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Paulo Jorge Sanches BarbeiraEustaquio Vinicius Ribeiro de CastroGilmare Antonia da SilvaIsabel Cristina Pereira FortesLeticia Malta CostaGisele Mendes2019-08-14T10:05:31Z2019-08-14T10:05:31Z2012-07-20http://hdl.handle.net/1843/SFSA-8ZKRMXApesar da atuação da ANP (Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis) no processo de monitoramento e fiscalização, ainda existem amostras de gasolina fora da especificação sendo comercializadas, o que pode ser um indício de adulteração. As especificações existentes foram adotadas, em grande parte, visando um bom funcionamento do motor e não adulterações. Neste trabalho, métodos alternativos para a identificação e quantificação de solventes na gasolina foram desenvolvidos aliando as curvas de destilação com a PCA (Análise das Componentes Principais) e PLS-DA (Análise Discriminante com o método dos Quadrados Mínimos Parciais). Foi possível realizar a discriminação de amostras adulteradas e não adulteradas provenientes do PQMC (Programa de Monitoramento da Qualidade dos Combustíveis), bem como, a distinção de amostras não adulteradas e adicionadas com solventes de 5 a 50% (v/v). A utilização do método PLS (Quadrados Mínimos Parciais) possibilitou a previsão do teor de adulterantes com baixos erros de previsão quando comparados a outros métodos. Além de identificar adulterações, são necessárias agilidade e economia no controle de qualidade da gasolina. Os ensaios são realizados a partir de análises de parâmetros físico-químicos da ANP, segundo a portaria no 309. De um modo geral, os resultados das análises são demorados, além de consumirem grandes quantidades de amostras e reagentes, produzindo resíduos que são prejudiciais à saúde e ao meio ambiente. Neste contexto, métodos alternativos para a previsão da octanagem MON (Número Octano Motor) e RON (Número Octano Pesquisa) além da pressão de vapor foram desenvolvidos neste trabalho, associando as curvas de destilação e a calibração multivariada por PLS. Os resultados mostraram que as previsões geraram baixos erros quando comparadas a trabalhos da literatura que utilizam técnicas cromatográficas espectroscopia no infravermelho, demonstrando a qualidade dos modelos. Além disso, os gráficos dos valores reais e previstos mostraram coeficientes de correlação maiores que 0,99Despite the action of ANP (National Agency of Petroleum Natural Gas and Biofuels) in the process of monitoring and inspection, there are samples of gasoline being sold out of specification which may be an indication of tampering. The existing specifications were adopted, largely based on a proper functioning of the engine, not to identify tampering. Thus, alternative methods for the identification and quantification of solvents in gasoline have been developed combining the distillation curves with PCA (Principal Component Analysis) and PLS-DA (Discriminant Analysis with Partial Least Squares Method). It was possible to perform the discrimination of adulterated samples and not adulterated from the PQMC (Monitoring Program of the Fuel Quality) and the distinction of samples unadulterated and added with solvent 5-50% (v/v). The use of PLS (Partial Least Squares) allowed the prediction of the level of contaminants with low prediction errors when compared to other methods. Besides identifying tampering are also necessary agility and economy in the quality control of gasoline. Tests are performed from the analysis of physico-chemical parameters of the ANP, according to Decree No 309. In general, the analysis results take a long time, and consume large quantities of samples and reagents producing residues that are prejudicial to health and the environment. In this context, alternative methods for predicting the octane number MON (Motor Octane Number) and RON(Reserch Octane Number) than the vapor pressure have been developed in this work, combining the distillation curves and multivariate PLS calibration. The results showed that the predictions generated low errors compared to the literature using techniques such as chromatography and infrared spectroscopy, showing the quality of models constructed. Adding to this, the graphs of actual and predicted values were constructed and showed correlation coefficients higher than 0.99.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGQuímica analíticaAnalise multivariadaGasolina Adulteração e inspeçãoGasolina ContaminaçãoEspectroscopia de infravermelhoCalibraçãoCromatografia de gásSolventesSolventesCurvas de destilaçãoCalibraçãoAdulterações em gasolinaDetecção de adulterações em gasolina e previsão de parâmetros físico-químicos a partir de curvas de destilação associadas a ferramentas quimiométricasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALtese_gisele_mendes.pdfapplication/pdf2402763https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/SFSA-8ZKRMX/1/tese_gisele_mendes.pdf45af2ed44db0a3764791da1db879945bMD51TEXTtese_gisele_mendes.pdf.txttese_gisele_mendes.pdf.txtExtracted texttext/plain223789https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/SFSA-8ZKRMX/2/tese_gisele_mendes.pdf.txt043b4d93037398cd6b1fcbdf0b95ea89MD521843/SFSA-8ZKRMX2019-11-14 08:30:32.034oai:repositorio.ufmg.br:1843/SFSA-8ZKRMXRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T11:30:32Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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