Avaliação de correlações para propriedades físico-químicas de frações de petróleo

O petróleo é uma mistura complexa consistindo em um número muito grande de hidrocarbonetos. A descrição completa de todos os hidrocarbonetos existentes nessas misturas é inviável experimentalmente ou consome tempo excessivo em simulações computacionais. Por esta razão, uma abordagem molecular completa para cálculos de propriedades dessas misturas é substituído por uma abordagem pseudo-componente ou por correlações entre propriedades macroscópicas. Algumas dessas propriedades são utilizadas de acordo com a regulamentação de venda de combustíveis, e.g., para gasolina. Dependendo do esquema de refino e do óleo cru utilizado para produção desse combustível, uma larga variedade de valores é encontrada para as propriedades de correntes de processo que compõe o combustível final. A fim de planejar com precisão adequada a mistura dessas correntes, modelos devem estar disponíveis para o cálculo preciso das propriedades necessárias. Neste trabalho, oito séries de combustíveis brasileiros e duas séries de combustíveis estrangeiros foram analisadas: frações de gasolina, querosene, gasóleo e diesel. As propriedades analisadas para as frações são: número de octano, teor de aromáticos, teor de enxofre, índice de refração, densidade, ponto de fulgor, ponto de fluidez, ponto de congelamento, ponto de névoa, ponto de anilina, pressão de vapor Reid e número de cetano. Diversas correlações foram avaliadas e os melhores desempenhos foram destacados, permitindo uma estimação precisa das propriedades do combustível avaliado. Um processo de re-estimação de parâmetros foi aplicado e novos modelos foram ajustados em comparação com os dados experimentais. Esta estratégia permitiu uma estimativa mais exata das propriedades analisadas, sendo verificada por um aumento considerável no desempenho estatístico dos modelos. Além disso, foi apresentado o melhor modelo para cada propriedade e cada série

Estudo da previsão de propriedades do biodiesel utilizando espectros de infravermelho e calibração multivariada

O biodiesel tem sido amplamente utilizado como uma fonte de energia renovável, que contribui para a diminuição de demanda por diesel mineral. Portanto, existem várias propriedades que devem ser monitoradas, a fim de produzir e distribuir biodiesel com a qualidade exigida. Neste trabalho, as propriedades físicas do biodiesel, tais como massa específica, índice de refração e ponto de entupimento de filtro a frio foram medidas e associadas a espectrometria no infravermelho próximo (NIR) e espectrometria no infravermelho médio (Mid-IR) utilizando ferramentas quimiométricas. Os métodos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), regressão de mínimos quadrados parciais por intervalos (iPLS), e regressão por máquinas de vetor de suporte (SVM) com seleção de variáveis por Algoritmo Genético (GA) foram utilizadas para modelar as propriedades mencionadas. As amostras de biodiesel foram sintetizadas a partir de diferentes fontes, tais como canola, girassol, milho e soja. Amostras adicionais de biodiesel foram adquiridas de um fornecedor da região sul do Brasil. Em primeiro lugar, o pré-processamento de correção de linha de base foi usado para normalizar os dados espectrais de NIR, seguidos de outros tipos de pré-processamentos que foram aplicados, tais como centralização dos dados na média, 1 derivada e variação de padrão normal. O melhor resultado para a previsão do ponto de entupimento de filtro a frio foi utilizando os espectros de Mid-IR e o método de regressão GA-SVM, com alto coeficiente de determinação da previsão, R2Pred=0,96 e baixo valor da Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático da previsão, RMSEP (C)= 0,6. Para o modelo de previsão da massa específica, o melhor resultado foi obtido utilizando os espectros de Mid-IR e regressão por PLS, com R2Pred=0,98 e RMSEP (g/cm3)= 0,0002. Quanto ao modelo de previsão para o índice de refração, o melhor resultado foi obtido utilizando os espectros de Mid-IR e regressão por PLS, com excelente R2Pred=0,98 e RMSEP= 0,0001. Para esses conjuntos de dados, o PLS e o SVM demonstraram sua robustez, apresentando-se como ferramentas úteis para a previsão das propriedades do biodiesel estudadas

Análise Completa das Fibras de Bragg de Núcleo Oco.

A evolução nos sistemas digitais de comunicação está intrinsicamente relacionada ao desenvolvimento da tecnologia de fibras ópticas. Desde a sua criação, na década de 60, inúmeras pesquisas vem sendo realizadas com o intuito de aumentar a capacidade de informação transmitida, por meio da redução da atenuação, controle da dispersão cromática e eliminação das não-linearidades. Neste contexto, as Fibras de Bragg surgem como uma estrutura de grande potencialidade para se minimizar tais inconvenientes. As fibras de Bragg possuem um mecanismo de operação diferente em relação às fibras tradicionais de suportar os modos confinados. Nelas, o núcleo possui um baixo índice de refração, e a casca é constituída por anéis dielétricos de diferentes índices de refração, alocados alternadamente. Para uma fibra de Bragg com núcleo oco, como a considerada neste trabalho, há perdas decorrentes dos modos de fuga. Portanto, a análise da dispersão destas estruturas se situa no plano complexo, tornando-a muito difícil. Esta dissertação será fundamentada em uma estratégia imprescindível à análise dos modos transversais TE0m, TM0m e dos híbridos. Os resultados encontrados são validados confrontando-os com os obtidos na literatura. O trabalho discutirá as perdas e dispersões dos modos citados, e os resultados obtidos poderão nortear as pesquisas das fibras de Bragg.

Uso da calibração multivariada para a predição de propriedades físico-químicas de misturas de óleo de soja e biodiesel

O objetivo deste trabalho foi estabelecer um modelo empregando-se ferramentas de regressão multivariada para a previsão do teor em ésteres metílicos e, simultaneamente, de propriedades físico-químicas de misturas de óleo de soja e biodiesel de soja. O modelo foi proposto a partir da correlação das propriedades de interesse com os espectros de reflectância total atenuada no infravermelho médio das misturas. Para a determinação dos teores de ésteres metílicos foi utilizada a cromatografia líquida de alta eficiência (HPLC), podendo esta ser uma técnica alternativa aos método de referência que utilizam a cromatografia em fase gasosa (EN 14103 e EN 14105). As propriedades físico-químicas selecionadas foram índice de refração, massa específica e viscosidade. Para o estudo, foram preparadas 11 misturas com diferentes proporções de biodiesel de soja e de óleo de soja (0-100 % em massa de biodiesel de soja), em quintuplicata, totalizando 55 amostras. A região do infravermelho estudada foi a faixa de 3801 a 650 cm-1. Os espectros foram submetidos aos pré-tratamentos de correção de sinal multiplicativo (MSC) e, em seguida, à centralização na média (MC). As propriedades de interesse foram submetidas ao autoescalamento. Em seguida foi aplicada análise de componentes principais (PCA) com a finalidade de reduzir a dimensionalidade dos dados e detectar a presença de valores anômalos. Quando estes foram detectados, a amostra era descartada. Os dados originais foram submetidos ao algoritmo de Kennard-Stone dividindo-os em um conjunto de calibração, para a construção do modelo, e um conjunto de validação, para verificar a sua confiabilidade. Os resultados mostraram que o modelo proposto por PLS2 (Mínimos Quadrados Parciais) foi capaz de se ajustar bem os dados de índice de refração e de massa específica, podendo ser observado um comportamento aleatório dos erros, indicando a presença de homocedasticidade nos valores residuais, em outras palavras, o modelo construído apresentou uma capacidade de previsão para as propriedades de massa específica e índice de refração com 95% de confiança. A exatidão do modelo foi também avaliada através da estimativa dos parâmetros de regressão que são a inclinação e o intercepto pela Região Conjunta da Elipse de Confiança (EJCR). Os resultados confirmaram que o modelo MIR-PLS desenvolvido foi capaz de prever, simultaneamente, as propriedades índice de refração e massa específica. Para os teores de éteres metílicos determinados por HPLC, foi também desenvolvido um modelo MIR-PLS para correlacionar estes valores com os espectros de MIR, porém a qualidade do ajuste não foi tão boa. Apesar disso, foi possível mostrar que os dados podem ser modelados e correlacionados com os espectros de infravermelho utilizando calibração multivariada