Biodiesel classification by base stock type (vegetable oil) using near infrared spectroscopy data

Balabin, Roman M.; Safieva, R. Z.

doi:10.1016/j.aca.2011.01.041

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“…La ventaja de una herramienta óptica es por su versatilidad ya que en general no es necesario preparar la muestra. Entre las técnicas espectroscópicas ópticas empleadas comúnmente para analizar biocombustibles se encuentran la absorción UV-vis y de infrarrojo [24][25][26][27]. Particularmente, una técnica óptica no invasiva que ha venido ganando una posición importante en el análisis de sustancias líquidas o sólidas es la espectroscopia Raman [16][17][18][19][20][21][22][23][28][29][30].…”

Section: Introductionunclassified

Nanofotónica en el análisis de biocombustibles

Paez-Sierra

Cardona

2018

Ingeniare. Rev. chil. ing.

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RESUMENActualmente uno de los retos energéticos es la búsqueda de alternativas para suplir anticipadamente el futuro agotamiento del petróleo a nivel mundial, y que además sean favorables con el medio ambiente. En especial los biocombustibles se han convertido en una de las propuestas más favorables para cubrir las actuales demandas del petróleo. Los biocombustibles son producidos de organismos vivos o de subproductos metabólicos (orgánicos o de desechos alimentarios). En este artículo se presenta una aplicación particular de la nanofotónica en el marco de la interacción de la luz con la materia denominada espectroscopia Raman de señal magnificada. Como muestra de control se considera el biodiésel y su mezcla con diésel, la razón se debe a la necesidad de establecer métodos de análisis durante el proceso de producción que podrían servir como cuantificador del grado de integridad al ser mezclado con diesel.Palabras clave: Biocombustibles, biodiésel, SERS, espectroscopia Raman, nanofotónica, sensórica. ABSTRACT Currently one of the energetic challenges is to look for environmentally friendly alternatives that would fulfill in advance the future shortage of oil in the world. Especially, biofuels have turned into one of the most favorable proposals to overcome current demands of the oil. Biofuels are produced from living organisms or from metabolic by-products (organic or food waste products). In this paper a particular application of nanophotonics in the frame of the interaction between light and matter through SurfaceEnhanced Raman spectroscopy (SERS) is addressed. As a test prove aBiodiésel sample is considered, the reason relies on the necessity to establish analysis procedures either to be performed during the production or as a quantifying tool to probe integrity during the blending process with diesel.

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Section: Introductionunclassified

Nanofotónica en el análisis de biocombustibles

Paez-Sierra

Cardona

2018

Ingeniare. Rev. chil. ing.

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Section: Introductionunclassified

“…Na esteira deste raciocínio, alguns trabalhos são encontrados para reconhecimento de padrões de biodiesel por seu óleo de partida, sendo que os mesmos utilizam a região do infravermelho próximo. 1,4 Entretanto, medidas espectroscópicas na região do NIR oferecem alguns inconvenientes, tais como, necessidade de correção de linha de base, custo relativamente elevado e dificuldade de aquisição de diodos emissores de luz e dos fototransistores como fotransdutores em toda a região do NIR, dentre outros.Assim, a espectroscopia de absorção molecular na região UV-Vis, método baseado na interação da radiação eletromagnética na faixa espectral de 200 a 800 nm com a matéria, apresenta-se como uma alternativa viável para reconhecimento em padrões de biodiesel por permitir construção de instrumentos mais baratos e com componentes de fácil aquisição em lojas de eletrônicos mesmo em cidades de porte médio. 5 Por outro lado, a complexidade de interpretação qualitativa dos espectros na região UV-Vis conduz à necessidade de utilização de ferramentas quimiométricas para reconhecimento de padrões.…”

unclassified

Classificação de biodiesel na região do visível

et al. 2012

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Recebido em 17/3/11; aceito em 15/8/11; publicado na web em 26/9/11 BIODIESEL CLASSIFICATION IN THE VISIBLE REGION. Classification of biodiesel by oilseed type using pattern recognition techniques is described. The spectra of the samples were performed in the Visible region, requiring noise removal by use of a first derivative by the Savitzky-Golay method, employing a second-order polynomial and a window of 21 points. The characterization of biodiesel was performed using HCA, PCA and SIMCA. For HCA and PCA methods, one can observe the separation of each group of biodiesel in a spectral region of 405-500 nm. SIMCA model was used in a test group composed of 28 spectral measurements and no errors are obtained.Keywords: biodiesel; classification; visible region. INTRODUÇÃONas últimas décadas cresceu o interesse por combustíveis renováveis, em contraposição aos derivados do petróleo, 1 de custo cada vez mais elevado por serem prospectados em áreas com acesso cada vez mais difícil e necessitando de maiores esforços tecnológicos. No Brasil, a produção de biocombustíveis surgiu como uma alternativa para diversificação da matriz energética, contribuindo para a preservação do meio ambiente, 1,2 e para diminuir a dependência de uma fonte energética esgotável, o petróleo, apesar dos esforços em pesquisas de novos campos petrolíferos, como a descoberta de grandes reservas na camada do pré-sal.No Brasil dois biocombustíveis se destacam: o bioálcool, produzido a partir da cana-de-açúcar, com o qual o país detém tecnologias avançadas em toda a cadeia produtiva; e o biodiesel, introduzido na matriz energética brasileira pela Medida Provisória nº. 214, de 13/9/2004. 2 Nesta norma, o biodiesel, combustível composto de monoalquilésteres de ácidos graxos de cadeia longa, é conceituado como "um combustível para motores a combustão interna com ignição por compressão, renovável e biodegradável, derivado de óleos vegetais ou de gorduras animais, que possa substituir parcial ou totalmente o óleo diesel de origem fóssil". 2 O biodiesel pode ser obtido por diferentes processos, dentre os quais se destaca a transesterificação de óleo vegetal ou gordura com um álcool de baixo peso molecular, como etanol ou metanol, através de uma reação catalisada por hidróxido de potássio ou de sódio. 3 Apesar do diesel de petróleo comercializado ter 5% (v/v) de biodiesel, 2 este combustível carece de métodos de classificação de sua fonte de origem, que possa permitir um acompanhamento mais rigoroso dos padrões de qualidade de produção. Como os óleos são definidos pelos triacilgliceróis presentes e suas proporções e o método padrão de identificação e quantificação é a cromatografia gasosa, que é caro e demorado, uma alternativa viável seria desenvolver um método espectroscópico que possa ser utilizado para associar o espectro com as quantidades dos triacilgliceróis e suas proporções no óleo. Na esteira deste raciocínio, alguns trabalhos são encontrados para reconhecimento de padrões de biodiesel por seu óleo de partida, sendo que os mesmos utilizam a região...

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“…Compared with traditional chemical analysis, nearinfrared spectroscopy has the advantages of rapid detection, simple analysis, and non-pollution [13][14]. Recently, some research has indicated that near-infrared spectroscopy in combination with chemometrics was used in food, medicinal material, and water analysis [15][16][17][18].…”

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confidence: 99%

Simultaneous Rapid Analysis of Multiple Nitrogen Compounds in Polluted River Treatment Using Near-Infrared Spectroscopy and a Support Vector Machine

Jian¹,

Xiong²,

Sun³

et al. 2017

Pol. J. Environ. Stud.

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An intermittent aerobic process has been developed to effectively remove nitrogen from polluted rivers. In addition, a chemometric model was developed to achieve simultaneous rapid analysis of total nitrogen, ammonia nitrogen, and nitrite nitrogen based on near-infrared spectroscopy data combined with a support vector machine. An intermittent aeration process showed that total nitrogen decreased from 54. . The 138 water samples were collected during the intermittent aeration process, of which 116 samples were used as the calibration set and the remaining 22 samples were used as a test set in modeling. The actual concentration values and the near-infrared spectroscopy data were used as input of the models. Then the corresponding calibration values and predication values were output by the models. All the samples were scanned with near-infrared spectroscopy from 4,000~12,500 cm -1 and measured by chemical methods. Principal component analysis of raw near-infrared spectral data showed that the matrix dimension of spectral data was significantly reduced, which decreased from 2,203×106 to 6×106. Support vector machine models of total nitrogen, ammonia nitrogen, and nitrite nitrogen showed that the calibration correlation coefficient (R 2 ) of calibration values and actual values were, respectively, 0.9561, 0.9661, and 0.9702, with the root mean square error of cross validation (RMSECV) being 0.09372, 0.04749, and 0.03187. The test results of support vector machine models of total nitrogen, ammonia nitrogen, and nitrite nitrogen showed that the predication correlation coefficient (R 2 ) of prediction values and actual values were, respectively, 0.9616, 0.9410, and

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Biodiesel classification by base stock type (vegetable oil) using near infrared spectroscopy data

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Nanofotónica en el análisis de biocombustibles

Nanofotónica en el análisis de biocombustibles

Classificação de biodiesel na região do visível

Simultaneous Rapid Analysis of Multiple Nitrogen Compounds in Polluted River Treatment Using Near-Infrared Spectroscopy and a Support Vector Machine

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