PrevisÃo de propriedades das gasolinas do nordeste empregando espectroscopia NIR/MIR e transferÃncia de calibraÃÃo

AUTOR(ES)

Fernanda AraÃjo Honorato

DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

Este trabalho tem duas partes, ambas envolvendo espectroscopia no infravermelho e quimiometria. Na primeira parte, foram obtidos modelos de calibraÃÃo multivariada baseados em dados espectrais nas regiÃes NIR e MIR para prever as principais propriedades de gasolinas comercializadas na regiÃo Nordeste. Foram coletadas 160 amostras de gasolinas e os modelos de calibraÃÃo foram construÃdos considerando-se dados espectrais da regiÃo NIR (em dois caminhos Ãpticos diferentes - 1 e 10 mm) e MIR, dois algoritmos de calibraÃÃo (mÃnimos quadrÃticos parciais - PLS e regressÃo linear mÃltipla - MLR), e diferentes prÃ-processamentos (derivada, alisamento e seleÃÃo de variÃveis com o Algoritmo GenÃtico, AG, ou o Algoritmo de ProjeÃÃes Sucessivas, APS). Analisando-se os erros mÃdios quadrÃticos relativos de previsÃo (RMSEPR) para os vÃrios modelos, observou-se que todas as propriedades envolvidas podem ser preditas de forma satisfatÃria a partir do espectro NIR na faixa 1600-2500 nm (caminho Ãptico de 1 mm), com calibraÃÃo por MLR e seleÃÃo de variÃveis pelo algoritmo genÃtico, com qualquer dos prÃ-processamentos utilizados.A outra parte trata do problema de transferÃncia de calibraÃÃo. PropÃs-se uma nova estratÃgia para a construÃÃo de modelos de calibraÃÃo robustos em relaÃÃo a diferenÃas entre dois equipamentos. O APS foi utilizado para selecionar variÃveis de forma a minimizar o erro de previsÃo para o conjunto de teste do equipamento primÃrio, mas tambÃm para um pequeno conjunto de amostras medidas no equipamento secundÃrio (amostras de transferÃncia). Dois conjuntos de dados foram empregados: espectros MIR de gasolinas C, para previsÃo da propriedade T90% (temperatura para 90% de amostra destilada); e espectros NIR de amostras de milho para previsÃo do teor de umidade. Os modelos MLR robustos assim obtidos foram comparados a modelos PLS, utilizando-se padronizaÃÃo direta em etapas (PDS) para corrigir os espectros do equipamento secundÃrio. Os erros de prediÃÃo no equipamento secundÃrio para os modelos MLR robustos foram comparÃveis aos dos modelos PLS-PDS e levemente inferiores aos erros do modelo APSV-MLR.

ASSUNTO(S)

quimica calibration transfer transferÃncia de calibraÃÃo gasoline properties nir/mir spectrometry espectroscopia nir/mir propriedades das gasolinas

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