Modelagem da reação de transesterificação utilizando catalisador inorgânico

dataload.collectionmapped01 - Doutorado - Químicapt_BR
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dc.contributor.advisorBorsato, Dionísio [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorGalvan, Diegopt_BR
dc.contributor.bancaMoreira, Isabel Craveiropt_BR
dc.contributor.bancaBona, Evandropt_BR
dc.contributor.bancaZaia, Dimas Augusto Morozinpt_BR
dc.contributor.bancaKillner, Mário Henrique Montazzollipt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T11:34:08Z
dc.date.available2024-05-01T11:34:08Z
dc.date.created2019.00pt_BR
dc.date.defesa18.04.2019pt_BR
dc.description.abstractResumo: As técnicas espectroscópicas em dispositivos de Ressonância Magnética Nuclear (RMN) de bancada de média resolução e Infravermelho Próximo (NIR) apresentam perspectivas animadoras, pois fornecem informações químicas a cerca da amostra de forma rápida, com custo relativamente baixo, visando principalmente as aplicações na indústria de petróleo e biocombustíveis No entanto, neste cenário as pesquisas ainda são bastante tímidas, o presente trabalho apresentará situações que envolvem a aplicação de ferramentas quimiométricas em dados gerados por métodos espectroscópicos de amostras de biodiesel e gasolina Para o biodiesel foram gerados modelos de regressão multivariada (PLS1) através de um conjunto de espectros de 1H RMN de baixo campo e NIR que possibilitou o monitoramento online da reação de transesterificação Os melhores modelos apresentaram valores de erro quadrático médio de predição (RMSEP) que variaram de ,14 a 1,53% para o NIR e ,16 a 1,41% para o 1H RMN de baixo campo Os dados espectroscópicos de RMN de alto campo permitiram o estudo qualitativo e quantitativo dos compostos presentes na reação, na qual a variação da taxa de conversão molar foi simulada pelo método de elementos finitos (FEM) Os resultados da simulação numérica exibiram bons ajustes com desvios entre os dados simulados e experimentais variando entre 3,5% a 16,9% Para os dados espectrais das amostras de gasolina foi explorada a implementação de técnicas de transferência de calibração de modelos de regressão PLS entre espectrômetros de diferentes intensidades de campo magnético por padronização direta (DS), padronização direta por partes (PDS) e padronização direta por partes em janela dupla (DWPDS) Foi demonstrado que todos os métodos apresentaram uma diminuição significativa nos valores dos erros de predição quando comparados aos modelos PLS sem a padronização O método DWPDS apresentou melhores resultados, necessitando de um número inferior a 7 amostras de transferência para obter espectros similares ao instrumento primário, e consequentemente apresentou menores valores de erros de predição quando comparados aos métodos DS e PDS Os algoritmos de otimização por enxame de partículas (PSO) e simplex super modificado acoplados a função de desejabilidade (D) se mostraram ferramentas de suma importância para determinação das melhores condições para cada caso, poupando tempo e trabalho visto a complexidade dos conjuntos amostraispt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: Spectroscopic techniques by medium-resolution benchtop Nuclear Magnetic Resonance (NMR) and Near Infrared (NIR) present exciting prospects as they provide chemical information about the sample quickly, at relatively low cost, primarily targeting applications in the petroleum and biofuel industry However, in this scenario the researches are still timid, the present work will present situations that involve the application of chemometric tools in data generated by spectroscopic methods of biodiesel and gasoline samples For biodiesel, multivariate regression models (PLS1) were generated through a set of low-field 1H NMR and NIR spectra that enabled the online monitoring of the transesterification reaction The best models presented root mean square error of the prediction (RMSEP) values ranging from 14 to 153% for the NIR and 16 to 141% for the low-field NMR High-field NMR spectroscopic data allowed the qualitative and quantitative study of the compounds present in the reaction that were simulated by the finite element method (FEM) The results of the numerical simulation showed good adjustments of the experimental values, with deviations between simulated and experimental data ranging from 35% to 169% For the spectral data of gasoline samples we explored the implementation of calibration transfer techniques of PLS regression models between spectrometers of different magnetic field intensities by direct standardization (DS), piecewise direct standardization (PDS) and double window piecewise direct standardization (DWPDS) All methods showed a significant decrease in prediction error values when compared to PLS models without standardization The DWPDS method presented the best results, requiring less than 7 transfer samples to obtain spectra similar to the primary instrument, and consequently presented lower values of prediction errors when compared to DS and PDS methods Particle swarm optimization (PSO) and super simplex modified optimization algorithms coupled with the desirability function (D) proved to be extremely important tools for determining the best conditions for each case, saving time and effort considering the complexity of the sample setspt_BR
dc.description.notesTese (Doutorado em Química) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Químicapt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/8500
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeDoutoradopt_BR
dc.relation.coursenameQuímicapt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Exataspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Químicapt_BR
dc.subjectBiocombustíveispt_BR
dc.subjectCatalisadorespt_BR
dc.subjectBiodieselpt_BR
dc.subjectSimplex (Matemática)pt_BR
dc.subjectBiomass energypt_BR
dc.subjectCatalystspt_BR
dc.subjectBiodiesel fuelspt_BR
dc.subjectSimplexes (Mathematics)pt_BR
dc.titleModelagem da reação de transesterificação utilizando catalisador inorgânicopt_BR
dc.typeTesept_BR

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