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Cette thèse présente des contributions à la modélisation multivariée des queues de distribution. Nous introduisons une nouvelle modélisation des probabilités de queue jointes d'une distribution multivariée avec des marges Pareto. Ce modèle est inspiré de celui de Wadsworth et Tawn (2013). Une nouvelle variation régulière multivariée non-standard de coefficient une fonction à deux variables est introduite, permettant de généraliser deux approches de modélisation respectivement proposées par Ramos et Ledford (2009)et Wadsworth et Tawn (2013). En nous appuyant sur cette modélisation nous proposons une nouvelle classe de modèles semi-paramétriques pour l'extrapolation multivariée selon des trajectoires couvrant tout le premier quadrant positif. Nous considérons aussi des modèles paramétriques construits grâce à une mesure non-négative satisfaisant une contrainte qui généralise celle de Ramos et Ledford (2009). Ces nouveaux modèles sont flexibles et conviennent tant pour les situations de dépendance que d'indépendance asymptotique. / This PhD thesis presents contributions to the modelling of multivariate extremevalues. We introduce a new tail model for multivariate distribution with Pareto margins. This model is inspired from the Wadsworth and Tawn (2013) one. A new non-standard multivariate regular variation with index equals to a function of two variables is thus introduced to generalize both modeling approaches proposedby Ramos and Ledford (2009) and Wadsworth and Tawn (2013), respectively. Building on this new approach we propose a new class of non-parametric models allowing multivariate extrapolation along trajectories covering the entire first positive quadrant. Similarly we consider parametric models built with a non-negative measure satisfying a constraint that generalizes the Ramos and Ledford (2009) one. These new models are flexible and valid in both situations of dependence or asymptotic independence.

Cette thèse s’inscrit dans la ligne directrice des travaux cherchant à discuter/expliquer les déterminants des taux de change dans un contexte de régime flexible. En particulier, elle se focalise sur l’examen de la dynamique du taux de change Euro-Dollar Américain en se référant en particulier aux fondamentaux et aux flux d’ordre, en lien avec les approches monétaristes et microstructurelles. Deux aspects du comportement du taux de change sont explorés : sa dynamique et sa volatilité. A ces fins, cette étude accorde une importance particulière au fait que le nouveau concept à savoir le flux d’ordre est une approximation fiable de fondamentaux macroéconomiques inobservables et/ou non quantifiables. Les résultats mettent en évidence que la dépréciation initiale de l’Euro face au Dollar découle principalement d’une forte expansion monétaire en Europe et d’une sortie massive de capitaux vers les Etats-Unis. Par ailleurs, cette étude montre que les instabilités des modèles monétaires détectées empiriquement sont le résultat d’une spécification inappropriée des déterminants du taux de change et que le niveau de stabilité de la relation de long terme va de pair avec le degré de désagrégation des flux d’ordre. Quant à l’étude des déterminants macroéconomiques de la volatilité du taux de change, cette thèse a revisité, sur un plan théorique, l’approche GARCH-MIDAS de Engle, GhysEls et Sohn (2006,2013). Ensuite, sur un plan empirique, cette étude a comparé les estimations et les prévisions fournies par les deux approches (classique et renforcée) où il a mis en avant la supériorité, en termes de qualité explicative prévisionnelle, du GARCH-MIDAS augmenté par une marche aléatoire. / This thesis is part of the guideline of works seeking to discuss / explain the determinants of exchange rates in a flexible regime context. In particular, it focuses on examining the behavior of the Euro-US dollar exchange rate by referring in particular to fundamentals and order flows, in connection with monetarist and microstructural approaches. Two aspects of exchange rate behavior are explored: its dynamics and volatility. For these purposes, this study places particular emphasis on the fact that the new concept of order flow is a reliable approximation of unobservable and / or unquantifiable macroeconomic fundamentals. The results show that the initial depreciation of the Euro against the US Dollar stems mainly from a strong monetary expansion in Europe and a massive capital outflow to the United States. Moreover, this study shows that the instabilities of the empirically detected monetary models are the result of an inappropriate specification of the determinants of the exchange rate and that the level of stability of the long-term relationship goes hand in hand with the degree of disaggregation of the flows. order. As for the study of the macroeconomic determinants of exchange rate volatility, this thesis revisits, on a theoretical level, the GARCH-MIDAS approach of Engle, GhysEls and Sohn (2006,2013). Then, on an empirical level, this study compared the estimates and forecasts provided by the two approaches (classical and reinforced), where it highlighted the superiority, in terms of forecast quality, of GARCH-MIDAS augmented by a random walk.

Objetivou-se com este estudo comparar diferentes métodos de determinação de carboidratos solúveis (CS) em cana-de-açúcar com o intuito de predizer valor nutritivo da forragem: conteúdo de sólidos solúveis (BRIX), conteúdo aparente de sacarose (POL), carboidratos não fibrosos (CNF), carboidratos solúveis em extrato aquoso (CSA) e carboidratos solúveis em extrato alcoólico (CSOH). Foram conduzidos dois experimentos envolvendo amostras da fração colmo e planta inteira. O primeiro avaliou o valor nutritivo da variedade IAC 86-2480 (terceiro corte) em resposta a dois métodos de colheita: colheita manual (MAN) e colheita mecânica (MEC) durante as fases de cultivo: 150, 180, 210, 240, 270, 300, 330 e 360 dias após colheita (DAC). As estimativas do CS, composição bromatológica (MS, CP, FDN, FDA, DIVMS e DIVMO), assim como da relação FDN/CS foram similares (P>0,05) entre os tratamentos, exceto para CSOH e FDN/CSOH para a fração colmo, e FDN/POL (P<0,05) para a planta inteira. O conteúdo de CS da planta inteira representou aproximadamente 80% do teor observado na fração colmo. Foram identificados três padrões de acúmulo de CS: a) POL e CSOH, b) BRIX, c) CNF. O modelo logístico não ajustou na predição de CSA. Até os 240 e 270 DAC, as relações entre FDN/BRIX e FDN/POL seguiram a mesma tendência para os métodos MAN e MEC respectivamente. Relações entre FDN/CS foram altamente correlacionadas com a digestibilidade da forragem, especialmente a relação FDN/CNF (r>0,8). A análise de componentes principais provou ser ferramenta útil para selecionar variáveis com o intuito de caracterizar valor alimentar em cana-de-açúcar. De acordo com o primeiro componente principal, o valor nutritivo é uma resposta de variáveis bromatológicas da fração fibrosa (ex. FDN, FDA), correspondendo a 54,4 e 64% da variância total da fração colmo e planta inteira respectivamente. No segundo experimento, foram avaliadas possíveis relações entre medidas morfológicas e químicas da planta visando explicar o acúmulo de CS e o valor nutricional da cana-de-açúcar (variedade IAC 93-3046), estabelecida sob dois níveis de adubação no plantio (NPK e NPK associada com esterco 120 kg N ha-1) ao longo da fase de maturação da planta em cana de primeiro corte. As amostras foram colhidas manualmente durante os períodos de 300, 360, 420 e 540 dias após plantio (DAP). Não houve efeito (P>0,05) da adubação na concentração de CS, a exceção das folhas secas (FS), CSA e minerais, na fração colmo. Três padrões de acúmulo de CS foram identificados nas duas frações morfológicas da planta: a) BRIX e CSOH; b) CNF E c) CSA. Embora POL não fosse considerada nesse experimento, as análises das curvas de CS (BRIX e CSOH) confirmaram que a cana atingiu a maturidade no mês de setembro como reportado na literatura. Regressões simples e múltiplas foram consideradas para predizer o acúmulo de CS, MS e o valor nutricional (digestibilidade). O modelo univariado apenas considerou variáveis químicas na predição, exceto para o teor de BRIX. Equações do tipo stepwise melhoraram o ajuste dos modelos (R2 e RQMR) ao considerar variáveis morfológicas, sendo a mais importante nas predições, o número de nós da fração colmo (NN). As equações para MS e CSA tiveram o menor poder de predição tanto nas regressões simples quanto nas múltiplas. A fração FDA foi a principal variável que explicou o valor nutritivo em amostras de cana-deaçúcar. / The objective of this research was to compare some potentialities of soluble carbohydrate (SC) methods currently used in sugarcane for animal feeding purposes: soluble solid content (BRIX), apparent sucrose content (POL), non fibrous carbohydrates (NFC), water soluble carbohydrates (WSC) and ethanol soluble carbohydrates (EtOH). Two trials involving stalk and whole plant sugarcane samples were conducted. The first trial evaluated the nutritive value of IAC 86-2480 variety (second growth) in response to two harvesting methods: manual (MAN) and mechanical (MEC) along of crop growing phase: 150, 180, 210, 240, 270, 300, 330 and 360 days after harvesting (DAH). The SC estimative, chemical composition (DM, CP, NDF, ADF, IVDDM and IVOMD) and NDF/SC relationships were similar (P>0.05) across treatments, except for EtOH and NDF/EtOH relationship at stalk and NDF/POL (P<0.05) at whole plant being MAN and MEC of those cases, respectively more advantageous for each. The whole plant SC content reached represents closer to 80% of total content observed in the stalk fraction. Were identified three typical SC accumulation patterns: a) POL and EtOH, b) BRIX, c) NFC. Until 240 (MAN) and 270 (MEC) DAH, the standardized NDF/BRIX and NDF/POL stalk relationships followed the same trend. NDF/SC relationships were highly correlated with forage digestibility, especially NDF/NFC (r > 0.8). Principal Component Analysis proved to be an useful tool to select variables in order to explain sugarcane feeding value. Therefore as described at the first principal component, the sugarcane feed value is in function of forage fibrous fraction (ex. NDF, ADF), corresponding to 54.4% (stalk) and 64.0% (whole plant) of total variance respectively. The second trial studied possible relationships established between both morphological as chemical plant measurements that could explain SC accumulation and feeding value of IAC 93- 3046 variety, under two levels of fertilisation at planting (NPK and NPK associated with cattle manure 120 kg N ha-1) along of ripening phase under plant crop conditions. Forage samples were collected manually at 300, 360, 420 and 540 days after planting (DAP). There was no effect (P>0.05) of fertilisation on SC dynamics, chemical composition and morphological crop variables, with the exception to dry leaves (DLEAF), water soluble carbohydrates (WSC) and minerals (ASH), in stalk fraction (P<0.05). The age of plant was the main factor responsible of the observed variability. Three SC patterns in sugarcane during this phase were identified: a) BRIX and EtOH, b) NFC e c) WSC. Although POL was not considered in this trial, the analysis of SC curves showed that BRIX and EtOH also reached to maturity in September conforming literature. Simple and multiple (stepwise) regressions were considered to predict SC, DM accumulation and feeding value (digestibility). The univariate models only considered chemical variables to prediction, except to BRIX. Stepwise equations have account also morphological crop variables to improve statistical prediction (R2, RMSE), being the most important: number of nodes (NN). Predictions of DM and WSC had the lowest power performed through simple and multiple equations. ADF fraction best fitted to feeding value prediction (IVDMD, IVOMD) in sugarcane samples.

Objetivou-se com este estudo comparar diferentes métodos de determinação de carboidratos solúveis (CS) em cana-de-açúcar com o intuito de predizer valor nutritivo da forragem: conteúdo de sólidos solúveis (BRIX), conteúdo aparente de sacarose (POL), carboidratos não fibrosos (CNF), carboidratos solúveis em extrato aquoso (CSA) e carboidratos solúveis em extrato alcoólico (CSOH). Foram conduzidos dois experimentos envolvendo amostras da fração colmo e planta inteira. O primeiro avaliou o valor nutritivo da variedade IAC 86-2480 (terceiro corte) em resposta a dois métodos de colheita: colheita manual (MAN) e colheita mecânica (MEC) durante as fases de cultivo: 150, 180, 210, 240, 270, 300, 330 e 360 dias após colheita (DAC). As estimativas do CS, composição bromatológica (MS, CP, FDN, FDA, DIVMS e DIVMO), assim como da relação FDN/CS foram similares (P>0,05) entre os tratamentos, exceto para CSOH e FDN/CSOH para a fração colmo, e FDN/POL (P<0,05) para a planta inteira. O conteúdo de CS da planta inteira representou aproximadamente 80% do teor observado na fração colmo. Foram identificados três padrões de acúmulo de CS: a) POL e CSOH, b) BRIX, c) CNF. O modelo logístico não ajustou na predição de CSA. Até os 240 e 270 DAC, as relações entre FDN/BRIX e FDN/POL seguiram a mesma tendência para os métodos MAN e MEC respectivamente. Relações entre FDN/CS foram altamente correlacionadas com a digestibilidade da forragem, especialmente a relação FDN/CNF (r>0,8). A análise de componentes principais provou ser ferramenta útil para selecionar variáveis com o intuito de caracterizar valor alimentar em cana-de-açúcar. De acordo com o primeiro componente principal, o valor nutritivo é uma resposta de variáveis bromatológicas da fração fibrosa (ex. FDN, FDA), correspondendo a 54,4 e 64% da variância total da fração colmo e planta inteira respectivamente. No segundo experimento, foram avaliadas possíveis relações entre medidas morfológicas e químicas da planta visando explicar o acúmulo de CS e o valor nutricional da cana-de-açúcar (variedade IAC 93-3046), estabelecida sob dois níveis de adubação no plantio (NPK e NPK associada com esterco 120 kg N ha-1) ao longo da fase de maturação da planta em cana de primeiro corte. As amostras foram colhidas manualmente durante os períodos de 300, 360, 420 e 540 dias após plantio (DAP). Não houve efeito (P>0,05) da adubação na concentração de CS, a exceção das folhas secas (FS), CSA e minerais, na fração colmo. Três padrões de acúmulo de CS foram identificados nas duas frações morfológicas da planta: a) BRIX e CSOH; b) CNF E c) CSA. Embora POL não fosse considerada nesse experimento, as análises das curvas de CS (BRIX e CSOH) confirmaram que a cana atingiu a maturidade no mês de setembro como reportado na literatura. Regressões simples e múltiplas foram consideradas para predizer o acúmulo de CS, MS e o valor nutricional (digestibilidade). O modelo univariado apenas considerou variáveis químicas na predição, exceto para o teor de BRIX. Equações do tipo stepwise melhoraram o ajuste dos modelos (R2 e RQMR) ao considerar variáveis morfológicas, sendo a mais importante nas predições, o número de nós da fração colmo (NN). As equações para MS e CSA tiveram o menor poder de predição tanto nas regressões simples quanto nas múltiplas. A fração FDA foi a principal variável que explicou o valor nutritivo em amostras de cana-deaçúcar. / The objective of this research was to compare some potentialities of soluble carbohydrate (SC) methods currently used in sugarcane for animal feeding purposes: soluble solid content (BRIX), apparent sucrose content (POL), non fibrous carbohydrates (NFC), water soluble carbohydrates (WSC) and ethanol soluble carbohydrates (EtOH). Two trials involving stalk and whole plant sugarcane samples were conducted. The first trial evaluated the nutritive value of IAC 86-2480 variety (second growth) in response to two harvesting methods: manual (MAN) and mechanical (MEC) along of crop growing phase: 150, 180, 210, 240, 270, 300, 330 and 360 days after harvesting (DAH). The SC estimative, chemical composition (DM, CP, NDF, ADF, IVDDM and IVOMD) and NDF/SC relationships were similar (P>0.05) across treatments, except for EtOH and NDF/EtOH relationship at stalk and NDF/POL (P<0.05) at whole plant being MAN and MEC of those cases, respectively more advantageous for each. The whole plant SC content reached represents closer to 80% of total content observed in the stalk fraction. Were identified three typical SC accumulation patterns: a) POL and EtOH, b) BRIX, c) NFC. Until 240 (MAN) and 270 (MEC) DAH, the standardized NDF/BRIX and NDF/POL stalk relationships followed the same trend. NDF/SC relationships were highly correlated with forage digestibility, especially NDF/NFC (r > 0.8). Principal Component Analysis proved to be an useful tool to select variables in order to explain sugarcane feeding value. Therefore as described at the first principal component, the sugarcane feed value is in function of forage fibrous fraction (ex. NDF, ADF), corresponding to 54.4% (stalk) and 64.0% (whole plant) of total variance respectively. The second trial studied possible relationships established between both morphological as chemical plant measurements that could explain SC accumulation and feeding value of IAC 93- 3046 variety, under two levels of fertilisation at planting (NPK and NPK associated with cattle manure 120 kg N ha-1) along of ripening phase under plant crop conditions. Forage samples were collected manually at 300, 360, 420 and 540 days after planting (DAP). There was no effect (P>0.05) of fertilisation on SC dynamics, chemical composition and morphological crop variables, with the exception to dry leaves (DLEAF), water soluble carbohydrates (WSC) and minerals (ASH), in stalk fraction (P<0.05). The age of plant was the main factor responsible of the observed variability. Three SC patterns in sugarcane during this phase were identified: a) BRIX and EtOH, b) NFC e c) WSC. Although POL was not considered in this trial, the analysis of SC curves showed that BRIX and EtOH also reached to maturity in September conforming literature. Simple and multiple (stepwise) regressions were considered to predict SC, DM accumulation and feeding value (digestibility). The univariate models only considered chemical variables to prediction, except to BRIX. Stepwise equations have account also morphological crop variables to improve statistical prediction (R2, RMSE), being the most important: number of nodes (NN). Predictions of DM and WSC had the lowest power performed through simple and multiple equations. ADF fraction best fitted to feeding value prediction (IVDMD, IVOMD) in sugarcane samples.

A contínua mudança na qualidade da carga de alimentação das unidades de destilação atmosférica introduz incertezas na operação do processo de refino. A caracterização precisa do petróleo bruto, cuja composição varia devido à sua natureza intrínseca e às condições de transporte e armazenamento nas refinarias, poderia auxiliar na redução destas incertezas. O processo clássico de caracterização, baseado nas curvas de destilação TBP (True Boiling Point, Ponto de Ebulição Verdadeiro), ainda não permite detectar essas mudanças de modo mais dinâmico, o que reduz a precisão da simulação do processo e, portanto, uma menor confiabilidade nas condições de operação determinadas a partir dela. No Brasil, petróleo pesado é produzido de forma predominante, que é misturado freqüentemente com petróleo leve importado antes do refino. Como conseqüência, nas refinarias brasileiras as características do petróleo mudam em média, a cada três dias, sendo esta taxa de variação incompatível com a determinação das curvas de destilação TBP. A análise SimDis (Simulated Distillation, Destilação Simulada) é atualmente a técnica de laboratório alternativa para aproximar as curvas de destilação. Porém, ainda apresenta algumas características que a tornam tão limitantes quanto a análise TBP. A espectroscopia NIR (Near InfraRed, Infravermelho Próximo), tem se consagrado como uma técnica analítica rápida e viável em inúmeras aplicações industriais na determinação de diversos parâmetros qualitativos. Neste trabalho, metodologias inovadoras de caracterização são desenvolvidas visando reproduzir com maior dinamismo o processo de refino. A reprodução das curvas de destilação das cargas ao processo de destilação atmosférica da Refinaria de Capuava (RECAP ? Petrobras S.A.) através do seu espectro NIR tem sido o ponto de partida no desenvolvimento do trabalho. Métodos de calibração multivariada e redes neurais foram utilizados na construção de algoritmos computacionais que permitem a previsão dos perfis de destilação do petróleo processado, os quais foram utilizados na simulação do processo para avaliar o impacto da aplicação desta metodologia. A boa qualidade da reprodução das propriedades físico-químicas do petróleo através do NIR foi comprovada, uma vez que os modelos construídos foram condicionados às características da matéria analisada. Quanto à reprodução do cenário real do processo através da simulação, os resultados obtidos são promissores, mostrando que a caracterização da carga é útil para reproduzir mudanças no processamento. Porém, alguns aspectos precisam ainda ser aprofundados visando o melhor desempenho das metodologias. Contudo, os resultados desta pesquisa reforçam a relevância do papel da espectroscopia NIR, juntamente com técnicas clássicas de laboratório utilizadas, numa nova concepção de caracterização, que tem na rapidez e confiabilidade os seus principais aliados e pode ser aplicada na simulação de um processo visando uma melhor qualidade de operação. / The continuous variation in the quality of the feed petroleum to atmospheric distillation unities brings uncertainty to the operation of the refining process. The characterization of the crude oil, whose composition varies due to its intrinsic nature and the transport conditions and storage in refineries, could be useful in reducing the uncertainty. The classic process of characterization, based on TBP distillation curves (True Boiling Point), still does not permit to detect these changes in a more dynamic manner, which reduces the precision of the process simulation and, consequently, less confidence in the operation conditions determined from it. In Brazil, heavy petroleum is produced predominantly, which is typically blended with light imported petroleum before refining. As a consequence, in Brazilian refineries the characteristics of the petroleum change, on the average, about every three days. This rate of the petroleum change is incompatible with the determination of TBP curves. Nowadays, SimDis analysis (Simulated Distillation) is an alternative laboratory technique able to approximate the distillation curves. However, it still presents some limiting characteristics like those of TBP analysis. In the last decades, the NIR spectroscopy (Near InfraRed) has showed to be a both fast and feasible analytical technique for innumerous industrial applications in the determination of various qualitative parameters. In the present work, an innovative characterization methodology is developed aiming to reproduce more dynamically the refining process. The reproduction of distillation curves of the feed to the atmospheric distillation process of the Refinery of Capuava (RECAP ? Petrobras S.A.) from its NIR spectral determination has been the initial point for the development. Multivariate calibration methods and neural networks have been used in the construction of computational algorithms that allow the prediction of distillation profiles of the petroleum processed. These profiles were applied in process simulation in order to evaluate the impact of the application of this methodology. The good quality of the physicochemical properties of petroleum reproduction using NIR was confirmed, it is due to the fact that constructed models were conditioned to the characteristics of the samples analyzed. With respect to the reproduction of the real process behavior through simulation, the results obtained are promising, which show that the feed characterization is useful in order to reproduce process variations. However, some aspects need to be analyzed deeply in order to improve the performance of the methodologies. Finally, the results of this research strengthen the role of NIR spectroscopy together with classic laboratory techniques used in a new characterization concept, whose major advantages are the rapidity and the trustworthiness of its predictions, that can be applied in order to improve the quality of the simulation of a process.

Cette thèse est consacrée au problème de la réduction de dimension. Cette thématique centrale en Statistique vise à rechercher des sous-espaces de faibles dimensions tout en minimisant la perte d'information contenue dans les données. Tout d'abord, nous nous intéressons à des méthodes de statistique multidimensionnelle dans le cas de variables qualitatives. Nous abordons la question de la rotation en Analyse des Correspondances Multiples (ACM). Nous définissons l'expression analytique de l'angle de rotation planaire optimal pour le critère de rotation choisi. Lorsque le nombre de composantes principales retenues est supérieur à deux, nous utilisons un algorithme de rotations planaires successives de paires de facteurs. Nous proposons également différents algorithmes de classification de variables qualitatives qui visent à optimiser un critère de partitionnement basé sur la notion de rapports de corrélation. Un jeu de données réelles illustre les intérêts pratiques de la rotation en ACM et permet de comparer empiriquement les différents algorithmes de classification de variables qualitatives proposés. Puis nous considérons un modèle de régression semiparamétrique, plus précisément nous nous intéressons à la méthode de régression inverse par tranchage (SIR pour Sliced Inverse Regression). Nous développons une approche basée sur un partitionnement de l'espace des covariables, qui est utilisable lorsque la condition fondamentale de linéarité de la variable explicative est violée. Une seconde adaptation, utilisant le bootstrap, est proposée afin d'améliorer l'estimation de la base du sous-espace de réduction de dimension. Des résultats asymptotiques sont donnés et une étude sur des données simulées démontre la supériorité des approches proposées. Enfin les différentes applications et collaborations interdisciplinaires réalisées durant la thèse sont décrites. / This thesis concentrates on dimension reduction approaches, that seek for lower dimensional subspaces minimizing the lost of statistical information. First we focus on multivariate analysis for categorical data. The rotation problem in Multiple Correspondence Analysis (MCA) is treated. We give the analytic expression of the optimal angle of planar rotation for the chosen criterion. If more than two principal components are to be retained, this planar solution is used in a practical algorithm applying successive pairwise planar rotations. Different algorithms for the clustering of categorical variables are also proposed to maximize a given partitioning criterion based on correlation ratios. A real data application highlights the benefits of using rotation in MCA and provides an empirical comparison of the proposed algorithms for categorical variable clustering. Then we study the semiparametric regression method SIR (Sliced Inverse Regression). We propose an extension based on the partitioning of the predictor space that can be used when the crucial linearity condition of the predictor is not verified. We also introduce bagging versions of SIR to improve the estimation of the basis of the dimension reduction subspace. Asymptotic properties of the estimators are obtained and a simulation study shows the good numerical behaviour of the proposed methods. Finally applied multivariate data analysis on various areas is described.

A contínua mudança na qualidade da carga de alimentação das unidades de destilação atmosférica introduz incertezas na operação do processo de refino. A caracterização precisa do petróleo bruto, cuja composição varia devido à sua natureza intrínseca e às condições de transporte e armazenamento nas refinarias, poderia auxiliar na redução destas incertezas. O processo clássico de caracterização, baseado nas curvas de destilação TBP (True Boiling Point, Ponto de Ebulição Verdadeiro), ainda não permite detectar essas mudanças de modo mais dinâmico, o que reduz a precisão da simulação do processo e, portanto, uma menor confiabilidade nas condições de operação determinadas a partir dela. No Brasil, petróleo pesado é produzido de forma predominante, que é misturado freqüentemente com petróleo leve importado antes do refino. Como conseqüência, nas refinarias brasileiras as características do petróleo mudam em média, a cada três dias, sendo esta taxa de variação incompatível com a determinação das curvas de destilação TBP. A análise SimDis (Simulated Distillation, Destilação Simulada) é atualmente a técnica de laboratório alternativa para aproximar as curvas de destilação. Porém, ainda apresenta algumas características que a tornam tão limitantes quanto a análise TBP. A espectroscopia NIR (Near InfraRed, Infravermelho Próximo), tem se consagrado como uma técnica analítica rápida e viável em inúmeras aplicações industriais na determinação de diversos parâmetros qualitativos. Neste trabalho, metodologias inovadoras de caracterização são desenvolvidas visando reproduzir com maior dinamismo o processo de refino. A reprodução das curvas de destilação das cargas ao processo de destilação atmosférica da Refinaria de Capuava (RECAP ? Petrobras S.A.) através do seu espectro NIR tem sido o ponto de partida no desenvolvimento do trabalho. Métodos de calibração multivariada e redes neurais foram utilizados na construção de algoritmos computacionais que permitem a previsão dos perfis de destilação do petróleo processado, os quais foram utilizados na simulação do processo para avaliar o impacto da aplicação desta metodologia. A boa qualidade da reprodução das propriedades físico-químicas do petróleo através do NIR foi comprovada, uma vez que os modelos construídos foram condicionados às características da matéria analisada. Quanto à reprodução do cenário real do processo através da simulação, os resultados obtidos são promissores, mostrando que a caracterização da carga é útil para reproduzir mudanças no processamento. Porém, alguns aspectos precisam ainda ser aprofundados visando o melhor desempenho das metodologias. Contudo, os resultados desta pesquisa reforçam a relevância do papel da espectroscopia NIR, juntamente com técnicas clássicas de laboratório utilizadas, numa nova concepção de caracterização, que tem na rapidez e confiabilidade os seus principais aliados e pode ser aplicada na simulação de um processo visando uma melhor qualidade de operação. / The continuous variation in the quality of the feed petroleum to atmospheric distillation unities brings uncertainty to the operation of the refining process. The characterization of the crude oil, whose composition varies due to its intrinsic nature and the transport conditions and storage in refineries, could be useful in reducing the uncertainty. The classic process of characterization, based on TBP distillation curves (True Boiling Point), still does not permit to detect these changes in a more dynamic manner, which reduces the precision of the process simulation and, consequently, less confidence in the operation conditions determined from it. In Brazil, heavy petroleum is produced predominantly, which is typically blended with light imported petroleum before refining. As a consequence, in Brazilian refineries the characteristics of the petroleum change, on the average, about every three days. This rate of the petroleum change is incompatible with the determination of TBP curves. Nowadays, SimDis analysis (Simulated Distillation) is an alternative laboratory technique able to approximate the distillation curves. However, it still presents some limiting characteristics like those of TBP analysis. In the last decades, the NIR spectroscopy (Near InfraRed) has showed to be a both fast and feasible analytical technique for innumerous industrial applications in the determination of various qualitative parameters. In the present work, an innovative characterization methodology is developed aiming to reproduce more dynamically the refining process. The reproduction of distillation curves of the feed to the atmospheric distillation process of the Refinery of Capuava (RECAP ? Petrobras S.A.) from its NIR spectral determination has been the initial point for the development. Multivariate calibration methods and neural networks have been used in the construction of computational algorithms that allow the prediction of distillation profiles of the petroleum processed. These profiles were applied in process simulation in order to evaluate the impact of the application of this methodology. The good quality of the physicochemical properties of petroleum reproduction using NIR was confirmed, it is due to the fact that constructed models were conditioned to the characteristics of the samples analyzed. With respect to the reproduction of the real process behavior through simulation, the results obtained are promising, which show that the feed characterization is useful in order to reproduce process variations. However, some aspects need to be analyzed deeply in order to improve the performance of the methodologies. Finally, the results of this research strengthen the role of NIR spectroscopy together with classic laboratory techniques used in a new characterization concept, whose major advantages are the rapidity and the trustworthiness of its predictions, that can be applied in order to improve the quality of the simulation of a process.