Previsão do número de bromo de naftas colombianas usando espectroscopia NIR e métodos quimiométricos

Thirty-eight naphtha samples were used to develop a chemometric method to predict bromine number. All samples were characterized by Fourier transform near infrared spectroscopy (FT-NIR), and their spectra were correlated by similarity using principal component analysis (PCA). The models for bromine number determination (BN) were established by Partial Least Squares regression (PLS) and Multiple Polynomial Regression (MPR). PCA allowed classifying the samples into the light and heavy, determining the most significant spectral variables. These variables are located in the regions between 4000-4800 and 5200-6350cm-1. The results determined by combining FT-NIR spectroscopy and chemometrics were very close to those obtained by standardized methods. This approach may be an alternative for analysis of BN, which requires sample turnarounds lower than five minutes and lower cost compared to traditional methods.En este trabajo se emplearon treinta y ocho muestras de nafta para desarrollar un método quimiométricopara predecir el número de bromo. Las muestras se caracterizaron por espectroscopía infrarrojo cercano con transformada de Fourier (FT-NIR) y sus espectros fueron correlacionados por similitud utilizando análisis de componentes principales (PCA). Los modelos de calibración del número de bromo (BN) se llevaron a cabo por regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) y regresión polinomial múltiple (MPR). El PCA clasificó las muestras en livianas y pesadas y permitió determinar las variables espectrales más importantes. Estas variables están localizadas en las regiones entre 4000-4800 y 5200- 6300cm-1. Los resultados obtenidos empleando esta metodología fueron muy cercanos a los obtenidos por los métodos standard. Por tanto, esta metodología puede ser una alternativa para el análisis del BN, por su bajo costo y menor tiempo de análisis.Neste trabalho, foram utilizados trinta e oito amostras de gasolina para desenvolver um método quimiométrica para prever o número de bromo. As amostras foram caracterizadas por Fourier no infravermelho próximo transformar espectroscopia (FT-NIR) espectros e foram correlacionados, utilizando análise de componentes principais semelhante (PCA). Modelos de calibração, o número de bromo (BN) é realizada por mínimos quadrados parciais de regressão (PLS) e regressão polinomial múltipla (MPR). As amostras de PCA classificadas em leves e pesados e deixou-se determinar as variáveis espectrais mais importantes. Estas variáveis estão localizados nas regiões entre 4000-4800 e 5200-6300cm-1. Os resultados obtidos usando esta metodologia são muito próximos daqueles obtidos por métodos padrão. Assim, este método pode ser uma alternativa para a análise de BN, o seu baixo custo e menor tempo de análise

PLS models for determination of SARA analysis of Colombian vacuum residues and molecular distillation fractions using MIR-ATR

Modelos PLS para determinación del Análisis SARA en residuos de vacío y fracciones de destilación molecular usando MIR-ATR PLS modelos para determinação da análise SARA em resíduos de vácuo e frações de destilação molecular utilizando MIR-ATR    Abstract In this work, prediction models of Saturates, Aromatics, Resins and Asphaltenes fractions (SARA) from thirty-seven vacuum residues of representative Colombian crudes and eighteen fractions of molecular distillation process were obtained. Mid-Infrared (MIR) Attenuated Total Reflection (ATR) spectroscopy in combination with partial least squares (PLS) regression analysis was used to estimate accurately SARA analysis in these kind of samples. Calibration coefficients of prediction models were for saturates, aromatics, resins and asphaltenes fractions, 0.99, 0.96, 0.97 and 0.99, respectively. This methodology permits to control the molecular distillation process since small differences in chemical composition can be detected. Total time elapsed to give the SARA analysis per sample is 10 minutes. Keywords: MIR-ATR, PLS, SARA analysis, molecular distillation, vacuum residue.  Resumen En este trabajo se obtuvieron modelos predictivos para la determinación de la fracción de saturados, aromáticos, resinas y asfáltenos (SARA) en fondos de vacío y sus fracciones, a partir del análisis de treinta siete muestras de dichos fondos. Se utilizó espectroscopia infrarroja en el modo de reflectancia total atenuada en combinación con regresión de mínimos cuadrados parciales para predecir de manera relativamente exacta el análisis SARA. Los coeficientes de regresión para la calibración fueron de 0,99, 0,96, 0,97 y 0,99 para los modelos predictivos de saturados, aromáticos, resinas y asfáltenos, respectivamente. El tiempo requerido para el análisis SARA por muestra fue de 10 minutos. Palabras claves: MIR-ATR, PLS, análisis SARA, destilación molecular, fondos de vacío.  Resumo Neste trabalho, os modelos preditivos para determinar a fração de saturados, aromáticos, resinas e asfaltenos (SARA) em fundos de vácuo e suas frações foram obtidas a partir da análise de trinta e sete amostras de fundos. A espectroscopia de infravermelho foi utilizada em modo de reflectância total atenuada em combinação com regressão parcial para prever com precisão relativamente à SARA análise dos mínimos quadrados. Os coeficientes de regressão para calibração foram de 0,99, 0,96, 0,97 e 0,99 para os modelos preditivos saturados, aromáticos, resinas e asfaltenos, respectivamente. O tempo necessário para a análise SARA por amostra foi de 10 minutos. Palavras-chave:MIR-ATR, PLS, análise SARA, a destilação molecular, fundos de vácuo.   Orrego-Ruiz JA, Cabanzo R, Mejía-Ospino E. PLS models for determination of SARA analysis of Colombian vacuum residues and molecular distillation fractions using MIR-ATR. 2014;27(1):43-48

Effects of texturization due to chemical etching and laser on the optical properties of multicrystalline silicon for applications in solar cells

In this work we carried out the texturization of surfaces of multicrystalline silicon type-p in order to decrease the reflection of light on the surface, using the chemical etching method and then a treatment with laser. In the first method, it was immersed in solutions of HF:HNO3:H2O, HF:HNO3:CH3COOH, HF:HNO3:H3PO4, in the proportion 14:01:05, during 30 seconds, 1, 2 and 3 minutes. Subsequently with a laser (ND:YAG) grids were generated beginning with parallel lines separated 50μm. The samples were analyzed by means of diffuse spectroscopy (UV-VIS) and scanning electron micrograph (SEM) before and after the laser treatment. The lowest result of reflectance obtained by HF:HNO3:H2O during 30 seconds, was of 15.5%. However, after applying the treatment with laser the reflectance increased to 17.27%. On the other hand, the samples treated (30 seconds) with acetic acid and phosphoric acid as diluents gives as a result a decrease in the reflectance values after applying the laser treatment from 21.97% to 17.79% and from 27.73% to 20.03% respectively. The above indicates that in some cases it is possible to decrease the reflectance using jointly the method of chemical etching and then a laser treatment

Previsão do número de bromo de naftas colombianas usando espectroscopia NIR e métodos quimiométricos

Thirty-eight naphtha samples were used to develop a chemometric method to predict bromine number. All samples were characterized by Fourier transform near infrared spectroscopy (FT-NIR), and their spectra were correlated by similarity using principal component analysis (PCA). The models for bromine number determination (BN) were established by Partial Least Squares regression (PLS) and Multiple Polynomial Regression (MPR). PCA allowed classifying the samples into the light and heavy, determining the most significant spectral variables. These variables are located in the regions between 4000-4800 and 5200-6350cm-1. The results determined by combining FT-NIR spectroscopy and chemometrics were very close to those obtained by standardized methods. This approach may be an alternative for analysis of BN, which requires sample turnarounds lower than five minutes and lower cost compared to traditional methods.En este trabajo se emplearon treinta y ocho muestras de nafta para desarrollar un método quimiométricopara predecir el número de bromo. Las muestras se caracterizaron por espectroscopía infrarrojo cercano con transformada de Fourier (FT-NIR) y sus espectros fueron correlacionados por similitud utilizando análisis de componentes principales (PCA). Los modelos de calibración del número de bromo (BN) se llevaron a cabo por regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) y regresión polinomial múltiple (MPR). El PCA clasificó las muestras en livianas y pesadas y permitió determinar las variables espectrales más importantes. Estas variables están localizadas en las regiones entre 4000-4800 y 5200- 6300cm-1. Los resultados obtenidos empleando esta metodología fueron muy cercanos a los obtenidos por los métodos standard. Por tanto, esta metodología puede ser una alternativa para el análisis del BN, por su bajo costo y menor tiempo de análisis.Neste trabalho, foram utilizados trinta e oito amostras de gasolina para desenvolver um método quimiométrica para prever o número de bromo. As amostras foram caracterizadas por Fourier no infravermelho próximo transformar espectroscopia (FT-NIR) espectros e foram correlacionados, utilizando análise de componentes principais semelhante (PCA). Modelos de calibração, o número de bromo (BN) é realizada por mínimos quadrados parciais de regressão (PLS) e regressão polinomial múltipla (MPR). As amostras de PCA classificadas em leves e pesados e deixou-se determinar as variáveis espectrais mais importantes. Estas variáveis estão localizados nas regiões entre 4000-4800 e 5200-6300cm-1. Os resultados obtidos usando esta metodologia são muito próximos daqueles obtidos por métodos padrão. Assim, este método pode ser uma alternativa para a análise de BN, o seu baixo custo e menor tempo de análise

PLS models for determination of SARA analysis of Colombian vacuum residues and molecular distillation fractions using MIR-ATR

Modelos PLS para determinación del Análisis SARA en residuos de vacío y fracciones de destilación molecular usando MIR-ATR PLS modelos para determinação da análise SARA em resíduos de vácuo e frações de destilação molecular utilizando MIR-ATR    Abstract In this work, prediction models of Saturates, Aromatics, Resins and Asphaltenes fractions (SARA) from thirty-seven vacuum residues of representative Colombian crudes and eighteen fractions of molecular distillation process were obtained. Mid-Infrared (MIR) Attenuated Total Reflection (ATR) spectroscopy in combination with partial least squares (PLS) regression analysis was used to estimate accurately SARA analysis in these kind of samples. Calibration coefficients of prediction models were for saturates, aromatics, resins and asphaltenes fractions, 0.99, 0.96, 0.97 and 0.99, respectively. This methodology permits to control the molecular distillation process since small differences in chemical composition can be detected. Total time elapsed to give the SARA analysis per sample is 10 minutes. Keywords: MIR-ATR, PLS, SARA analysis, molecular distillation, vacuum residue.  Resumen En este trabajo se obtuvieron modelos predictivos para la determinación de la fracción de saturados, aromáticos, resinas y asfáltenos (SARA) en fondos de vacío y sus fracciones, a partir del análisis de treinta siete muestras de dichos fondos. Se utilizó espectroscopia infrarroja en el modo de reflectancia total atenuada en combinación con regresión de mínimos cuadrados parciales para predecir de manera relativamente exacta el análisis SARA. Los coeficientes de regresión para la calibración fueron de 0,99, 0,96, 0,97 y 0,99 para los modelos predictivos de saturados, aromáticos, resinas y asfáltenos, respectivamente. El tiempo requerido para el análisis SARA por muestra fue de 10 minutos. Palabras claves: MIR-ATR, PLS, análisis SARA, destilación molecular, fondos de vacío.  Resumo Neste trabalho, os modelos preditivos para determinar a fração de saturados, aromáticos, resinas e asfaltenos (SARA) em fundos de vácuo e suas frações foram obtidas a partir da análise de trinta e sete amostras de fundos. A espectroscopia de infravermelho foi utilizada em modo de reflectância total atenuada em combinação com regressão parcial para prever com precisão relativamente à SARA análise dos mínimos quadrados. Os coeficientes de regressão para calibração foram de 0,99, 0,96, 0,97 e 0,99 para os modelos preditivos saturados, aromáticos, resinas e asfaltenos, respectivamente. O tempo necessário para a análise SARA por amostra foi de 10 minutos. Palavras-chave:MIR-ATR, PLS, análise SARA, a destilação molecular, fundos de vácuo.   Orrego-Ruiz JA, Cabanzo R, Mejía-Ospino E. PLS models for determination of SARA analysis of Colombian vacuum residues and molecular distillation fractions using MIR-ATR. 2014;27(1):43-48

Piezoelectric composite cements: Towards the development of self-powered and self-diagnostic materials

Piezoresistivity is the most commonly used sensing principle in cement-based smart composites for strainmonitoring applications. Nonetheless, the need for external electric power to conduct electrical resistivity measurements restricts the scalability of this technology, especially when implemented in remote structures. To address this issue, this manuscript thoroughly analyses the piezoelectric properties of cement composites doped with reduced graphene oxide (rGO) and evaluates their potential as self-powered strain sensors. To do so, a comprehensive methodology involving voltammetry measurements, open circuit potential determination, and uniaxial compression testing is developed to determine the piezoelectric coefficients of charge �33 and voltage �33. Furthermore, a novel circuital model for signal processing of the electromechanical response is developed and experimentally validated in terms of time series of output voltage, resistance, and the generated electric power. The developed methodology is applied to laboratory samples manufactured following two different filler dispersion methods. The presented results evidence that samples prepared by ultrasonic cleaner dispersion achieve optimal properties, with a piezoelectric charge coefficient of 1122.28 ± 246.67 pC/N, about 47 times greater than previously reported composites in the literature. Unlike piezoresistive cement-based composites, a remarkable nonlinear correlation between the fractional change in the intrinsic resistance of the material and the applied mechanical strain has been observed. Instead, a considerable linearity (R 2 = 0.96) between the externally applied mechanical strain and the generated (piezoelectric) electric power has been found, which suggests the great potential of the latter for conducting off-the-grid strain monitoring applications

Caracterización espectral de un escáner a partir de las señales rgb y hsv

Se entiende por caracter ización espectral de un escáner la obtención de coordenadas de la imagen explorada de un objeto cromático, en espacios de color estándar a partir de las coordenadas rojo, verde y azul RGB (Red, Green, Blue) o los atributos tono, saturación y valor, HSV (Hue, Saturation, Value). Este proceso facilita la comunicación entre el escáner y otros dispositivos de despliegue e impresión de imágenes, al mismo tiempo que aumenta la fidelidad en la reproducción del color. En este trabajo se calibró un escáner a color, Canon Lide 20, utilizando muestras del Atlas del Color, NCS (Natur al Color System). El procedimiento se basa en la asociación de las señales cromáticas del sensor del escáner, RGB y HSV de la imagen, con los coeficientes que ponderan una base vector ial obtenida por análisis de componentes principales de un conjunto de muestras del atlas. Esta asociación se desarrolla mediante una red neuronal artificial de propagación hacia delante que usa para su entrenamiento la estrategia de propagación hacia atrás de errores. El desempeño del proceso se evalúa mediante el cálculo del error espectral cuadrático medio y la fórmula de diferencia color CIEDE2000. Los resultados son comparables a los reportados con otros procedimientos basados tanto redes neuronales como en regresión mediante polinomios

Bromine number prediction for Colombian naphthas using near-infrared spectroscopy and chemometric methods

Thirty-eight naphtha samples were used to develop a chemometric method to predict bromine number. All samples were characterized by Fourier transform near infrared spectroscopy (FT-NIR), and their spectra were correlated by similarity using principal component analysis (PCA). The models for bromine number determination (BN) were established by Partial Least Squares regression (PLS) and Multiple Polynomial Regression (MPR). PCA allowed classifying the samples into the light and heavy, determining the most significant spectral variables. These variables are located in the regions between 4000-4800 and 5200-6350cm-1. The results determined by combining FT-NIR spectroscopy and chemometrics were very close to those obtained by standardized methods. This approach may be an alternative for analysis of BN, which requires sample turnarounds lower than five minutes and lower cost compared to traditional methods