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Caracterização de biodiesel e misturas BXX por GCxGC-FID e GCxGC qMS / Characterization of biodiesel and mixtures of BXX GCxGC-FID and GCxGC qMS

Orientadores: Fabio Augusto, Ronei Jesus Poppi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Química / Made available in DSpace on 2018-08-21T16:37:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2012 / Resumo: Neste trabalho,foram aplicadas metodologias quimiométricas para a caracterização de biodieseis de diversas origens, junto à sua quantificação em misturas BXX (biodiesel em diesel mineral), por meio de dados fornecidos por GC×GC-FID, com uma alta capacidade de separação e detectabilidade, em conjunto com algoritmos de classificação e de resolução de curvas para quantificação de misturas complexas. Primeiramente, foram otimizadas as condições de trabalho aplicadas no preparo de biodiesel, escolhendo-se em seguida o melhor conjunto de colunas que separou os ésteres metílicos provenientes do biodiesel. Foram analisadas amostras de biodieseis de soja com tempos de envelhecimento diferentes nos distintos conjuntos de colunas. Com os dados fornecidos, foi aplicado o algoritmo de classificação analise de componente principal multimodo (MPCA), observando-se a separação entre os biodieseis de óleo de soja novo e envelhecido e, com tais dados, escolheu-se o conjunto que melhor executou a classificação. Em seguida, foram analisadas amostras de biodieseis de diferentes matérias primas, realizando-se a classificação dos mesmos pelo MPCA, observando-se os compostos responsáveis pela diferença entre os mesmos, também identificados por GC×GC-qMS. Finalmente, para a quantificação, foi construída uma curva de calibração analítica com misturas BXX de biodiesel de óleo de soja novo, e para a validação da curva, utilizaram-se biodieseis de diferentes matérias primas, desprezando-se os compostos que diferiram nas diferentes amostras, resultando em um algoritmo útil para quantificar misturas BXX com biodieseis de qualquer fonte / Abstract: Chemometric methods were applied for characterization of biodiesel from different origins, along with their quantification in mixtures BXX (biodiesel in mineral diesel) through data collected from GCxGC-FID. This takes advantage of the high separation capacity and the detectability of the two-dimensional system along with classification algorithms and curve resolution for complex mixture quantification. And the first step, the working conditions for preparing biodiesel were optimized, taking the best set of columns that separated the methyl esters from the biodiesel. Samples of soybean oil biodiesel were analyzed with different aging times in different sets of columns. With the data obtained, the MPCA classification algorithm was applied. Observing the separation between the biodiesels, the data was used for picking the best set of columns for the execution of the classification. Next, biodiesel samples from different raw materials were analysis, performing their classifications by MPCA, observing the compounds responsible for the difference between the biodiesels. These were also identified by GCxGC-qMS. Finally for quantification, a calibration curve with BXX mixtures of new soybean oil biodiesel was constructed for validation. Using biodiesel made out of different raw materials from various sources, ignoring compounds that differ in the biodiesel, a useful algorithm to quantify biodiesel blends BXX with any raw material was obtained / Mestrado / Quimica Analitica / Mestra em Química

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/250212
Date21 August 2018
CreatorsMogollón, Noroska Gabriela Salazar, 1986-
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Augusto, Fabio, 1964-, Junior, Stanislau Borgusz, Collins, Carol Hollingworth
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Química, Programa de Pós-Graduação em Química
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format108 p. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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