A reutilização de óleo e gordura residual (OGR) é considerada uma matéria-prima alternativa para a produção de biodiesel, uma vez que aproveita o resíduo do processo de fritura após a sua utilização na cadeia alimentar, agregando valor e diminuindo o impacto causado ao meio ambiente. O biodiesel, apesar de ser uma importante alternativa aos combustíveis fósseis, normalmente apresenta baixa estabilidade oxidativa. As técnicas para avaliação desse parâmetro geralmente são custosas e lentas, levando ao objetivo deste estudo, que foi desenvolver e validar um sistema preditivo rápido e confiável, com base nos sinais dos sensores de um nariz eletrônico portátil. O biodiesel foi sintetizado a partir de óleo de soja comercial e seis amostras de OGR e suas características físico-químicas foram determinadas antes e após o armazenamento em recipientes de aço-carbono AISI 1020 e PEAD por 30 e 60 dias em temperatura ambiente e 43°C. Os resultados indicaram que a taxa de oxidação foi maior para amostras armazenadas por 60 dias em frascos de aço e sob aquecimento. A interpretação das informações do perfil olfativo foi realizada através da análise de componentes principais (PCA) dos sinais gerados dos 32 sensores de nariz eletrônico e na modelagem estocástica de perfis de sensores individuais. O modelo gerado pelo PCA não foi capaz de discriminar as amostras de acordo com os níveis de oxidação. Por outro lado, o modelo estocástico envolvendo uma combinação de parâmetros de sinal de 11 sensores mostrou uma excelente qualidade de ajuste (R₂ = 0,91) com um conjunto de treinamento que corresponde a 45 amostras de diferentes índices de estabilidade oxidativa e uma boa qualidade de previsão (R₂ = 0,84) com um conjunto de validação de 18 amostras. O sistema do nariz eletrônico mostrou-se preciso e eficiente e pode ser utilizado pelos produtores e distribuidores de biodiesel na avaliação da estabilidade oxidativa do combustível in loco.

The reuse of waste cooking oil (WCO) is considered an alternative raw material for the biodiesel production, since it takes advantage of the residues of the frying process after the use in the food chain, adding value and reducing the impact on the environment. Biodiesel, despite being a good alternative to fossil fuels, has low oxidative stability. The techniques for evaluating this parameter are generally costly and slow, therefore the objective of this study was to develop and validate a fast and reliable predictive system, based on the signals from the sensors of a portable electronic nose. Biodiesel was synthesized from commercial soybean oil and six OGR samples and their physical and chemical characteristics were determined before and after storage in AISI 1020 carbon steel and HDPE containers for 30 and 60 days at room temperature and 43°C. The results indicated that the oxidation rate was higher for samples stores for 60 days in steel flasks and under heating. The interpretation of the olfactory profile information was performed through the principal components analysis (PCA) of the signals generated from the 32 electronic nose sensors and in the stochastic modelling of individual sensor profiles. The model generated by the PCA was not able to discriminate the samples according to the levels of oxidation. On the other hand, the stochastic model involving a combination of signal parameters from 11 sensors showed an excellent quality of fit (R₂ = 0,91) with training set that corresponds to 45 samples of different oxidative stability indexes and a good quality forecast (R₂ = 0,84) with a validation set of 18 samples. The electronic nose system proved to accurate and efficient and can be used by biodiesel producers and distributors to access the stability oxidative of fuel in loco.