Estudo do Factor Envelhecimento na Classificação Geográfica Automática de Ramas Petrolíferas

No presente trabalho foi estudado o efeito do envelhecimento sobre a composição de ramas petrolíferas derramadas, bem como o efeito que esta mesma acção tem nas capacidades de previsão de redes neuronais de Kohonen, quando estas são treinadas para prever a origem geográfica de petróleos brutos. De modo a monitorizar o primeiro efeito foi utilizada como técnica analítica a Cromatografia Gasosa associada à Espectrometria de Massa, sendo determinado um conjunto de parâmetros analíticos. Do conjunto de parâmetros, foram seleccionados 22, por serem considerados extremamente robustos à acção ambiental. A partir dos dados recolhidos foi construída uma base de dados composta por 263 amostras de seis origens geográficas distintas e representadas por 22 descritores. A base de dados foi depois sujeita a três estudos distintos de aplicação de redes de Kohonen com vista a estudar o efeito da acção ambiental, a comparar amostras envelhecidas e não envelhecidas e diferentes condições operacionais (diferentes equipamentos/operadores). Depois de treinadas as redes neuronais para os diversos estudos foram obtidas previsões correctas para os diversos conjuntos de teste que variam entre 83,8% e 95,7% quando são aplicados critérios de decisão baseados em conjuntos de redes.