Função de desejabilidade na qualidade de biodiesel a partir das misturas de biodieseis de mamona e amendoim

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Fernandes, José Celson Braga
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual da Paraíba; Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP; Brasil; UEPB; Programa de Pós-Graduação em Ciências Agrárias - PPGCA
• Palavras-chave em Português: Biocombustível; Biodiesel; Quimioterapia; Chemometric; CIENCIAS AGRARIAS
• Link de acesso: http://tede.bc.uepb.edu.br/tede/jspui/handle/tede/2476

Com as grandes demandas por fontes de energias renováveis, o biodiesel destaca-se como promissor nesse ramo, apresentando caráter de sustentabilidade. Através de políticas públicas é recomendado a sua inserção junto ao diesel, porém a sua qualidade é de extrema importância, uma vez que, havendo adulteração na qualidade do produto resultará em sérios danos ao consumidor final, com a danificação de equipamentos, bem como, contribuindo para a poluição. Portanto, este trabalho objetivou usar ferramentas que auxiliem e que contribuam na determinação dos parâmetros físico-químicos e relação à preservação das amostras e tempo gasto de misturas de biodieseis de mamona e amendoim, facilitando adoção de técnicas, que visam um melhor desempenho de sua execução nas atividades laboratoriais, bem como adoção de técnicas não destrutivas. Logo, foram realizadas, leituras físico-químicas convencionais e aplicado a estas, uma função de desejabilidade e técnicas quimiométricas com leituras no NIR e posteriormente aplicado o algoritmo iSPA-PLS, para determinação de melhores condições das misturas de biodieseis. De acordo com as técnicas empregadas, pode-se determinar as melhores misturas de biodieseis, mamona amendoim onde resultou na mistura composta por 25% de mamona 75% amendoim, apresentando uma D=0,67 e de acordo com o algoritmo iSPA-PLS a 2 melhor modelo foi o (MSC) PLS global, apresentando um RMSECV 0,16 e um R 0,88 para predição com 9 variáveis latentes. Assim, pode-se concluir que as metodologias propostas são ferramentas analíticas promissoras, para a monitorização da qualidade do biodiesel, em termos de seus parâmetros físico-químicos.