Made available in DSpace on 2016-08-29T15:35:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_9771_Luciana da Franca Montes.pdf: 4098315 bytes, checksum: 294773a45fe43ecec59925bdf8148941 (MD5) Previous issue date: 2016-03-09 / Separar os componentes individuais do petróleo é praticamente impossível, assim a maneira mais conveniente de se analisar destilados de petróleo é por meio da determinação de suas composições químicas e de suas propriedades visto que muitas delas estão relacionadas com a constituição química. Neste trabalho, quatro amostras de petróleo com °API entre 34,9 e 17,9 foram submetidos à destilação PEV (ponto de ebulição verdadeiro) seguindo a norma ASTM D 2892, o que permitiu a obtenção de 42 destilados. A técnica CPMG e a sequência de Gradiente de Campo Pulsado PFGSTE, foram aplicadas para a obtenção dos Tempos de Relaxação (T2) e Coeficiente de Difusão (D) respectivamente. Valores de T2 entre 4,64s a 60,47ms e de D na faixa de 1,6x10-11m2/s a 759,7x10-11, quando correlacionados com a Teb (31 a 400°C), MM (67,59 a 344,54 g/mol) e °API (23,4 a 94,1) dos destilados, apresentaram uma forte tendência com essas propriedades. Os tempos de relaxação medidos por RMN de baixo campo (RMN-BC) foram correlacionados com os valores dos índices de aromaticidade determinados por RMN de alta resolução. Estudos de RMN de baixo campo em conjunto com Destilação Simulada (SimDis) normatizada pela ASTM D7169 demonstraram que RMN-BC é uma alternativa rápida e viável para determinação da distribuição de cadeia carbônica de destilados.

Made available in DSpace on 2018-08-01T21:36:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_11042_Dissertação Lucas Queiroz - FINAL APROVADA.pdf: 801845 bytes, checksum: c02d945e52f528faf6319ad6dda19507 (MD5) Previous issue date: 2017-06-14 / A Destilação é um dos processos mais importantes na caracterização do petróleo pois o separa em diferentes frações. O conhecimento da distribuição dos pontos de ebulição dos componentes do petróleo e da proporção de seus cortes é essencial para o controle e logística desse processo durante o refino, além de garantir sua qualidade e possibilitar a valoração do óleo cru. Os métodos laboratoriais mais utilizados atualmente para este fim são as ASTM D2892 (destilação atmosférica: atinge temperatura máxima de 400 ºC) e ASTM D5236 (destilação a vácuo: utiliza pressões reduzidas para destilar o resíduo atmosférico para evitar o craqueamento das moléculas). A curva PEV (curva de pontos de ebulição verdadeiros - resultado laboratorial da destilação física) é obtida através da soma dos resultados das destilações atmosférica e a vácuo. Entretanto, esses processos demandam grandes quantidades de amostra (de 5 a 40 L) e tempo (3 a 4 dias). A Destilação Simulada por cromatografia gasosa (SIMDIS, do inglês Simulated Distillation) se apresenta como uma interessante solução para contornar esses problemas. A amostra é volatilizada e a separação de seus compostos ocorre no interior de uma coluna cromatográfica sob uma variação de temperatura controlada, produzindo um cromatograma e uma curva PEV. Neste trabalho, 98 amostras de petróleo nacionais e internacionais foram analisadas e seus dados foram correlacionados em diferentes etapas. Inicialmente, cada amostra foi analisada utilizando o método ASTM D7169 (SIMDIS) no laboratório de cromatografia do LabPetro na Universidade Federal do Espírito Santo (UFES). Essa etapa gerou 4 replicatas.para cada amostra, as quais foram submetidas a uma avaliação de similaridade para determinar qual apresentou o melhor resultado. Os dados da melhor replicata foram correlacionados com os obtidos no Centro de Pesquisas e Desenvolvimento Leopoldo Américo Miguez de Mello (CENPES-Petrobras). A primeira comparação foi uma avaliação de similaridade realizada entre os resultados de SIMDIS dos dois laboratórios, realizada para 44 amostras (amostras cujos resultados de SIMDIS foram disponibilizados pelo CENPES). Em seguida, os dados de SIMDIS obtidos na UFES foram correlacionados com os da destilação convencional do CENPES-Petrobras. A correlação dos resultados se deu através da comparação dos valores de ponto de ebulição a cada 5% de recuperação em massa. A fim de obter esses valores para as duas técnicas, foi feito um ajuste polinomial de quinta ordem. Por fim, foi aplicado um teste de Viés para para avaliar a correlação dos dados. A avaliação final dos resultados evidenciou uma boa similaridade entre os resultados da destilação convencional e SIMDIS. A correlação para 13 petróleos (de um total de 15) obteve bons, não exibindo erros sistemáticos significativos.

O conhecimento da composição do petróleo e seus produtos é uma necessidade imprescindível numa refinaria para o ajuste das condições do processo. A espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) apresenta-se como uma ferramenta útil para atender esta necessidade, por sua grande potencialidade e aplicações. Neste contexto, foi desenvolvida a metodologia experimental da espectroscopia NIR, através de dois tipos de sensores: transmissão (Sistema de transmitância) e refletância total atenuada ATR (Sistema ATR). Foram analisadas 63 amostras de petróleo no Sistema de transmitância e 41 amostras no Sistema ATR. O API das amostras oscila entre 29,8 e 35,6. Na primeira etapa do trabalho foram obtidos os espectros NIR e cromatografias SIMDIS (Destilação Simulada) das amostras de petróleo, e dos dados obtidos foram eliminadas algumas amostras por apresentar pontos discrepantes. Na segunda fase foi realizada a análise dos espectros no esquema OFF-LINE, em ambos sistemas, escolhendo como faixa espectral a região de 5600 a 6000 cm-1 que corresponde a regiões de sobretons do NIR para os hidrocarbonetos. Também foram realizados testes de repetibilidade dos espectros e testes sobre a influência do comprimento das fibras ópticas utilizadas. Foi realizado um pré-tratamento dos espectros, com a finalidade de fazer as informações contidas neles mais sensíveis às diferenças. Assim mesmo, foi desenvolvida a análise dos espectros no esquema ON-LINE, com um LOOP fechado, para o sistema de transmitância, com óleo Diesel e petróleo bruto, para testar as variações de temperatura e velocidade de escoamento nos espectros. Nesta etapa também foram realizados testes de repetibilidade a diferentes temperaturas. A fase seguinte foi o desenvolvimento do modelo da rede neural (RN). As variáveis de entrada do processo são os espectros de absorção pré-tratados, arbitrariamente representados em 20 comprimentos de onda e o grau API do petróleo. As variáveis de saída da rede são as porcentagens em peso da SIMDIS. / The knowledge of the petroleum composition and its products is an indispensable tool in a refinery for the process conditions settlement. The Near Infrared Spectroscopy (NIR) presents-itself as a helpful tool that attends to this need, because of its high potential and applications. In this context, it was developed the experimental methodology for NIR spectroscopy using two kinds of sensors: Transmission (Transmission system) and Attenuated Total Reflectance (ATR system). There were analyzed 63 petroleum samples by transmission system and 41 samples by the ATR system. The API degree of the samples ranges from 29,8 to 35,6. In the first step of this work, NIR spectra and SIMDIS chromatography data (Simulated Distillation) of the petroleum samples were obtained. From these data some samples were eliminated due to the presence of inconsistent points. In the second step, the analysis of the spectra OFF-LINE was carried out. In both systems, by choosing the region of 5600 to 6000 cm-1 as the spectral range which corresponds to the NIR overtone region for the hydrocarbons. Moreover, repeatability tests for the spectra were carried out and tests about the influence of the optical fibers on them. A pre spectrum treatment was carried out in order to become their information more sensible to the differences. Besides, the ON-LINE spectrum analysis by a closed LOOP were developed for the transmission system, with oil diesel and petroleum, in order to test the effect of the temperature and flow rate variations on the spectra. In this step, tests of repeatability at different temperatures were also carried out. In the following step, it was developed the Neural Network (RN) model. The entry variables of the data input are the random absorption spectra represented in 20 wavelengths with pre processing and the petroleum API degree. The net output variables are the weight percentages of the SIMDIS.

O conhecimento da composição do petróleo e seus produtos é uma necessidade imprescindível numa refinaria para o ajuste das condições do processo. A espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) apresenta-se como uma ferramenta útil para atender esta necessidade, por sua grande potencialidade e aplicações. Neste contexto, foi desenvolvida a metodologia experimental da espectroscopia NIR, através de dois tipos de sensores: transmissão (Sistema de transmitância) e refletância total atenuada ATR (Sistema ATR). Foram analisadas 63 amostras de petróleo no Sistema de transmitância e 41 amostras no Sistema ATR. O API das amostras oscila entre 29,8 e 35,6. Na primeira etapa do trabalho foram obtidos os espectros NIR e cromatografias SIMDIS (Destilação Simulada) das amostras de petróleo, e dos dados obtidos foram eliminadas algumas amostras por apresentar pontos discrepantes. Na segunda fase foi realizada a análise dos espectros no esquema OFF-LINE, em ambos sistemas, escolhendo como faixa espectral a região de 5600 a 6000 cm-1 que corresponde a regiões de sobretons do NIR para os hidrocarbonetos. Também foram realizados testes de repetibilidade dos espectros e testes sobre a influência do comprimento das fibras ópticas utilizadas. Foi realizado um pré-tratamento dos espectros, com a finalidade de fazer as informações contidas neles mais sensíveis às diferenças. Assim mesmo, foi desenvolvida a análise dos espectros no esquema ON-LINE, com um LOOP fechado, para o sistema de transmitância, com óleo Diesel e petróleo bruto, para testar as variações de temperatura e velocidade de escoamento nos espectros. Nesta etapa também foram realizados testes de repetibilidade a diferentes temperaturas. A fase seguinte foi o desenvolvimento do modelo da rede neural (RN). As variáveis de entrada do processo são os espectros de absorção pré-tratados, arbitrariamente representados em 20 comprimentos de onda e o grau API do petróleo. As variáveis de saída da rede são as porcentagens em peso da SIMDIS. / The knowledge of the petroleum composition and its products is an indispensable tool in a refinery for the process conditions settlement. The Near Infrared Spectroscopy (NIR) presents-itself as a helpful tool that attends to this need, because of its high potential and applications. In this context, it was developed the experimental methodology for NIR spectroscopy using two kinds of sensors: Transmission (Transmission system) and Attenuated Total Reflectance (ATR system). There were analyzed 63 petroleum samples by transmission system and 41 samples by the ATR system. The API degree of the samples ranges from 29,8 to 35,6. In the first step of this work, NIR spectra and SIMDIS chromatography data (Simulated Distillation) of the petroleum samples were obtained. From these data some samples were eliminated due to the presence of inconsistent points. In the second step, the analysis of the spectra OFF-LINE was carried out. In both systems, by choosing the region of 5600 to 6000 cm-1 as the spectral range which corresponds to the NIR overtone region for the hydrocarbons. Moreover, repeatability tests for the spectra were carried out and tests about the influence of the optical fibers on them. A pre spectrum treatment was carried out in order to become their information more sensible to the differences. Besides, the ON-LINE spectrum analysis by a closed LOOP were developed for the transmission system, with oil diesel and petroleum, in order to test the effect of the temperature and flow rate variations on the spectra. In this step, tests of repeatability at different temperatures were also carried out. In the following step, it was developed the Neural Network (RN) model. The entry variables of the data input are the random absorption spectra represented in 20 wavelengths with pre processing and the petroleum API degree. The net output variables are the weight percentages of the SIMDIS.

In the reservoir conditions, a petroleum fluid is defined by its thermodynamic and volumetric properties and by its physicochemical properties. Their behaviors are modeled from experimental data in order to properly simulate the processing of these fluids during the production.   With the advent of new regulations and rigidity that exist at the custom regulations today, research centers have great difficulty in obtaining large amounts of samples. For these reason, although there are several methods to characterize the different components of crude oil, the laboratories are turning increasingly to techniques that requires lower amounts of samples: micro-distillation, gas chromatography (GC).   The micro-distillation is a fast and completely computerized technique made to substitute the standard distillation for analysis of liquid petroleum products. Advantages of the method compared to the standard distillation are the reduction of working time by at least a factor of 4, the small sample volumes required for distillation (few micro liters). [24]   This report is aimed to create a simple model that can predict yield curves of physical distillation, without using the micro-distillation technique. The results obtained through gas chromatography (GC) analysis by laboratory technicians enable the modeling of the fluid behavior. Having identified and treated practically all aspects of micro-distillation through simulations with PRO/II, I found out that, regardless of the setting and the thermodynamic method used, there are always significant differences between simulation results and those of the micro-distillation.   The result shows that it’s still difficult to create a model which can replace micro-distillation and gas chromatography (GC) because of the huge gap between the simulation results and micro-distillation. Furthermore, the dynamics revealed that the micro distillation is not accurate. I had hoped to get additional results by studies the correlations with more samples, but that did not turn out to be the case. Regardless of that, I think that it would be interesting to study more samples and use another simulator to properly represent micro distillation. This could be an interesting topic for further studies. / Under de föhållanden som reservoarens miljö erbjuder, definieras en petroleumvätska av dess termodynamiska och volymetriska egenskaper och av dess fysikalisk-kemiska egenskaper. För att korrekt simulera bearbetningen av dessa vätskor under produktion, deras beteende modelleras från experimentella data Med tillkomsten av nya regler och oflexibilitet som finns på tullbestämmelser vid gränserna idag, har forskningscenter stora svårigheter att få större mängder prover levererade. Av den anledningen, trots att det finns flera metoder för att karakterisera de olika komponenterna av råolja, tvingas laboratorier att vända sig mer och mer till alternativa analysmetoder som kräver mindre provvolymer: mikrodestillation, gaskromatografi, etc.   Mikrodestillation, som är en snabb och helt datoriserad teknik, visar sig kunna ersätta standarddestillation för analys av flytande petroleumprodukter. Fördelar med metoden jämfört med standarddestillering är minskad arbetstidsåtgång med minst en faktor 4. Därtill krävs endast en begränsad provvolym (några mikroliter) i jämförelse med standarddestillation.  [24]   Denna rapport syftar till att skapa en enkel modell som kan förutsäga avkastningskurvan av fysisk destillation, utan att använda mikrodestillationsteknik. De resultat som erhölls genom gaskromatografiska analyser möjliggjorde modelleringen av det vätskebeteendet hos det analyserade provet. Efter att ha identifierat och behandlat praktiskt taget alla viktiga aspekter av mikro destillation genom simuleringar med PRO/II, fann jag att, oberoende av inställningen och den termodynamiska metod som används,  det alltid finns stora skillnader mellan simulering och mikro destillation.   Resultatet visar att det fortfarande är svårt att skapa en modell som kan ersätta mikrodestillering och gaskromatografi på grund av differensen mellan simuleringsresultaten å ena sidan, och resultaten från mikrodestillering å andra sidan. Dessutom visade resultaten att mikrodestillation som analysmetod inte ger tillförlitliga resultat. Min förhoppning var att få ytterligare användbara resultat genom att studerar potentiella korrelationer emellan fler prover, men detta visade sig inte vara fallet. Jag anser att det skulle vara intressant att studera fler prover och använda en annan simulator för att bättre representera mikrodestillation. Detta skulle kunna vara ett intressant ämne för vidare studier.

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.

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.