A METROLOGIA COMO FERRAMENTA DE CONTROLE EM

Transcrição

TRANSPETRO/DT/SUP/TEC
A METROLOGIA COMO
FERRAMENTA DE
CONTROLE EM PROCESSOS
“ON LINE” E “OFF LINE”
AGENDA
AVALIAÇÃO
METROLÓGICA
DE
AMOSTRADOR
AUTOMÁTICO;
ANÁLISE CRÍTICA DOS PRINCIPAIS COMPONENTES DE
INCERTEZA;
COMPARAÇÃO METROLÓGICA DAS METODOLOGIAS DE
CALIBRAÇÃO DA CG DO GN;
CRITÉRIO DE ACEITAÇÃO DA CALIBRAÇÃO DA CG DO GN;
DR EM PROCESSOS INDUSTRIAIS E ANALÍTICOS;
MAPEAMENTO DO ESTADO DA ARTE DE CORTE DE
INTERFACE EM POLIDUTOS.
AVALIAÇÃO
METROLÓGICA
DE AMOSTRADOR
AUTOMÁTICO
INTRODU
ÇÃO
INTRODUÇÃO
A amostragem é o primeiro passo de um
processo analítico; pois, a amostra a ser
analisada tem que ser representativa do
todo;
Amostras representativas são essenciais
para estabelecer volumes padrão, preços, e
conformidade
com
especificações
comerciais e reguladoras.
INTRODU
ÇÃO
INTRODUÇÃO
A fim de otimizar o processo de amostragem,
amostradores automáticos em linha estão
substituindo
as
antigas
amostragens
manuais;
A norma N-2732, Controle da Qualidade de
Produtos e Petróleo, recomenda que a coleta
de amostras em unidades operacionais
desassistidas, deva ser feita de forma
automatizada.
INTRODU
ÇÃO
INTRODUÇÃO
Um amostrador automático em linha extrai
uma amostra proporcional à vazão; isto é,
cada amostra deve representar o mesmo
volume de produto escoando através do
duto;
A melhor maneira para atingir este objetivo é
utilizar um extrator isocinético.
INTRODU
ÇÃO
INTRODUÇÃO
OBJETIVO
O objetivo deste trabalho é avaliar
metrologicamente se os amostradores
automáticos em linha para óleo diesel têm o
mesmo comportamento da amostragem
manual,
utilizando
como
ferramenta
estatística o teste de Friedman.
METODOLOGIA
Estatística paramétrica:
Distribuição normal ou gaussiana;
Teorema do Limite Central;
N ≥ 30.
METODOLOGIA
Dentre os métodos não-paramétricos, que
são métodos robustos, podemos destacar o
teste de Friedman que compara três ou mais
conjuntos de dados.
Este teste utiliza a
estatística qui-quadrada, X2, que avalia as
diferenças que ocorrem entre os valores
ordenados.
METODOLOGIA
O teste de Friedman é análise de variância a
dois critérios de variação, para dados
amostrais vinculados;
Os dados devem ser dispostos em uma
tabela de dupla entrada com n linhas (que
representam os casos) e k colunas (que
representam as populações a serem
comparadas). A cada linha são atribuídos
postos separadamente, que variam de 1 a k.
METODOLOGIA
Determinar a probabilidade de que as
diferentes colunas de postos sejam
equivalentes;
Para aplicar o teste, calculamos o valor da
estatística
X2,
que
tem
distribuição
aproximadamente qui-quadrada, com k-1
graus de liberdade.
X k2−1
k
12
2
(
)
=
S
− 3 n (k + 1)
∑
j
nk (k + 1) j =1
METODOLOGIA
O teste de Friedman não utiliza os dados
numéricos diretamente, mas sim os postos
ocupados por eles, após a ordenação por
valores ascendentes desses dados. A
ordenação numérica é feita separadamente
em cada uma das amostras, e não em
conjunto.
METODOLOGIA
O teste considera que, se as diversas amostras
provêm de uma mesma população – hipótese de
nulidade, ou de (H 0), a distribuição dos postos
nas diversas colunas será equivalente, de modo
que a soma dos postos em cada coluna será
metrologicamente igual.
A hipótese alternativa (H1) seria de que as
amostras não pertenceriam à mesma população
— isto é, seriam diferentes — e nesse caso
haveria diferenças entre as somas das diversas
colunas.
RESULTADOS E DISCUSSÃO
Foram coletadas 10 amostras de óleo diesel
no período de 2 semanas, nos bombeios
entre OPASC (Oleoduto Paraná – Santa
Catarina) e REPAR – Refinaria Getúlio Vargas.
Tipos de amostragem:
Automática em linha;
Manual corrida em tanque;
Manual em linha.
Em
cada
uma
destas
amostras
foram
realizadas as análises de ponto de fulgor,
destilação atmosférica e massa específica.
Para
o
ensaio
atmosférica,
Friedman.
de
50%
detalhamos
de
destilação
o
teste
de
Método
Amostra
Amostra corrida
no tanque, ºC
Amostrador
automático, ºC
Amostrador de
linha, ºC
1
279,1 (3)
277,4 (1)
278,6 (2)
2
273,2 (1)
279,5 (3)
279,0 (2)
3
272,0 (1)
275,0 (3)
274,1 (2)
4
273,8 (1)
279,8 (2)
281,6 (3)
5
273,8 (3)
271,8 (2)
270,1 (1)
6
280,4 (2)
277,6 (1)
281,3 (3)
7
273,1 (2)
272,9 (1)
273,5 (3)
8
273,8 (3)
271,9 (1)
273,3 (2)
9
266,7 (1)
270,5 (3)
269,5 (2)
10
267,6 (1)
270,4 (3)
269,4 (2)
A soma para os valores classificados dos três
métodos são 18, 20 e 22 respectivamente. k é
o número de métodos, 3 e n é o número de
amostras,
10.
quadráticos
Os
são
valores
324,
classificados
400
e
484
respectivamente e a soma destes valores é
1208.
X
2
k −1
12
=
×1208 − 3 ×10 × (3 + 1) = 0 ,80
10 × 3 × (3 + 1)
Ensaio
Valor calculado
de X2,
P = 0,05 e n = 3
Valor crítico de
X2,
P = 0,05 e n = 3
Diferenças entre
as colunas
Massa
específica
3,94
Não
Ponto de fulgor
8,97
Sim
Destilação 10%
9,80
Destilação 50%
0,80
Não
Destilação 85%
2,74
Não
Destilação 90%
3,23
Não
5,99
Sim
Para os ensaios de massa específica, 50%, 85%
e 90% da destilação atmosférica, os resultados
foram compatíveis;
No entanto, para os ensaios que avaliam as
frações mais leves do produto: ponto de fulgor e
10% da destilação atmosférica, observamos
diferenças estatísticas, que podem ter sido
ocasionadas por contaminação, devido a um
tempo de limpeza insuficiente no amostrador
automático.
CONCLUSÃO
Os resultados tratados a partir do teste de
Friedman, recomendam que façamos um novo
experimento, aumentando o tempo de limpeza
antes do início da coleta das amostras.
ANÁLISE CRÍTICA DOS
PRINCIPAIS COMPONENTES
DE INCERTEZA
AVALIA
ÇÃO DE INCERTEZA, POR QUE?
AVALIAÇÃO
AMOR
DOR
BUSCAR EXCELÊNCIA
COMPULSÓRIA
NBR ISO/IEC 17025
ANÁLISE CRÍTICA DO MÉTODO
PRINCIPAIS METODOLOGIAS PARA
AVALIA
ÇÃO DE INCERTEZA DE MEDI
ÇÃO
AVALIAÇÃO
MEDIÇÃO
GUM
Não pode substituir o raciocínio crítico;
não pode substituir a honestidade intelectual;
não pode substituir a habilidade profissional;
depende de conhecimento detalhado da natureza do
mensurando e da medição;
a qualidade e utilidade da incerteza indicada para o
resultado de uma medição dependem da compreensão,
análise crítica e integridade daqueles que contribuem
para o estabelecimento de seu valor.
As medições são resultados de um
processo o qual transforma as entradas –
fatores metrológicos – em uma saída.
MÉTODO
MATERIAL
MEDIDA
MÃO DE OBRA
MÁQUINA
MEIO AMBIENTE
DE INCERTEZA NA
INDÚSTRIA DE PETRÓLEO
MOTIVA
ÇÃO
MOTIVAÇÃO
A perda da qualidade do gás natural, no
cálculo do poder calorífico, a partir da sua
composição química pode gerar um custo de
US$ 30.000,00 ao ano, pela incerteza de 1 BTU.
Para medição de petróleo e seus derivados
líquidos,
mais
uma
de US$
incerteza
2,5
de
0,5%
milhões
transferência indevida de recursos.
significa
ao ano de
ASPECTOS QUALITATIVOS
QAV-1: massa específica;
Gasolina: teor alcoólico;
Óleo diesel: enxofre e ponto de fulgor;
Álcool: condutividade;
Biodiesel: fósforo.
QAV
-1: Massa espec
ífica
QAV-1:
específica
AVALIAÇÃO DA INCERTEZA NA DETERMINAÇÃO DA MASSA ESPECÍFICA PELO DENSÍMETRO DIGITAL
Incerteza
Incerteza,
Contribuição
padrão, u(yi) =
u(yi)^2
Ci*ui
Valor da
incerteza
Unidade
Divisor
Distribuição
Graus de
liberdade
Coeficiente de
sensibilidade, Ci
0,0010
g/mL
2,00
Normal
50
1
0,0005
2,5E-07
94,60%
0,0001
g/mL
3,46
Retangular
infinito
1
2,88675E-05
8,33E-10
0,32%
0,00011
g/mL
2,00
Normal
infinito
1
0,000055
3,03E-09
1,14%
Temperatura
0,05
ºC
2,00
Normal
50
0,0008
0,00002
4E-10
0,15%
Repetitividade
0,0001
g/mL
1,00
Normal
infinito
1E-08
3,78%
Normal
56
0,000514
100,00%
2,05
0,0011
g/mL
Grandeza
Calibração do
densímetro
Resolução do
densímetro
MRC - Água
pura
Massa
específica
1
0,0001
Incerteza padrão combinada,
uc(ME)
Fator de abragência, k
Incerteza expandida, U(ME)
0,8852
Resultado: ME = (0,8852 ± 0,0011)g/mL
Incerteza: 0,1%
A incerteza expandida relatada é baseada em uma incerteza padrão combinada, multiplicada por um fator de abrangência
k = 2,05, fornecendo um nível de confiança de aproximadamente 95%.
Gasolina: Teor Alco
ólico
Alcoólico
AVALIAÇÃO DA INCERTEZA NA DETERMINAÇÃO DO TEOR ALCOÓLICO
Grandeza
Valor da
incerteza
Unidade
Divisor
Distribuição
Graus de
liberdade
Coeficiente de
sensibilidade, Ci
Incerteza
padrão, u(yi) =
Ci*ui
Certificado de calibração da
proveta para 50 mL
0,03
mL
2,37
Normal
50
1
0,012679628
0,000161
0,01%
Temperatura de calibração da
proveta diferente da temperatura
de ensaio (50 mL)
3
ºC
1,73
Retangular
infinito
0,059
0,10226028
0,010457
0,68%
Resolução da proveta (50 mL)
1
mL
3,46
Retangular
infinito
1
0,288675135
0,083333
5,39%
proveta para 100 mL
0,04
mL
2,28
Normal
50
1
0,017513135
0,000307
0,02%
de ensaio (100 mL)
3
ºC
1,73
Retangular
infinito
0,08
0,13943009
0,019441
1,26%
1
mL
3,46
Retangular
infinito
1
0,288675135
0,083333
5,39%
proveta para 60 mL
0,04
mL
2,37
Normal
50
1
0,033812342
0,001143
0,07%
de ensaio (60 mL)
3
ºC
1,73
Retangular
infinito
0,034
0,117571609
0,013823
0,89%
1
mL
3,46
Retangular
infinito
1
0,577350269
0,333333
21,57%
Repetitividade
1
mL
1,00
Normal
infinito
1
64,71%
Normal
242932011
1,24
100,00%
A
AEAC
12
26
2,00
2,5
% volume
Resultado: AEAC = (26 ± 2)% VOLUME
1
1
uc(AEAC)
Incerteza expandida, U(AEAC)
Incerteza,
Contribuição
u(yi)^2
Incerteza: 9,6%
A incerteza expandida relatada é baseada em uma incerteza padrão combinada, multiplicada por um fator de abrangência k = 2,00,
fornecendo um nível de confiança de aproximadamente 95%.
Ó
leo diesel: Ponto de Fulgor
Óleo
AVALIAÇÃO DA INCERTEZA NA DETERMINAÇÃO DE PONTO DE FULGOR PENSKY-MARTENS VASO FECHADO
Incerteza
Incerteza,
Contribuição
padrão, u(yi) =
u(yi)^2
Ci*ui
1,15
1,3225
51,54%
Valor da
incerteza
Unidade
Divisor
Distribuição
Graus de
liberdade
Coeficiente de
sensibilidade, Ci
2,3
ºC
2,00
Normal
50
1
0,5
ºC
3,46
Retangular
infinito
1
0,144337567
0,020833
0,81%
0,10
ºC
2,00
Normal
50
1
0,05
0,0025
0,10%
Calibração do
aparelho de
ponto de fulgor
0,20
ºC
2,00
Normal
50
1
0,1
0,01
0,39%
Pressão
Repetitividade
1,0
1,1
mmHg
ºC
2,00
1,00
Normal
Normal
50
infinito
0,000272
1,21
0,01%
47,15%
Normal
188
1,601907
100,00%
2,01
3,2
ºC
Grandeza
MRC
Resolução do
aparelho
Temperatura
Ponto de Fulgor
60
O método foi
validado?
SIM
PF = (60 ± 3)ºC
0,033
0,0165
1
1,1
uc(PF)
Incerteza expandida, U(PF)
Incerteza: 5,4%
A incerteza expandida relatada é baseada em uma incerteza padrão combinada, multiplicada por um fator de abrangência k
= 2,01, fornecendo um nível de confiança de aproximadamente 95%.
Ó
leo diesel: Enxofre
Óleo
AVALIAÇÃO DA INCERTEZA NA DETERMINAÇÃO DE ENXOFRE PELO RAIO-X
Incerteza
Incerteza,
Contribuição
padrão, u(yi) =
u(yi)^2
Ci*ui
0,007450298
5,55E-05
19,63%
Valor da
incerteza
Unidade
Divisor
Distribuição
Graus de
liberdade
Coeficiente de
sensibilidade, Ci
0,0075
% m/m
1,00
Normal
50
1
0,001
−
3,46
Retangular
infinito
4,2740
0,001233791
1,52E-06
0,54%
Curva analítica Amostra
0,006
% m/m
1,00
Normal
2
1
0,005769314
3,33E-05
11,77%
Curva analítica Branco
0,007
% m/m
1,00
Normal
2
1
0,006539586
4,28E-05
15,13%
Medidor
Repetitividade
0,001
0,011
1,96
1,00
Normal
Normal
50
infinito
1
1
0,000510204
0,01055471
2,6E-07
0,000111
0,09%
39,40%
Recuperação
0,006
% m/m
% m/m
% m/m
1,00
Normal
2
3,8E-05
13,43%
Normal
36
0,016814
100,00%
2,07
0,035
% m/m
Grandeza
MRC
Resolução do
medidor
Teor de enxofre
0,196
1
0,00616237
uc(C)
Incerteza expandida, U(C)
% m/m
Resultado: C = (0,196 ± 0,035)% m/m
Incerteza: 17,8%
Exclusão de outliers
Teste de Dixon; Teste de Grubbs ou Chauvenet
Á
lcool: Condutividade
Álcool:
AVALIAÇÃO DA INCERTEZA NA CONDUTIVIDADE ELÉTRICA DE ÁLCOOL ETÍLICO
Grandeza
MRC
Resolução do
medidor
Conversão da
temperatura
Temperatura
Medidor
Repetitividade
Temperatura do
ensaio
Condutividade
Incerteza
Incerteza,
Contribuição
padrão, u(yi) =
u(yi)^2
Ci*ui
20,40816327
416,4931
80,60%
Valor da
incerteza
Unidade
Divisor
Distribuição
Graus de
liberdade
Coeficiente de
sensibilidade, Ci
40
µ s.m -1
1,96
Normal
50
1
0,1
µ s.m
3,46
Retangular
infinito
1
0,028867513
0,000833
0,00%
0,002874096
-
1,00
Normal
infinito
1
0,002874096
8,26E-06
0,00%
0,02
1
10
ºC
µ s.m -1
µ s.m -1
2,00
1,96
1,00
Normal
Normal
Normal
50
50
infinito
4,08E-08
0,260308
100
0,00%
0,05%
19,35%
Normal
77
-0,0202
-0,000201986
1
0,510204082
1
10
uc(C)
22,73223
100,00%
20,0
150
Resultado:
-1
ºC
2,03
46
µ s.m -1
C = (150 ± 46) µ s.m -1
µ s.m -1
Incerteza: 30,8%
Biodiesel: F
ósforo
Fósforo
AVALIAÇÃO DA INCERTEZA NA DETERMINAÇÃO DE FÓSFORO EM BIODIESEL POR ICP OES
Grandeza
Coeficiente de Incerteza padrão,
sensibilidade, Ci
u(yi) = Ci*ui
Valor da
grandeza
Valor da
incerteza
Unidade
Divisor
Distribuição
Graus de
liberdade
0,9424
0,025
mg/kg
1,00
Normal
23
10
8,5000
0,0004
g
1,00
Normal
infinito
0,8500
0,0004
g
1,00
Normal
1,0000
0,032
-
1,00
Concentração da
amostra de leitura
Massa da amostra
Massa da amostra
de leitura
Repetitividade
Concentração
de fósforo
9,4
Incerteza, u(yi)^2
Contribuição
0,249843678
0,062421863
40,70%
1,108752085
0,000392003
1,53666E-07
0,00%
infinito
-11,08752085
-0,003920031
1,53666E-05
0,01%
Normal
7
9,424392719
0,301580567
0,090950838
59,29%
Normal
17
Incerteza padrão combinada, uc(C)
0,391648085
100,00%
2,16
0,85
mg/kg
mg/kg
Resultado: C = (9,4 ± 0,8) mg/kg
Incerteza: 9,0%
A incerteza expandida relatada é baseada em uma incerteza padrão combinada, multiplicada por um fator de abrangência k = 2,16, fornecendo
um nível de confiança de aproximadamente 95%.
Linearidade
R2 > 0,999999999999999999999999;
Análise de resíduos e ANOVA.
ASPECTOS QUANTITATIVOS
GÁS NATURAL
Qo =
C
1− β
4
⋅ε ⋅
π
4
d ⋅
2
2 ⋅ ∆p
ρo
Po ⋅ MM
ρo =
Z o ⋅ ℜ ⋅ To
GÁS NATURAL
Contribuição das incertezas
Diâmetro do
orifício
0%
Pressão
diferencial
7%
Massa
específica
19%
Computador
0%
Coeficiente de
expansão
0%
Velocidade de
aproximação
0%
Coeficiente de
descarga
74%
GÁS NATURAL
Contribuições da massa específica
Temperatura de operação;
29,2%
Pressão atmosférica; 0,0%
Pressão efetiva do gás;
34,0%
Fator de compressibilidade;
0,3%
Fator de compressibilidade;
11,8%
Massa molar equivalente;
24,6%
DERIVADOS LÍQUIDOS
V = MF × C tl × Cpl × CBSW × C t,20 × NP /K
Ctl = exp[− α15 × ∆T × (1 + 0,8 × α15 × ∆T )]
α15 =
K0
ρ152
+
K1
ρ15
C pl =
1
1 − F × (P − Pe )

C D ×T

F = exp A +B × T + 2 + 2
ρ15
ρ15




DERIVADOS LÍQUIDOS
Fonte
Xi
Meter factor
(MF)
Fator de corr.
de temp. do
fluido (CTL)
Fator de corr.
de pressão do
fluido (CPL)
Fator de corr.
BS&W (CBSW)
Fator de corr.
de temp @ 20ºC
(Ct,20)
Número de
pulsos do
medidor (Np)
Fator K do
medidor (Kn)
Volume
totalizado
(V)
Estimado
xi
Incerteza Grau de Coeficiente
Padrão
liberdade de
ci u ( x i )
sensibilidade
u ( xi )
νi
ci
c u ( xi )
Participação do
componente na
incerteza
combinada (%)
2
i
2
1,0015
6,3E-04
863
989,84477
6,22E-01
3,86E-01
59,72%
0,9890
4,89E-04
infinito
1002,38456
4,90E-01
2,40E-01
37,17%
1,0011
6,18E-06
infinito
990,25378
6,12E-03
3,74E-05
0,01%
1,0000
0,0000
infinito
991,32953
9,91E-09
9,83E-17
0,00%
1,0061
1,44E-04
infinito
985,36636
1,42E-01
2,01E-02
3,11%
6415174
0,5774
infinito
0,00015
8,92E-05
7,96E-09
0,00%
6455,31
0
infinito
-0,15357
0,00
0,00
0,00%
0,804
100%
991,330
(m3)
infinito
Incerteza padrão
(m3)
DE INCERTEZA EM OUTRAS
ÁREAS
Contribuições da Incerteza na Padronização de
uma Solução de NaOH
Repetitividade
Massa de KHP
Pureza de KHP
MM de KHP
Volume de titulação
Concentração de NaOH
0
TEMPERATURA
0,02
0,04
0,06
0,08
0,1
Contribuições da Incerteza
na Titulação Ácido-Base
0
0,05
0,1
0,15
Repetitividade
Massa de KHP
corrida única
Pureza de KHP
3 replicatas
MM de KHP
Volume 2
Volume 1
Volume de HCl
Concentração HCl
0,2
Contribuições da Incerteza na Análise de
Pesticidas por CG
Repetitividade
Tendência
Homogeneidade
Teor de pesticida
0
AMOSTRAGEM
0,1
0,2
0,3
0,4
Contribuições de Incerteza na Determinação de Cu em
Águas por EAACh
Concentração de Cu
Pipeta - Temperatura
Pipeta - Certificado
Balão - Temperatura
Balão - Certificado
Repetitividade
Concentração do branco na amostra
Concentração do analito na amostra
0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00%
CONCLUSÃO
A avaliação de incerteza pode ser
encarada
como
uma
ferramenta
poderosa no auxílio à identificação das
fontes de incerteza, diagnosticando as
mais relevantes (menos robustas), a
fim de melhorar estas etapas fracas,
quando isto for necessário.
COMPARAÇÃO METROLÓGICA DAS
METODOLOGIAS DE CALIBRAÇÃO
DA CROMATOGRAFIA GASOSA DO
GÁS NATURAL: ADEQUAÇÃO À
NOVA REALIDADE DA
INDÚSTRIA BRASILEIRA
PORTARIA ANP 128/2001: ASTM D 1945 e
ISO 6974;
PORTARIA ANP 104/2002: ASTM D 1945 e
ISO 6974;
RESOLUÇÃO ANP 16/2008: ASTM D 1945,
ISO 6974 e NBR 14903.
A ISO 6974-2 recomenda a utilização de duas
metodologias para a seleção das funções de
respostas:
Método A, que utiliza uma função otimizada –
curva analítica;
Método B, que utiliza a calibração em um único
ponto.
Nos casos em que a composição da corrente de
gás natural é estável e conhecida, se utiliza uma
calibração com ponto único ao invés da calibração
com múltiplos pontos;
A principal vantagem desta abordagem é minimizar
os custos de aquisição de sete misturas de MRC
para
calibração
concentração.
em
diferentes
níveis
de
No entanto, para colocar isto em prática, é necessário limitar a
tolerância permitida entre a composição do único gás de calibração
e a composição da amostra – Método B, baseado na Tabela 1 da ISO
6974-2.
Amostra – Fração molar do
componente, %
Desvio % entre a fração molar do
componente da amostra e do MRC
0,001 a 0,1
± 100
0,1 a 1
± 50
1 a 10
± 10
10 a 50
±5
50 a 100
±3
Isto é, para um MRC com teor de 90% para C1, este componente no
gás natural analisado tem que estar na faixa de 87,3% a 92,7%.
Entretanto, com a atual matriz energética brasileira, misturas
de
diferentes
correntes
de
GN
e
GNL
têm
sido
comercializadas;
Em função deste novo cenário, em algumas situações, as
tolerâncias permitidas pelo Método B nem sempre são
respeitadas e nestes casos, o método A deve ser utilizado;
A fim de não se utilizar o trabalhoso e oneroso método A, se
deseja avaliar se esta abordagem apresenta valores
metrologicamente compatíveis com os gerados pelo método
B, mesmo quando fora das tolerâncias permitidas, em termos
de PCS.
OBJETIVO
Comparar metrologicamente as metodologias de
calibração da cromatografia gasosa do gás natural da
ISO 6974-2, a fim de adequá-las à nova realidade da
indústria brasileira. Para tal, avaliar-se-á se nos casos
estudados, as tolerâncias permitidas, pelo método B
da ISO 6974-2 (calibração em único ponto), podem ser
extrapoladas, sem ultrapassar a faixa de incerteza do
PCS do GN, calculado pelo método A (curva
analítica).
METODOLOGIA
1 – Função otimizada da curva analítica com
multipontos
ANOVA;
– Teste de Grubbs: outliers;
– Teste de Cochran: homocedástica.
Poder calorífico superior e sua banda de
incerteza.
1 – Função otimizada da curva analítica com
multipontos
Para se analisar a significância estatística da regressão, admiti-se que
os resíduos seguem uma distribuição normal, quando MQR (Média
quadrática da regressão) / MQr (Média quadrática dos resíduos) > F1, nn-2;
Neste caso, têm-se a evidência estatística suficiente para se acreditar na
existência de uma relação linear entre as variáveis x e y, e quanto maior
o valor de MQR / MQr, mais significativa é a equação;
A soma quadrática residual deixada pelo modelo pode ser decomposta
em duas partes: uma causada pelos erros aleatórios experimentais, e a
outra pela falta de ajuste do modelo. MQFA / MQEE < F1, nn-2.
2 – Poder calorífico superior e sua banda de
incerteza
n
PCSI =
∑x
j
× PCSI j
j =1
∑ ((PCSI
n
u c2(PCSI ) =
j =1
j
× ux
) + (x
2
j
j
× u PCSI J
)2 )
TESTE DE HIPÓTESES – INCERTEZA DE MEDIÇÃO
Dois sistemas de medição são considerados sem
diferença significativa, se o valor absoluto da diferença
entre as medições for menor ou igual à raiz quadrada
do somatório dos quadrados das incertezas.
R1 − R2 ≤ U1 + U 2
2
2
Onde R1 ± U1 é o resultado do sistema de medição 1 e
R2 ± U2 é o resultado do sistema de medição 2.
PARTE EXPERIMENTAL
18 MRC foram selecionados, para este estudo.
Destes dezoito, 7 (sete) foram utilizados para a
construção
da
curva
analítica
e
7
(sete)
diferentes para a calibração com único ponto;
resultando num total de (70) setenta amostras a
serem comparadas pelas duas metodologias.
PARTE EXPERIMENTAL
Teores de C1 nos MRC
68,100
71,000
72,900
78,500
80,500
84,900
88,570
88,860
89,100
89,820
91,000
92,100
93,480
93,600
94,000
95,271
96,500
98,000
Curva analítica
Único ponto
O tratamento preliminar dos dados mostra que
apenas em alguns casos, a segunda amostra
(71% de C1) apresenta valores de PCS e fator de
compressibilidade
metrologicamente
incompatíveis entre as duas abordagens.
CRITÉRIO DE ACEITAÇÃO
DA CALIBRAÇÃO DA
CROMATOGRAFIA GASOSA
DO GÁS NATURAL
INTRODUÇÃO
Cromatógrafo em linha é um instrumento analítico
que permite medir, de forma automática, desassistida
e contínua a composição do gás a partir de amostras
retiradas da linha de processo.
Devem ser calibrados periodicamente (diária/mensal),
de forma manual ou automática.
Garantia das especificações mínimas estabelecidas
pela ANP na Resolução nº 16 e processo de
certificação dos volumes de gás natural movimentados.
METODOLOGIA
CRITÉRIOS DE ACEITAÇÃO
A calibração de um cromatógrafo somente será considerada
aprovada, no caso da aceitação simultânea dos três
critérios:
1 – Normalização:
ASTM D 1945/2003: faixa de normalização de 99% a 101%.
ISO 6974-4/2000: faixa de normalização de 98 a 102%.
METODOLOGIA
2 – Repetitividade
Tabela de faixas aceitáveis de diferença relativa de cada
componente, baseada na ASTM D 1945/2003 (norma mais
restritiva).
Faixas aceitáveis de diferença relativa de cada componente
Concentração % mol
Repetitividade
0 a 0,09
0,01
0,1 a 0,9
0,04
1,0 a 4,9
0,07
5,0 a 10
0,08
Acima de 10
0,10
METODOLOGIA
3 – Exatidão: Avaliada a partir de erros sistemáticos
existentes no teste de recuperação.
Rec =
MRCreal
MRCteórico
Em condições ideais, Rec deveria ser exatamente a
unidade. Em condições reais, Rec se distancia da
unidade.
O teste se baseia na significância do
afastamento de Rec da unidade.
INTRODU
ÇÃO
INTRODUÇÃO
INCERTEZA DE MEDIÇÃO
EURACHEM
GUM
Química Analítica:
Parâmetros de
desempenho
Grandezas físicas
Precisão, robustez e
RECUPERAÇÃO
METODOLOGIA
A recuperação é definida pela relação c obs/c ref,
entre
a
concentração
observada,
e
a
concentração de referência, para um material
analisado.
Se conhecida, a recuperação pode ser utilizada
para corrigir uma observação.
Quando esta
correção é efetuada, é evidente, que passamos a
ter uma nova contribuição de incerteza: a
incerteza da recuperação.
METODOLOGIA
Barwick
e
Ellison
descrevem
várias
possibilidades para estimar a incerteza relativa à
recuperação,
incluindo
MRC,
fortificação
(spiking) e comparação com um método de
referência.
Neste
trabalho,
apenas
a
abordagem
utilização de MRC será discutida.
da
METODOLOGIA
A recupera
ção e a sua incerteza atrav
és de MRC
recuperação
através
A recuperação média do método e sua incerteza
são dadas por:
Rm = Cmétodo Cpadrão
( )
u Rm
 s
= Rm × 
 n ×C
2
método
2
método
  u (Cpadrão ) 

 + 


  Cpadrão 
2
METODOLOGIA
A recupera
ção e a sua incerteza atrav
és de MRC
recuperação
através
Se a recuperação for significantemente diferente
de 1, este fator para corrigir o resultado de
medição deve ser utilizado.
?
METODOLOGIA
A recupera
ção e o teste de significância t
recuperação
Em condições ideais, a recuperação deveria ser
exatamente a unidade.
Em condições reais, a
recuperação se distancia da unidade.
Através do teste de significância t, é possível
avaliar se uma média de resultados pertence à
população, conhecendo-se o valor verdadeiro.
METODOLOGIA
µ−x ≤
t tabelado × s
n
µ − x ≤ t tabelado × u
( )
1 − Rm ≤ t tabelado × u Rm
1 − Rm
( )
u Rm
≤ t tabelado
RECONCILIAÇÃO DE DADOS
EM PROCESSOS
INDUSTRIAIS E ANALÍTICOS
INTRODU
ÇÃO
INTRODUÇÃO
“brigados” e
Os dados estão “brigados”
precisam ser reconciliados?
As medidas de um processo estão sujeitas a
erros aleatórios e sistemáticos
Se baseia na proposição de ajustes para que as
medidas se adequem às leis de conservação e a
restrições impostas pelo processo.
Reconciliação de dados – DR – melhora a
exatidão das medições através da redução
do efeito de erros aleatórios nos dados.
A principal diferença entre a reconciliação
dados e outras técnicas é que DR faz uso
explícito das restrições de processo;
Trata
da
quadrados
minimização
ponderados
por
de
mínimos
ajustes
medição sujeitos a restrição do modelo.
de
A técnica de reconciliação permite que
duas ou mais medições redundantes,
possam ser reconciliadas a um único
valor – medida reconciliada – que melhor
represente a grandeza química, física ou
físico-química a ser analisada, além de
minimizar a incerteza de medição.
ESTATÍSTICA DA RECONCILIAÇÃO DE DADOS
A primeira etapa é a escolha de um modelo
referência – deve ser o mais próximo possível
em relação à situação dos quais os dados
experimentais foram gerados.
A estimação de parâmetros pressupõe a
existência de uma função objetivo Fob – mede
a
distância
existente
entre
os
dados
experimentais e os dados previstos pelo
modelo.
ESTATÍSTICA DA RECONCILIAÇÃO DE DADOS
O próximo passo é otimizar a função
objetivo
formulada.
Esta
rotina
de
otimização é ponderada pelas variâncias
experimentais, que neste trabalho, são
expressas em termos de incerteza de
medição.
O modelo multidimensional mais adequado para
descrever flutua
ções de dados experimentais é a
flutuações
normal multivariada
multivariada::
P (X ) =
((2 π )
 X1 
X 
X = 2
 M 


X N 
N
1
)
1
det V
2
 1
T
exp − (X − µ ) V
 2
 µ1 
 
µ2 

µ=
 M 
 
µN 
2
2
 σ 11
σ 12
 2
2
σ 21 σ 22

V =
 M
M
 2
2
σ N1 σ N 2
−1

(X − µ )

L σ 12N 

L σ 22N 
O
M 

2
L σ N 
Método da máxima verossimilhança:
Distribuição de erros experimentais conhecida;
Válida a hipótese do modelo perfeito;
Válida a hipótese do experimento bem feito,
sem erros sistemáticos.
P (X ) =
((2π )
N
1
)
1
det V
2
(
)
(
)
 1 e

c T
exp − Z − Z V −1 Z e − Z c 
 2

[(
max P Z − Z
e
c
)]

1
= Fob = max 
 (2π )N det V
(

1

Fob = max ln
 (2π )N det V
(
)
1
2
)
1
2
(
)
(
)
(
 1 e
c T
−1
e
c
−
−
−
Z
Z
V
Z
Z
 2
Mínimos quadrados ponderados
[(
(
T
 1
exp − Z e − Z c V −1 Z e − Z c
 2
)
T
F ob = min Z e − Z c V
−1
(Z
m1c = m2c = L = mNc
e
−Zc
)]
 
 

)
 
 

)
APLICANDO A T
ÉCNICA
TÉCNICA
Ze
m1e 
 e
m2 

=
 M 
 e
m N 
Zc
m1c
 c
m2

=

 c
m N
= m c  m c 
 c
c 
= m  m 
=
  M 
M
 c
c 
= m  m 
Ze −Zc
m1e
 e
m2

=

 e
m N
−mc 
c 
−m 

M
c 
− m 
Para grandezas não correlacionadas entre si:
me
  1e
  m2
Fob = 


 mNe

c T
−m 
c
−m 

M
c
− m 
σ

0
 M

 0
2
1
0
σ 22
M
0
−1
0   m1e
  e
0   m2
O M  
2 
L σ N  mNe
L
L
− mc  

c
− m 

M

c
− m  




Fob =  m1e − m c




[
m −m
e
2
c
1 2
 σ1
 0
e
c 
L mN − m
 M

 0

]
L
0
1
σ
M
0
2
2
L
O
L

0 
e
c
  m1 − m  
0   m2e − m c  



M
M 


1 2  mNe − m c  
σN 

A função objetivo assume a forma geral:
(
 me − mc
Fob =  1 2
σ1

) + (m
2
e
2
−m
σ 22
)
c 2
(
m
+L+
e
N
−m
σ N2
) 
c 2

(
) (
)
(
)
 − 2 m1e − mc 2 m2e − mc
∂Fob
2 mNe − m c 
= min F = 
−
−L−
=0

c
2
2
2
∂m
σ1
σ2
σN


m1e
m =
c
σ 12
1
σ
2
1
+
+
m 2e
σ 22
1
σ
2
2
+L+
+L+
m 2e
σ N2
1
σ
2
N
m ie
m =
c
∑σ
2
i
1
∑σ
2
i
um2 c
2

 

m
m

 

σ
σ
× um e 
= 
× ume  + 
1
2
1
1
1
1
1
1

 2 + 2 +L+ 2
  2 + 2 +L+ 2
σ
σ
σ
σ
σ
σ
2
N
2
N

  1
 1
e
1
2
1


m


σ

+L+ 
× um e 
N
1
1
1
 2 + 2 +L+ 2

σ
σ
σ
2
N
 1

e
N
2
N
u
mc
=
e
2
2
2
2
1
1
∑σ
2
i
2
ESTUDOS DE CASO
Disputa
entre
cliente
e
fornecedor,
na
especificação do ponto de fulgor do QAV;
Estudo interlaboratorial do ponto final de
ebulição da gasolina;
Comparação de três diferentes metodologias
para determinar enxofre em óleo diesel;
Diagnóstico de operação.
ESTUDO DE CASO 1: Disputa entre cliente e fornecedor
O valor máximo do ponto de fulgor Tag vaso fechado
querosene de aviação comercializado no Brasil é 40,0 ˚C.
A partir de dados de um estudo de caso típico da
indústria petroquímica brasileira, o produto pode ser
comercializado?
Fulgor
Incerteza
Especificação
Fornecedor
36,5 ˚C
2,0 ˚C
Dentro
Cliente
41,0 ˚C
3,0 ˚C
Fora
Modelo matemático:
m1fornecedor = m 2cliente
36 ,5 41,0
+
2
2
2 ,0
3 ,0
mc =
= 37 ,8 oC
1
1
+
2
2 ,0
3 ,0 2
Um c =
1
1
1
+
2 ,0 2 3 ,0 2
= 1,7 oC
46,0
FORA DE ESPECIFICAÇÃO
Ponto de fulgor (oC)
44,0
Valor médio
42,0
Cliente
40,0
38,0
36,0
Fornecedor
Valor reconciliado
34,0
32,0
DENTRO DE ESPECIFICAÇÃO
30,0
Limite de especificação
ESTUDO DE CASO 2: Estudo interlaboratorial
Dados de ponto final de ebulição da gasolina e
suas respectivas incertezas de 12 laboratórios
que participaram de um plano interlaboratorial
ASTM de são descritos a seguir.
Modelo matemático:
c
m1c = m2c = L = m12
Laboratório PFE (˚C) Incerteza expandida (˚C)
1
173,5
6,0
2
180,9
12,0
3
181,6
7,0
4
182,1
8,1
5
174,2
6,0
6
181,6
8,5
7
180,0
6,7
8
188,0
11,0
9
183,0
10,0
10
183,6
13,0
11
173,0
7,2
12
185,5
7,0
173 ,5 180 ,9 181,6 182 ,1 174 ,2 181,6
+
+
+
+
+
+
2
2
2
2
2
2
6 ,0
12 ,0
7. 0
8 ,1
6 ,0
8 ,5
180 ,0 188 ,0 183 ,0 183 ,6 173 ,0 185 ,5
+
+
+
+
+
2
2
2
2
2
6 ,7
11,0
10 ,0
13 ,0
7 ,2
7 ,0 2
c
m =
= 179 ,2 oC
1
1
1
1
1
1
+
+
+
+
+
+
2
2
2
2
2
2
6 ,0
12 ,0
7 ,0
8 ,1
6 ,0
8 ,5
1
1
1
1
1
1
+
+
+
+
+
6 ,7 2 11,0 2 10 ,0 2 13 ,0 2 7 ,2 2 7 ,0 2
Umc =
1
1
1
1
1
1
1
+
+
+
+
+
+
2
2
2
2
2
2
6 ,0
12 ,0
7 ,0
8 ,1
6 ,0
8 ,5
1
1
1
1
1
1
+
+
+
+
+
6 ,7 2 11,0 2 10 ,0 2 13 ,0 2 7 ,2 2 7 ,0 2
= 2 ,6 oC
200,0
____ Valor médio
____ Valor reconciliado
195,0
190,0
PFE, oC
185,0
180,0
175,0
170,0
165,0
0
1
2
3
4
5
6
Laboratório
7
8
9
10
11
12
ESTUDO DE CASO 3: Comparação de metodologias
Dados simulados de 3 diferentes metodologias
para a determinação de enxofre em óleo diesel
são comparados. Todos os resultados a seguir
são apresentados em mg kg-1.
Modelo matemático:
m1c = m2c = m3c
ASTM
D5453
ASTM
D4294
ASTM
D7039
6,9
3,3
7,0
6,2
4,3
5,4
6,9
4,3
5,6
6,1
6,0
5,5
6,3
4,9
6,9
6,4
5,7
5,9
6,4
5,0
6,1
7,4
4,9
5,8
7,1
5,3
6,8
5,5
7,1
5,0
ASTM D5453
Fluorescência UV
ASTM D4294
Fluorescência Raio-X
ASTM D7039
Fluorescência Raio-X
monocromático
6,3
7,0
6,4
7,1
6,3
Média
6,7
4,9
6,0
Desvio
padrão
0,41
0,75
0,61
6 ,7
4 ,9
6 ,0
+
+
2
2
2
0
,
41
0
,
75
0
,
61
mc =
= 6 ,2 mg kg -1
1
1
1
+
+
2
2
0 ,41
0 ,75
0 ,612
u mc =
1
= 0 ,3 mg kg -1
1
1
1
+
+
2
2
2
0 ,41
0 ,75
0 ,61
8,0
7,5
Enxofre, mg kg-¹
7,0
6,5
6,0
5,5
5,0
4,5
4,0
3,5
ASTM
D5453
ASTM
D4294
3,0
Método
ASTM
D7039
ESTUDO DE CASO 4: Diagnóstico de operação
PCS1e
“On line”
e
2
PCS
“On line”
PCS3e
“On line”
PCS4e
“Off line”
c
c
c
PCS
+
0
,
99
×
PCS
+
1
,
01
×
PCS
1
2
3
Modelo matemático: PCS4c =
3
PCS = 0 ,99 × PCS
c
2
c
1
PCS4c = PCS1c
PCS3c = 1,01 × PCS1c
O poder calorífico superior analisado pelo
cromatógrafo de laboratório, , apresentou
valores de 40030 ± 56 kJ/m3, isto é, 39974 a
40086 kJ/m3.
Este valor calculado pela
restrição do processo,
e
e
e
PCS
+
0
,
99
×
PCS
+
1
,
01
×
PCS
1
2
3
PCS4e =
= 40114 kJ / m 3
3
está fora desta faixa. Isto quer dizer que um ou
mais analisadores geraram resultados não
confiáveis.
40900
40700
PCS3e
PCS, kJ/m³
40500
PCS3c
40300
40100
PCS1c
PCS4c
PCS4e
PCS1e
39900
39700
PCS2c
PCS2e
39500
CONCLUSÃO
A técnica se mostrou bastante simples de ser
utilizada, por se tratar de sistemas lineares,
nos casos discutidos em Química Analítica,
aplicados ao gás natural. Os resultados podem
servir como “juiz” entre as partes envolvidas,
além de minimizar a incerteza de medição.
MAPEAMENTO DO
ESTADO DA ARTE DE
CORTE DE INTERFACE
EM POLIDUTOS
ROTEIRO
INTRODUÇÃO;
OBJETIVO;
METODOLOGIA;
RESULTADOS E DISCUSSÃO;
PRÓXIMAS ETAPAS.
ETAPAS
INTRODUÇÃO
Os diferentes produtos transportados por meio
de polidutos geram misturas na interface;
Não é trivial a determinação do momento de
corte de passagem;
Os artigos relacionados à otimização de ponto
de corte são em sua maioria provenientes do
Brasil e todos eles utilizam diesel e gasolina
como exemplo;
Interface de Produtos
Destinação com QAV-1
OD S50
0,005
QAV-1
OD S500 – Viscosidade
QAV-1
OD S50 – Enxofre
INTRODUÇÃO
A maioria dos artigos propõe a utilização de
densidade como o parâmetro para o corte;
A medida que a diferença de densidade entre
produtos diminui, erros de previsão podem
aumentar;
Nestas situações, densímetros não devem ser
aplicados e na prática, se observa a utilização de
medidores ultrassônicos.
INTRODUÇÃO
A literatura também prevê outras metodologias,
tais
como:
viscosidade
cinemática,
cromatografia com fluido supercrítico acoplado
a
cromatografia
espectrometria
de
em
fase
massa,
gasosa
redes
e
neurais,
espectrometria de infravermelho próximo, etc...
OBJETIVO
O objetivo deste trabalho é fazer um
levantamento dos resultados de estudos
realizados com as mais diferentes misturas
petróleo, publicados em
de derivados de petróleo,
literatura nacional e internacional, e avaliar a
o estado da arte do corte de interface na
PETROBRAS e no mundo.
METODOLOGIA
1. Levantamento
de
artigos
e
patentes
apresentados na literatura desde 1950 até janeiro
de 2012;
2. Avaliação do material disponível, verificando a
possibilidade de aproveitamento das técnicas
aplicadas e oportunidades de melhoria;
3. Visitas técnicas.
Scielo, Science direct e
Bases de dados utilizadas: Scielo,
science;
Web of science;
Palavras-chave:
Palavras-chave:
oil,
oil,
gasoline,
gasoline,
diesel,
multi
product, analysis,
analysis, interface cut,
cut, cut point,
point, alcohol,
alcohol,
product,
pipeline, transfer,
transfer, batch, on line,
line, petroleum
pipeline,
products, multi-component,
multi-component, chemical analysis,
analysis,
products,
álcool, polidutos,
polidutos,
corte de interface, gasolina, álcool,
além de combinações
combinações destas;
além
Publicações são todas de 2008 ou mais recentes.
Publicações
6 artigos;
2 patentes;
relatórios internos da PETROBRAS.
2 relatórios
A pesquisa bibliográfica
bibliográfica pode ser dividida em 3
grupos:
técnicas Quimiométricas,
Quimiométricas, do
Grupo 1: estudo de técnicas
tipo PLS e Redes Neurais para identificar as
interfaces de misturas de derivados de petróleo,
petróleo,
mais exatamente, gasolina e diesel. Estes estudos
off-line ou por simulação;
simulação;
são realizados off-line
distribuição de derivados
Grupo 2: algoritmos de distribuição
polidutos, utilizando um equipamento, além
além
nos polidutos,
técnica de identificação;
identificação;
da técnica
Grupo 3: estudos realizados diretamente em dutos
com misturas de derivados. Estes estudos são
realizados on-line
on-line e avaliam equipamentos para
identificação da interface e técnicas
técnicas de corte.
identificação
RESULTADOS E DISCUSSÃO (1)
Pipeline batch cup optimization by taking into
account the quality of the products at the
tanks
Alexandre Tepedino (TRANSPETRO), Renan Baptista
(CENPES), Felipe Rachid (UFF) e José
José Henrique de
Araújo (UFF);
Araújo
ultrassônicos;
Medidores ultrassônicos;
óleo diesel.
Gasolina e óleo
A mathematical model for planning
transportation of multiple petroleum products
multi-pipeline system
in a multi-pipeline
A. Herran, J.M. de la Cruz e B. de Andrés
Andrés
University-Spain);
(Complutense University-Spain);
Modelos matemáticos
matemáticos envolvendo bombeamento,
iniciar / parar o reprocessamento e os custos de
estoque;
Derivados de petróleo.
petróleo.
square-wave voltammetric method for
A square-wave
analysing the colour marker quinizarine in
petrol and diesel fuels
Magno A. G. Trindade (UNESP), Valdir S. Ferreira
(UFMS) e Maria V. B. Zanoni (UNESP);
(método eletroanalítico);
eletroanalítico);
Voltametria (método
Gasolina e óleo
óleo diesel.
A sensor array based on mass and capacitance
transducers for the detection of adulterated
gasolines
N.K.L. Wiziack; L.G. Paterno e J.F. Fonseca (USP), A.
Catini; M. Santonico; A.D. Amico; R. Paolesse e C. Di
Roma);
Natale (Universidade de Roma);
Medidas de capacitância;
Gasolina e gasolina com etanol.
Aplicação de ferramentas Quimiométricas
Quimiométricas na
Aplicação
definição de corte de interface em dutos que
definição
petróleo
operam derivados de petróleo
Santos,
S.C.A.
(PETROBRAS);
Pinto,
P.R.Z.
(TRANSPETRO); da Silva, M.T. (CENPES); de Oliveira,
E.C. (TRANSPETRO); de Andrade, J.B. (UFBA); de
Aguiar, P.F. (UFRJ);
MID e NIR;
óleo diesel.
Gasolina e óleo
Relatório do projeto piloto para otimização
otimização do
Relatório
preservação de
corte de interfaces e preservação
combustíveis de baixíssimo
baixíssimo teor de enxofre
combustíveis
Soares, E. de F. ; Correia, P. de T.A.;
T.A.; Queiroz, C.W.T.;
C.W.T.;
C.; Minucci,
Minucci,
Andrade, J. M.; Bueno, A. F.; Molina, C. C.;
A.S.N.; Vianna, J.C.N. (PETROBRAS);
A.S.N.;
OID;
Diesel S10 com S500.
Separação de produtos em polidutos utilizando
Separação
pigs-espuma de baixa densidade
pigs-espuma
Couto, N. C. (CENPES - SUPEP/DIPLOT/CPROT);
Interface mecânica;
petróleo.
Derivados de petróleo.
Cut point optimization of diesel oil - gasoline
interfaces
Gavin, S.D. (Repsol
(Repsol YPF);
Gavin,
Densímetro;
Densímetro;
óleo diesel.
Gasolina e óleo
Artificial neural network model to predict cold
filter plugging point of blended diesel fuels
Pesquisadores chineses;
Redes neurais;
óleo diesel.
Misturas de óleo
PR
ÓXIMAS ETAPAS
PRÓXIMAS
Contatar fornecedores de equipamentos e
alguns autores dos artigos encontrados na
técnicas;
literatura, e realizar vistas técnicas;
relação a equipamentos, serão contatados
Em relação
fornecedores de equipamentos de NIR e MID,
índice de refração
refração e
OID, que utilizem índice
além de velocidade ultrassônica.
ultrassônica.
densidade, além
Muito Obrigado!
Elcio Cruz de Oliveira
0xx21 32119223
[email protected]

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