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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40323

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dc.contributor.advisorAVELAR, Maria Fernanda Pimentel-
dc.contributor.advisorSTRAGEVITCH, Luiz-
dc.contributor.authorSALES, Rafaella de Figueiredo-
dc.date.accessioned2021-06-18T17:54:05Z-
dc.date.available2021-06-18T17:54:05Z-
dc.date.issued2020-07-23-
dc.identifier.citationSALES, Rafaella de Figueiredo. Aplicação de tecnologias analíticas de processo para monitoramento na produção de biocombustíveis e metalização industrial de filmes poliméricos. 2020. Tese (Doutorado em Engenharia Química) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40323-
dc.descriptionAVELAR, Maria Fernanda Pimentel também é conhecida em citações bibliográficas por: PIMENTEL, Maria Fernandapt_BR
dc.description.abstractÀ medida que os processos industriais se tornam mais complexos, torna-se essencial o desenvolvimento de novas metodologias capazes de monitorá-los de forma eficiente. Nesse contexto, métodos quimiométricos podem ser utilizados para o tratamento de dados provenientes desses processos, visando extrair informações relevantes que auxiliem na sua compreensão e monitoramento. Dentre as ferramentas quimiométricas aplicadas a processos, podem-se destacar as técnicas de calibração multivariada e os métodos de monitoramento estatístico de processos (Statistical Process Monitoring - SPM). No presente trabalho, essas ferramentas foram utilizadas em duas abordagens. Na primeira, modelos de regressão por mínimos quadrados parciais (Partial Least-squares - PLS) foram desenvolvidos, com base em dados espectroscópicos, para o monitoramento da produção de biodiesel em uma coluna de destilação reativa. Um espectrômetro portátil no infravermelho próximo, o MicroNIR, foi utilizado para o monitoramento on-line da mistura reacional na base da coluna. Além disso, misturas sintéticas foram empregadas na construção dos modelos com o intuito de ampliar a faixa de concentração dos componentes modelados: etanol, glicerol e éster alquílico (biodiesel). Resultados satisfatórios foram obtidos em relação aos valores da raiz do erro quadrático médio de predição (Root Mean Square Error of Prediction - RMSEP). A segunda abordagem envolveu o desenvolvimento de uma estratégia de SPM para monitorar o processo industrial de metalização a vácuo de filmes de poliéster, com base nos dados de densidade óptica (DO) do filme metalizado adquiridos ao longo da produção. Esses dados representam uma medida indireta da espessura do revestimento e são utilizados no controle do processo. Assim, esse trabalho visou possibilitar uma estratégia de monitoramento eficiente, através de uma análise mais elaborada dos dados de DO já coletados. Após uma análise exploratória desses dados, envolvendo um estudo de correlação e tendência, foi proposta a aplicação de uma carta de controle da média móvel exponencialmente ponderada (Exponentially weighted moving average - EWMA) para o monitoramento da tendência. Além disso, após diferenciação dos dados, utilizou-se uma carta EWMA e uma carta da amplitude para o monitoramento da média e da variabilidade do processo, respectivamente. Por fim, a avaliação dos resultados permitiu uma análise coerente dos dados, indicando a viabilidade da estratégia sugerida para o monitoramento do processo.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPESpt_BR
dc.description.sponsorshipCNPqpt_BR
dc.description.sponsorshipFACEPEpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEngenharia Químicapt_BR
dc.subjectCalibração multivariadapt_BR
dc.subjectMonitoramento estatístico de processopt_BR
dc.subjectQuimiometria de processopt_BR
dc.subjectTecnologia analítica de processopt_BR
dc.titleAplicação de tecnologias analíticas de processo para monitoramento na produção de biocombustíveis e metalização industrial de filmes poliméricospt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coSILVA, Neirivaldo Cavalcante da-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4843457147548400pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6880348154073236pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2730416923915211pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Engenharia Quimicapt_BR
dc.description.abstractxAs industrial processes become more complex, the development of new methodologies capable of efficiently monitoring them are essential. Chemometric methods can be used in the analysis of the data of these processes to extract relevant information that will facilitate understanding and monitoring of this data. In the present work, two chemometric tools, multivariate calibration and statistical process monitoring (SPM) were used for two different approaches. In the first one, partial least squares (PLS) regression models were developed, based on spectroscopic data, for monitoring biodiesel production in a reactive distillation column. A portable spectrometer in the near infrared region was used for the online monitoring of the reaction mixture at the bottom of the column. In addition, synthetic blends were used in the development of the models in order to increase the concentration range of the components: ethanol, glycerol and alkyl ester (biodiesel). Satisfactory results were obtained in relation to the root mean square error of prediction (RMSEP) values. The second approach involved the development of a SPM strategy to monitor the industrial vacuum metallization process of polyester films, based on the optical density (DO) data of the metallized film acquired during production. These data represent an indirect measure of the coating thickness and are used in the process control. The aim of this present work was to suggest an efficient monitoring strategy through a further elaboration analysis of the DO data already collected. After an exploratory data analysis, involving correlation and trend investigations, the application of an exponentially weighted moving average (EWMA) control chart was considered for trend monitoring. In addition, an EWMA chart and a range control chart on the differenced data were used to monitor process mean and variability, respectively. Finally, the evaluation of the results enabled a coherent analysis of the data, indicating the viability of the suggested strategy for monitoring the process.pt_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/0949681042622025pt_BR
Appears in Collections:Teses de Doutorado - Engenharia Química

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