Desenvolvimento de metodologias baseadas em ferramentas quimiométricas associadas à espectroscopia IR e imagens digitais para a identificação e quantificação da adulteração do óleo diesel S10B11.

In the current national scenario, the consumption of Diesel fuel has been increasing gradually, being used mainly for road transportation. Its adulteration with low-cost products becomes one of the biggest problems for the consumer, since the use of these low-quality fuels causes numerous losses, bo...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Silva, Natanny Kelly do Nascimento
Outros Autores: Santos, Luciene da Silva
Formato: bachelorThesis
Idioma:pt_BR
Publicado em: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Assuntos:
Óleo diesel
Diesel fuel
adulteração
adulteration
espectroscopia
spectroscopy
MCR-ALS
PhotoMetrix
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA::QUIMICA ANALITICA
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/49800
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Silva, Natanny Kelly do Nascimento
Desenvolvimento de metodologias baseadas em ferramentas quimiométricas associadas à espectroscopia IR e imagens digitais para a identificação e quantificação da adulteração do óleo diesel S10B11.
description In the current national scenario, the consumption of Diesel fuel has been increasing gradually, being used mainly for road transportation. Its adulteration with low-cost products becomes one of the biggest problems for the consumer, since the use of these low-quality fuels causes numerous losses, both financial and environmental, thus being necessary to develop new efficient methodologies for the identification and quantification of possible adulterants. In the present work, spectroscopic methods were associated with chemometric tools for performing the quantification of residual lubricant oil added as adulterant to commercial Diesel. Fuel-adulterant blends were prepared at concentrations ranging from 0 to 60% residual lubricant oil for posterior analysis by near and mid-infrared (FT-MIR and FT-NIR) spectroscopy. The obtained data was applied for building two models by using Multivariate Curve Resolution with Alternating Least Squares (MCR-ALS) algorithm. In addition, the decomposition of digital images captured by smartphone lens into RGB (red, green and blue) data was coupled to Multiple Linear Regression (MLR) model, in order to develop a novel method for quantifying this adulterant with a portable and more affordable equipment. The results of the physical-chemical properties were not efficient for the identification of adulteration in concentrations of residual lubricant, below 15%, since under these conditions the results still remained within the specifications. The model created with the MCR-ALS, using the FT-MIR data, loaded in Matalab, proved to be efficient in the identification and quantification of the adulterant in the mixtures, since it presented low errors (RMSEC < 4%, relative error < 11 %) and a correlation coefficient close to 1 (R2 > 0.9975), indicating a good linear fit of the data. The MCR-ALS model was able to recover the spectra of the pure samples through two components used, showing that it is efficient for the identification of adulterants in fuel. The method using digital images, associated with the MLR model, as well as the use of the photometrix application, were also efficient for the identification and quantification of adulteration, presenting R2 0.9934 and 0.9780, respectively, which indicates a good linear behavior. Concentrations, and values RMSEC < 4%. In this way, the models using digital images proved to be quite viable, since they were effective for the quantification of residual lubricant in diesel oil, since it is a simple technique, presents good accuracy and can be performed for analysis in the field.
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Silva, Natanny Kelly do Nascimento Santos, Luciene da Silva 0000-0003-3229-3584 http://lattes.cnpq.br/0453960215558322 0000-0002-8047-8471 http://lattes.cnpq.br/3708397190255027 Câmara, Anne Beatriz Figueira http://lattes.cnpq.br/9992329938705159 Santos, Luciene da Silva 0000-0002-8047-8471 http://lattes.cnpq.br/3708397190255027 Câmara, Anne Beatriz Figueira http://lattes.cnpq.br/9992329938705159 Kramer, Carlos Augusto Cabral http://lattes.cnpq.br/7591795264528020 Óleo diesel Diesel fuel adulteração adulteration espectroscopia spectroscopy MCR-ALS MCR-ALS PhotoMetrix PhotoMetrix CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA::QUIMICA ANALITICA In the current national scenario, the consumption of Diesel fuel has been increasing gradually, being used mainly for road transportation. Its adulteration with low-cost products becomes one of the biggest problems for the consumer, since the use of these low-quality fuels causes numerous losses, both financial and environmental, thus being necessary to develop new efficient methodologies for the identification and quantification of possible adulterants. In the present work, spectroscopic methods were associated with chemometric tools for performing the quantification of residual lubricant oil added as adulterant to commercial Diesel. Fuel-adulterant blends were prepared at concentrations ranging from 0 to 60% residual lubricant oil for posterior analysis by near and mid-infrared (FT-MIR and FT-NIR) spectroscopy. The obtained data was applied for building two models by using Multivariate Curve Resolution with Alternating Least Squares (MCR-ALS) algorithm. In addition, the decomposition of digital images captured by smartphone lens into RGB (red, green and blue) data was coupled to Multiple Linear Regression (MLR) model, in order to develop a novel method for quantifying this adulterant with a portable and more affordable equipment. The results of the physical-chemical properties were not efficient for the identification of adulteration in concentrations of residual lubricant, below 15%, since under these conditions the results still remained within the specifications. The model created with the MCR-ALS, using the FT-MIR data, loaded in Matalab, proved to be efficient in the identification and quantification of the adulterant in the mixtures, since it presented low errors (RMSEC < 4%, relative error < 11 %) and a correlation coefficient close to 1 (R2 > 0.9975), indicating a good linear fit of the data. The MCR-ALS model was able to recover the spectra of the pure samples through two components used, showing that it is efficient for the identification of adulterants in fuel. The method using digital images, associated with the MLR model, as well as the use of the photometrix application, were also efficient for the identification and quantification of adulteration, presenting R2 0.9934 and 0.9780, respectively, which indicates a good linear behavior. Concentrations, and values RMSEC < 4%. In this way, the models using digital images proved to be quite viable, since they were effective for the quantification of residual lubricant in diesel oil, since it is a simple technique, presents good accuracy and can be performed for analysis in the field. Atualmente, no cenário nacional, o consumo e custo do óleo diesel vêm aumentando gradativamente, sendo utilizado principalmente para uso rodoviário. A adulteração desse combustível com produtos de baixo custo torna-se um dos maiores problemas para o consumidor, uma vez que a utilização destes produtos de baixa qualidade acarretam inúmeros prejuízos, tanto financeiros, quanto ambientais. Assim, se faz necessário o desenvolvimento de metodologias rápidas e eficientes para a identificação e quantificação de possíveis adulterantes, uma vez que os métodos convencionais nem sempre são eficientes, demorados, custosos, e pouco práticos. Por esse motivo, no presente trabalho, métodos espectroscópicos foram associados a ferramentas quimiométricas para a quantificação de óleos lubrificantes residuais, adicionados como adulterantes ao óleo diesel comercializado. As amostras adulteradas foram preparadas em uma faixa de concentração de 0 a 60% do lubrificante residual, para posterior análise por espectroscopia na região do infravermelho médio (FT-MIR) e próximo (FT-NIR). Além disso, foram obtidas propriedades físico-químicas especificadas pela Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP), tais como, ponto de fulgor, viscosidade cinemática e densidade, de acordo com normas American Society for Testing and Materials (ASTM). Os dados de infravermelho foram aplicados para a construção de dois modelos utilizando o algoritmo resolução de curva multivariada com mínimos quadrados alternados (MCR-ALS). A decomposição de imagens digitais capturadas pela câmera de um smartphone nas cores vermelho, verde e azul (RGB, do Inglês, Red,Green,Blue) foi combinada ao modelo de regressão linear múltipla (MLR), para o desenvolvimento de um novo método para quantificação do adulterante estudado, com um equipamento portátil e mais acessível. Os resultados das propriedades físico-químicas não foram eficientes para a identificação da adulteração em concentrações do lubrificante residual, abaixo de 15%, uma vez que nessas condições os resultados ainda permaneceram dentro das especificações. O modelo criado com o MCR-ALS, utilizando os dados de FT-MIR, carregados no Matalab, mostrou-se eficiente na identificação e quantificação do adulterante nas misturas, uma vez que apresentou baixos erros (RMSEC < 4%, erro relativo < 11%) e um coeficiente de correlação próximo a 1 (R2 > 0,9975), indicando um bom ajuste linear dos dados. O modelo MCR-ALS, foi capaz de recuperar os espectros das amostras puras através de duas componentes utilizadas mostrando que é eficiente para identificação de adulterantes em combustível. O método utilizando imagens digitais, associados ao modelo de MLR, assim como a utilização do aplicativo photometrix, também foram eficientes para a identificação e quantificação da adulteração, apresentando R2 0,9934 e 0,9780, respectivamente, o que indica um bom comportamento linear das concentrações, e valores de RMSEC < 4%. Desta forma, os modelos utilizando imagens digitais mostraram-se bastante viáveis, uma vez que foram eficazes para a quantificação do lubrificante residual no óleo diesel visto que é uma técnica simples, apresenta uma boa exatidão e podem ser realizadas para análises em campo. 2022-11-18T18:56:13Z 2022-11-18T18:56:13Z 2022-07-26 bachelorThesis SILVA, Natanny Kelly do Nascimento. DESENVOLVIMENTO DE METODOLOGIAS BASEADAS EM FERRAMENTAS QUIMIOMÉTRICAS ASSOCIADAS À ESPECTROSCOPIA IR E IMAGENS DIGITAIS PARA A IDENTIFICAÇÃO E QUANTIFICAÇÃO DA ADULTERAÇÃO DO ÓLEO DIESEL S10B11. 2022. 78f. Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Ciências Exatas e da Terra, Curso de Química, Natal, RN, 2022. https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/49800 pt_BR Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ application/pdf Universidade Federal do Rio Grande do Norte Brasil UFRN Química do Petróleo Centro de Ciências Exatas e da Terra

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