• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2018.tde-16072018-092748
Documento
Autor
Nome completo
Lorena de Lima Farah
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2018
Orientador
Banca examinadora
Alves, Rita Maria de Brito (Presidente)
Bresciani, Antonio Esio
Silvares, Adriano Ferreira de Mattos
Título em português
Modelagem para identificação de componentes de frações de petróleo.
Palavras-chave em português
Modelagem de dados
Peso molecular
Petróleo
Resumo em português
O propósito deste trabalho é avaliar as características e classificação de compostos orgânicos, presentes em frações de petróleo, em saturados, aromáticos, resinas e asfaltenos (SARA) e identificar a classe homóloga (compostos de enxofre, nitrogênio, oxigênio, enxofre-oxigênio, nitrogênio-oxigênio ou apenas hidrogênio e carbono), construindo um modelo, com base no peso molecular, e utilizando um banco de dados em Excel. No modelo, os compostos orgânicos são organizados em uma matriz atômica de séries homólogas. Essas são séries de compostos com propriedades químicas similares, que diferem por um peso molecular constante (CH2). Esses compostos são classificados por relações heurísticas de Hidrogênio/ Carbono (H/C) e Ligação Dupla Equivalente (DBE). DBE é o número de anéis ou ligações ? envolvendo o átomo de carbono, porque cada anel ou ligações ? resultam na perda de um átomo de hidrogênio. O banco de dados foi desenvolvido em Excel, usando programação em VBA (Visual Basic for Applications). Os dados experimentais foram obtidos utilizando a técnica analítica de espectrometria de massa por MALDI-TOF. Os resultados obtidos mostram que o algoritmo em VBA é capaz de identificar os compostos de uma amostra, dentro da faixa de erro definida e de acordo com a calibração do espectrômetro de massa.
Título em inglês
Modeling for petroleum fractions components identification.
Palavras-chave em inglês
Data modeling
Molecular weight
Petroleum
Resumo em inglês
The purpose of this study is to evaluate the characteristics and classification of organic compounds in petroleum fractions as saturates, aromatics, resins and asphaltenes (SARA) and identify the possible homologous class (compounds of sulfur, nitrogen, oxygen, sulfur-oxygen, nitrogen-oxygen or only hydrogen and carbon), building a model and using a database in Excel, based on molecular weight. In the modeling, organic compounds are organized in an atomic matrix of homologous series. These are series of similar chemical properties, which differ by a constant molecular weight (CH2). Then, these compounds are classified through heuristics of hydrogen/ carbon ratio (H/C) and DBE (Double Bond Equivalent) relations. DBE is the number of rings or ? bonds involving carbon, because each ring or ? bonds results in a hydrogen atoms loss. The database was developed in Excel using VBA (Visual Basic for Applications) programming. The experimental data were obtained by analytical technique of MALDI-TOF mass spectrometry. The results show that the VBA algorithm is able to identify compounds from a given sample, within an error marge defined according to the mass spectrometer calibration.
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
Data de Publicação
2018-07-24
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2019. Todos os direitos reservados.