Predicción de temperaturas de evaporados de diesel utilizando espectros nir y análisis quimiométrico

Abstract

En el presente trabajo se desarrolló una regresión de las temperaturas de evaporado en muestras de diésel utilizando los respectivos espectros NIR. El ajuste utilizó una base de datos de 61 espectros NIR, suministrados por la Gerencia de la refinería de Barrancabermeja (GRB) de ECOPETROL S.A. Las técnicas estadísticas multivariadas aplicadas fueron: regresión lineal múltiple (MLR), análisis por componentes principales (PCA) y regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS); estos procedimientos matemáticos fueron efectuados con la ayuda del software The Unscrambler X versión 10.3. El análisis estadístico consideró el rango espectral de 6442.35 - 9001.749 cm-1; sobre este rango se aplicaron diferentes pre-tratamientos tales como: corrección de línea base, derivadas (Savitzky-Golay), normalización y auto-escalado de datos, con el fin de corregir posibles errores instrumentales y de manipulación de muestras y datos. Según el análisis PCA, es posible identificar las muestras analizadas por similitud respecto a su naturaleza química y el número de componentes principales que reflejan la mayor variación de la información que está contenida en las variables originales. Respecto a las regresiones, RLM reportó un coeficiente de determinación (R2) y una validación desfavorable para las tres temperaturas de evaporado. Según los resultados, los modelos obtenidos por PLS presentan el mejor desempeño en la predicción de T30, T50 y T70 a partir de los espectros NIR. Por último, la ampliación de la base de datos de espectros NIR de muestras de diésel es recomendable para una mejora en los resultados de las regresiones y su aplicabilidad a nivel predictivo.