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

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ABSTRACTTITLE: CHARACTERIZATION OF PETROLEUM BY NEAR INFRAREDSPECTROSCOPYAuthor: Aerenton Ferreira BuenoSupervisor: Prof. Dr. Célio PasquiniThis work aims the development of an analytical method for crude oilcharacterization using Near Infrared Spectroscopy (NIR) and multivariate calibrationtechniques. Two instruments were evaluated for the collection of NIR spectra, usingtransflectance probe and transmittance cell. The statistical techniques used forcalibration were: Partial Least Squares (PLS) and Artificial Neural Networks (ANN),using three different spectral regions. Calibrations were developed for two essentialproperties to crude oil characterization: specific gravity (API gravity) and true boilingpoint (TBP) curve. For this study, samples of crude oil processed at PetrobrasHenrique Lage refinery and other national and foreign petroleum samples wereanalyzed. The precision of the method was determined through a repeatability test.The performance of the calibrations was evaluated by means of an externalvalidation, followed by a statistical test to compare the results. The best results wereobtained trough the use of spectra collected with the 0.5 mm pathlength calciumfluoride transmittance cell within the 5,000 to 4,000 cm -1 (around 2,000 to 2,500 nm)spectral range and calibration by PLS. The validation, through an independent set ofsamples, delivered satisfactory results, better than the results obtained by a processsimulator used at the refinery.xiii
ÍNDICELISTA DE FIGURAS................................................................................................................. xviLISTA DE TABELAS.............................................................................................................. xviii1. INTRODUÇÃO.......................................................................................................................... 12. OBJETIVO ................................................................................................................................33. CONCEITOS BÁSICOS.......................................................................................................... 43.1. ESPECTROSCOPIA NO INFRAVERMELHO PRÓXIMO .............................................. 43.1.1. CARACTERÍSTICAS DA ESPECTROSCOPIA NIR............................................... 103.2. CALIBRAÇÃO MULTIVARIADA .................................................................................. 123.2.1. REGRESSÃO POR MÍNIMOS QUADRADOS PARCIAIS (PLS) .......................... 123.2.2. REGRESSÃO POR REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (ANN) ................................ 143.3. O PETRÓLEO.................................................................................................................... 233.3.1. CARACTERIZAÇÃO DE PETRÓLEO..................................................................... 283.3.2. REFINO DE PETRÓLEO........................................................................................... 403.3.3. APLICAÇÕES DA ESPECTROSCOPIA NIR NA INDÚSTRIA DO PETRÓLEO . 444. PARTE EXPERIMENTAL..................................................................................................... 514.1. AMOSTRAS ...................................................................................................................... 514.2. DETERMINAÇÃO DAS CURVAS PEV E DENSIDADE .............................................. 514.3. OBTENÇÃO DOS ESPECTROS NIR .............................................................................. 534.3.1. INSTRUMENTOS UTILIZADOS ............................................................................. 534.3.2. ESPECTROS OBTIDOS............................................................................................. 554.4. DESENVOLVIMENTO DOS MODELOS DE CALIBRAÇÃO...................................... 564.4.1. PRÉ-TRATAMENTO DOS DADOS ESPECTRAIS................................................. 594.4.2. CALIBRAÇÃO POR MÍNIMOS QUADRADOS PARCIAIS (PLS)........................ 594.4.3. CALIBRAÇÃO POR REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (ANN).............................. 604.4.4. CALIBRAÇÃO POR REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (ANN) A PARTIR DAEQUAÇÃO POLINOMIAL DA CURVA PEV ................................................................... 614.4.5. PREVISÃO DA CURVA PEV ATRAVÉS DO AJUSTE POLINOMIAL DOSVALORES INDIVIDUAIS PREVISTOS ............................................................................ 644.5. DETERMINAÇÃO DA PRECISÃO DO MÉTODO ........................................................ 645. RESULTADOS ....................................................................................................................... 655.1. CALIBRAÇÕES POR PLS E ANN PARA CURVA PEV E DENSIDADE GRAU API 665.2. CALIBRAÇÃO POR REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (ANN) A PARTIR DAEQUAÇÃO POLINOMIAL DA CURVA PEV ....................................................................... 795.3. PREVISÃO DA CURVA PEV ATRAVÉS DO AJUSTE POLINOMIAL DOSVALORES INDIVIDUAIS PREVISTOS ................................................................................ 815.4. DETERMINAÇÃO DA PRECISÃO DO MÉTODO ........................................................ 855.5. AVALIAÇÃO DO MODELO PLS-5000 EM RELAÇÃO A UM SIMULADOR DEPROCESSO............................................................................................................................... 876. CONCLUSÕES ...................................................................................................................... 906.1. QUANTO À OBTENÇÃO DOS ESPECTROS ................................................................ 906.2. QUANTO ÀS CALIBRAÇÕES DESENVOLVIDAS ...................................................... 907. SUGESTÕES DE NOVOS ESTUDOS ............................................................................... 928. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................................. 93xv
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8. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS1. S
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