PPGEQ - Mestrado em Engenharia Química
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Navegando PPGEQ - Mestrado em Engenharia Química por Assunto ", Multivariate statistics"
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Dissertação Caracterização de água produzida na indústria de petróleo para fins de descarte e otimização do processo de separação óleo/água(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2011-03-17) Carvalho, Patrícia Cristina de Araújo Puglia de; Paulo, João Bosco de Araújo; Souza, Domingos Fabiano de Santana; ; http://lattes.cnpq.br/7400460833577257; ; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4787949Y0#Bancas; ; http://lattes.cnpq.br/8083088748017565; Melo, Marcel Vasconcelos; ; http://lattes.cnpq.br/4059115905202818; Diniz Filho, José Braz; ; http://lattes.cnpq.br/7412136542629826A indústria do petróleo possui vários segmentos que podem impactar o meio ambiente. Dentre eles, a água de produção, tem ganhado destaque na problemática ambiental em virtude do grande volume gerado e de sua composição tóxica, sendo esta uma das maiores fontes de resíduos da indústria do petróleo. A composição da água de produção é fortemente dependente do campo produtor. Um bom exemplo é a água produzida na Petrobras-Unidade Operacional do Rio Grande do Norte e Ceará (UO-RNCE). Uma única ETE (Estação de Tratamento de Efluente) desta unidade recebe efluentes de 48 poços (onshore e offshore) o que leva a grandes variações na qualidade da água resultando em um complicador aos futuros processos de tratamento.O presente trabalho tem como objetivo realizar um diagnóstico de uma amostra da água produzida proveniente da UO RNCE em observância a determinados parâmetros físicos e físico-químicos (concentração em cloreto, condutividade, oxigênio dissolvido, pH, TOG (Teor de óleos e graxas), concentração em nitrato, turbidez, salinidade e temperatura). A análise do efluente foi realizada por meio de uma Sonda Multiparamétrica modelo MP TROLL 9500, através do Infracal TOG/TPH da Wilks Enterprise Corp Modelo HATR T (TOG) e ainda fazendo uso do condutivímetro da Digimed, MD 31. Os dados foram tratados através de análise estatística univariada e multivariada (análise de componentes principais) associada os gráficos de controle estatístico. A análise estatística multivariada mostrou correlações negativas entre oxigênio dissolvido e turbidez (-0,55) e correlações positivas entre salinidade e cloreto (1), condutividade, cloreto e salinidade (0,70). A análise multivariada indicou os sete componentes principais que podem explicar a variabilidade dos parâmetros. As variáveis, salinidade, cloreto e condutividade foram as variáveis mais importantes, ou seja, de maior variância amostral. Com gráficos de controle estatístico foi possível estabelecer uma tendência geral entre os parâmetros físico-químicos avaliados