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Previous issue date: 2006 / Este trabalho tem duas partes, ambas envolvendo espectroscopia no infravermelho e
quimiometria. Na primeira parte, foram obtidos modelos de calibração multivariada baseados
em dados espectrais nas regiões NIR e MIR para prever as principais propriedades de gasolinas
comercializadas na região Nordeste. Foram coletadas 160 amostras de gasolinas e os modelos
de calibração foram construídos considerando-se dados espectrais da região NIR (em dois
caminhos ópticos diferentes - 1 e 10 mm) e MIR, dois algoritmos de calibração (mínimos
quadráticos parciais - PLS e regressão linear múltipla - MLR), e diferentes pré-processamentos
(derivada, alisamento e seleção de variáveis com o Algoritmo Genético, AG, ou o Algoritmo de
Projeções Sucessivas, APS). Analisando-se os erros médios quadráticos relativos de previsão
(RMSEPR) para os vários modelos, observou-se que todas as propriedades envolvidas podem
ser preditas de forma satisfatória a partir do espectro NIR na faixa 1600-2500 nm (caminho
óptico de 1 mm), com calibração por MLR e seleção de variáveis pelo algoritmo genético, com
qualquer dos pré-processamentos utilizados.A outra parte trata do problema de transferência de
calibração. Propôs-se uma nova estratégia para a construção de modelos de calibração robustos
em relação a diferenças entre dois equipamentos. O APS foi utilizado para selecionar variáveis
de forma a minimizar o erro de previsão para o conjunto de teste do equipamento primário,
mas também para um pequeno conjunto de amostras medidas no equipamento secundário
(amostras de transferência). Dois conjuntos de dados foram empregados: espectros MIR de
gasolinas C, para previsão da propriedade T90% (temperatura para 90% de amostra destilada); e
espectros NIR de amostras de milho para previsão do teor de umidade. Os modelos MLR
robustos assim obtidos foram comparados a modelos PLS, utilizando-se padronização direta
em etapas (PDS) para corrigir os espectros do equipamento secundário. Os erros de predição
no equipamento secundário para os modelos MLR robustos foram comparáveis aos dos
modelos PLS-PDS e levemente inferiores aos erros do modelo APSV-MLR
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/9551 |
| Date | January 2006 |
| Creators | HONORATO, Fernanda Araújo |
| Contributors | PIMENTEL, Maria Fernanda |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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