Utilização de análise multivariada de dados na otimização de misturas de minerais industriais para a formulação de tintas

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

Esta tese descreve a aplicação de métodos de análise multivariada de dados como ferramenta para auxiliar os formuladores de tinta na melhoria das propriedades finais da tinta, através da correlação entre os parâmetros das cargas e as variáveis resposta da tinta. Para obter maior e melhor conhecimento sobre os dados, deve-se utilizar métodos analíticos adequados. Foram escolhidos os métodos de projeção como: análise em componentes principais (PCA) e mínimos quadrados parciais (PLS). A PCA foi usada para investigar a relação entre as propriedades das cargas e as variáveis resposta da película seca. Com base nos resultados obtidos através da PCA foi possível correlacionar os parâmetros do mineral que mais influenciam as propriedades da película seca. Estas características dos minerais são: absorção em óleo, tamanho médio de partícula, razão de contraste e poder de espalhamento. A PLS foi utilizada para criar modelos preditivos multivariados a partir dos parâmetros calculados e indicados pela PCA. Através da interpretação dos modelos calculados pela PLS foi possível predizer os valores de razão de contraste e alvura da película seca. Modelamentos de misturas, através de planejamento de experimentos, foram empregados para otimizar as variáveis resposta da película e para fazer comparações entre cargas comerciais e não-comerciais. Neste tipo de modelamento a quantidade total (massa ou volume) do composto mineral é fixa, e o ajuste dos componentes (neste caso três) pertencentes a mistura é proporcional. Para o estudo das propriedades da região compreendido pelos três componentes, o projeto de misturas escolhido foi o planejamento Simplex. Como resultado, interações entre o dióxido de titânio e as cargas ocorrem de forma a melhorar a opacidade e a alvura da tinta sem prejudicar outras propriedades como a viscosidade e o brilho. As técnicas empregadas de análise multivariada de dados permitem a usuários, como o formulador, aprender mais sobre essas interações e estimar as melhores combinações entre os componentes minerais de maneira a melhorar as variáveis respostas e atingir níveis desejáveis de desempenho.

ASSUNTO(S)

minerais industriais tecnologia mineral tinta : tecnologia

Documentos Relacionados