Les mesures d'éloignement et leur contentieux : la mise en application de certaines

D. UNE CLARIFICATION ATTENDUE DES PROCÉDURES D’ÉLOIGNEMENT ET

2. Les mesures d'éloignement et leur contentieux : la mise en application de certaines

3.2.1. INTRODUÇÃO

Nesta aplicação, foram utilizadas as informações espectrais do ESI(-) FT-ICR MS obtidas de cortes de destilação de petróleo em conjunto com métodos multivariados baseados em CARSPLS, para construir um método preciso e robusto para prever o TAN em cortes de destilação de petróleo. O objetivo principal é obter um conjunto satisfatório de moléculas que expliquem a correlação entre a resposta do ESI(-) FT- ICR MS e os valores de TAN dos cortes de destilação usando CARSPLS para reduzir o número de variáveis.

3.2.2. PARTE EXPERIMENTAL

Na segunda parte do trabalho o número de amostras utilizadas foi 26 sendo que 24 delas são cortes de petróleo de 2 amostras de petróleo bruto, como apresentado na Tabela 3. O TAN de cada corte de petróleo foi determinando através do método padrão ASTM D664-09 [21] usando um potenciômetro da Metrohm.

Aproximadamente 5 mg de amostra foram dissolvidos em 5 mL de tolueno para obter soluções de 1 mg mL-1_{petróleo/derivado. Posteriormente uma alíquota de 0,5}

mL foi diluída em 0,5 mL de metanol contendo 1% de hidróxido de amônio para análise no modo negativo. Esta solução resultante foi injetada no sistema do 7 T LTQ FT Ultra da Thermo Scientific, presente no Centro de Pesquisa e Desenvolvimento (Cenpes, que fica localizado no Rio de Janeiro), usando uma bomba de seringa da Harvard. As condições da fonte de ESI foram: Voltagem do ESI de 3,10kV; voltagem no tubo de lentes de -100V; voltagem no capilar de -39V e fluxo de 1 µl min-1_.

Tabela 3. Petróleos e derivados com os valores de TAN (mg de KOH g-1_).

Número da Fração Temperatura P1* P2*

Petróleos 25°C 0,23 0,29 7 200 - 225°C 0,20 0,24 8 225 - 250°C 0,21 0,25 9 250 - 275°C 0,22 0,23 10 275 - 300°C 0,22 0,27 11 300 - 325°C 0,25 0,28 12 325 - 350°C 0,30 0,39 13 350 - 375°C 0,32 0,34 15 400 - 425°C 0,22 0,21 16 425 - 450°C 0,21 0,22 17 450 - 475°C 0,24 0,24 18 475 - 500°C 0,29 0,28 19 500 - 525°C 0,26 0,27 * Petróleo 1 (P1) e Petróleo 2 (P2). 3.2.3. RESULTADOS E DISCUSSÃO

Os sinais detectados em espectrometria de massas por ESI(-) FT-ICR MS para as amostras de petróleo P1 e P2, com os seus respectivos cortes de destilados, com ponto de ebulição variando de 200 a 525°C, estão apresentados nas Figuras 17 a 19 em que espécies com números ímpares de razão m/z são ácidos carboxílicos com moléculas contendo N. Os espectros de ESI(-) do derivado mais leve (fração 7, 200- 225°C) consistem principalmente em espécies de ácido com baixo peso molecular, pois quase todos os picos detectados são ímpares. Por exemplo, sinais com razão

m/z 169,12340 podem corresponder a forma desprotonada de ácido 9-decenoíco

(C10H18O2). Como Mw desloca para valores mais elevados em função da temperatura

de destilação do corte, a proporção de moléculas contendo oxigênio diminui, ao passo que a quantidade de compostos que contêm nitrogênio aumenta. A fração mais pesada (500-525°C) contém, predominantemente, compostos nitrogenados não básicos, pois a maioria dos picos detectados possuem os mesmos valores de

razão m/z (exemplo, pico razão m/z 308,14473 correspondente a forma desprotonada de C23H19N). Nesse caso, moléculas ácidas altamente aromáticas são

detectadas nesta fração.

200 300 400 500 600 700 800 900 1000 m/z 300 400 500 600 700 800 900 1000 m/z 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 m/z 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 m/z 200 P2 P1

Figura 17. Espectros de Massas de ESI(-) FT-ICR para os petróleos P1 e P2.

Em geral, diferentes amostras de petróleo possuem composição química significantemente diferente. Uma forma de lidar com estas similaridades e diferenças é o reconhecimento de sinais de amostras de petróleo em gráficos como abundância relativa versus diferentes classes de compostos.

Figura 18. Espectros de Massas de ESI(-) FT-ICR para os cortes de destilação de P1.

Na Figura 18 é possível observar um pico do interferente metanol em 255,28 para as amostras de 3 a 7. Por isso este pico foi retirado posteriormente para ao cálculos dos modelos PLS.

Figura 19. Espectros de Massas de ESI(-) FT-ICR para os cortes de destilação de P2.

A Figura 20 mostra o diagrama de distribuição de classes para os cortes de cada petróleo. Os histogramas indicam que a maioria dos compostos são pertencentes as classes de N e O2 em que as moléculas detectadas em cortes leves apresentam em

sua maioria dois átomos de oxigênio em sua estrutura e diminuem gradualmente com o aumento da temperatura, enquanto que o conjunto de espécies contendo nitrogênio aumenta. Frações mais pesadas, que possuem uma mistura mais complexa, consistem essencialmente de moléculas contendo um nitrogênio em sua estrutura.

Figura 20. Diagrama de distribuição de classes de 3 cortes obtidos de destilados de P1 e P2.

De forma a simplificar a comparação do efeito da acidez em uma amostra de petróleo baseado no perfil químico obtido por ESI(-) FT-ICR MS, a abundância foi escalada para a maior espécie polar. A Figura 21 mostra a distribuição de DBE para as classes de N, O e O2.

De forma geral, na Figura 21 observa-se que o DBE variou de 0 a 18 e espécies contendo N apresentaram os maiores valores de intensidade quando comparadas às outras classes. Esta observação explica o fato de que compostos nitrogenados estão presentes em frações com altos valores de razão m/z. A maioria das

moléculas presentes em frações médias (350-375°C) apresentam DBE 9, que são representadas por espécies de carbazóis e seus análogos. O corte de destilação mais pesado possui uma ampla faixa de DBE, variando de 9 a 19 sendo que as espécies mais abundantes são as de DBE 15, representadas por dibenzocarbazóis e seus análogos. Já a distribuição de DBE da classe de O apresenta compostos com DBE 4 correspondendo a moléculas fenólicas e seus análogos que podem ser vistos no DBE 7 e 10. Para a classe de O2, a maioria das moléculas apresentam DBE 1 e 2

correspondentes a ácidos alifáticos e ácidos com um anel. Espécies com DBE>2 são análogos de ácidos naftênicos.

Figura 21. Gráficos de DBE versus intensidade relativa para as classes de (a) N, (b) O e (c) O2.

Qian et al. [27] afirmam que o sinal em ESI é diretamente relacionado ao conteúdo ácido em amostras de petróleo, porém em seu estudo apenas amostras com valores elevados de TAN (TAN>0,9 mg de KOH g-1_{) foram utilizados. Neste}

trabalho amostras com baixos valores de TAN foram estudadas, utilizando seleção de variáveis por CARSPLS para analisar o comportamento espectral com o aumento da TAN em diferentes temperaturas nos cortes da destilação.

O conjunto de dados inicial utilizou 1610 variáveis para o modelo PLS inicial e posteriormente CARSPLS foi executado 200 vezes para obter a frequência de

escolha de cada uma das variáveis. O RMSEP foi obtido a cada frequência de seleção está apresentado na Figura 22 em que é possível comparar qual o menor erro obtido na faixa de 1% (VS>1) de variáveis selecionadas até 90% (VS>90).

Figura 22. Histogramas de RMSEP para cada frequência de seleção de variáveis (VS) feita por CARSPLS.

O RMSEP obtido usando todas as 1610 variáveis foi de 0,032 mg de KOH g-1

enquanto que usando 4 variáveis (C18H36O2, C19H38O2, C20H40O2, C22H17N, com

VS>40) este erro diminui para 0,012 mg de KOH g-1_{indicando que este conjunto de}

variáveis reflete de melhor forma a variação do conteúdo de TAN. O CARSPLS produziu um modelo simples, com boa habilidade de previsão e robusto. A curva de regressão de TAN medido e previsto está apresentada na Figura 23.

Figura 23. Curva de regressão do CARSPLS usando as 4 variáveis selecionadas.

É importante destacar que neste estudo, para efeito de comparação, utilizamos somente as classes de N e O2 e os erros obtidos foram 0,028 e 0,024 mg

de KOH g-1_{usando 632 e 306 variáveis, respectivamente. Na Figura 23 é possível}

observar uma excelente concordância entre os valores de TAN estimados pelo CARSPLS e os valores medidos pelo método de referência tanto para a calibração quanto para a previsão. Este fato confirma que o modelo foi corretamente desenvolvido, não apresentando sobreajuste e possibilitando a previsão de amostras com um erro adequado comparado ao modelo usando todas as variáveis. As figuras de mérito obtidas foram: coeficiente de determinação (R2_{p) de 0,955; limite de}

detecção (LOD) de 0,0284 mg de KOH g-1_{e limite de quantificação (LOQ) de 0,0948}

mg de KOH g-1_{. Os valores de TAN estimados para as oito amostras de previsão}

estão dentro dos limites de repetibilidade do método padrão ASTM D664-09, sendo a repetibilidade (r) determinada pela equação 9:

em que, XTAN é a média dos dois resultados do teste.

Figura 24. Valores de TAN medidos pelo método padrão ASTM D664 e previstos pelo modelo CARSPLS para as 8 amostras do modelo de predição. As barras verticais apresentam a repetibilidade do método padrão.

A Tabela 4 mostra uma lista do número de variáveis selecionadas pelo CARS e seus respectivos erros de validação cruzada e de previsão. O RMSEP obtido usando todas as 1610 variáveis foi de 0,032 mg de KOH g-1_{enquanto que usando 4}

variáveis este erro diminuiu para 0,012 mg de KOH g-1_{indicando que este conjunto}

de variáveis reflete de melhor forma a variação do conteúdo de TAN. As variáveis selecionadas estão apresentadas na Tabela 5 (C18H36O2, C19H38O2, C20H40O2,

C22H17N, com VS>40). Os resultados utilizando todas as variáveis e apenas com as

quatro selecionadas foram comparados utilizando para tanto um teste de exatidão [24]. Neste teste, o p-valor obtido foi de 0,08 sendo, portanto, maior que o nível de significância de 0,05 e podendo desta afirma com 95% de confiança, que os modelos possuem a mesma exatidão. Entretanto, um modelo com número reduzido de variáveis torna possível a identificação de fórmulas moleculares que são relacionadas com a acidez gerando um modelo mais parsimônico.

Amostra prevista

Referência Previsto

Tabela 4. Número de variáveis selecionadas por CARS e seus respectivos valores de RMSECV e RMSEP. Número de Variáveis RMSECV mg de KOH g-1 RMSEP mg de KOH g-1

TODAS

1610

0,0427

0,0320

VS0

69 0,0276

0,0248

VS1

22 0,0260

0,0200

VS10

11 0,0239

0,0201

VS20

10 0,0239

0,0171

VS30

7 0,0221

0,0182

VS40

4 0,0218

0,0119

VS50

4 0,0218

0,0119

VS60

4 0,0218

0,0119

VS70

4 0,0218

0,0119

VS80

4 0,0218

0,0119

VS90

3 0,0215

0,0125

Tabela 5. Variáveis selecionadas por CARS para TAN, usando VS>=1 (somente em negrito) e VS>=40 em negrito.

Fórmula

Massa Exata

DBE

C

H

O

283,264254

1,0

C

H

O

297,279904

1,0

C

H

O

311,295554

1,0

C

H

N

294,128823

15,0

C

H

O

169,123415

2,0

C

H

O

171,139136

1,0

C

H

O

163,112856

4,0

C

H

O

183,139048

2,0

C

H

O

185,154702

1,0

C

H

O

177,128495

4,0

C

H

O

199,170354

1,0

C

H

O

191,144133

4,0

C

H

O

213,186145

1,0

C

H

O

227,201654

1,0

C

H

N

295,264436

9,0

C

H

O

269,248611

1,0

C

H

N

244,113157

12,0

C

H

O

281,248617

2,0

C

H

O

295,264436

2,0

C

H

N

280,113172

15,0

C

H

O

325,311405

1,0

C

H

N

308,144542

15,0

3.2.4. CONCLUSÃO

Este trabalho apresentou uma aplicação química significante e efetiva utilizando CARSPLS para a redução do número de variáveis dos dados de FT-ICR

MS de duas amostras de petróleo bruto e seus respectivos cortes ao longo de uma ampla faixa de temperaturas de destilação. O menor número de variáveis, redução de 1610 para apenas 4 variáveis pertencentes as classes de N e O2, facilita a

interpretação de quais são as variáveis relacionadas a predição e assim garantir uma melhor correlação entre os espectros de massas e os valores de TAN, tendo um erro de previsão adequado, RMSEP de 0,012 mg de KOH g-1_{. O uso desta}

metodologia afeta diretamente a forma futura de se trabalhar com um grande número de dados (big data), se apresentando como uma alternativa aos métodos convencionais e lidando com o grande número de variáveis na ciência ômica.