Espectrometria de massas como ferramenta de verificação de qualidade em óleos lubrificantes automotivos
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por eng |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie |
Texto Completo: | https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/30940 |
Resumo: | Os óleos lubrificantes desempenham um papel fundamental para o funcionamento de veículos automotivos. As técnicas empregadas para o monitoramento dos parâmetros de qualidade destes óleos são voltadas para a análise físico-química, sendo a viscosidade a principal caraterística a ser analisada. Atualmente, a Agência Nacional de Petróleo (ANP) emprega análises que não são suficientes para a avaliação da composição de óleos lubrificantes. Em seu relatório mais recente, publicado em dezembro de 2021, a ANP reprovou 14,3% dos óleos sintéticos estudados, devido à existência de óleos minerais presentes na mistura, utilizando apenas a técnica de infravermelho. A espectrometria de massas é uma técnica empregada como ferramenta de controle de qualidade e análises forenses no mundo todo, demonstrando ser uma técnica promissora para identificação e diferenciação de óleos minerais e sintéticos. Este projeto tem como objetivo diferenciar amostras de óleos minerais e sintéticos através de seu perfil de massas através da técnica de electrospray (ESI-MS) no modo positivo e tratamento quimiométrico dos dados pela análise de Partial Least Squares – Discrimant Analysis (PLSDA). Foram analisadas 12 amostras de óleos lubrificantes, sendo 6 sintéticos e 6 minerais, os resultados obtidos com extratos aquosos em proporção de 1:1 de óleo e água apresentaram uma clara diferenciação dos perfis de massas obtidos, sendo agrupados e classificados com sucesso entre sintéticos, minerais e misturas através do método de PLS-DA. O método também se mostra eficaz para diferenciação de misturas de óleos minerais e sintéticos a partir de uma concentração de 1% em massa de óleos minerais em óleos sintéticos. |
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Carvalho, Caroline Pais deEberlin, Marcos Nogueira2022-10-27T18:51:03Z2022-10-27T18:51:03Z2022-08-15Os óleos lubrificantes desempenham um papel fundamental para o funcionamento de veículos automotivos. As técnicas empregadas para o monitoramento dos parâmetros de qualidade destes óleos são voltadas para a análise físico-química, sendo a viscosidade a principal caraterística a ser analisada. Atualmente, a Agência Nacional de Petróleo (ANP) emprega análises que não são suficientes para a avaliação da composição de óleos lubrificantes. Em seu relatório mais recente, publicado em dezembro de 2021, a ANP reprovou 14,3% dos óleos sintéticos estudados, devido à existência de óleos minerais presentes na mistura, utilizando apenas a técnica de infravermelho. A espectrometria de massas é uma técnica empregada como ferramenta de controle de qualidade e análises forenses no mundo todo, demonstrando ser uma técnica promissora para identificação e diferenciação de óleos minerais e sintéticos. Este projeto tem como objetivo diferenciar amostras de óleos minerais e sintéticos através de seu perfil de massas através da técnica de electrospray (ESI-MS) no modo positivo e tratamento quimiométrico dos dados pela análise de Partial Least Squares – Discrimant Analysis (PLSDA). Foram analisadas 12 amostras de óleos lubrificantes, sendo 6 sintéticos e 6 minerais, os resultados obtidos com extratos aquosos em proporção de 1:1 de óleo e água apresentaram uma clara diferenciação dos perfis de massas obtidos, sendo agrupados e classificados com sucesso entre sintéticos, minerais e misturas através do método de PLS-DA. O método também se mostra eficaz para diferenciação de misturas de óleos minerais e sintéticos a partir de uma concentração de 1% em massa de óleos minerais em óleos sintéticos.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nívelhttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/30940porengUniversidade Presbiteriana MackenzieAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessespectrometria de massasóleos lubrificantesquimiometriaEspectrometria de massas como ferramenta de verificação de qualidade em óleos lubrificantes automotivosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzieinstname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)instacron:MACKENZIEhttp://lattes.cnpq.br/9866858833240787http://lattes.cnpq.br/8802239132049199Canevari, Thiago da Cruzhttp://lattes.cnpq.br/6149251163133726https://orcid.org/0000-0002-4336-8097Porcari, Andreia de Melohttp://lattes.cnpq.br/4316994561535186Lubricating oils play a fundamental role in the functioning of automotive vehicles. The techniques used to monitor the quality parameters of these oils are geared towards physicalchemical analysis, with viscosity being the main characteristic to be analyzed. Currently, the National Petroleum Agency (ANP) uses analyzes that are not sufficient to evaluate the composition of lubricating oils. In its most recent report, published in December 2021, the ANP disapproved of 14.3% of the synthetic oils studied, due to the existence of base oils present in the mixture, using only the infrared technique. Mass spectrometry is a technique used as a quality control tool and forensic analysis worldwide, proving to be a promising technique for the identification and differentiation of mineral and synthetic oils. This project aims to differentiate samples of mineral and synthetic oils through their mass profile through the electrospray technique (ESI-MS) in positive mode and chemometric treatment of the data by Partial Least Squares – Discriminant Analysis (PLS-DA). 12 samples of lubricant oils were analyzed, between them 6 samples of mineral oil and 6 samples of synthetic oil, the results obtained with aqueous extracts in a 1:1 ratio of oil and water showed a clear differentiation of the obtained mass profiles, being successfully grouped and classified between synthetics, minerals and mixtures through the PLS-DA method. The method also proves to be effective for differentiating mixtures of mineral and synthetic oils from a concentration of 1% by mass of mineral oils in synthetic oils.mass spectrometrylubricant oilschemometricsBrasilEscola de Engenharia Mackenzie (EE)UPMEngenharia de Materiais e NanotecnologiaEngenharia de Materiais e NanotecnologiaORIGINALCaroline Pais de Carvalho - PROTEGIDO.pdfCaroline Pais de Carvalho - PROTEGIDO.pdfCaroline Pais de Carvalhoapplication/pdf911530https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/a4184509-d35b-4074-b435-0bc3433c1aa5/downloadff727b37a9f06199f4894841309db3fcMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/aa47fd59-ed00-407a-b522-a6a03b2e39e8/downloade39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81997https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/285deb96-129e-4f2b-8ff7-20fa6dd10d15/downloadfb735e1a8fa1feda568f1b61905f8d57MD53TEXTCaroline Pais de Carvalho - PROTEGIDO.pdf.txtCaroline Pais de Carvalho - PROTEGIDO.pdf.txtExtracted texttext/plain56235https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/a7777986-6c14-4111-9e99-c11ba0f127e9/download2806a714e961759ab8814b5ec3fcb529MD54THUMBNAILCaroline Pais de Carvalho - PROTEGIDO.pdf.jpgCaroline Pais de Carvalho - PROTEGIDO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1170https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/366a469a-98be-4711-9557-3e3df500597f/download09872ef7137c7abe419ba4967015ae0dMD5510899/309402023-01-05 01:16:02.055http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Braziloai:dspace.mackenzie.br:10899/30940https://dspace.mackenzie.brBiblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.mackenzie.br/jspui/PRIhttps://adelpha-api.mackenzie.br/server/oai/repositorio@mackenzie.br||paola.damato@mackenzie.bropendoar:102772023-01-05T01:16:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie - Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)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 |
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