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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.97.2019.tde-12072019-114731
Document
Author
Full name
Pollyanna Souza Batista
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Lorena, 2018
Supervisor
Committee
Giordani, Domingos Savio (President)
Castro, Heizir Ferreira de
Costa, Mariana Conceição da
Siqueira, Adriano Francisco
Title in Portuguese
Uso do nariz eletrônico (e-nose) como instrumento de pré-classificação de óleos e gorduras residuais (OGR) destinados à produção de biodiesel
Keywords in Portuguese
Biodiesel
Modelo estocástico
Nariz eletrônico
Óleo e gordura residual (OGR)
Abstract in Portuguese
Atualmente, o uso de óleo e gordura residual (OGR) de fritura de alimentos como matéria-prima na produção de biodiesel no Brasil representa menos de 1% do total. O principal limitante é que após o processo de fritura o óleo pode adquirir características que o tornam inadequado para obtenção de biocombustível pela via de produção tradicional. Para viabilizar economicamente o reaproveitamento de OGR, é importante o desenvolvimento de métodos simples e de baixo custo capazes de avaliar seu potencial de uso como matéria prima. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo avaliar o uso do nariz eletrônico na seleção de OGR destinado à produção de biodiesel, em substituição aos métodos convencionais de análises físico-químicas. Foram selecionadas 36 amostras de OGR provenientes de uso doméstico e comercial, cujas características físico-químicas foram obtidas pela análise do índice de acidez, índice de peróxido, densidade e viscosidade cinemática. Biodiesel foi produzido a partir do OGR, por meio da transesterificação alcalina na temperatura de 60°C e tempo de 2h, utilizando etanol na razão molar OGR/álcool de 1/9 e hidróxido de potássio (KOH) como catalisador na quantidade de 1% m/m. As amostras de biodiesel foram caracterizadas de acordo com especificações da pela Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP), em relação ao teor de éster, índice de acidez, densidade e viscosidade cinemática. As amostras de OGR foram caracterizadas em termos do seu perfil olfativo, através do nariz eletrônico, interpretados por aplicação do modelo estocástico e análise discriminante quadrática. O modelo permitiu uma avaliação qualitativa de parâmetros de interesse sem a necessidade de testes físicoquímicos, com precisão de 80% a 92%. Os resultados demonstraram que o nariz eletrônico é uma ferramenta promissora na predição da qualidade do biodiesel com base no perfil olfativo de uma amostra de OGR.
Title in English
Use of the electronic nose (e-nose) as an instrument for pre-classification of waste cooking oil (WCO) destined to biodiesel production
Keywords in English
Biodiesel
Electronic nose
Stochastic model
Waste cooking oil (WCO)
Abstract in English
Currently, the use of waste cooking oil (WCO) as raw material in the production of biodiesel in Brazil represents less than 1% of the total. The main limitation is that after the frying process the oil can acquire characteristics that make it unsuitable for obtaining biofuel through the traditional way of production. In order to economically make feasible the reuse of OGR, it is important to develop simple and low cost methods capable of evaluating its potential use as raw material. In this context, this work aimed to evaluate the use of electronic nose in the selection of WCO for biodiesel production, replacing the conventional methods of physical-chemical analysis. 36 samples of WCO from domestic and commercial use were selected, whose physicochemical characteristics were obtained by the analysis of acidity level, peroxide level, density and kinematic viscosity. Biodiesel was produced from the OGR by means of the alkaline transesterification at 60°C and time of 2h using ethanol in the molar ratio OGR / alcohol of 1/9 and potassium hydroxide (KOH) as catalyst in the amount of 1% m/m. The biodiesel samples were characterized according to specifications of the National Agency of Petroleum, Natural Gas and Biofuels (ANP), in relation to the ester content, acidity level, density and kinematic viscosity. The WCO samples were characterized in terms of their olfactory profile through the electronic nose, interpreted by the stochastic model and quadratic discriminant analysis. The model allowed a qualitative evaluation of parameters of interest without the need of physicalchemical tests, with precision of 80% to 92%. The results demonstrate that e-nose is a promising tool in the prediction of biodiesel quality based on the olfactory profile of a sample of WCO.
 
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EQD18001_O.pdf (1.95 Mbytes)
Publishing Date
2019-07-12
 
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