A review of the main factors influencing the FT-IR-PLS abilities exemplified with petrochemical qualimetric applications

Andrade, Javier; Garcia, Marites Villarosa; López-Mahı́a, Purificación; Prada, D.

doi:10.1016/s0039-9140(97)00034-9

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“…Later, Svante Wold and Harald Martens modified the PLS method for better suiting the data related to science and technology [12,13]. Its application in spectroscopy has been discussed by several researchers [14][15][16][17].…”

Section: Chemometricsmentioning

confidence: 99%

A multivariate calibration approach for determination of petroleum hydrocarbons in water by means of IR spectroscopy

Ruiz

Bustamante

Dago

et al. 2010

Journal of Chemometrics

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The goal of this paper is the development of a multivariate calibration method for the quantitative determination of petroleum hydrocarbons in water and waste water by using FT-IR spectroscopy and PLS as a regression method to improve the results attained at the present time through the univariate standard method. In order to evaluate the performance of the regression model, four experimental responses obtained from an independent validation set prepared with spiked samples were examined: Root mean square error of prediction (RMSEP), average recovery, standard deviation, and relative standard deviation. In order to compare final results, the univariate model was developed together with the multivariate approach. The results show that the multivariate calibration method outperforms the univariate standard method. The accuracy of the results, capability of detection, and the high index of recovery obtained show that a multivariate calibration approach for the determination of petroleum hydrocarbons in water and waste water by means of IR spectroscopy can be seen as a very promising option to improve the current univariate standard method.

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Section: Chemometricsmentioning

confidence: 99%

A multivariate calibration approach for determination of petroleum hydrocarbons in water by means of IR spectroscopy

Ruiz

Bustamante

Dago

et al. 2010

Journal of Chemometrics

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“…Later, Svante Wold and Harald Martens modified the PLS method for better suiting to data concerning science and technology [26,27]. Its application in spectroscopy has been discussed by several researches [8,[28][29][30].…”

Section: Special Issuementioning

confidence: 99%

“…The application of quantitative chemometrics methods, particularly partial least squares (PLS) for multivariate chemical data, has been widespread in the petroleum laboratories [8,9]. Mid-infrared spectroscopy (FT-MIR) combined with PLS regression method have been extensively used in the analysis of physical and chemical properties of petrochemical products such as: gasoline, naphtha [8][9][10][11][12][13][14][15][16], kerosene, jet fuel [17][18][19][20][21], diesel [22,23], lubricants and oils [24,25].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Predicting % of crystallinity in FCC catalysts by FT‐MIR and PLS

Dago¹,

Talavera

Fernández³

et al. 2008

Journal of Chemometrics

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a This paper describes an analytical procedure for prediction of percent of crystallinity of fluidized catalytic cracking catalysts (FCC) using Fourier transform mid infrared spectroscopy (FT-MIR) and partial least-squares (PLS) multivariate calibration technique. In order to make a robust regression model, multiplicative scatter correction (MSC) and smoothed second derivative pre-processing methods were tested. Root mean squared error of prediction (RMSEP) of an independent test set was used to measure the performance of the models. The comparison shows that reasonable values of RMSEP and RMSECV were obtained for PLS-MSC model (RMSEP ¼ 0.8% and RMSECV ¼ 1.3%). The accuracy of the results obtained by the PLS-MSC regression model is in accordance with the uncertainty of the XRPD reference method. The developed method can be implemented in a refinery laboratory environment with ease.

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“…El establecimiento de estas metodologías analíticas alternativas no culmina con el desarrollo y posterior validación del modelo; es necesario establecer un procedimiento de control de su validez con respecto al tiempo, principalmente en la industria de refinación del petróleo, donde ocurren con frecuencia variaciones de la materia prima y de los propios procesos productivos, que originan cambios en la composición química de los productos terminados; y por ende, problemas con la predicción de los modelos. [14][15][16] Para minimizar estas dificultades relacionadas con la detección de situaciones anómalas originadas por muestras atípicas, o no contempladas en el proceso de calibración, es necesario desarrollar modelos de clasificación que permitan identificar las muestras que se encuentran fuera de especificación y definir además cuando es necesario realizar una actualización de las calibraciones, y de esta manera lograr modelos más robustos. 16,17 El método SIMCA de reconocimiento de patrones (Soft Independent Modeling of Class Analogy) desde su introducción por Svante Wold en 1976 18 ha sido uno de los métodos de clasificación más utilizados en el control de calidad en las industrias alimenticia 19 y farmacéutica.…”

Section: Introductionunclassified

Desarrollo de un modelo SIMCA para la clasificación de kerosinas mediante el empleo de la espectroscopía infrarroja

Morales¹,

Osorio²,

Fernández³

et al. 2008

Quím. Nova

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Recebido em 16/10/07; aceito em 29/11/07; publicado na web em 26/8/08DEVELOPMENT OF A SIMCA MODEL FOR CLASSIFICATION OF KEROSENE BY INFRARED SPECTROSCOPY. In the petroleum refining industry, the use of crude from several origins is frequent. This leads to a product of variable chemical composition during refining, hindering quality control. Therefore, it is important to develop classification models that help to better characterize those products. The objective of this study is to develop a SIMCA recognition pattern to classify kerosene using infrared spectroscopy data. The model permits to differentiate two kerosene groups with different chemical compositions, which was corroborated by mass spectrometry. Keywords: SIMCA model; kerosene classification; infrared spectroscopy. INTRODUCCIÓNEn el control de la calidad de los destilados medios del petróleo se emplean procedimientos de ensayo que han sido oficialmente establecidos como procedimientos de referencia por diferentes organizaciones internacionales; como por ejemplo; la American Society for Testing Materials (ASTM), la ISO (Internacional Standard Organization) y el IP (The Institute of Petroleum). Es conocido que estos métodos de referencia aunque son exactos emplean un tiempo de medición considerable y requieren, por lo general, de apreciable cantidad de muestra.Los métodos quimiométricos han tenido gran aplicación en la industria de refinación del petróleo; por ejemplo, los métodos de calibración multivariada para el desarrollo de procedimientos alternativos para la predicción simultánea de propiedades físico químicas en derivados como gasolinas, kerosinas, turbocombustibles y diesel. 1-9 La exactitud de estos procedimientos alternativos es comparable con la exactitud de los métodos de referencia; presentan además las ventajas de utilizar pequeñas cantidades de muestras y de que el tiempo invertido en el análisis es pequeño. Por otra parte los méto-dos quimiométricos de clasificación y reconocimiento de patrones han sido ampliamente utilizados en la detección de adulteraciones de combustibles, así como en el control de calidad de los procesos productivos. [10][11][12][13] En nuestro laboratorio se han desarrollado modelos de regresión multivariados para la predicción simultánea de propiedades físico químicas de kerosinas mediante el empleo de la espectroscopía infrarroja de rango medio (FT-MIR) y el método de mínimos cuadrados parciales (PLS). El establecimiento de estas metodologías analíticas alternativas no culmina con el desarrollo y posterior validación del modelo; es necesario establecer un procedimiento de control de su validez con respecto al tiempo, principalmente en la industria de refinación del petróleo, donde ocurren con frecuencia variaciones de la materia prima y de los propios procesos productivos, que originan cambios en la composición química de los productos terminados; y por ende, problemas con la predicción de los modelos. 14-16 Para minimizar estas dificultades relacionadas con la detección de situaciones anómalas originadas por mues...

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A review of the main factors influencing the FT-IR-PLS abilities exemplified with petrochemical qualimetric applications

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A multivariate calibration approach for determination of petroleum hydrocarbons in water by means of IR spectroscopy

A multivariate calibration approach for determination of petroleum hydrocarbons in water by means of IR spectroscopy

Predicting % of crystallinity in FCC catalysts by FT‐MIR and PLS

Desarrollo de un modelo SIMCA para la clasificación de kerosinas mediante el empleo de la espectroscopía infrarroja

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