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BIBLIOTECA DO INSTITUTO DE QUÍMICA
UNICAMP

 
DISSERTAÇÃO DE MESTRADO
 
Autora: Parreira, Thais Fernanda
Título: Utilização de Métodos Quimiométricos em Dados de Natureza Multivariada
Ano: 2003
Orientadora: Profa. Dra. Márcia Miguel Castro Ferreira
Departamento: Físico-Química
Palavras-chave: Quimiometria, Análise exploratória, Calibração multivariada, NIR
Resumo: Aplicações de alguns métodos quimiométricos de análise de dados serão mostrados neste trabalho a partir de dados experimentais cedidos pelo IAC (Instituto Agronômico de Campinas) e Henkel Indústrias Químicas. Inicialmente, é apresentada uma breve introdução dos métodos de análise multivariada, quali e quantitativos, os conceitos envolvidos, suas vantagens e desvantagens, com o objetivo de dar uma idéia geral de como os dados fornecidos serão tratados. O primeiro conjunto de dados refere-se ao estudo do processo artificial de desverdecimento aplicado a tangerinas do tipo Murcote. Alguns gases de tratamento foram aplicados para teste em diferentes temperaturas, e análises químicas foram realizadas durante um dado intervalo de tempo, com o objetivo de se avaliar a eficiência dos tipos de tratamentos utilizados. Nesse conjunto de dados, o estudo foi feito utilizando técnicas de análise exploratória multivariada (PCA e HCA), de ordem superior (PARAFAC), além da Análise de Variância (ANOVA), com o objetivo de comparar e avaliar o desempenho de cada uma delas. O segundo conjunto de dados é constituído por espectros de absorbância registrados na região do infravermelho próximo de amostras de óleo de soja epoxidado. Industrialmente, existe a necessidade de quantificar alguns analitos presentes no óleo de soja epoxidado com o objetivo de controlar a qualidade do produto final. Os analitos em questão são a porcentagem de água residual, o índice de iodo e de epóxi, sendo estes dois últimos indicativos da eficiência das propriedades estabilizantes do produto. Dessa forma, estes espectros foram utilizados na construção de modelos de calibração que propiciassem análises muito mais rápidas e econômicas para estes analitos. Utilizou-se para tanto o método PLS de regressão multivariada, explorando também técnicas de seleção de variáveis.
Abstract: Chemometric methods of data analysis are applied in this work to experimental data provided by IAC (Instituto Agronômico de Campinas) and Henkel Chemical Industries. Firstly, a brief introduction of the quali and quantitatives multivariate methods, the concepts involved, their advantages and disadvantages, is presented with the goal to give a general idea on how the provided data will be treated. The first data set referees to the study of the artificial degreening process applied to Murcote tangerines. The fruits were treated with different gases, at different temperatures and chemical analyses were carried out during a time interval, with the goal to evaluate the efficiency of the treatments used. For this data set, the study was done using multivariate exploratory analysis (PCA and HCA), N-Way techniques (PARAFAC) and the analysis of variance (ANOVA). The methods were compared and their performance evaluated. The second data set consisted of absorbance spectra registered in the near infrared region from epoxide soybean oil samples. Industrially, it is necessary to quantify some analytes, present in the epoxide soybean oil, to control the final product quality. These analytes are the residual water percentage and the iodine and epoxide indices, these last two indicating the efficiency of the stabilizing properties of the product. In this way, these spectra were used in the construction of calibration models, saving time and money for chemical determination of the analytes. The multivariate regression method PLS was used, exploring some variables selection techniques as well.
Arquivo (Texto Completo): vtls000317484.pdf ( tamanho: 690 KB )

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