Influência do ruído produzido pelo sistema de detecção do sistema Raman na classificação de gasolina utilizando as técnicas Lógica Paraconsistente Anotada de dois valores - LPA2V e Análise de Componente Principal - PCA

Denis Medeiros dos Santos, Claudio Luiz Firmino, Dorotéa Vilanova Garcia, Landulfo Silveira Jr., Marcos Tadeu T. Pacheco

Abstract


A análise de componente principal (PCA) e a lógica paraconsistente anotada de dois valores (LPA2v) foram utilizadas para avaliar a influência do ruído térmico e ruído de leitura na classificação de adulteração em gasolina tipo C através do espectro Raman. Foram obtidas 15 amostras de gasolina C e os respectivos espectros Raman. Os picos Raman dos adulterantes e da nafta foram reconhecidos, a fim de estabelecer o padrão da gasolina com e sem presença de adulterantes. As técnicas apresentaram erro de 0% (todas as amostras fora identificadas corretamente) para o tempo de coleta de 10 s para os dados analisados via PCA e 5 s para os dados analisados via LPA2v. As técnicas mostraram-se eficientes para a correta classificação usando tempos de obtenção dos espectros maiores que 5s.

 

Palavras-chave: Espectroscopia Raman; gasolina; adulteração; ruído térmico; ruído de leitura; análise de componente principal; lógica paraconsistente anotada de dois valores.

 

Influence of reading noise in Raman spectra: effect on the classification of adulterated type C gasoline using the Annotated Paraconsistent Logic of two values - LPA2v and Principal Component Analysis - PCA techniques

 

Principal component analysis (PCA) and annotated paraconsistent logic of two values (LPA2v) were used to evaluate the influence of thermal noise and reading noise on the classification of adulteration in gasoline type C through the Raman spectrum. 15 samples of gasoline C and the respective Raman spectra were obtained. The Raman peaks of adulterants and naphtha were recognized in order to establish the pattern of gasoline with and without the presence of adulterants. The techniques showed an error of 0% (all samples were identified correctly) for the collection time of 10 s for the data analyzed via PCA and 5 s for the data analyzed via LPA2v. The techniques were shown to be efficient for the correct classification using spectra obtaining times greater than 5s.

 

Keywords: Raman spectroscopy; gasoline; adulteration; thermal noise; reading noise; principal component analysis; annotated paraconsistent logic of two values.


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