Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.ufes.br/handle/10/7359
Título: "Utilização da RMN associada a métodos quimiométricos na caracterização de petróleos e derivados"
Autor(es): Oliveira, Emanuele Catarina da Silva
Orientador: Cunha Neto, Álvaro
Data do documento: 19-Dez-2016
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Os produtos petrolíferos em geral são altamente complexos e é exigido um esforço considerável para a caracterização de suas propriedades químicas e físicas. Às vezes tem-se urgência no resultado de determinadas análises e isto fica prejudicado pela forma como as análises são feitas. Assim, a RMN (ressonância magnética nuclear), associada a técnicas quimiométricas vem gerando métodos alternativos para a caracterização e avaliação de propriedades físicas e químicas de petróleos e seus derivados com elevada exatidão, confiabilidade e rapidez. Desta forma, face às suas aplicabilidades, foi proposto neste trabalho a utilização da RMN como método espectroscópico e a partir das áreas de integração dos espectros de RMN de 1H e 13C associadas às ferramentas quimiométricas de calibração (método dos mínimos quadrados parciais, PLS e regressão linear múltipla, MLR) foram determinadas as seguintes propriedades em amostras de petróleo: Gravidade API, Ponto de Fluidez Máximo (°C), Viscosidade Cinemática (mm2/s a 50°C) e SARA (%m/m), avaliando, assim, a performance dos modelos obtidos. Essa avaliação se deu pela determinação e análise do coeficiente de determinação (R2), de diversos erros calculados para os conjuntos de calibração e previsão. Os modelos foram, ainda, submetidos a testes estatísticos, e tiveram suas figuras de mérito calculadas. As propriedades químicas com influência direta no perfil espectral, tais como gravidade API, viscosidade cinemática e teores de saturados e aromáticos nos modelos SARA geraram modelos mais robustos e com melhor capacidade preditora, quando comparados aos modelos selecionados para a predição das propriedades restantes, ponto de fluidez máximo, resinas e asfaltenos. Utilizou-se também ferramenta de reconhecimento de padrão (método dos mínimos quadrados parciais com análise de discriminante, PLS-DA), a fim de classificar as amostras de petróleo em petróleos leves, médios ou pesados de acordo com a gravidade API. Neste trabalho foram ainda construídos modelos PCA (Análise de Componentes Principais) para análise exploratória de um conjunto de espectros de amostras de derivados de petróleo a fim de determinar a acidez do óleo original a partir de parâmetros estruturais das frações
Petroleum products are in general highly complex andconsiderable effort is needed to characterize their chemical and physical properties. Frequently the results of several analyses are urgent and this is compromised by the way the analyses are carried out. Thus, NMR (Nuclear Magnetic Resonance) associated with chemometrics methods have been generating alternative methods to characterize and evaluate physical and chemical properties of petroleum and its derivatives with high precision, reliability and promptitude. Considering its applicability, this work proposes the use of NMR as spectroscopic method and from the integration areas of 1H and 13C NMR’s spectra associated to the chemometric calibration tools (Partial Least Square Method,PLS, and Multiple Linear Regression, MLR) it were determined the following properties in petroleum samples: API gravity, Maximum Pour Point (°C), Cinematic Viscosity (mm2/s at 50°C) and SARA-saturated, aromatic, resins and asphaltenes (%m/m),in order to evaluate the obtained models’ performance. This evaluation was obtained through determination and analyses of the coefficient of determination (R2)of several calculated errors for the calibration and prediction sets. The models were still exposed to statistical tests and their figures of merit calculated. The chemical properties with direct influence on the spectral profile, such as, API gravity, kinematic viscosity and saturated and aromatic contents in SARA models, had generated more robust models and with better predictive capacity, when compared to the models selected for the prediction of the remaining properties, maximum pour point, resins and asphaltenes. A standard recognition tool (partial least squares method with discriminant analysis, PLS-DA) was used to classify petroleum samples into light, medium or heavy oils according to API gravity. In this work, PCA (Principal Component Analysis) models were also constructed aiming the exploratory analysis of a set of spectra of oil derivative samples in order to determine acidity of the original oil considering the structural parameters of the fractions..
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/7359
Aparece nas coleções:PPGQUI - Teses de doutorado

Arquivos associados a este item:
Arquivo TamanhoFormato 
tese_10462_Tese_Emanuele (1).pdf2.77 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.