Classificação de gasolinas comerciais através de métodos estatísticos multivariáveis.

• Ano de defesa: 2005
• Autor(a) principal: Mendonça, Marcelo Aparecido
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: análise discriminante; classificação; classification; discriminant analysis; gasolina; gasoline; métodos multivariáveis; multivariable methods; PCA; PLS
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-06042006-132932/

Neste trabalho estuda-se a aplicação de métodos estatísticos multivariáveis para a classificação de gasolinas comerciais em conformidade à legislação vigente. Atualmente, a ANP baseia a classificação em limites máximos e mínimos para uma série de diferentes propriedades físico-químicas. O objetivo do trabalho é propor uma metodologia para fazer uma triagem das amostras coletadas durante o Programa de Monitoramento da Qualidade dos Combustíveis através de um método de classificação. Ela utiliza a espectroscopia NIR, que é uma técnica rápida e não destrutiva, como método analítico. Com isto será possível reduzir o número de ensaios físico-químicos que não necessariamente seriam realizados sistematicamente em todas as amostras, reduzindo-se os custos e aumentando-se a quantidade de postos monitorados. As análises NIR produzem grandes quantidades de dados, o que leva à utilização de técnicas estatísticas multivariáveis para estabelecer as metodologias de classificação. Neste trabalho utilizam-se técnicas já consagradas, como a PCA e a PLS para a compressão dos dados e a LDA e QDA para a classificação das amostras. Os dados analisados correspondem às propriedades físico-químicas e aos espectros NIR de um conjunto de 216 amostras de gasolinas comerciais, utilizado para a concepção dos modelos de classificação, e de outro de 50 amostras, utilizado para a validação dos modelos. Os modelos testados no trabalho foram as combinações da PCA-LDA, PCA-QDA, PLS-LDA, PLS-QDA, PLS (regressão) e a análise dos gráficos de scores (biplot). Os melhores desempenhos foram obtidos pelos gráficos dos scores, em seguida pela regressão PLS, PLS-QDA, PCA-QDA e PLS-QDA. Existem ainda algumas etapas a serem alcançadas para tornar prática a utilização da classificação de gasolinas comerciais através de NIR, no entanto, a contribuição deste estudo é importante pois permitiu demonstrar a sua viabilidade técnica.