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Universidade Federal da Bahia |
Repositório Institucional da UFBA
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/13093
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorTeixeira, Leonardo Sena Gomes-
dc.contributor.authorBrandão, Denise Sousa-
dc.creatorBrandão, Denise Sousa-
dc.date.accessioned2013-10-03T13:48:30Z-
dc.date.available2013-10-03T13:48:30Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/13093-
dc.description105 f.pt_BR
dc.description.abstractA espectroscopia na região do infravermelho próximo (NIRS), associada a técnicas quimiométricas, foi utilizada no desenvolvimento de modelos de calibração multivariada para a predição da composição química de um solvente orgânico- aquoso utilizado na produção de isopreno. Os modelos foram construídos para a predição da concentração dos componentes presentes no solvente: acetona, acetonitrila, água, n-propanol, i-propanol, álcool alílico, t-butanol e DCPD (diciclopentadieno-1,3). Uma análise exploratória dos dados foi realizada para detecção de amostras anômalas, através da análise de componentes principais (PCA). Para seleção dos conjuntos de calibração e validação, o algoritmo SPXY (Sample set Partitioning based on joint x-y distances) foi utilizado. As condições experimentais para a construção dos modelos foram escolhidas através da realização de um planejamento experimental para três variáveis baseado na matriz Doehlert, em que foram estudadas 1) técnica de pré-processamento, 2) faixa de comprimento de onda, obtidas através do algoritmo de seleção de variáveis por regressão dos mínimos quadrados parciais por intervalo (iPLS), e 3) seleção de variáveis espectrais, com a utilização do algoritmo Jack Knife. A técnica de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS) foi utilizada para a calibração multivariada. As variáveis de resposta, PC, RMSECV, r2regr, RMSEP, r2valid, Slope Valid e pvalue, obtidas a partir dos modelos definidos no planejamento experimental, foram otimizadas simultaneamente, através da função de desejabilidade. Novos modelos de calibração foram construídos a partir dos valores ótimos encontrados para cada variável de entrada. Pelo menos 85 amostras de calibração foram usadas em cada modelo, sendo necessários entre 1 e 10 fatores para assegurar o melhor desempenho de cada modelo. Os coeficientes de determinação de validação cruzada (r2regr) foram maiores que 0,92 para todas as propriedades. Os valores para os RMSEPs variaram de 0,39 a 1,66 (% m/m). Portanto, o método desenvolvido mostrou-se viável para determinação da composição química do solvente e auxiliar no controle do processo da unidade de produção de isopreno.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectInfravermelho próximopt_BR
dc.subjectCalibração multivariadapt_BR
dc.subjectMatriz Doehlertpt_BR
dc.subjectSolvente orgânicopt_BR
dc.subjectIsoprenopt_BR
dc.subjectFunção desejabilidadept_BR
dc.subjectNear infraredpt_BR
dc.subjectMultivariate calibrationpt_BR
dc.subjectDoehlert matrixpt_BR
dc.subjectOrganic solventpt_BR
dc.subjectIsoprenept_BR
dc.subjectDesirability functionpt_BR
dc.titleAplicação da espectroscopia Nir, associada à técnicas de calibração multivariada, na determinação da composição química do solvente utilizado na produção de isoprenopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.description.localpubSalvadorpt_BR
Aparece nas coleções:Dissertação (PPGQUIM)

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