Desenvolvimento de metodologias baseadas em ferramentas quimiométricas associadas à espectroscopia IR e imagens digitais para a identificação e quantificação da adulteração do óleo diesel S10B11.

• Autor(a) principal: Silva, Natanny Kelly do Nascimento
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/49800
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA::QUIMICA ANALITICA; Óleo diesel; Diesel fuel; adulteração; adulteration; espectroscopia; spectroscopy; MCR-ALS; MCR-ALS; PhotoMetrix; PhotoMetrix

Atualmente, no cenário nacional, o consumo e custo do óleo diesel vêm aumentando gradativamente, sendo utilizado principalmente para uso rodoviário. A adulteração desse combustível com produtos de baixo custo torna-se um dos maiores problemas para o consumidor, uma vez que a utilização destes produtos de baixa qualidade acarretam inúmeros prejuízos, tanto financeiros, quanto ambientais. Assim, se faz necessário o desenvolvimento de metodologias rápidas e eficientes para a identificação e quantificação de possíveis adulterantes, uma vez que os métodos convencionais nem sempre são eficientes, demorados, custosos, e pouco práticos. Por esse motivo, no presente trabalho, métodos espectroscópicos foram associados a ferramentas quimiométricas para a quantificação de óleos lubrificantes residuais, adicionados como adulterantes ao óleo diesel comercializado. As amostras adulteradas foram preparadas em uma faixa de concentração de 0 a 60% do lubrificante residual, para posterior análise por espectroscopia na região do infravermelho médio (FT-MIR) e próximo (FT-NIR). Além disso, foram obtidas propriedades físico-químicas especificadas pela Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP), tais como, ponto de fulgor, viscosidade cinemática e densidade, de acordo com normas American Society for Testing and Materials (ASTM). Os dados de infravermelho foram aplicados para a construção de dois modelos utilizando o algoritmo resolução de curva multivariada com mínimos quadrados alternados (MCR-ALS). A decomposição de imagens digitais capturadas pela câmera de um smartphone nas cores vermelho, verde e azul (RGB, do Inglês, Red,Green,Blue) foi combinada ao modelo de regressão linear múltipla (MLR), para o desenvolvimento de um novo método para quantificação do adulterante estudado, com um equipamento portátil e mais acessível. Os resultados das propriedades físico-químicas não foram eficientes para a identificação da adulteração em concentrações do lubrificante residual, abaixo de 15%, uma vez que nessas condições os resultados ainda permaneceram dentro das especificações. O modelo criado com o MCR-ALS, utilizando os dados de FT-MIR, carregados no Matalab, mostrou-se eficiente na identificação e quantificação do adulterante nas misturas, uma vez que apresentou baixos erros (RMSEC < 4%, erro relativo < 11%) e um coeficiente de correlação próximo a 1 (R2 > 0,9975), indicando um bom ajuste linear dos dados. O modelo MCR-ALS, foi capaz de recuperar os espectros das amostras puras através de duas componentes utilizadas mostrando que é eficiente para identificação de adulterantes em combustível. O método utilizando imagens digitais, associados ao modelo de MLR, assim como a utilização do aplicativo photometrix, também foram eficientes para a identificação e quantificação da adulteração, apresentando R2 0,9934 e 0,9780, respectivamente, o que indica um bom comportamento linear das concentrações, e valores de RMSEC < 4%. Desta forma, os modelos utilizando imagens digitais mostraram-se bastante viáveis, uma vez que foram eficazes para a quantificação do lubrificante residual no óleo diesel visto que é uma técnica simples, apresenta uma boa exatidão e podem ser realizadas para análises em campo.