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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37808| Título: | Determinação de teor de sebo em óleos para produção de biodiesel usando espectroscopia no infravermelho médio |
| Título(s) alternativo(s): | Determination of beef tallow content in oils for biodiesel production using midinfrared spectroscopy |
| Autor(es): | Amorim, Cássio Leonardo |
| Orientador(es): | Bona, Evandro |
| Palavras-chave: | Biocombustíveis Mínimos quadrados Óleos vegetais Análise espectral Biomass energy Least squares Vegetable oils Spectrum analysis |
| Data do documento: | 14-Fev-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Campo Mourao |
| Citação: | AMORIM, Cássio Leonardo. Determinação de teor de sebo em óleos para produção de biodiesel usando espectroscopia no infravermelho médio. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Química) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2025. |
| Resumo: | O biodiesel é um combustível composto por ésteres de ácidos graxos de cadeia longa que se apresenta como alternativa sustentável ao diesel de petróleo. A qualidade do biodiesel está diretamente ligada às características físico-químicas da matéria-prima, seja proveniente de óleos vegetais ou gorduras animais. A mistura de óleos vegetais e gorduras animais é comum na indústria de biocombustíveis, a fim de alterar o grau de saturação e insaturação para melhor desempenho do produto. Essas gorduras têm baixo custo por serem subprodutos fáceis de obter das indústrias alimentícias. Usá-las na produção de biodiesel ajuda o meio ambiente ao evitar o descarte inadequado de resíduos animais em rios e córregos, prevenindo problemas ambientais. Diante disso, neste trabalho foi desenvolvido um modelo para determinação de sebo bovino em óleos vegetais de soja, palma, algodão e milho utilizando espectroscopia no infravermelho médio (FTIR-ATR) e quimiometria. Para isso, foram obtidos os espectros na faixa de 4000 a 660 cm⁻¹ de 32 amostras de óleos vegetais de soja, palma, algodão e milho com diferentes concentrações de sebo bovino. Posteriormente, a análise de componentes principais (PCA) foi realizada para explorar possíveis agrupamentos. Foi realizada a regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), avaliando o desempenho das amostragens Kennard-Stone (KS) e SPXY, e normalizações centragem na média, autoescalamento, Pareto e Poisson. A qualidade da regressão foi avaliada por figuras de mérito analíticas. A PCA mostrou agrupamento de acordo com o grau de saturações das misturas. O modelo com KS e Pareto apresentou melhor desempenho, com as figuras de mérito R² de calibração e previsão de 0,9995 e 0,9871, respectivamente, RMSEP = 4%, LOD = 1,61%, LOQ = 4,83% e inverso da sensibilidade analítica de 0,4207%. Com base nos resultados, o uso da espectroscopia no infravermelho médio em conjunto com a quimiometria mostrou-se eficaz para determinação do conteúdo de sebo de matérias-primas para biodiesel. |
| Abstract: | Biodiesel is a fuel composed of long-chain fatty acid esters that serves as a sustainable alternative to petroleum diesel. The quality of biodiesel is directly linked to the physicochemical characteristics of the raw materials, whether from vegetable oils or animal fats. Mixing vegetable oils and animal fats is common in the biofuel industry to alter the saturation and unsaturation levels for better product performance. These fats are low-cost because they are easy-to-obtain byproducts of the food industry. Using them in biodiesel production benefits the environment by preventing the improper disposal of animal waste in rivers and streams, thus preventing environmental issues. In this context, a model was developed in this work to determine bovine fat in vegetable oils from soybean, palm, cotton, and corn using mid-infrared spectroscopy (FTIR-ATR) and chemometrics. Spectra were obtained in the range of 4000 to 660 cm⁻¹ from 32 samples of vegetable oils with different concentrations of bovine fat. Subsequently, principal component analysis (PCA) was performed to explore possible groupings. Partial least squares (PLS) regression was carried out, evaluating the performance of Kennard-Stone (KS) and SPXY sampling, and normalizations such as mean centering, autoscaling, Pareto, and Poisson. The quality of the regression was assessed by analytical figures of merit. PCA showed clustering according to the degree of saturation of the mixtures. The model with KS and Pareto showed better performance, with calibration and prediction R² figures of merit of 0.9995 and 0.9871, respectively, RMSEP = 4%, LOD = 1.61%, LOQ = 4.83%, and inverse analytical sensitivity of 0.4207%. Based on these results, the use of mid-infrared spectroscopy combined with chemometrics proved effective for determining the fat content in biodiesel raw materials. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37808 |
| Aparece nas coleções: | CM - Engenharia Química |
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