Uso de ferramentas matemáticas para análise de modelos para predição de enxofre e HPA em amostras de diesel

Abstract

Nos últimos anos foi sensível o aumento nos cuidados exigidos pela autoridades para com o meio ambiente. A queima de combustíveis fósseis, em especial no caso do óleo diesel, gera resíduos tóxicos e cancerígenos, entre eles os óxidos de enxofre e os hidrocarbonetos policíclicos aromáticos. Até 2014 a quantidade de enxofre permitida no óleo diesel comercializado no país deve ser reduzida para menos de 50 ppm. Sendo assim, surge no mercado uma demanda cada vez maior em otimizar os processos existentes fazendo com que seus rendimentos sejam melhores, sem a perda da qualidade final do produto. Para isso, o uso de ferramentas de controle é indispensável,e para que esse controle seja eficiente é imprescindível a capacidade de medir informações com qualidade e em tempo real. Os métodos usados para medir tanto as quantidades de enxofre quanto de HPA no óleo diesel atuais são todos destrutivos, de alto custo, e requerem tempos de análises prolongados, causando uma falha na estrutura de controle da planta, onde ações para correção de correntes de produto fora de especificação se tornam lentas, com grande desperdício de recursos. Com o uso de ferramentas matemáticas e variáveis auxiliares(neste caso, espectros de fluorescência), é possível predizer as quantidades das variáveis de interesse diretamente nas correntes da planta, de forma rápida e não invasiva. O objetivo deste trabalho é propor e avaliar a viabilidade do uso conjunto entre ferramentas matemáticas e medidas de espectroscopia fluorescente a fim de desenvolver de sensores capazes de caracterizar correntes de processo de produção de diesel de forma rápida e eficiente, viabilizando a aplicação de melhores técnicas de controle e otimização no processo. Este trabalho avalia diversas técnicas matemáticas que usam dos espectros de emissão e excitação de amostras de diesel para desenvolver modelos capazes de predizer satisfatoriamente os valores de enxofre e HPA nas mesmas, e, como objetivo final, o desenvolvimento de sensores baseados em pares de emissão/excitação capazes de medir estas mesmas variáveis de interesse diretamente no meio industrial, em linha. Pela análise dos espectros, foi possível observar que o uso de análise PCA e os modelos PCR geram resultados com erros médios em torno de 20% , o que não torna a metodologia indicada para ser aplicada em analisadores de linha. Modelos baseados em PLS chegaram a resultados também na faixa de erro de predição em torno de 20%. Já a análise diretamente sobre a intensidade dos pares de emissão/excitação (PSCM), com o uso de otimização heurística para seleção de modelos, obteve resultados com erros médios entre 4 e 7 %, tanto para predição de enxofre, quanto de HPA. Sendo assim, os pares encontrados com essa metodologia são indicados para o uso em sensores de linha.