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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/31253
ORCID: | ![]() |
Document type: | Dissertação |
Access type: | Acesso Aberto |
Title: | Uso de FT-MIR e calibração multivariada por MCR-ALS e SVR na determinação do teor de bioquerosene de macaúba e palmiste em misturas com querosene de aviação |
Alternate title (s): | Use of FT-MIR and multivariate calibration by MCR-ALS and SVR in determining the biokerosene content of macauba and palm kernel in mixtures with aviation kerosene |
Author: | Ferreira, Maria Teresa Carvalho |
First Advisor: | Borges Neto, Waldomiro |
First member of the Committee: | Takeuchi, Regina Massako |
Second member of the Committee: | Pinto, Frederico Garcia |
Summary: | O querosene de aviação, comercialmente conhecido como QAV é um combustível derivado de fontes de energias não renováveis usado principalmente no setor aéreo. De acordo com dados fornecidos pela International Air Transport Association – IATA, o uso deste combustível por este setor gera aproximadamente 2% das emissões de dióxido de carbono para a atmosfera. Essas emissões representam uma preocupação global no século XXI e podem aumentar com a expansão da indústria de aviação. Assim, torna-se necessário o uso de combustível ambientalmente sustentável como alternativa ao combustível fóssil. O bioquerosene de aviação (BioQAV) é um combustível derivado de fontes de origem natural podendo ser animal ou vegetal. Neste trabalho foi utilizado amostras de bioquerosene de macaúba e palmiste fornecidas pelo Laboratório de Biocombustíveis do Instituto de Química da Universidade Federal de Uberlândia, para a produção da mistura de bioquerosene/querosene e da análise por espectroscopia no infravermelho médio aliada aos métodos de Resolução de Curvas Multivariadas por Quadrados Mínimos Alternados (MCR-ALS) e Regressão por Vetores de Suporte (SVR) para determinar os seus teores em misturas com querosene na faixa de concentração de 1,00 a 70,00 (% v/v). Para os modelos de Regressão por Vetores de Suporte (SVR) das misturas de bioquerosene/querosene, os resultados para o bioquerosene de macaúba (BioQAVM) obtiveram valores de RMSEP = 0,81 (% v/v), RMSEC = 0,06 (% v/v), C = 997,23, ε = 0,064 e R = 0,99953, para o bioquerosene de palmiste (BioQAVP) foram obtidos o valores de RMSEP = 0,78 (% v/v), RMSEC = 0,20 (% v/v), C = 915,08, ε = 0,063e R = 0,99993. Os resultados apontam o SVR como a melhor ferramenta para calibração multivariada aplicada a dados de bioquerosene obtidos através da espectroscopia na região do infravermelho médio, para quantificar de forma mais rápida, direta e com menor custo, os teores de bioquerosene de macaúba e palmiste nas amostras analisadas. Para os modelos MCR-ALS, a recuperação dos espectros é uma ferramenta que proporciona significado e interpretação química dos resultados. Pode-se observar na que o número ótimo de componentes principais para descrever os modelos foram 3 componentes, na prática, o posto de uma matriz corresponde ao número de espécies químicas presentes na mistura. |
Abstract: | Aviation kerosene, commercially known as QAV, is a fuel derived from non-renewable energy sources used mainly in the airline industry. According to data provided by International Air Transport Association - IATA, the use of this fuel by this sector generates approximately 2% of carbon dioxide emissions to the atmosphere. These emissions represent a global concern in the 21st century and may increase with the expansion of the aviation industry. Thus, it is necessary to use environmentally sustainable fuel as an alternative to fossil fuel. Aviation biokerosene (BioQAV) is a fuel derived from sources of natural origin and can be animal or vegetable. In this work, the oilseeds macaúba and palmiste were used, which are not used in human consumption for the production of biokerosene and the analysis by spectroscopy in the medium infrared combined with the methods of Resolution of Multivariate Curves by Alternating Minimum Squares (MCR-ALS) and Regression by Support Vectors (SVR) to determine its contents in mixtures with kerosene in the concentration range from 1.00 to 70.00 (% v / v). For Support Vector Regression (SVR) models of biokerosene / kerosene mixtures, the results for macaúba biokerosene (BioQAVM) obtained values of RMSEP = 0.81 (% v / v), RMSEC = 0.06 (% v / v), C = 997.23, ε = 0.064 and R = 0.999953, for palm kernel biokerosene (BioQAVP) the values of RMSEP = 0.78 (% v / v), RMSEC = 0, 20 (% v / v), C = 915.08, ε = 0.063 and R = 0.999993. The results indicate the SVR as the best tool for multivariate calibration applied to biokerosene data obtained through spectroscopy in the medium infrared region, in order to quantify more quickly, directly and at a lower cost, the biokerosene contents of macauba and palm kernel in the samples. analyzed. For the MCR-ALS models, the recovery of the spectra is a tool that provides meaning and chemical interpretation of the results. It can be seen that the optimal number of main components to describe the models were 3 components. Thus, the rank of the data matrix for each BioQAV sample is 3, that is, the spectra of the samples can be obtained through a linear combination of three individual spectra. In practice, the rank of a matrix corresponds to the number of chemical species present in the mixture. |
Keywords: | BioQAV Controle de qualidade Infravermelho médio Quimiometria Biocombustível BioQAV Mid infrared Quality control Biofuel Chemometrics |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
Subject: | Química |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Program: | Programa de Pós-graduação em Química |
Quote: | FERREIRA, Maria Teresa Carvalho. Uso de FT-MIR e calibração multivariada por MCR-ALS e SVR na determinação do teor de bioquerosene de macaúba e palmiste em misturas com querosene de aviação. 2021. 77 f. Dissertação (Mestrado em Química) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2021.44 |
Document identifier: | http://doi.org/10.14393/ufu.di.2021.44 |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/31253 |
Date of defense: | 8-Jan-2021 |
Appears in Collections: | DISSERTAÇÃO - Química |
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