Perfil do biodiesel B100 comercializado na região de Londrina: aplicação de redes neurais do tipo mapa auto-organizável
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0375.2015v36n2p63Palavras-chave:
Redes Neurais Artificiais, Mapas Auto Organizáveis, Parâmetros de Conformidade, Biocombustível, BiodieselResumo
As 97 amostras foram agrupadas de acordo com o ano de análise. Para cada ano foram atribuídas letras de A à D, compreendidas entre 2010 e 2013; A (33), B (25), C (24) e D (15). Dos parâmetros de conformidade previamente analisados, encontram-se os preconizados pela Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP), por meio da resolução ANP 07/2008. Dentre os parâmetros foram analisados a massa específica, ponto de fulgor, índice de peróxido e índice de acidez. Os valores observados foram apresentados a Rede Neural Artificial (RNA) do tipo Mapa Auto Organizável (MAO) a fim de obter uma classificação de acordo com as propriedades físico – químicas de cada amostra e seu ano de produção. A RNA foi treinada em dias diferentes e as amostras divididas aleatoriamente em dois grupos, treinamento e teste. Foi constatado que para esta situação, a rede MAO diferenciou as amostras em relação ao ano e aos parâmetros de conformidade, permitindo a constatação de que dentre os parâmetros de conformidade analisados, os de maior significância, portanto, bons para a distinção e classificação dessas amostras, foram a massa específica e o ponto de fulgor.
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