Uso de modelos multivariados para a avaliação do valor de dienos em amostras de gasolina de pirólise
Fecha
2005-12-19Metadatos
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A qualidade da gasolina é afetada pela presença de diversos compostos. Entre eles, os dienos conjugados possuem um importante papel devido ao fato de estarem associados à formação de goma, que forma depósitos no injetor de combustível de automóveis e diminui a qualidade dos produtos petrolíferos. O método comumente utilizado para a determinação de dienos conjugados totais é o método UOP-326. Contudo, ele apresenta como principal desvantagem o longo tempo de análise (de 5 a 6 horas). As metodologias já investigadas que visam substituir o método UOP-326 na quantificação de dienos conjugados em gasolina não resolvem adequadamente o problema. Dessa forma, o presente trabalho aborda o uso de modelos multivariados para a avaliação do valor de dienos (DV) em amostras de gasolina de pirólise a partir de dados voltamétricos e espectrofotométricos, utilizando o método UOP-326 para a calibração do sistema. No modelo voltamétrico, de um grupo de 24 amostras de gasolina de pirólise hidrogenada, utilizou-se o método PLS (Regressão por Mínimos Quadrados Parciais) para a predição do DV em um grupo independente de 7 amostras, obtendo-se desvios inferiores a 12,2% quando comparado ao método UOP-326. E em 24 amostras de gasolina de pirólise não hidrogenada, um grupo independente de 7 amostras foi utilizado para a predição do DV, obtendo desvios inferiores a 4,1%. No modelo espectrofotométrico, utilizou-se o método PLS para a predição do DV em um grupo independente de 5 amostras de gasolina de pirólise hidrogenada (n=21), obtendo-se desvios inferiores a 11% quando comparado ao método UOP-326. E em 26 amostras de gasolina de pirólise não hidrogenada, um grupo independente de 10 amostras foi utilizado para a predição do DV, obtendo-se desvios inferiores a 5,7%. Na comparação entre os métodos voltamétrico e espectrofotométrico, o primeiro mostrou-se mais confiável, apresentando valores de RMSEP (erro médio dos resíduos quadráticos de predição) inferiores para ambas as amostras.