[pt] Diversas propriedades físico-químicas de gasolinas (teores de álcool, benzeno, aromáticos, saturados e olefinas, densidade, MON, RON e temperaturas de destilação) foram estimadas simultaneamente por espectroscopia na região do infravermelho médio (FTIR) acoplada à regressão por mínimos quadrados parciais (PLS). Os métodos de referência utilizados incluíram métodos ASTM, ABNT e o equipamento
IROX, baseado em espectroscopia na região do infravermelho próximo. Embora o erro médio da predição (RMSEP) tenha sido o principal parâmetro considerado para selecionar o melhor modelo de predição para cada propriedade, a repetibilidade e a reprodutibilidade também foram avaliados. As propriedades que tiveram como método de referência o equipamento IROX (todos os teores, MON e RON) apresentaram,
em geral, resultados mais pobres, sendo o pior resultado o encontrado para o teor de olefinas (21,3 +- 2,4) e o melhor para MON (82,5 +- 0,5). No caso das propriedades que tiveram como referência métodos ASTM ou ABNT (teor de álcool, densidade e temperaturas de destilação) o pior resultado encontrado foi para o teor de álcool (23,9 +- 0,7) e o melhor para a densidade (0,7556 +- 0,0025). No entanto,
mesmo quando os valores de RMSEP encontrados através da regressão PLS foram considerados pequenos, os coeficientes de correlação (R2) entre os valores preditos e os de referência, para um conjunto de amostras independentes da calibração, foram menores que 0,70, para todas as propriedades. Isso se deve, principalmente, a pouca variação nos valores de algumas propriedades, como MON, por exemplo, que em todas as gasolinas analisadas apresentou valores entre 81,4 e 83,8. Ainda assim, o método FTIR-PLS mostrou-se bastante promissor como uma alternativa para a análise de gasolinas, podendo ser melhorado com a utilização de maior número de amostras de calibração e/ou com a utilização de um conjunto de amostras mais representativo, além da utilização de métodos de referência padrão. / [en] Several gasoline properties (alcohol, benzene, aromatics, saturated and olefin contents, density, MON, RON and distillation temperatures) have been predicted simultaneously by spectroscopy in the region of the mid infrared (FTIR) and partial least squares regression (PLS). The methods used as reference have included ASTM and ABNT methods and the IROX equipment, based on spectroscopy in the region of the near infrared. Although the standard error of the prediction (RMSEP) has been the main considered parameter to select the best model of prediction for each property, the repeatability and the reproducibility
have also been evaluated. In general, the properties determined by IROX as the reference method (all the
constituents, MON and RON) have presented poor results, the worst one found being the olefins content (21,3 +- 2,4) and the best one MON (82,5 +- 0,5). In the case of the properties that had ASTM or ABNT methods as reference (alcohol content, density and distillation temperatures) the worst results were found for the alcohol content (23,9 +- 0,7) and the best one for the density (0,7556 +- 0,0025). However, even values of RMSEP found by PLS regression had been considered small, the correlation coefficients (R2)
between the predicted values and reference values, for a set of samples independent of the calibration, have been shown to be below 0,70, for all the properties. This fact can be explained by the small variation in the values of some properties, as MON, that in all gasoline samples presented values between 81,4 and 83,8. FTIR-PLS method revealed promising as an alternative for gasoline analysis. This method could be improved with the use of a greater set of calibration samples and/or with the use of a more representative sample set, beyond the use of standard reference methods.
Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:4432 |
Date | 23 January 2004 |
Creators | ELAINE ROCHA DA LUZ |
Contributors | MARIA ISABEL PAIS DA SILVA |
Publisher | MAXWELL |
Source Sets | PUC Rio |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | TEXTO |
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