Estudo da viabilidade do uso de espectroscopia por fluorescência 2D para quantificar teor de enxofre em óleo diesel
dc.contributor.advisor | Trierweiler, Jorge Otávio | pt_BR |
dc.contributor.author | Ranzan, Lucas | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2015-05-20T02:01:20Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2014 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/116717 | pt_BR |
dc.description.abstract | A dispersão de óxidos sulfurados no meio ambiente, proveniente da queima de combustíveis fosseis, contribui significativamente para a poluição atmosférica. A presença de compostos sulfurados em combustíveis também apresenta desvantagens práticas na operação das unidades, corroendo tubulações e unidades de armazenamento, além de causar danos aos motores. De acordo com a Resolução nº 50, de 23 de dezembro de 2013 da ANP, todo o diesel metropolitano vendido no Brasil deve conter no máximo 10 ppm de enxofre, forçando uma adaptação dos processos produtivos, que, por sua vez, forçam as industrias a investirem em sistemas de controle e consequentemente metodologias de análise on-line de correntes de processo. As análises atuais certificadoras de enxofre em diesel requerem preparação amostral, equipamentos de alto custo e possuem alto tempo morto associado. Surge a necessidade de estudo de uma metodologia capaz de ser aplicada em analisadores de linha para predição de enxofre em tempo real. Com este intuito, este trabalho visa estudar a viabilidade do uso de espectroscopia por fluorescência 2D para predição de enxofre em óleo diesel. A espectroscopia por fluorescência é uma técnica rápida, que dispensa preparação de amostra e possui alta sensibilidade para compostos naturalmente fluorescentes. Um estudo envolvendo quatro componentes sulfurados presentes em diesel foi realizado por meio de metodologias não supervisionadas - PCA, e supervisionadas - PSCM. Não foi possível segmentar as quatro soluções-padrão por meio de gráfico de escores da PCA, mas com PSCM foi factível o ajuste de modelos multilineares para predição de enxofre nas soluções-padrão, com coeficientes de determinação superiores a 0,97. Ainda, é possível definir a região de fluorescência mais significativa para cada um dos padrões, constatando que todos possuem regiões de emissão de fluorescência similares. Com relação à amostras de diesel, foram analisados dois grupos distintos de óleo diesel, (i) diesel HDT com média de 100 ppm de enxofre, e (ii) diesel S10 com média de 6,5 ppm de enxofre. Avaliando os resultados da PCA, foi possível segmentar os dois conjuntos de diesel utilizando os dados de escores. Por PSCM, foi possível ajustar modelos baseados em pares de fluorescência capazes de predizer satisfatoriamente concentrações de enxofre em amostras de diesel S10. Os modelos ajustados para diesel HDT apresentaram resultados menos significativos. Assim, a viabilidade do uso de espectroscopia por fluorescência 2D para a caracterização de enxofre em correntes de diesel foi confirmada, viabilizando a construção de sensores de processos baseados nesta técnica analítica. | pt_BR |
dc.description.abstract | The dispersion of sulfur oxides in the environment from the burning of fossil fuels contributes significantly to air pollution. The presence of sulfur compounds in fuel also presents disadvantages in operation units, corroding pipes and storage units and may even damage the engine. According to ANP Resolution No. 50, dated December 23, 2013 the entire metropolitan diesel sold in Brazil must contain no more than 10 ppm sulfur, forcing an adaptation of production processes. The current analysis to certify sulfur content in diesel requires sample preparation, expensive equipment and have high dead time associated. Therefore, it is important the study of a method capable of being applied to online analyzers for predicting sulfur in real time. This work aims to study the feasibility of using 2D fluorescence spectroscopy for prediction of sulfur in diesel fuel. Fluorescence spectroscopy is a rapid technique that, usually, does not require sample preparation and has high sensitivity to naturally fluorescent compounds. Initially, a study involving four sulfur containing compounds present in diesel was carried out by means of unsupervised methods - PCA and supervised - PSCM. It was not possible to segregate the four standard solutions by score plot from the PCA, but PSCM was able to fit general multilinear models for the prediction of sulfur in standard solutions with coefficients of determination greater than 0.97. It was possible to define the region of most significant fluorescence for each standard, noting that all standards present similar fluorescence emission regions. After, two groups of different diesel, diesel HDT averaging 100 ppm sulfur and diesel S10 averaged 6.5 ppm sulfur were analyzed. Evaluating the results of PCA was possible to segregate both sets of diesel data using score plot. With PSCM was possible to find models based on fluorescence able to satisfactorily predict concentrations of sulfur in diesel samples S10. The models adjusted for diesel HDT showed less significant results. Thus, the feasibility of prediction of sulfur in diesel using 2D fluorescence spectroscopy was confirmed. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Sulphur | en |
dc.subject | Óleo diesel | pt_BR |
dc.subject | Diesel | en |
dc.subject | Enxofre | pt_BR |
dc.subject | 2D fluorescence spectroscopy | en |
dc.subject | Espectroscopia | pt_BR |
dc.subject | PCA | en |
dc.subject | PSCM | en |
dc.title | Estudo da viabilidade do uso de espectroscopia por fluorescência 2D para quantificar teor de enxofre em óleo diesel | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co | Trierweiler, Luciane Ferreira | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 000964599 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Escola de Engenharia | pt_BR |
dc.degree.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2014 | pt_BR |
dc.degree.level | mestrado | pt_BR |
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