| Autor: |
Yumirka Comesaña García, Reinaldo Fernández Fernández, Roberto Oropesa Rodríguez, Alicia Romero Hernández, Ángel Dago Morales |
| Jazyk: |
English<br />Spanish; Castilian |
| Rok vydání: |
2020 |
| Předmět: |
|
| Zdroj: |
Revista CENIC Ciencias Químicas, Vol 51, Iss 2, Pp 290-305 (2020) |
| Druh dokumentu: |
article |
| ISSN: |
2221-2442 |
| Popis: |
La gasolina es una mezcla de cientos de hidrocarburos obtenida del petróleo por destilación fraccionada, su composición varía en función de la naturaleza del crudo y del propio proceso tecnológico. Entre los parámetros físicoquímicos que exige el control de calidad se encuentra la determinación de la composición por cromatografía gaseosa capilar de alta resolución. Este análisis proporciona los contenidos totales de parafinas, isoparafinas, aromáticos, naftenos y olefinas y constituye una valiosa información para el control del proceso industrial y de la calidad del producto final, pero son insuficientes para emplearlos en problemas de tipo forense. Las técnicas de reconocimiento de patrones son las herramientas idóneas para estos fines, pues permiten extraer la información química que está relacionada con la covarianza de los diferentes compuestos presentes en el sistema; pero para su aplicación es imprescindible minimizar en los cromatogramas el desplazamiento de los tiempos de retención que se origina en las diferentes mediciones. El objetivo de este trabajo fue desarrollar un procedimiento para la alineación de los perfiles cromatográficos de muestras de gasolinas mediante el empleo de las transformaciones: filtro de Savitky-Golay, mínimos cuadrados asimétricos y alineación optimizada por correlación. Se comprobó mediante las técnicas de análisis por componentes principales y de regresión por mínimos cuadrados parciales que los resultados no difieren de los reportados cuando se utilizan los porcentajes de áreas de los 70 picos más representativos de los cromatogramas. Las varianzas explicadas en los modelos de análisis por componentes principales fueron similares: 92 y 91 %. |
| Databáze: |
Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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