Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Vidigal, Igor Gomes |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/97/97139/tde-29042022-104409/
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Resumo: |
A reutilização de óleo e gordura residual (OGR) é considerada uma matéria-prima alternativa para a produção de biodiesel, uma vez que aproveita o resíduo do processo de fritura após a sua utilização na cadeia alimentar, agregando valor e diminuindo o impacto causado ao meio ambiente. O biodiesel, apesar de ser uma importante alternativa aos combustíveis fósseis, normalmente apresenta baixa estabilidade oxidativa. As técnicas para avaliação desse parâmetro geralmente são custosas e lentas, levando ao objetivo deste estudo, que foi desenvolver e validar um sistema preditivo rápido e confiável, com base nos sinais dos sensores de um nariz eletrônico portátil. O biodiesel foi sintetizado a partir de óleo de soja comercial e seis amostras de OGR e suas características físico-químicas foram determinadas antes e após o armazenamento em recipientes de aço-carbono AISI 1020 e PEAD por 30 e 60 dias em temperatura ambiente e 43°C. Os resultados indicaram que a taxa de oxidação foi maior para amostras armazenadas por 60 dias em frascos de aço e sob aquecimento. A interpretação das informações do perfil olfativo foi realizada através da análise de componentes principais (PCA) dos sinais gerados dos 32 sensores de nariz eletrônico e na modelagem estocástica de perfis de sensores individuais. O modelo gerado pelo PCA não foi capaz de discriminar as amostras de acordo com os níveis de oxidação. Por outro lado, o modelo estocástico envolvendo uma combinação de parâmetros de sinal de 11 sensores mostrou uma excelente qualidade de ajuste (R2 = 0,91) com um conjunto de treinamento que corresponde a 45 amostras de diferentes índices de estabilidade oxidativa e uma boa qualidade de previsão (R2 = 0,84) com um conjunto de validação de 18 amostras. O sistema do nariz eletrônico mostrou-se preciso e eficiente e pode ser utilizado pelos produtores e distribuidores de biodiesel na avaliação da estabilidade oxidativa do combustível in loco. |
