| Summary: | En la industria de refinación del petróleo es frecuente el uso de crudos de diferentes orígenes, lo que
origina variaciones apreciables en la composición química de los productos obtenidos durante el proceso de refinación.
La aplicación de las técnicas quimiométricas de reconocimiento de patrones ha hecho posible el desarrollo de procedimientos
alternativos que permiten, a través de métodos espectroscópicos o cromatográficos, la clasificación y el control
de calidad de diversos tipos de combustibles de una forma rápida y con el empleo de pequeña cantidad de muestra. El
objetivo de este estudio fue la aplicación de los métodos supervisados de reconocimiento de patrones: modelado suave
independiente por analogía de clases y análisis discriminante sobre mínimos cuadrados parciales —(SIMCA) y (PLSDA),
de sus siglas en inglés— para la clasificación de kerosinas mediante la técnica de Espectroscopia Infrarroja; y
realizar un estudio comparativo de los resultados obtenidos por ambos métodos. Los modelos desarrollados permitieron
diferenciar dos clases de kerosinas con diferente composición química, lo cual fue corroborado por Espectrometría
de Masas. El estudio comparativo realizado a través de una validación con muestras externas, demostró que el modelo
SIMCA presentó una adecuada sensibilidad y selectividad: no presentó falsos negativos y fue capaz de no clasificar a
las muestras de turbocombustibles ajenas al sistema modelado; sin embargo, el modelo PLS-DA presentó problemas
de selectividad y no logró diferenciar las muestras de turbocombustibles.
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