Estudo da viabilidade de implementação de metodologia para análise de parâmetros da gasolina empregando espectroscopia de infravermelho próximo e quimiometria

• Autor(a) principal: Sales, Jamila Bittencourt de
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/181116
• topic: Gasolina; Espectroscopia no infravermelho; Quimiometria; Calibração multivariada; Análise por componentes principais (PCA); Gasoline; MON; Partial Least Squares Regression (PLS); Principal Components Analysis (PCA); Multivariate Calibration; Chemometrics.; Near Infrared Spectroscopy; Octane

A gasolina é um combustível de composição complexa, constituído por hidrocarbonetos aromáticos, olefínicos e saturados e alguns compostos contendo enxofre e metais. A estrutura química dos hidrocarbonetos da gasolina tem grande influência na sua qualidade, que é assegurada através de diversas análises especificadas pela Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP). Um dos parâmetros mais importantes no controle de qualidade da gasolina é o número de octanas, que é muito relacionado com a composição, e indica a resistência do combustível à auto-ignição. Com o intuito de garantir o atendimento às especificações de forma mais rápida e precisa, muitos métodos alternativos têm sido estudados, em substituição às análises clássicas, que são caras e trabalhosas. Neste contexto, buscou-se, através deste trabalho, que foi realizado em empresa do setor petroquímico, implementar metodologia para determinação do número de octano motor (MON) e teor de aromáticos e olefinas da gasolina, utilizando espectroscopia no infravermelho próximo e quimiometria. Para tanto, diversos espectros de gasolinas foram coletados, pré-tratados pelo uso de primeira derivada e submetidos à calibração multivariada utilizando o algoritmo de regressão por quadrados mínimos parciais (PLS). O modelo criado para o MON obteve raiz da média quadrática dos resíduos de previsão (RMSEP) igual a 0,2951 e boa correlação com as técnicas tradicionais, principalmente para a faixa de MON de 82,0 e 83,6, devendo ser completado para possível utilização em outras faixas. A regressão para predição de aromáticos apresentou RMSEP igual a 1,0978% e coeficiente de correlação da curva de predição de 0,6030, logo, a metodologia proposta precisa ser reavaliada antes de ser utilizada. Já o modelo para determinação de olefinas, com R2=0,9529 e RMSEP igual a 0,5744%, demonstrou alta correlação com a metodologia de referência, podendo ser uma alternativa para análise de gasolinas.