CaracterizaÃ§Ã£o de PetrÃ³leo por Espectroscopia no Infravermelho ...

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4.4.5. PREVISÃO DA CURVA PEV ATRAVÉS DO AJUSTE POLINOMIAL DOSVALORES INDIVIDUAIS PREVISTOSApós a seleção do modelo que forneceu os melhores resultados para a previsãoda curva PEV, foi avaliado o resultado da sua previsão por meio do ajuste polinomialdos pontos individuais previstos.Para cada amostra do conjunto de validação externa, os valores previstos pelomelhor modelo foram inseridos num gráfico de uma planilha Excel. Foi então adicionadauma linha de tendência para cada amostra, utilizando como regressão a funçãopolinomial de terceira ordem. As equações polinomiais definidas pelas linhas detendência foram então utilizadas para prever os novos valores dos pontos individuais dacurva PEV.4.5. DETERMINAÇÃO DA PRECISÃO DO MÉTODOA fim de determinar a precisão do método proposto, três amostras foramselecionadas para um teste de repetitividade. A escolha das amostras foi feita de formaque representassem curvas PEV bem distintas entre si.Foram tomados dez espectros (sendo cada um a média de 128 varreduras) paracada uma das três amostras. Cada espectro foi obtido utilizando uma alíquota diferenteda amostra, ou seja, a cela foi removida, esvaziada e preenchida novamente com outraporção da mesma amostra. Os resultados de densidade grau API e dos pontos da curvaPEV foram obtidos usando o modelo PLS-5000 para cada espectro obtido.Foram então calculados a variação, o desvio padrão e a repetitividade para cadavariável prevista. A repetitividade foi calculada conforme metodologia da ASTM [46] , deacordo com a equação abaixo:r = 1,96 2S (16)Onde:S = desvio padrão dos valores obtidos para cada variável para as replicatas64
5. RESULTADOSOs resultados foram avaliados através de um conjunto de validação externa,composto por 22 amostras (veja item 6). Para o cálculo do erro de previsão, foi utilizadoo parâmetro RMSEP (do inglês, Root Mean Square Error of Prediction), definido pelaseguinte expressão [47]:N p2RMSEP = ∑(ŷ- y ) / N(17)i=1iiPOnde:ŷi = valor previsto da propriedade para a i-ésima amostra do conjunto de validaçãoyi = valor da propriedade determinado através do método de referência para a i-ésimaamostra do conjunto de validaçãoNp= número de amostras do conjunto de validação (22 amostras)A seguinte nomenclatura é utilizada na apresentação dos resultados destetrabalho:- PLS-5000 - calibrações por PLS utilizando intervalo espectral de 5.000 a 3.900 cm -1- RN-5000 – calibrações por ANN utilizando intervalo espectral de 5.000 a 3.900 cm -1- PLS-6000 - calibrações por PLS utilizando intervalo espectral de 6.000 a 3.700 cm -1- RN-6000 – calibrações por ANN utilizando intervalo espectral de 6.000 a 3.700 cm -1- PLS-9000 - calibrações por PLS utilizando intervalo espectral de 9.000 a 3.700 cm -1- RN-9000 – calibrações por ANN utilizando intervalo espectral de 9.000 a 3.700 cm -1- PLS-5000P - calibrações por PLS utilizando intervalo espectral de 5.000 a 3.900 cm -1 ,por meio do ajuste polinomial dos valores individuais previstos.65
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