Desarrollo de un modelo quimiométrico con la aplicación de tecnología NIR para la predicción de la calidad de crudos ene el área de mezclados de la refinería de Barrancabermeja

Abstract

En el presente trabajo se desarrolló un modelo de predicción para mezclas de crudos con gravedad API entre 21,10 a 25,50 y con porcentaje en peso de azufre entre 0,96 y 1,27 del área de mezclado de la refinería de Barrancabermeja, mediante espectroscopia en la región del infrarrojo cercano NIR. La caracterización de las cuarenta (40) muestras de mezclas de crudo según métodos estandarizados fue suministrada por el sistema de información del laboratorio de la refinería; la información espectral permitió clasificar el grupo de muestras mediante análisis por componentes principales (PCA) y se desarrollaron dos modelos predictivos por regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS). Con el uso del software THE UNSCRAMBLER se aplicaron diferentes pretratamientos para el rango espectral de 3400 a 3500 cm-1 y de 4000 a 4600 cm-1. La descomposición de los datos de infrarrojo por componentes principales permitió identificar las muestras analizadas de acuerdo con su composición porcentual similar en cada mezcla. Se conformaron tres grupos de muestras de acuerdo a las tendencias observadas en: livianas, medias y tipo LCT. El método de regresión PLS aplicado a los espectros NIR mostró un desempeño satisfactorio en cada modelo de predicción, el valor RMSECV para la gravedad API es de 0.258 y para el %p/p de azufre de 0.026, valores aceptables en comparación a la reproducibilidad del método de ensayo en el laboratorio de la refinería. Estos modelos de predicción pueden ser una alternativa a las técnicas convencionales empleadas comúnmente e incrementar la reproducibilidad de los métodos con disminución de costos y en un menor tiempo de análisis.