, obtendo-se desvios inferiores a 12,2% quando comparado ao método UOP-326. E em 24 amostras de gasolina de pirólise não hidrogenada, um grupo independente de 7 amostras foi utilizado para a predição do DV, obtendo desvios inferiores a 4,1%. No modelo espectrofotométrico, utilizou-se o método PLS para a predição do DV em um grupo independente de 5 amostras de gasolina de pirólise hidrogenada (n=21), obtendo-se desvios inferiores a 11% quando comparado ao método UOP-326. E em 26 amostras de gasolina de pirólise não hidrogenada, um grupo independente de 10 amostras foi utilizado para a predição do DV, obtendo-se desvios inferiores a 5,7%. Na comparação entre os métodos voltamétrico e espectrofotométrico, o primeiro mostrou-se mais confiável, apresentando valores de RMSEP (erro médio dos resíduos quadráticos de predição) inferiores para ambas as amostras.
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