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oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/677 2025-11-28T20:16:33Z i:AO

Calculation of gasoline classification models from chromatographic profiles Cálculo de modelos de clasificación de gasolinas a partir de perfiles cromatográficos Fernández Fernández, Reinaldo Comesaña García , Yumirka Dago Morales, Ángel Oropesa Rodríguez, Roberto Romero Hernández , Alicia gas chromatography classification models gasolines cromatografía gaseosa modelos de clasificación gasolinas The quality control of gasoline requires the determination of its composition by high-resolution capillary gas chromatography; this analysis provides the total contents of paraffins, isoparaffins, aromatics, naphthenes and olefins (PIANO method). The objective of this work was to develop gasoline classification models taking the complete chromatographic profile as variables, which allowed extracting the chemical information related to the covariance of the different compounds present in the system. The profiles of 70 gasoline samples collected between 2016 and 2019 were processed, in which it was essential to minimize the shift in retention times and baseline that originates from the different measurements. Hierarchical cluster analysis (HCA) was used as a pattern recognition technique, which allowed defining by similarity two classes that group the samples of the year 2019 in a different category. Based on the results of this exploratory analysis, the Soft Independent Modeling of Class Analogy (SIMCA) classification method was applied, obtaining that the distance between the classes and their projections was adequate, without classification errors. These techniques are ideal tools to detect adulterations and changes in production processes. El control de calidad de las gasolinas exige la determinación de su composición por cromatografía gaseosa capilar de alta resolución; este análisis proporciona los contenidos totales de parafinas, isoparafinas, aromáticos, naftenos y olefinas (método PIANO). El objetivo de este trabajo fue desarrollar modelos de clasificación de gasolinas tomando como variables el perfil cromatográfico completo para extraer la información química relacionada con la covarianza de los diferentes compuestos presentes en el sistema. Se procesaron los cromatogramas de 70 muestras de gasolinas colectadas entre los años 2016 y 2019, en los que fue imprescindible minimizar el desplazamiento de los tiempos de retención y de la línea base que se origina en las diferentes mediciones. Se utilizó como técnica de reconocimiento de patrones el análisis jerárquico de clúster (HCA), el cual permitió definir por similaridad dos clases que agrupan en una categoría diferente las muestras del año 2019. A partir de los resultados de este análisis exploratorio se aplicó el método de clasificación de modelado suave independiente por analogía de clases (SIMCA), obteniéndose que la distancia entre las clases y sus proyecciones resultaron adecuadas, sin errores de clasificación. Estas técnicas constituyen herramientas idóneas para detectar adulteraciones y cambios en los procesos de producción. Centro de Investigaciones para la Industria Minero Metalúrgica (CIPIMM) 2025-11-03 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf text/html application/epub+zip application/zip https://infomin.edicionescervantes.com/index.php/i/article/view/677 INFOMIN; Vol. 17 (2025): enero-diciembre; https://cu-id.com/2144/v17e06 1992-4194 spa https://infomin.edicionescervantes.com/index.php/i/article/view/677/1644 https://infomin.edicionescervantes.com/index.php/i/article/view/677/1645 https://infomin.edicionescervantes.com/index.php/i/article/view/677/1646 https://infomin.edicionescervantes.com/index.php/i/article/view/677/1647 Derechos de autor 2025 Revista bajo Licencia CC Reconocimiento-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0