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ORCID:  http://orcid.org/0000-0002-9366-2040
Document type: Tese
Access type: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Title: Aplicação de métodos de seleção de variáveis para o controle de qualidade de biodiesel de pinhão manso e de moringa em misturas com diesel usando espectrometria no infravermelho médio
Alternate title (s): Application of variable selection methods for quality control of jatropha and moringa biodiesel in diesel blends using mid-infrared spectrometry
Author: Sitoe, Baltazar Vasco
First Advisor: Borges Neto, Waldomiro
First member of the Committee: Ferrari, Jefferson Luis
Second member of the Committee: Nossol, Edson
Third member of the Committee: Pinto, Frederico Garcia
Fourth member of the Committee: Silva, Valmir Jacinto da
Summary: No Brasil, a adição de 10% (v/v) do biodiesel ao diesel era obrigatório desde 1º de março de 2018 até 31 de agosto de 2019. Das análises das misturas do biodiesel/diesel feitas pelo Programa de Monitoramento de Qualidade dos Combustíveis, verificou-se que o teor do biodiesel corresponde a 55,90% do total de não conformidades. Assim, o presente estudo teve como objetivo aplicar métodos quimiométricos de calibração multivariadas por Quadrados Mínimos Parciais (PLS), de classificação supervisionada por Análise Discriminante por Quadrados Mínimos Parciais (PLS-DA) por meio de seleção de variáveis por intervalos para quantificar teores do biodiesel metílico de pinhão manso e de moringa e classificar as suas amostras em misturas com diesel, usando espectrometria no infravermelho médio. Antes da construção de modelos, foi produzido biodiesel puro, B100; depois foram preparadas amostras das misturas biodiesel/diesel. Os espectros foram tirados por espectrômetro de infravermelho médio. Os modelos construídos a partir de métodos de seleção de variáveis que apresentaram, estatisticamente, menor valor de Erro Quadrático Médio de Previsão (RMSEP) e melhor classificação, em comparação aos modelos de espectro total (modelos globais), foram validados conforme parâmetros de mérito, estabelecidos para análises multivariadas. Os resultados dos modelos de quantificação, para cada tipo de biodiesel, demonstraram excelente correlação entre os valores medidos e previstos (R2 > 0,99) na faixa de concentração usada (de 0,50 – 30% (v/v)), valores de RMSEP entre 0,11 e 0,25% (v/v) e os modelos não apresentaram erros sistemáticos. A eficiência dos modelos de classificação, também construídos por seleção de variáveis, foi avaliada com base nas figuras de mérito: sensibilidade, especificidade, acurácia e coeficiente de correlação de Matthews (CCM). Os valores de limites (threshold) foram determinados com base no teorema de Bayes, de forma a minimizar os falsos positivos e falsos negativos. A relação entre a especificidade e a sensibilidade também foram avaliadas graficamente usando as curvas Características de Operação do Receptor (ROC). Estes parâmetros apresentaram valores iguais a 1,0 para todos os modelos, o que representa uma classificação correta das amostras dos conjuntos de treinamento e de teste. Assim, os métodos desenvolvidos podem ser uma alternativa viável às análises para a determinação do teor do biodiesel e classificação de amostras de biodiesel metílico de pinhão manso e de moringa em misturas com diesel.
Abstract: In Brazil, the addition of 10% (v/v) of biodiesel to diesel was mandatory since March 1st 2018 until August 31st, 2019. From the analysis of biodiesel/diesel blends made by the Fuel Quality Monitoring Program, it was found that the biodiesel content corresponds to 55.90% of the total nonconformities. Thus, the present study aimed to apply methods to quantify contents of jatropha and moringa methyl biodiesel and to classify their samples in blends with diesel, using Partial Least Squares Multivariate (PLS) calibration methods and supervised classification by Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) through interval variable selection methods and the mid-infrared spectrometry technique. Before to model building, pure biodiesel, B100; Then samples of the biodiesel/diesel blends were prepared. The models built from variable selection methods that presented statistically lower Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP) value and better classification, compared to the full spectrum models (global models), were validated according to established merit parameters for multivariate analysis. The results of the quantification models for each type of biodiesel show an excellent correlation between the mensured and predicted values (R2 > 0.99) in the concentration range used (0.50 – 30% (v/v)), RMSEP values between 0.11 and 0.25% (v/v) and de models have no systematic errors. The efficiency of the classification models, also constructed by variable selection, was evaluated based on the figures of merit: sensitivity, specificity, accuracy and Matthews correlation coefficient (MCC). The threshold values were determined based on the Bayes theorem in order to minimize false positives and false negatives. The relationship between specificity and sensitivity was also graphically assessed using Receiver Operating Characteristics (ROC) curves. These parameters presented values equal to 1.0 for all models, which represents a correct classification of the samples of the training and test sets. Thus, the developed methods may be a viable alternative to the analysis for biodiesel content determination and classification of jatropha and moringa methyl biodiesel samples in diesel blends.
Keywords: Quimiometria
Calibração multivariada
Classificação supervisionada
iPLS e iPLS-DA
Teor do biodiesel
Química
Chemometric
Multivariate calibration
Supervised classification
iPLS and iPLS-DA
Biodiesel content
Chemistry
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Química
Quote: SITOE, Baltazar Vasco. Aplicação de métodos de seleção de variáveis para o controle de qualidade de biodiesel de pinhão manso e de moringa em misturas com diesel usando espectrometria no infravermelho médio. 2019. 115 f. Tese (Doutorado em Química) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. Disponível em: http://doi.org/10.14393/ufu.te.2019.2520.
Document identifier: http://doi.org/10.14393/ufu.te.2019.2520
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/27757
Date of defense: 12-Dec-2019
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