Especiación Química de las Emisiones deEscape en Arranque en Frío de Automóviles
Ligeros en Monterrey, N.L-Edición Única
Title Especiación Química de las Emisiones de Escape en Arranque enFrío de Automóviles Ligeros en Monterrey, N.L-Edición Única
Issue Date 2006-05-01
Publisher Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey
Item Type Tesis de maestría
Downloaded 05/10/2018 22:36:52
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INSTITUTO TECNOLOGICO Y DE ESTUDIOSSUPERIORES DE MONTERREY
CAMPUS MONTERREY
DIVISION DE INGENIERIA Y ARQUITECTURAPROGRAMA DE GRADUADOS EN INGENIERIA
ESPECIACION QUIMICA DE LAS EMISIONES DEESCAPE EN ARRANQUE EN FRIO DE AUTOMOVILES
LIGEROS EN MONTERREY, N .L
T E S I S
PRESENTADA COMO REQUISITO PARCIAL PARA
OBTENER EL GRADO ACADEMICO DE
MAESTRO EN CIENCIAS
ESPECIALIDAD EN SISTEMAS AMBIENTALES
POR:
MARCO ANTONIO LEON ROMERO
MONTERREY, N. L MAYO 200S
INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MONTERREY
CAMPUS MONTERREY
DIVISIÓN DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA
PROGRAMA DE GRADUADOS EN INGENIERÍA
ESPECIACIÓN QUÍMICA DE LAS EMISIONES DE ESCAPE ENARRANQUE EN FRÍO DE AUTOMÓVILES LIGEROS EN
MONTERREY, N.L.
TESIS
PRESENTADA COMO REQUISITO PARCIAL PARA OBTENER ELGRADO ACADÉMICO DE:
MAESTRO EN CIENCIASESPECIALIDAD EN SISTEMAS AMBIENTALES
POR:
MARCO ANTONIO LEÓN ROMERO
Monterrey, N. L. MAYO 2006
INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUDIOS SUPERIORES DEMONTERREY
CAMPUS MONTERREYDIVISIÓN DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURAPROGRAMA DE GRADUADOS EN INGENIERÍA
Los miembros del comité de tesis recomiendan que el presente proyecto de tesis presentado
por el Ing. Marco Antonio León Romero sea aceptado como requisito parcial para obtener el
grado académico de:
MAESTRO EN CIENCIAS
CON ESPECIALIDAD EN SISTEMAS AMBIENTALES
DEDICATORIA
A mis padres, Marco Antonio León Salas y Teresita Romero Ogawa, quienes con su esfuerzo
y enseñanzas me han permitido trazar y cumplir mis metas. Sin ellos no sería lo que soy.
A mis hermanos Héctor y Gabriela con los que he pasado momentos hermosos.
Finalmente a mis abuelitas y a mi primo Alejandro, quienes donde quiera que estén han sido
una fuente de inspiración para alcanzar nuevas metas y ser una mejor persona.
AGRADECIMIENTOS
Al Dr. Alberto Mendoza Domínguez por haberme dado por la oportunidad de ingresar a este
proyecto, así como el interés mostrado a lo largo del desarrollo de la Tesis, además de la guía
y gran confianza brindada.
Al Dr. Jerónimo Martínez M. y al Dr. Porfirio Caballero M. por aceptar ser los sinodales, por
sus comentarios y recomendaciones que sirvieron para el mejoramiento de esta tesis.
Al Ing. Luis Miguel Villarreal R. por sus consejos, aportaciones y facilidades para el uso del
equipo de muestreo.
Al Q.F.B. José Rodríguez Rodríguez del Laboratorio del CCA por su ayuda con el análisis de
las muestras.
A Juan Manuel Anaya, Fredy Méndez, Erik Pardo y Berenice Zapien por su enorme apoyo
durante las campañas de monitoreo, sin ellos no hubiera sido posible el muestreo.
A Guadalupe Amador por su gran ayuda con el análisis estadístico de los datos.
A mis queridas y adoradas amigas Alejandra Estrada y Ana Yael Vanoye, primero por su gran
apoyo moral en estos últimos meses y además por su ayuda en la edición de la tesis
A todos mis amigos de la maestría, con los cuales compartí momentos inolvidables: Alejandra
Estrada, David Nájera, Erik Pardo, Fredy Méndez, Berenice Zapien, Ricardo Camacho, Carlos
Caballero, Juan Manuel Anaya, Lucila García, Natalia López, Ana Yael Vanoye, Francisco
Javier Maytorena y los que se me hayan olvidado.
A mis grandes amigos de Puebla, Neftalí Rodríguez y Gilberto Landa, así como a toda la raza
de la rondalla que en ningún momento han perdido contacto conmigo.
CONTENIDO
CONTENIDO I
ÍNDICE DE FIGURAS IV
ÍNDICE DE TABLAS V
RESUMEN VII
CAPÍTULO 1 1
INTRODUCCIÓN 1
1.1 LA CONTAMINACIÓN DEL AIRE Y SU ORIGEN 1
1.1.1 CONTAMINACIÓN ATMOSFÉRICA 3
1.1.2 COMPUESTOS ORGÁNICOS VOLÁTILES (COV) 9
1.1.3 CONTRIBUCIÓN DE LAS FUENTES MÓVILES EN LOS INVENTARIOS DE EMISIONES 10
1.1.4 EMISIÓN DE HIDROCARBUROS EN LA OPERACIÓN A EXCESO DE COMBUSTIBLE EN LOSAUTOMÓVILES 11
1.2 OBJETIVO GENERAL 12
1.3 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 12
1.4 ALCANCES 12
JUSTIFICACIÓN 13
1.6 DISTRIBUCIÓN DE LA TESIS 14
CAPÍTULO 2 16
ANTECEDENTES 16
2.1 ESTUDIOS EN AIRE AMBIENTE EN EL MUNDO Y EN MÉXICO 16
2.2 EMISIONES RELACIONADAS CON LAS FUENTES MÓVILES 18
—
2.3 CICLO DE MANEJO Y ARRANQUE EN FRÍO 21
CAPÍTULO 3 25
MÉTODOS Y MATERIALES 25
3.1 METODOLOGÍA DE MUESTREO 25
3.2 MONITOREO 27
3.2.1 PERIODO DE MONITOREO 27
3.2.2 MUESTREO CON BOMBA DE SUCCIÓN 29
3.3 MÉTODOS DE CUANTIFICACIÓN DE VOC 30
3.3.1 CROMATOGRAFÍA DE GASES 30
3.3.2 MÉTODO 8260B DE LA EPA 31
3.4 SELECCIÓN DE COMPUESTOS A EVALUAR 32
3.5 REACTIVIDAD 33
CAPÍTULO 4 37
RESULTADOS 37
4.1 RESULTADOS GENERALES 37
4.2 CORRELACIONES ENTRE LAS ESPECIES QUÍMICAS 43
4.3 ANÁLISIS ESTADÍSTICO 47
CAPÍTULO 5 52
DISCUSIÓN 52
5.1 MÉTODO DE REACTIVIDAD OH 52
5.2 RELACIÓN ENTRE COMPUESTOS 56
CAPÍTULO 6 60
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 60
6.1 CONCLUSIONES 60
6.2 RECOMENDACIONES 62
REFERENCIAS 63
APÉNDICE A: ANÁLISIS DE LABORATORIO 70
APENDICE B: COEFICIENTES DE CORRELACIÓN 102
APENDICE C: ANÁLISIS DE ESTADÍSTICO 130
VITA 178
-III-
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1. Contaminación primaria y secundaria (Fuente: Escuela Superior de Ing.
Universidad de Navarra, Octubre 2005) 4
Figura 2. Emisiones (g/s) para CO, CO2, NOx y Hc para las pruebas de arranque en frío
(Graham et al, 2004) 27
Figura 3. Cromatógrafo HP 5890 Series II 31
Figura 4. Distribución de vehículos por kilometraje 38
Figura 5. Distribución de vehículos por marca 38
Figura 6. Distribución de vehículos por modelo 39
Figura 7. Concentración promedio de los compuestos por el tipo de gasolina de los
vehículos monitoreados en la primera campaña 40
Figura 8. Concentración promedio de los compuestos por el tipo de gasolina de los
vehículos monitoreados en la segunda campaña 41
Figura 9. Especies detectadas en las muestras de la primera campaña 41
Figura 10. Especies detectadas en las muestras de la segunda campaña 42
- IV-
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1. Composición del aire seco 5
Tabla 2. Clasificación y ejemplos de compuestos primarios y secundarios 6
Tabla 3. Datos generales de los automóviles monitoreados durante la primera campaña... 28
Tabla 4. Datos generales de los automóviles monitoreados durante la segunda campaña... 29
Tabla 5. Especies propuestas a analizar en las emisiones de fuentes móviles 33
Tabla 6. Concentraciones de COV (ng/ml) obtenidas para la primera campaña demonitoreo 43
Tabla 7. Concentraciones de COV (ng/ml) obtenidas para la segunda campaña demonitoreo 43
Tabla 8. Correlaciones promedios obtenidas para la primera campaña de monitoreo 46
Tabla 9. Correlaciones promedios obtenidas para la segunda campaña de monitoreo 46
Tabla 10. Concentraciones promedios de especies obtenidas por tipo de gasolina (enng/ml) 47
Tabla 11. Concentraciones promedios de especies obtenidas por intervalos de kilometrajes(en ng/ml) 48
Tabla 12. Concentraciones promedios de especies obtenidas por marca (en ng/ml) 49
Tabla 13. Concentraciones promedios de especies obtenidas por modelo (en ng/ml) 50
Tabla 14. Constantes kOH para los compuestos seleccionados 53
Tabla 15. Comparación de la concentración promedio versus la concentración propilenoequivalente, obtenidas para la primera campaña de monitoreo 54
- V -
Tabla 16. Comparación de la concentración promedio versus la concentración propilenoequivalente, obtenidas para la segunda campaña de monitoreo 55
Tabla 17. Intervalos de las razones de BTEX obtenidos de la literatura 57
Tabla 18. Razones de BTEX calculados a partir de datos de concentración para vehículosreportados en la literatura 57
Tabla 19. Razones de BTEX calculados de los datos de concentración obtenidos durante lascampañas de monitoreo 58
-VI -
RESUMEN
En el presente trabajo se presentan los resultados de dos campañas de monitoreo de
emisiones de escape en arranque en frío realizado a 20 automóviles de modelo reciente
(2003-2005). Los automóviles seleccionados fueron preferentemente de tipo sedán. En lo
que respecta al tamaño de la población de muestreo, se determinó poner un número
arbitrario de 15 carros a monitorear. El procedimiento de muestreo se elaboró con base al
procedimiento FTP de la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (US
EPA). En dicho procedimiento un automóvil es colocado sobre un dinamómetro y se
simula un trayecto citadino, dentro de esta simulación se encuentra el ciclo de arranque en
frío. Se definió un ciclo de muestreo que va desde los primeros 15 segundos hasta los 105
segundos dentro del ciclo conocido como arranque en frío que es el primer arranque del
motor en el día. Las muestras fueron almacenadas en bolsas Tediar de 5 litros de capacidad
y se hizo una especiación química mediante cromatografía de gases con detector de
espectrometría de masas para determinar los Compuesto Orgánicos Volátiles que contenían
las muestras.
Los análisis químicos revelaron que en ambas campañas las especies con mayor
concentración fueron 2,3,4 Trimetilpentano, 2,2,4 Trimetilpentano y Tolueno; siendo los
dos primeros los que presentaron mayor concentración en ambos casos (5.290E+05 ppbC y
3.361E+05 ppbC para la primera campaña, y 1.886E+05 ppbC y 1.819E+05 ppbC para la
segunda respectivamente). Cabe señalar que ambos compuestos representan un porcentaje
alto de la concentración total de compuestos identificados en cada campaña (48.51 % para
la primera campaña y 39.32 % para la segunda campaña). Se hizó un análisis estadístico de
los datos por medio de un ANOVA, y se encontró que la alta concentración y presencia de
2,2,4-Trimetilpentano, Dimetilhexano y 2,3,4-Trimetilpentano en los valores obtenidos
durante las campañas de monitoreo son producto de los vehículos que usan gasolina
Premium, y que el efecto del kilometraje recorrido, el modelo o la marcas del vehículo no
-VII-
es determinante para este fenómeno. La mayor concentración de 2,2,4-trimetilpentano con
respecto a los demás compuestos es acorde a lo encontrado por Gamas et al. (1999).
Se determinó el potencial de formación de ozono para los compuestos detectados en ambas
campañas, empleando un método basado en la reactividad "OH. En ambas campañas el
2,2,4-Trimetilpentano y el 2,3,4-Trimetilpentano tuvieron el valor mas alto de
concentración propileno equivalente (1.392E+05 ppbC y 9.319E+04 ppbC para la primera
campaña y para la segunda 4.962E+04 ppmC y 5.044E+04 ppmC respectivamente), por lo
que para el caso de estudio serían los compuestos más reactivos.
Finalmente se calcularon las relaciones entre los BTEX para los datos de las campañas de
monitoreo y a partir de datos de algunos estudios de emisiones vehiculares. Los valores
promedio de las relaciones T:B (1.9), E:B (0.6) y B:T (1.5) están dentro de los intervalos
encontrados en la literatura y de los valores calculados para estudios enfocados a fuentes
móviles como en los estudios llevados a cabo por Kenski et al. (1995), Mújica et al. (1998)
Singer et al. (1999) y Na et al. (2005). Solo la relación X:B calculada (0.8 para toda el
monitoreo) presentó valores apenas cercanos al límite inferior del intervalo reportado en la
literatura para esta relación (X:B = 1.81-3.4). Y, al comparar con los estudios enfocados a
fuentes móviles se encontró una diferencia significativa en la relación T:B y X:B del
estudio realizado por Singer et al. (1999), lo cual se atribuye a la diferencia en el lugar de
muestreo entre ese estudio y los otros trabajos enfocados a fuentes móviles. Con estó se
pudó inferir que, cuando se calculen valores para las relaciones de BTEX y se obtengan
valores similares a los mostrados en el presente estudio se puede tener un indicativo de que
las emisiones corresponden a fuentes móviles probablemente ubicadas en algun lugar con
gran cantidad de vehículos y en estado de arranque en frío.
- VIII - V
Capítulo 1 Introducción
CAPÍTULO 1
INTRODUCCIÓN
En este capítulo se presenta un panorama general del origen de la contaminación del aire,
además de la revisión de varios conceptos básicos relacionados con el tema que se estarán
usando durante los siguientes capítulos. Además, se localizará dentro de este marco el
objetivo primordial del presente trabajo. Finalmente se indicarán los alcances del estudio
así como la justificación del mismo.
1.1 LA CONTAMINACIÓN DEL AIRE Y SU ORIGEN
La contaminación atmosférica se presenta en la mayoría de las grandes ciudades, por lo que
se ha convertido en un gran problema que requiere una atención prioritaria. Esto se debe a
que un enorme número de personas tiene en riesgo su salud. Nuestra actividad, incluso la
más normal y cotidiana, origina contaminación. Cuando usamos electricidad, medios de
transporte, metales, plásticos o pinturas; cuando se consumen alimentos, medicinas o
productos de limpieza; cuando se enciende la calefacción o se calienta la comida o el agua;
etcétera; se producen, directa o indirectamente, sustancias contaminantes. En un país
industrializado la contaminación del aire procede, más o menos a partes iguales, de los
sistemas de transporte, los grandes focos de emisiones industriales y los pequeños focos de
emisiones de las ciudades o el campo. Sin embargo no debemos olvidar que siempre, al
final, estas fuentes de contaminación dependen de la demanda de productos, energía y
servicios que hacen el conjunto de la sociedad.
La contaminación del aire no es un tema de moda o un fenómeno reciente. Procesos
naturales como son los incendios forestales, descomposición de la vegetación, tormentas de
polvo y erupciones volcánicas siempre han contaminado el aire. En cuanto a acciones
correctivas y de control al respecto, por parte del Hombre podemos mencionar por ejemplo
Capítulo 1 Introducción
al Rey Eduardo I de Inglaterra, que en 1972 trató de despejar los cielos llenos de humo
sobre Londres, al prohibir el uso del llamado "carbón marítimo". Posteriormente durante
los reinados de Ricardo II (1377-1399) y de Enrique V (1413-1422) se tomaron medidas
para reglamentar el uso del carbón. Aunque en esa época ya se observaba una ligera
contaminación, fue hasta el siglo pasado cuando se empezaron problemas serios debidos a
la contaminación. Podemos citar lo ocurrido en 1930 en una zona altamente industrializada
en Mouse, Bélgica, donde una espesa niebla cubrió el lugar durante tres días causando la
muerte de 60 personas y la enfermedad de cientos más. Un caso similar se presentó al año
siguiente donde durante nueve días se dio un efecto similar solo que sobre la ciudad de
Manchester. Pero no fue hasta que una gran capa de niebla cubrió la ciudad de Londres en
1952 cuando se observó el potencial catastrófico de la contaminación del aire, la niebla
duró tres días y hubo más de 4000 mil muertes según los reportes. A raíz de esta situación
el Parlamento de aquel país promulgó una ley para reducir la combustión del carbón. En la
actualidad, se comenta con frecuencia las condiciones de la calidad del aire en varias
ciudades alrededor del mundo.
La causa principal de toda la contaminación del aire es la combustión, y esta es esencial
para la vida diaria del Hombre. En una combustión "perfecta" o teórica, el hidrógeno y el
carbono del combustible se combinan con el oxígeno del aire para obtener como resultado
la producción de calor, luz, dióxido de carbono y vapor de agua. Sin embargo, las
impurezas del combustible, una relación incorrecta del combustible y el aire, o
temperaturas de combustión demasiado altas o demasiado bajas son causa de la formación
de productos secundarios. Estos productos son por ejemplo el monóxido de carbono, óxidos
de azufre, óxidos de nitrógeno, cenizas finas e hidrocarburos no quemados. Todas estas
sustancias son contaminantes del aire. Cabe resaltar el hecho de que la producción total
mundial de muchos de los gases y materia particulada reconocidos como contaminantes, es
mucho mayor cuando procede de fuentes naturales que cuando procede de fuentes
producidas por el Hombre. A pesar de esta contaminación, el medio ambiente tiene
procesos naturales que permiten limpiar por si sola la atmósfera si se le da el tiempo
suficiente. Esto se logra mediante la precipitación, oxidación y absorción en los océanos y
el suelo. Además, los contaminantes producidos por el hombre se concentran por lo general
Capítulo 1 Introducción
en regiones geográficas de poca extensión; por lo tanto, la mayor parte del aire
contaminado lo produce el Hombre. Solamente en Estados Unidos se descargan anualmente
a la atmósfera mas de 200 millones de toneladas de residuos gaseosos, sólidos y líquidos
(Wark, 1998). En realidad, la tasa a la que se descargan los contaminantes a la atmósfera en
regiones densamente pobladas, excede a veces la tasa de limpieza de la atmósfera.
1.1.1 CONTAMINACIÓN ATMOSFÉRICA
Existe un gran número de definiciones distintas de contaminación atmosférica,
dependiendo del punto de vista que se adopte. Se puede citar la definición de (Wark, 1998)
la cual dice que la contaminación atmosférica es "la presencia en la atmósfera exterior de
uno o más contaminantes o sus combinaciones, en cantidades tales y con tal duración que
sean o puedan afectar la vida humana, de animales, de plantas, o de la propiedad, que
interfiera el goce de la vida, la propiedad o el ejercicio de las actividades". Lo habitual es
considerar como contaminantes únicamente aquellas sustancias que han sido añadidas en
cantidades suficientes como para producir un efecto medible en las personas, animales,
vegetales o los materiales. Así, otra definición es: "Cualquier condición atmosférica en la
que ciertas substancias alcanzan concentraciones lo suficientemente elevadas sobre su nivel
ambiental normal como para producir un efecto mensurable en el hombre, los animales, la
vegetación o los materiales" (Seinfield, 1988). Por "sustancias" se debe entender cualquier
elemento, compuesto químico o material de cualquier tipo, ya sea natural o artificial, que se
encuentra en al aire ambiente. Dichas sustancias pueden ser consideradas contaminantes, y
pueden estar en forma de partículas sólidas, gotas líquidas, gases o en diferentes mezclas de
estas formas. El problema de contaminación del aire se puede representar de manera
sencilla como un sistema que tiene tres componentes básicos:
1 2 3
Fuentes emisoras • Atmósfera • Receptores
Contaminantes Reacción Química
Capítulo 1 Introducción
Como se observa en el esquema anterior, el origen de la contaminación del aire son las
fuentes emisoras. De acuerdo a la Ley General del Equilibrio Ecológico y la Protección al
Ambiente (LGEEPA) una emisión consiste en la descarga directa o indirecta hacia la
atmósfera de toda sustancia en cualquiera de sus estados físicos, y las fuentes que llevan a
cabo esta emisión pueden ser identificadas como fuentes fijas, móviles o biogénicas. Una
fuente fija es toda instalación establecida en un solo lugar que tenga como finalidad
desarrollar operaciones o procesos industriales, comerciales o de servicios o actividades
que generen o puedan generar emisiones contaminantes a la atmósfera. Una fuente móvil,
por el contrario, son los aviones, helicópteros, ferrocarriles, tranvías, tractocamiones,
autobuses integrales, camiones, automóviles, motocicletas, embarcaciones, equipo y
maquinarias no fijas con motores de combustión y similares, que con motivo de su
operación generen o puedan generar emisiones contaminantes a la atmósfera (LGEEPA,
1998). Las emisiones de fuentes biogénicas incluyen las emisiones generadas por los
procesos metabólicos de los vegetales y por la denitrificación de los suelos. Se considera
como fuentes biogénicas a todas las especies vegetales (agrícolas, forestales y otras). En la
Figura 1 se representan algunos ejemplos de las fuentes emisoras.
Figura 1. Contaminación primaria y secundaria (Fuente: Escuela Superior de Ing.Universidad de Navarra, Octubre 2005)
Capítulo 1 Introducción
Antes de definir los contaminantes del aire es conveniente conocer la composición del aire
atmosférico, el cual está constituido principalmente por oxígeno, nitrógeno y varios gases
nobles, y en donde concentraciones de estos constituyentes se han mantenido fijos a lo
largo del tiempo. La Tabla 1 especifica la composición del aire atmosférico seco, "limpio"
o "normal", que se encuentra usualmente en las áreas rurales y sobre el océano, lejos de las
masas de terreno.
Tabla 1. Composición del aire seco
Sustancia Volumen (%) Concentración (ppm)
Nitrógeno
Oxígeno
Argón
Dióxido de carbono
Neón
Helio
Metano
Criptón
Hidrógeno
Xenón
Dióxido de nitrógeno
Ozono
78.084 ±0.004
20.946 ± 0.002
0.934 ±0.001
0.033 ±0.001
780,900
209,400
9,300
315
18
5.2
1.2
0.5
0.5
0.08
0.02
0.01-0.04
(Fuente: Wark 1998)
Además, el aire atmosférico contiene también de 1 a 3 por ciento en volumen de vapor de
agua, y trazas de dióxido de azufre, formaldehído, yodo, cloruro de sodio, amoniaco,
monóxido de carbono, metano y un poco de polvo y polen. A continuación se presenta un
breve listado de la clasificación general de los contaminantes del aire:
1. Materia particulada o partículas
2. Compuestos que contienen azufre
3. Compuestos orgánicos
Capítulo 1 Introducción
4. Compuestos que contienen nitrógeno
5. Monóxido de carbono
6. Compuestos halogenados ;
7. Compuestos radioactivos
La materia particulada se divide frecuentemente en subclases, que incluyen polvo fino
(menor de 100 \im de diámetro), vapores (0.001 - 1 um de diámetro) y neblinas (0.1 - 10
(j,m de diámetro). Los vapores son partículas formadas por condensación, sublimación o
reacción química, y a veces se les designa como humo. Los vapores, humo, neblina y niebla
forman una clase más amplia llamada aerosoles. Las materias enumeradas se pueden
agrupar en dos amplias clasificaciones: contaminantes primarios y secundarios. Los
contaminantes primarios son los emitidos directamente por las diversas fuentes de emisión,
mientras que los secundarios son los que se forman u originan en la atmósfera mediante la
interacción entre dos o más contaminantes primarios o por reacciones químicas con las
especies químicas que se encuentran usualmente en la atmósfera. La Tabla 2 presenta una
lista de los contaminantes primarios y secundarios para las clases de sustancias, el CO2 se
pone entre paréntesis ya que no se considera un contaminante.
Tabla 2. Clasificación y ejemplos de compuestos primarios y secundarios
Clase Contaminantes Primarios Contaminantes Secundarios
Compuestos que contiene azufre SO2, H2S SO3, H2SO4, MSO4 a
Compuestos orgánicos Compuestos de Cj - C5 Cetonas, aldehidos, ácidos
Compuestos que contienen NO2 ,MNO3a
nitrógenoÓxidos de carbono CO, (CO2) CO
Halógeno HC1, HF (Ninguno)
a MSO4 y MNO3 denotan compuestos de sulfatos y nitratos, respectivamente.(Fuente. Wark 1998)
Uno de los procesos que favorece la liberación de estos compuestos (como son CO2, CO,
SOx, NOx e hidrocarburos) es la combustión de combustibles fósiles, durante la cual se
producen. Cabe mencionar que dentro de estos compuestos resalta el CO2, que es el
principal responsable del efecto invernadero. Adicionalmente se tiene la reacción entre los
Capítulo 1 Introducción
hidrocarburos y los NOx, la cual en presencia de luz solar produce el ozono conocido por
ser el principal constituyente del smog fotoquímico (WRI, 1997). Los hidrocarburos,
compuestos químicos constituidos principalmente de carbono e hidrógeno (EPA, 2004),
son particularmente importantes ya que en el caso de emisiones vehiculares, dichos
compuestos son vapores que usualmente son formados debido a una combustión
incompleta o por la evaporación de la gasolina líquida (USDE, 2004). Partiendo de esto y
dado que algunos hidrocarburos son precursores menores de la formación de ozono que
otros, la EPA1 ha elaborado varias definiciones de las diversas agrupaciones de
hidrocarburos. Por ejemplo, a la suma de todos los hidrocarburos contaminantes del aire,
exceptuando al metano se les llama hidrocarburos no metánicos (NMHC), los cuales son
precursores significativos de la formación de ozono (EPA, 2004). Una definición que nos
interesa es la de los Compuestos Orgánicos Volátiles (COV), los cuales son cualquier
compuesto orgánico que al ser emitido en la atmósfera puede permanecer el tiempo
suficiente para participar en reacciones fotoquímicas (EPA 2005). Es por eso que la EPA ha
excluido oficialmente de la definición de hidrocarburos regulados, conocidos como COV, a
compuestos como metano y etano, entre otros.
Mientras que los COV y el CO son contaminantes de origen primario (es decir, emitidos
directamente desde fuentes tales como los vehículos), el ozono suele ser referido como un
contaminante de tipo secundario. Esto se debe a que por lo común no es vertido
directamente a la atmósfera sino que se forma a partir de contaminantes primarios a través
de reacciones provocadas por la luz solar. La concentración de ozono en el aire ambiente es
el resultado neto de una gran diversidad de procesos atmosféricos que incluyen su
producción fotoquímica a partir de otros contaminantes primarios, su transporte a otras
regiones, la intrusión en la troposfera de aire estratosférico rico en ozono y su destrucción
en la atmósfera. Los contaminantes primarios involucrados en esta formación de O3
fotoquímico son denominados precursores y están representados por compuestos orgánicos
reactivos, especialmente hidrocarburos (RH) y óxidos de nitrógeno (NOx) provenientes
principalmente de emisiones del escape de automotores y fuentes estacionarias.
1 Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos
Capítulo 1 Introducción
Las reacciones básicas que conducen a la formación fotoquímica del O3 han sido
identificadas y suelen expresarse integrando el siguiente mecanismo (Chameides et al.
1992):
RH+ ' O H - > R ' + H 2 O (a)
R * + O 2 + M - > R O ; +M (b)
RO*2 + NO->RO*+NO2 (c)
RO*+O3 ^ H O ' + R C H O (d)
HO;+NO->*OH + NO2 (e)
2NO 2+hv->NO + O* (f)
2 O ' + O 2 + M - > O 3 + M (g)
RH + 4O2 + 2hv -> RCHO + H2O + 2O3 (Reacción neta)
Donde se supone que RH es un hidrocarburo, y R puede ser CH3, C2H5, C3H7, etc. El
mecanismo se inicia por acción del radical "OH. Este radical libre, especie conteniendo un
electrón desapareado, es muy reactivo. La captura de un átomo de hidrógeno rompe el
enlace covalente en RH, creando otro radical libre R', que en presencia de oxígeno forma
radicales oxigenados. El radical peroxí RO* oxida al NO formándose el radical RO* que
en presencia de oxígeno produce un aldehido RCHO y un nuevo radical, hidroperoxilo
HO2 , que oxida otra molécula de NO. El resultado neto es la formación de dos moléculas
de O3 y un aldehido RCHO, cuya degradación posterior puede producir nuevas moléculas
de O3. El número de moléculas de O3 producidas por oxidación de un hidrocarburo
dependerá de su estructura y de la composición atmosférica: para las especies encontradas
en el aire ambiente conteniendo 2 - 6 átomos de carbono cada molécula puede generar de 4
a 14 moléculas de O3. Es importante notar que el NOx desempeña el papel de un catalizador
8
Capítulo 1 Introducción
en la secuencia de reacciones indicada, mientras que los compuestos orgánicos son
consumidos, siendo eventualmente oxidados a CO2 (Burastero, 2001).
1.1.2 COMPUESTOS ORGÁNICOS VOLÁTILES (COV)
Cuando hablamos de los COV nos estamos refiriendo a cualquier compuesto de carbono,
exceptuando CO, CO2, ácido carbónico, carbonates metálicos y carbonato de amonio, que
participan en reacciones fotoquímicas atmosféricas (EPA, 2004). Esto incluye cualquier
compuesto orgánico, por ejemplo metano, etano, di-clorometano, etc., con excepción de
aquellos a los que se les ha determinado una insignificante reactividad fotoquímica.
Típicamente los COV son compuestos que tienen una alta presión de vapor y una baja
solubilidad en agua. Otra definición de los COV es la que se da en el Método 25-A 2 de la
EPA, donde se definen como cualquier compuesto orgánico que pasa a través del filtro del
sistema de muestreo (tren de muestreo) a 250 °F. Cabe mencionar que cuando se está
discutiendo acerca de emisiones, el término preferido es el de COV, ya que cuando se
enfoca a la formación de ozono es más común el uso del término Gases Orgánicos
Reactivos (ROG). Los ROG son cualquier compuesto de carbono, excluyendo CO2, ácido
carbónico, carbonatos metálicos, entre otros que aparecen en una lista publicada por la
Agencia de Recursos del Aire de California (California Air Resources Board, 2004). La
diferencia principal entre las definiciones radica en que las emisiones de COV incluyen
metano y etano, los cuales participan en la formación del ozono y por lo tanto no son ROG.
No todos hidrocarburos contribuyen de igual manera a la formación del ozono. Algunos son
más reactivos que otros dependiendo de su estructura química y las condiciones
atmosféricas a las cuales están sujetos.
Entre los diversos usos que se le dan a los COV está su presencia en combustibles para
motores de combustión interna, como químicos intermedios, como solventes para grasas,
tintas, aceites, pinturas, plásticos, etc. La presencia de estos compuestos en el aire ambiente
Método de Análisis de Hidrocarburos Totales por medio de un cromatógrafo de gases con un detector deIonización de Flama
Capítulo 1 Introducción
está asociada a la combustión incompleta de combustibles, así como a la evaporación de
solventes y combustibles. Los compuestos químicos volátiles emiten vapores con gran
facilidad, por lo que las emanaciones de los vehículos constituyen una importante fuente de
emisión. Muchos compuestos orgánicos volátiles representan serios riesgos a la salud. Por
ejemplo, el Benceno tiene efectos cancerígenos. Una forma de caracterizar las emisiones de
COV y otros contaminantes del aire es por medio de una determinación de perfiles de
emisión de las diferentes fuentes generadoras de los mismos. Esto significa que se deben
caracterizar de manera cuantitativa las especies químicas con el objeto de conocer su
proporción en la masa total emitida a la atmósfera.
1.1.3 CONTRIBUCIÓN DE LAS FUENTES MÓVILES EN LOS INVENTARIOS DE
EMISIONES
En países como Estados Unidos, las emisiones debidas a fuentes móviles representan un
gran porcentaje del total del inventario de emisiones en áreas urbanas. En 1995, los
vehículos en uso contribuyeron con 63.6 % del CO total, 34.9 % de los NOx totales y 26.7
% de los COV emitidos en Estados Unidos (EPA, 1996). En México también se cuenta con
datos similares. Por ejemplo, en 1994 se estimaron los siguientes porcentajes de
contribución de contaminantes emitidos por el sector transporte en la Zona Metropolitana
de la Ciudad de México (ZMCM): 26.8 % de SO2, 99.5 % de CO, 71.3 % de NOx, 54.1 %
de Hidrocarburos (HC) volátiles y el 4.2 % de materia particulada (DDF, 1996). Durante
1995, en la elaboración de un inventario preliminar de emisiones, los automóviles también
se empezaron a situar como la principal fuente de contaminación atmosférica en el Área
Metropolitana de Monterrey (AMM), contribuyendo con aproximadamente un 71% de las
emisiones totales, de donde el 88% de la contaminación fue atribuida al CO (Subsecretaría
de Ecología del Gobierno del estado de Nuevo León, 2000). En nuestro país, se han llevado
a cabo estudios diversos con el propósito de obtener perfiles de emisiones, como por
ejemplo los realizados en la ZMCM por Young et al. (1997), Mugica et al. (1998) y Vega et
al. (2000). Cabe señalar que estas campañas se basaron en la medición de emisiones
generadas principalmente por fuentes móviles.
_
Capítulo 1 Introducción
1.1.4 EMISIÓN DE HIDROCARBUROS EN LA OPERACIÓN A EXCESO DE
COMBUSTIBLE EN LOS AUTOMÓVILES
Las emisiones de hidrocarburos, CO y NOx provenientes del escape de motores
automotrices, han sido reducidas sustancialmente desde finales de los 60's, debido a la
implementación de controles tecnológicos que reducen la formación de contaminantes
durante la combustión y remueven contaminantes de gases de salida del escape (Singer et
al., 1999). Un estricto control estequiométrico de la relación aire-combustible resulta en
menores niveles de producción de CO y HC relacionados a la operación con exceso de
combustible. El control de la relación aire-combustible también resulta en bajos niveles de
producción de NOx relacionados con la operación con deficiencia de combustible. Las
mezclas estequiométricas aire-combustible también son requeridas en el tratamiento de
gases de salida por parte de los convertidores catalíticos de tres vías, los cuales oxidan
simultáneamente los HC y el CO a CO2 y reducen los NOx a N2. Una limitación de los
sistemas de control actuales es que son ineficientes por un corto periodo de tiempo después
del arranque del vehículo. En el arranque, la mezcla aire-combustible está intencionalmente
excedida de combustible con el fin de facilitar la ignición y mejorar la operación del motor
en frío. Este exceso lleva a un incremento en la producción de HC y CO durante la
combustión y limita la oxidación de estos contaminantes en el convertidor catalítico.
Además, los convertidores catalíticos de los automóviles necesitan alcanzar temperaturas
entre 400 - 700°F para lograr una conversión significativa de los contaminantes (Heywood,
1988). Es importante mencionar que el convertidor catalítico depende del calor de los gases
de salida para calentarse hasta alcanzar la temperatura de operación (aproximadamente
300°C). Conforme el convertidor se va calentando, su eficiencia de conversión se va
incrementando hasta que alcanza la eficiencia máxima a temperaturas normales de
operación. Es por eso que resulta de gran importancia e interés la caracterización de los
gases de salida del tubo de escape de los automóviles en estas condiciones de operación. En
el presente trabajo se presentará un estudio que se enfoca a las emisiones debidas al
funcionamiento de los carros durante el arranque en frío del mismo.
11
Capítulo 1 Introducción
1.2 OBJETIVO GENERAL
El objetivo de la presente tesis es la obtención de una caracterización química de los
compuestos orgánicos volátiles presentes en las emisiones durante los periodos de
arranques en frío de carros de modelo reciente. Estos vehículos son en su mayoría modelos
2003-2005 y además pertenecen al parque vehicular de Monterrey, N.L.
1.3 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
• Definición de una estrategia para la selección de los vehículos que se van a estudiar,
así como la selección del procedimiento y método de muestreo.
• Análisis de composición química de las emisiones captadas durante las campañas de
muestreo, para determinar y cuantificar compuestos orgánicos volátiles debidos al
arranque en frío.
• Aplicación de un análisis estadístico para conocer la relación existente entre las
diferentes concentraciones de los compuestos evaluados de manera individual en las
pruebas.
• Determinación de la reactividad de los compuestos orgánicos volátiles encontrados
en las muestras tomadas durante la campaña de monitoreo, así como el cálculo de la
razón entre las concentraciones de los mismos.
1.4 ALCANCES
El estudio sobre la especiación química de las emisiones se llevó a cabo en automóviles
ligeros (tipo sedán) de diversas marcas y modelos, centrando el estudio en vehículos
registrados en el Estado de Nuevo León. Además se escogieron aquellos carros que
12
Capítulo 1 Introducción
preferentemente circulaban en el Área Metropolitana de Monterrey (AMM). Los
Compuestos Orgánico Volátiles (COV) fueron los contaminantes en los que se enfocaron
los análisis, y con los que se hizo la especiación química (caracterización). El monitoreo se
llevó a cabo en automóviles de diversas marcas y en modelos 2003-2005, ó en modelos
anteriores pero con menos de 60,000 kilómetros recorridos. Se realizó una repetición por
cada vehículo monitoreado con el fin de tener una comparación de los compuestos emitidos
en cada muestra. Así mismo el estudio se centró en el análisis de las emisiones debidas al
arranque en frío de los motores de los automóviles seleccionados. Las muestras y los
análisis se llevaron a cabo de acuerdo a métodos de prueba preestablecidos, y fueron
realizados dentro de las instalaciones del ITESM, Campus Monterrey por personal
calificado para llevar a cabo las pruebas.
1.5 JUSTIFICACIÓN
En nuestro país hay estudios enfocados en la caracterización de compuestos químicos
presentes en el aire ambiente, a la vez que se tratan de determinar las fuentes de las que son
emitidos estos compuestos. Debido a que las fuentes móviles contribuyen en un buen
porcentaje a la contaminación del aire, un número importante de investigaciones se enfocan
al estudio de los vehículos. En varios de estos estudios se utiliza un protocolo
predeterminado para que la muestra tomada represente el total de la contribución de las
emisiones durante un ciclo de manejo. En el presente documento se pretende centrar la
investigación solamente en las emisiones que se obtienen al encender el automóvil por
primera vez en el día (arranque en frío), ya que es en este momento cuando los controles de
contaminación del vehículo no trabajan adecuadamente. Es por ello que se debe contar con
una caracterización química precisa que, además de identificar los contaminantes que están
siendo emitidos, los cuantifique. La información obtenida será de gran valor ya que se
podrá utilizar para la elaboración de inventarios de emisión, factores de emisión,
aplicaciones de modelos receptor, estudios de exposición y riesgo, etcétera.
13
Capítulo 1 Introducción
1.6 DISTRIBUCIÓN DE LA TESIS
A continuación se hace una breve descripción de los aspectos más importantes que
contienen los capítulos de este trabajo de tesis.
En el Capítulo 1, se tiene una introducción donde se ubica la importancia de las emisiones
de compuestos orgánicos volátiles dentro del marco general de la contaminación
atmosférica. Así mismo se describe la relevancia de la emisión de hidrocarburos, entre los
que se encuentran los COV, debidos a fuentes móviles. También se definen los objetivos y
el alcance del estudio, con el fin de delimitar el campo de acción.
El Capítulo 2 está enfocado principalmente a presentar una recopilación de los estudios
referentes a COV, que se han realizado tanto a nivel nacional como internacional, y que se
relacionan de alguna manera con el estudio realizado en cuanto a metodología y resultados
obtenidos se refiere.
Posteriormente, en el Capítulo 3, se realiza una descripción de la metodología empleada
para la realización de la presente tesis, haciendo énfasis en los diferentes métodos
empleados para el muestreo, análisis y selección de compuestos orgánicos volátiles a
evaluar.
En el Capítulo 4 se presentan los resultados de concentraciones de COV obtenidos durante
la caracterización química de las muestras colectadas durante las campañas de monitoreo.
También se muestran las correlaciones obtenidas entre las concentraciones promedio de los
compuestos evaluados, así como un análisis estadístico llevado acabo para determinar si los
resultados son estadísticamente iguales entre si.
En el Capítulo 5 se analizan y discuten los resultados obtenidos en el presente estudio con
respecto a la reactividad calculada para cada una de las especies encontradas durante la
campaña de monitoreo. También se hace la comparación con la literatura de las relaciones
obtenidas entre los COV aromáticos._
Capítulo 1 Introducción
Finalmente, en el Capítulo 6 se plasman las principales conclusiones de este trabajo y las
recomendaciones para futuros estudios referentes a emisiones de COV debidas a fuentes
móviles.
15
Capítulo 2 Antecedentes
CAPÍTULO 2
ANTECEDENTES
En el presente capítulo se citarán y describirán algunos de los trabajos que se han llevado a
cabo con respecto a la caracterización de los COV presentes en el aire. Se empezará con
estudios realizados para analizar las especies químicas presentes en el aire ambiente, para
luego continuar con los estudios enfocados a las fuentes móviles. Finalmente se hablará de
los estudios que se han enfocado en la sección de arranque en frío de los ciclos de manejo.
2.1 ESTUDIOS EN AIRE AMBIENTE EN EL MUNDO Y EN MÉXICO
La presencia de compuestos orgánicos volátiles en el aire urbano debe tener una
consideración ambiental porque los COV son precursores del smog fotoquímico,
incluyendo la producción de aerosoles secundarios y la formación de ozono. Muchos
estudios han sido llevados a cabo en diversas ciudades alrededor del mundo con el fin de
determinar la concentración atmosférica de estos compuestos. Por ejemplo, se han llevado a
cabo investigaciones como la realizada por Thijsse et al. (1999) en Berlín, donde se
determinaron las concentraciones de COV en tres diferentes locaciones que están ubicadas
cerca de fuentes relevantes de COV. El propósito del estudio fue proveer información de la
variación temporal y espacial de la concentración de COV en Berlín, y además conocer la
contribución de las fuentes emisoras de COV a la concentración de las mismas. Las
muestran fueron tomadas en bolsas de muestreo de aluminio, en tubos de adsorción Perkin-
Elmer y en cartuchos de silica gel. Las bolsas se analizaron en un laboratorio móvil y los
otros dos tipos de envase se analizaron después en un laboratorio con un cromatógrafo de
gases con detector de ionización de flama (GC-FID), con trampa de iones y con detección
ultravioleta (UV). Los resultados mostraron una variación temporal y espacial que relaciona
claramente a la mayoría de los COV con emisiones debidas al tráfico. Las mediciones
también sugieren contribución a la concentración de COV por parte de otras fuentes como
16
Capítulo 2 Antecedentes
son emisiones biogénicas, uso de solventes, etc. Sin embargo, se estimó que la contribución
de dicha fuentes a la concentración total observada es muy pequeña.
Un caso parecido fue el estudio llevado a cabo por Varshney et al. (1998) en Nueva Delhi,
durante el cual se monitorearon los compuestos orgánicos volátiles totales en 13 locaciones
distintas. El estudio se enfocó en COV dado que se han incrementado en esta ciudad debido
a la industrialización y el rápido crecimiento del sector transporte local, por lo que era
necesario hacer mediciones para desarrollar estrategias de control efectivo que limitaran la
emisión de COV a niveles aceptables, y de esta forma prevenir la formación de ozono
troposférico. Las muestras se tomaron a dos metros de altura y en contenedores especiales,
los cuales estaban sellados y protegidos del calor. Se llevaron a un laboratorio protegidos
del sol mediante bolsas negras, y se analizaron con un GC-FID. Los resultados mostraron
que los niveles de COV en el aire ambiente están directamente relacionados con la
intensidad y magnitud de los patrones del tráfico. Los niveles de COV también estén
indirectamente relacionados a la dispersión, estabilidad y velocidad del viento. Finalmente
los resultados del estudio mostraron altos niveles de COV en Nueva Delhi, sugiriendo la
necesidad de un programa para monitorear la relación COV/O3 en el ambiente urbano.
Aparte de los estudios anteriormente mencionados se pueden citar también estudios
realizados en otros países con el propósito de determinar la concentración atmosférica de
los VOC, como por ejemplo los realizados por Cheng et al. (1997) en Canadá; Broceo et al.
(1997) en Italia; Grosjean et al. (1998) en Brasil; Derwent et al. (2000) en Inglaterra;
Kourtidis et al. (2000) en Grecia; Vucovich (2000) en Estados Unidos; Na et al. (2001) en
Corea. En México, Mújica et al. (2003) llevaron a cabo un estudio en el que se colectaron
simultáneamente muestras de aire ambiente en tres sitios de la Ciudad de México. El
propósito de este estudio era investigar el origen de los COV más abundantes en la
atmósfera de la Ciudad de México, así como los niveles de exposición en sitios específicos.
Se utilizó el modelo de balance de masa de especies químicas (CMB3) para determinar la
contribución de cada fuente a la presencia individual de cada COV. Con esto sería posible
Chemical Mass Balance (CMB) es una técnica de modelación que usa las concentraciones y lasincertidumbres de especies químicas medidas para una mente, además de ejemplos de receptores; con elobjeto de estimar la contribución de cada fuente a la concentración del receptor.
17
Capítulo 2 Antecedentes
establecer medidas de control específicas para cada compuesto aromático particular. Los
muéstreos de aire ambiente se llevaron a cabo empleando canisters de acero inoxidable y se
analizaron en laboratorio mediante un GC-FID. Además se tomaron 12 muestras a nivel del
suelo para caracterizar las emisiones vehiculares y se eligieron tres cruceros con un alta
densidad de tráfico. Los resultados mostraron que la concentración de aromáticos volátiles
de los cruceros y estacionamientos es muchas veces mayor que la concentración en el aire
ambiente, por lo que existe un riesgo para la salud de los peatones, vendedores ambulantes
y policías. El modelo CMB determinó que la fuente principal de todas las emisiones de
compuestos aromáticos son los vehículos.
2.2 EMISIONES RELACIONADAS CON LAS FUENTES MÓVILES
Las emisiones debidas a fuentes móviles representan un gran porcentaje del total del
inventario de emisiones en áreas urbanas. Por ejemplo, en Estados Unidos se estimó que en
1995, los vehículos en autopista contribuyeron con 63.6 % del CO total, 34.9 % de los NOx
totales y 26.7 % de los COV emitidos (EPA, 1996). De aquí que un buen porcentaje de
estudios realizados están enfocados en fuentes móviles, además de que estas fuentes son
las que aportan un mayor porcentaje de COV al aire ambiente (Thijsse et al, 1999 y
Mugica et al, 2003). Partiendo de este hecho, se han realizado estudios en otros países para
obtener una caracterización química (donde se encuentran los COV) de las emisiones
debidas a este tipo de fuente. Dentro de estos estudios se encuentra el realizado por
Corvalan y Urrutia (2000) en Santiago, Chile en el cual se propusieron factores de emisión
para CO, hidrocarburos totales y NOx. Este estudio nació a raíz de un diagnóstico realizado
por la Comisión Nacional del Medio Ambiente de este país, en el cual se indicó que el
sector transporte es responsable de 92.3% de la emisión total del CO en la ciudad, así como
del 45.7% del emisión de COV, 70.6% de NOx, 14.9% de SO2, y 6.5% de las Partículas
Menores a 10 micrones (PMio).
Otro estudio fue el realizado por Zielinska et al. (2004), durante el cual se tomaron
muestras de emisiones de una variedad de automóviles a gasolina y diesel, para hacerles
18
Capítulo 2 Antecedentes
pruebas de toxicidad y una detallada caracterización química. La composición de las
emisiones resultaron altamente dependientes del tipo de combustible, el estado del
mantenimiento del vehículo y las condiciones ambientales. Se seleccionaron 13
automóviles, SUVs y camionetas Pick Up, con modelo que se encontrara dentro del
intervalo 1976-2000. Los carros debían tener el intervalo normal de emisiones para el tipo y
edad del vehículo y también se seleccionaron carros que visiblemente tenían más emisiones
de lo normal. No se hizo un esfuerzo para asegurar que los vehículos representaran el tipo
de vehículo promedio, la distribución de edades o emisiones en Estados Unidos. Los
automóviles seleccionados representaban a una gran sección de los vehículos ligeros
comunes, impulsados por gasolina o diesel, por lo que se proveyó un espectro de muestras
útil para los propósitos de ese estudio. Los carros se tomaron de la bodega de autos en uso
del Instituto de Investigación del Suroeste, y se operaron con un combustible comercial en
un dinamómetro bajo el Ciclo de Manejo Unificado de California (Zielinska et al., 2004).
El CMU consiste de una fase de arranque en frío de 300 segundos, seguido por fase de
estabilidad caliente de 1135 segundos, un paro de 10 minutos y con una fase de arranque en
caliente de 300 segundos. Se les analizaron partículas de carbono, iones inorgánicos,
Compuestos orgánicos semi-volátiles (COSV), Hidrocarburos Poli-Aromáticos (HPA),
HPA hidrogenados, nitro HPA, hopanos y estéranos. Se usaron filtros para las partículas,
así como muestreadores a volumen constante (MVC) para los COSV.
Algunos estudios de esta índole se han realizado en nuestro país, concretamente podemos
mencionar algunos trabajos que se han llevado acabo en la Ciudad de México, como por el
ejemplo el de Múgica et al. (1998), Gamas et al. (1999) y Díaz et al. (2001). En el estudio
llevado a cabo por Gamas et al. (1999) se evaluó el impacto del consumo de gasolina
comercial en la Zona Metropolitana de la Ciudad de México (ZMCM), además de analizar
el uso de gas LP como alternativa de combustible. Este impacto fue estimado por pruebas
en carretera y con el FTP-75 en tres tipos de gasolinas (una con plomo [81 octano] y dos sin
plomo [87 y 93 octanos]). Se tomó en cuenta que los hidrocarburos no quemados, CO y
NOx son los compuestos regulados como contaminantes por un estándar ambiental4 en la
Zona Metropolitana de la Ciudad de México (ZMCM). También se consideró que la
4 NOM-041-ECOL-1996; Instituto Nacional de Ecología_
Capítulo 2 Antecedentes
contribución individual a la contaminación atmosférica en la ciudad debida a los motores
de combustión interna asciende hasta el 75%5. Se analizó una flota de treinta vehículos de
los cuales 10 contaban con tecnología pre-1990 y 12 vehículos modelos 1991-1996
equipados con fuel injection, convertidor catalítico y tecnología para el control de la
relación aire-combustible. Los últimos ocho carros eran modelos nuevos de alto
rendimiento (1995-1996) equipados con la tecnología más reciente para el control de
contaminación. También se examinó en 15 carros de la flota, el efecto del cambio de
gasolina con plomo a gasolina sin plomo. Se analizaron los gases de salida de los autos por
medio de un GC-FID, obteniendo las composiciones de cada uno. En el caso de los HC, se
agrupó la caracterización por familias (Parafinas, iso-parafinas, olefinas, nañenos y
aromáticos). Se compararon los resultados obtenidos entre los tres combustibles y se tomó
en cuenta el tipo de tecnología con la que contaba el automóvil para control de emisiones.
Los resultados mostraron que en los vehículos sin convertidor se observó una mejoría en las
emisiones de HC y no fue visible un aumento en las emisiones de NOx debido al cambio de
gasolina sin plomo por gasolina con plomo. Los vehículos que usaron gasolina sin plomo
(con o sin convertidor) también mostraron mejoría. Al comparar la gasolina de alto octanaje
(Premium) con la Magna los resultados no favorecieron a ninguna de los dos. Finalmente se
observó que el uso de GLP es más ventajoso que el uso de gasolina.
Otro estudio fue llevado a cabo por Mugica et al. (1998) en el cual se midieron emisiones
en un túnel y en varios estacionamientos en la ciudad de México durante 1996. Se tomaron
muestras de hidrocarburos de aire ambiente por medio de canisters de acero con el fin de
hacer un análisis detallado de la composición de hidrocarburos. Al analizar las muestras se
obtuvieron perfiles de emisiones de compuestos orgánicos no metánicos (CONM) debidas a
vehículos en uso. Los perfiles de las fuentes de CONM se cuantificaron por emisiones
evaporativas de recarga de combustible, arranque en frío, paro caliente y condiciones de
operación en uso. Finalmente se utilizó el modelo CMB para determinar el aporte de los
CONM al ambiente. Se utilizó un estacionamiento sin ventilación para determinar el perfil
de las emisiones de arranque en frío. Se tomaron cinco muestras 10 minutos después de que
sesenta y siete vehículos fueran simultáneamente encendidos. Durante este tiempo, la
1 Dato del CÉSPEDES, Centro de Estudios del Sector Privado para el Desarrollo Sustentable, 1998
20
Capítulo 2 Antecedentes
puerta del estacionamiento fue cerrada y ningún vehículo abandonó el lugar para impedir
una mezcla de las emisiones con el aire ambiente u otras emisiones de combustión.
2.3 CICLO DE MANEJO Y ARRANQUE EN FRÍO
En la gran mayoría de los estudios realizados para fuentes móviles, se menciona la
utilización del protocolo de la EPA conocido como Federal Test Procedure (FTP, 1993). El
FTP es el método de prueba usado para determinar la conformidad entre los motores de
vehículos ligeros con los estándares federales de emisión en los Estados Unidos. El FTP se
lleva a cabo en la pre-producción de vehículos durante el proceso de certificación del motor
del vehículo, y se utiliza con el fin de asegurar que cada vehículo fue diseñado para cumplir
con los estándares apropiados durante toda su vida útil. El FTP también se emplea para
probar la línea de producción y vehículos en uso, y relacionarlos con estándares de emisión.
Este procedimiento provee una manera para medir en forma consistente y repetitiva las
concentraciones de las emisiones de hidrocarburos, CO2 y CO, lo cual ocurre cuando el
automóvil es manejado durante un trayecto citadino simulado. La prueba está diseñada para
evaluar las emisiones evaporativas y las emisiones de salida del escape, bajo varias
situaciones simuladas. Las emisiones debidas a la evaporación, son evaluadas después de
un calentamiento del tanque de combustible para simular el incremento de temperatura
provocado por los rayos solares (prueba diurna). Se repite la evaluación después de que el
carro ha sido conducido y estacionado con el motor caliente (prueba de paro [soak]
caliente). Las emisiones de salida se miden mientras el carro (situado en un dinamómetro)
simula un trayecto típico bajo dos condiciones:
• Con un arranque frío diseñado para representar un encendido matutino después de
un largo paro (un periodo de no-uso).
• Un arranque caliente que se lleva a cabo después de la prueba de arranque frío
mientras la máquina está todavía caliente.
21
Capítulo 2 Antecedentes
El FTP también engloba todo los factores relevantes para la prueba del vehículo, como son:
combustible, pre-acondicionamiento del vehículo, temperatura y humedad ambiente,
pérdidas aerodinámicas y simulaciones inerciales del vehículo. Además de las emisiones
debidas a evaporación y a la salida, el FTP también se usa en la evaluación económica del
combustible. De las dos condiciones que se simulan resulta de particular interés el arranque
en frío. Durante el arranque, la mezcla aire-combustible está intencionalmente excedida de
combustible para facilitar la ignición y mejorar la operación del motor en frío. Este exceso
lleva a un incremento en la producción de HC y CO durante la combustión y limita la
oxidación de estos contaminantes en el convertidor catalítico. Esto se debe a que el
convertidor catalítico requiere del calor de los gases de salida para calentarse hasta alcanzar
la temperatura de operación (aproximadamente 300°C). Conforme el convertidor se va
calentando, su eficiencia de conversión se va incrementando hasta que alcanza la eficiencia
máxima a temperaturas normales de operación (Graham et al, 2004).
En varios de los estudios de fuentes móviles anteriormente citados se menciona la inclusión
de las emisiones debidas a arranque frío en sus investigaciones debido al uso del protocolo
FTP de la EPA. En el trabajo llevado a cabo por Graham et al. (2004), donde se trató de
determinar el impacto que agregan las cocheras al ambiente de las casas, se utilizó un
vehículo al que previamente se le habían caracterizado extensivamente las emisiones del
tubo de escape. El vehículo elegido a utilizarse en las casas fue un Buick Regal Custom
modelo 1993 (3.8-L V6, transmisión automática con 4 velocidades, 10,890 km recorridos).
Esto se debió a que tiene un motor grande, similar en tamaño al de un carro familiar típico
o de minivans. Este vehículo se usó como la fuente emisora para las mediciones de
infiltración de emisiones vehiculares de la cochera al interior de las casas. Los muéstreos se
realizaron antes y durante el arranque en frío y el paro caliente del vehículo, para después
introducir los resultados en dos diferentes modelos. Esto con el fin de estimar la
contribución de estas emisiones a las concentraciones observadas en el interior de las casas.
Se utilizó un ciclo de manejo especialmente diseñado para este caso, con una duración de
300 segundos y que constó de encendido del motor, funcionamiento del vehículo y la
maniobra de reversa para sacar el vehículo de la cochera. También se hicieron pruebas de
arranque en caliente y emisiones evaporativas. Todos los gases de salidas fueron
22
Capítulo 2 Antecedentes
recolectados y mezclados con el aire ambiente en un sistema de muestreo a volumen
constante para determinar razones de emisión másicos. Las muestras de esta dilución
fueron tomadas para analizar CO, CO2, NOx e Hidrocarburos Totales (HCT). Las muestras
se almacenaron en bolsas Tediar y se analizaron por GC-FID con un cromatógrafo HP 5890
Series II. De la misma manera, se tomaron muestras para una caracterización química
(incluyendo COV). Los resultados mostraron que las emisiones del tubo de escape fueron
mayores para el arranque en frío que para el arranque en caliente, resultando en 32 veces
más para el CO, el doble para el CO2, 10 veces más para NOx y 18 veces más para HCT.
Finalmente, en el estudio realizado por Singer et al. (1999) en Oakland, CA, se trató de
verificar el exceso de emisiones emitido durante el arranque en frío que se reporta en los
inventarios de emisiones oficiales de California. Donde se estima que el exceso contribuye
con una fracción significativa de todas las emisiones de hidrocarburos, CO y NOx de los
vehículos de California. Para verificar la estimación bajo condiciones reales, se hicieron
mediciones de emisiones en 135 vehículos en un estacionamiento, en el cual se midieron
las emisiones calientes y estabilizadas cuando los autos llegaban al estacionamiento en la
mañana. Además también se cuantificaron las emisiones de arranque en frío a vehículos
que salían por la tarde. El incremento o exceso de emisiones asociadas con el arranque del
vehículo se calcularon por diferencia. Una alternativa al estudio en el dinamómetro que se
usa para poder medir las emisiones debidas al arranque en frío bajo condiciones reales, es la
medición de aire de salida de escape en estacionamientos subterráneos o cerrados. Los
estudios en estacionamientos se consideran reales dado que las emisiones son medidas a
partir de vehículos que son manejados en condiciones diarias.
Para el arranque en frío se consideró que estuvieron inactivos un largo periodo (de 9 am a 4
pm) y la muestra se hacía coincidir con los periodos de máxima actividad en el
estacionamiento. Se hizo la medición interna y externa por medio de canisters y cartuchos
para las muestras de HC y carbonilos respectivamente. El análisis se llevo acabo por medio
de GC-FID y de cromatografía liquida de alta resolución (HPLC). Los resultados mostraron
que las emisiones son mucho mayores durante el manejo en arranque en frío que las que
emiten los vehículos después de haber sido calentados hasta su modo de operación estable.
_
Capítulo 2 Antecedentes
Además se analizó la especiacion química durante el arranque en frío y el arranque en
caliente, donde se encontraron variaciones en las fracciones de varios compuestos.
24
Capítulo 3 Métodos y Materiales
CAPÍTULO 3
MÉTODOS Y MATERIALES
Dentro de este capítulo se va a explicar la metodología de muestreo, así como el
procedimiento del mismo. Además se detallará el tipo de equipo que se empleó tanto en la
campaña de monitoreo como en el análisis de las muestras recolectadas, y los métodos que
se usaron durante la campaña de monitoreo. Finalmente, se describirá el método de
selección de los compuestos a evaluar durante el estudio.
3.1 METODOLOGÍA DE MUESTREO
Para el muestreo de las emisiones debidas al arranque en frío se puede utilizar un
dinamómetro, en el cual se hace la simulación de un ciclo de manejo, de acuerdo al
protocolo FTP de la EPA. El uso de este equipo para las pruebas de arranque en frío,
reduciría el efecto de muchas variables, como por ejemplo la conducta de manejo, que
podría afectar las emisiones. Sin embargo, las pruebas en este aparato son muy caras y de
una larga duración lo que hubiera provocado que sólo un número limitado de carros fueran
monitoreados. Una alternativa al estudio en el dinamómetro, para poder realizar el estudio
de emisiones debidas a arranque en frío bajo condiciones reales es la medición de aire de
salida del escape en estacionamientos subterráneos o cerrados. El monitoreo en estos casos
se llevaría a cabo recolectando los gases emitidos al "aire ambiente" de este sistema
cerrado. Estas emisiones se considerarían reales dado que las emisiones son medidas de
vehículos manejados en condiciones reales, pero con el inconveniente que puede haber
interferencia de fuentes externas en la recolección de datos, además de que se hace la
consideración de que la muestra se toma en periodos de máxima actividad en el
estacionamiento.
25
Capítulo 3 Métodos y Materiales
Para el presente estudio el monitoreo se llevó a cabo solamente durante el primer arranque
del vehículo seleccionado, preferentemente en la mañana y a diferencia de las opciones
anteriores, el muestreo se realizó directamente a la salida del tubo de escape. Con esto se
pretendió captar la máxima concentración de contaminantes con la menor dilución posible,
también se trató medir con una mayor precisión el ciclo que nos interesa estudiar. En la
literatura se hace referencia de un tiempo estimado de 250-300 segundos para el ciclo de
arranquen frío (Singer, 1999) en el cual los perfiles de emisiones de arranque en frío del
FTP empiezan con picos agudos de HC y CO, resultado del exceso de combustible para la
ignición.
Sin embargo, es en un periodo de entre 90-110 segundos donde se registra la emisión
máxima para este tipo de arranque (Graham et al, 2004). Las emisiones de CO y HC caen
rápidamente durante este periodo conforme se va calentando el convertidor. Después de
este periodo las emisiones de HC y CO ya se redujeron y permanecen constantes durante la
extensión del periodo inactivo, que empieza a los 125 segundos. Para los 200-220 segundos
el convertidor ya alcanzó altas temperaturas estables y las emisiones de HC y CO llegan a
sus valores estables (FTP, 1993).
Tomando en cuenta lo anterior, se definió un ciclo de muestreo que va desde los 15
segundos hasta los 105 segundos, con el fin de captar la concentración máxima de
contaminantes. Se empezó a tomar la muestra después de un lapso de 15 segundos, dando
tiempo a que el tubo de escape se purgue y de esa manera evitar una posible filtración de
aire a la muestra, que alterará la medición. En la Figura 2 se muestra el comportamiento
reportado de las emisiones de CO, CO2, NOx e HC (las emisiones están representadas en
g/s) en las pruebas de arranque en frío realizadas durante los monitoreos en cochera
llevados a cabo en el estudio de Graham et al. (2004).
26
Capítulo 3 Métodos y Materiales
Figura 2. Emisiones (g/s) para CO, CO2, NOx y HC para las pruebas de arranque en frío(Graham et al., 2004)
3.2 MONITOREO
3.2.1 PERIODO DE MONITOREO
El estudio se realizó en dos campañas de monitoreo, la primera de ellas se llevó a cabo del
28 de abril al 2 de mayo, mientras que la segunda se realizó del 27 al 30 de septiembre de
2005. En ambas ocasiones los muéstreos se realizaron en automóviles pequeños, en su
mayoría tipo sedán y de preferencia modelos 2003-2005, que contaban a lo más con 6
cilindros. Todos los vehículos estaban localizados en colonias cercanas al ITESM, Campus
Monterrey. Esta delimitación de automóviles tuvo por objeto eliminar variables debidas a la
vida útil de algunos componentes del sistema de control de contaminantes de los vehículos,
así como variables debidas a la antigüedad y tamaño de los carros.
En la Tabla 3 se tiene un condensado de información general sobre los automóviles que se
seleccionaron para el monitoreo realizado durante la primera campaña de monitoreo. De la
misma manera, en la Tabla 4 se presenta un resumen para los vehículos utilizados en la
27
Capítulo 3 Métodos y Materiales
segunda campaña de monitoreo. Cabe señalar que de los quince automóviles muestreados
por campaña, hubo cinco que cambiaron de un monitoreo a otro. Esto se debe a que durante
el lapso de tiempo entre los muéstreos estos cinco vehículos cambiaron de dueño y/o
localización geográfica haciendo imposible su muestreo.
Tabla 3. Datos generales de los automóviles monitoreados durante la primera
campaña
MuestraM-lM-2M-3M-4M-5M-6M-7M-8M-9M-10M-llM-12M-13M-14M-15
Kilometraje19,8728,0711,885
53,0125,66115,70013,32233,04352,27916,00022,25848,74315,81459,7385,180
MarcaNissan
ChevroletPeugot
ChevroletChevroletPeugeotNissanNissan
VWVW
RenaultChevrolet
NissanChevrolet
Nissan
GasolinaMagna
PremiumPremiumMagnaMagna
PremiumPremiumMagnaMagna
PremiumPremiumMagna
PremiumMagna
Premium
Modelo200420042005200020052002200420032004200420041999200420002005
En las Tablas 3 y 4 se puede observar que dos ó tres de los vehículos monitoreados en
ambas campañas no cumplían con el intervalo estipulado de modelo, esto se hizo para
tomar como valores límite los resultados de concentración de COV encontrados en estos
vehículos.
28
Capítulo 3 Métodos y Materiales
Tabla 4. Datos generales de los automóviles monitoreados durante la segunda
campaña
MuestraAUTO-1AUTO-2AUTO-3CAM-1CAM-2M-2M-3M-4M-5M-10M-llM-12M-13M-14M-15
Kilometraje8476127,21148,243
30040,73611,1327,845
64,85211,11717,06035,88060,41321,52667,1125,280
MarcaVW
DodgeDodgeFord
NissanChevrolet
PeugotChevroletChevrolet
VWRenault
ChevroletNissan
ChevroletNissan
GasolinaMagnaMagnaMagna
PremiumMagna
PremiumPremiumMagnaMagna
PremiumPremiumMagna
PremiumMagna
Premium
Modelo200120042002200520012004200520002005200420041999200420002005
3.2.2 MUESTREO CON BOMBA DE SUCCIÓN
Para el muestreo de gases en el tubo de escape para el análisis posterior de COV se utilizó
una bomba de succión marca Gast Corporation MFG, modelo DAA-VI2G6. Este equipo
pertenece al Laboratorio del Calidad del Aire del ITESM (LCAI), Campus Monterrey, y es
usado regularmente para el muestreo de Hidrocarburos Totales. Este monitoreo forma parte
de los servicios prestados comúnmente por el LCAI a empresas del Área Metropolitana de
Monterrey y locaciones cercanas. Cabe señalar que para efectuar dicho monitoreo no es
necesario montar un tren de muestreo como el que se necesita para otros estudios, por lo
que sólo es necesario contar con los accesorios complementarios para el muestreo.
Antes de iniciar el muestreo, se conecta de manera directa la bomba con una sonda de
muestreo, esto por medio de un tubo de plástico flexible. Antes de arrancar el carro es
necesario encender la bomba para ajustar la válvula que regula el flujo de salida de la
bomba, lo que permitirá controlar la duración del período de muestreo, haciendo posible
cumplir con los 90 segundos estipulados. Después de dicho ajuste, se sitúa la sonda a la
29
Capítulo 3 Métodos y Materiales
salida del tubo de escape del vehículo a evaluar, se enciende el carro para iniciar el
muestreo y se procede a esperar quince segundos para que se purgue la línea del tubo de
escape. Posteriormente se colocó una bolsa Tediar de 12x12 in y con capacidad de 5 litros,
justo en el tubo de salida de la bomba para iniciar el llenado de las mismas. En este
momento es importante mantener exactitud en el tiempo de monitoreo para descartar
variaciones entre uno y otro muestreo. Una vez colectada la muestra, la bolsa Tediar se
guarda dentro de una bolsa de plástico (preferentemente negra) para proteger la muestra de
los rayos solares y evitar que se produzcan reacciones químicas indeseadas que alteren el
contenido de la bolsa Tediar. Dicha muestra puede ser almacenada alrededor de 15 días, sin
embargo se decidió llevar acabo el análisis químico el mismo día que se tomaba la muestra
para asegurar que el contenido es lo más exacto posible al inicial.
3.3 MÉTODOS DE CUANTIFICACION DE VOC
3.3.1 CROMATOGRAFÍA DE GASES
La cromatografía es la separación de una mezcla de compuestos (solutos) en componentes
separados. Por medio de esta separación de componentes individuales en una muestra, es
mucho más fácil identificar (cualitativamente) y medir la cantidad (cuantitativamente) de
varios componentes muestra. Existen numerosas técnicas de cromatografía con sus
correspondientes instrumentos para su ejecución, entre las cuales se encuentra la
cromatografía de gases (GC). Cabe señalar que para que un compuesto sea elegible para el
análisis de GC, debe de tener suficiente volatilidad y estabilidad termal. Para llevar a cabo
una GC, la muestra es vaporizada e inyectada sobre las columnas del cromatógrafo para
después ser separadas en muchos componentes. La cámara de los detectores GC pueden
incluir algunos los siguientes detectores: detector de ionización de flama (FED), detector de
conductividad térmica (TCD ó detector de alambre caliente), detector de captura de
electrón (ECD), detector de fotoionización (PID), detector fotométrico de flama (FPD),
detector termoiónico y algunas opciones más inusuales ó muy costosas como el detector
atómico de emisión (AED), los detectores de ozono ó detectores flúor-inducidos de
30
Capítulo 3 Métodos y Materiales
quimiluminiscencia y detector de masas (MS). Para nuestro caso de estudio se utilizó un
cromatógrafo de gases con espectrometría de masas (GC-MS). En la Figura 3 se puede
observar el equipo que se empleó para el análisis de muestra. Este aparato es un
cromatógrafo GC-MS marca HP 5890 Series II con un sistema de purga y trampa para la
inyección de muestra.
Figura 3. Cromatógrafo HP 5890 Series II
3.3.2 MÉTODO 8260B DE LA EPA
El método 8260B de la EPA es usado para determinar compuestos orgánicos volátiles en
una variedad de matrices sólidas. Este método es aplicable prácticamente a todos los tipos
de muestras, sin importar el contenido de agua. Esto incluye varios medios de trampeo de
muestras de aire, suelo y agua superficial, lodos acuosos, licores cáusticos, licores ácidos,
solventes residuales, residuos aceitosos, etc. Este método se puede utilizar para cuantificar
los compuestos orgánicos más volátiles, los cuales tienen puntos de ebullición debajo de
200 °C. Los compuestos volátiles, solubles en agua se pueden incluir en esta técnica
analítica por el uso de la destilación azeotrópica o de la destilación de vacío. Tales
31
Capítulo 3 Métodos y Materiales
compuestos incluyen los hidrocarburos halogenados de bajo peso molecular, compuestos
aromáticos, las cetonas, los nitrilos, los acetatos, los acrilatos, los éteres, y los sulfuras.
Los COV se introducen al cromatógrafo de gases mediante un sistema de purga y trampa (o
vía otros métodos). En este caso, se inyectaron 15 mi de muestra. Los analitos se introducen
directamente a una columna capilar, donde estos son evaporados vía flash para su análisis.
La columna tiene un rampeo de temperatura para separar los analitos, los cuales son
detectados con un sistema de espectrometría de masas (MS) que está en interfase con el
cromatógrafo de gases (GC). Los analitos que abandonan la columna capilar se introducen
en el espectrómetro total vía un separador de jet o una conexión directa. La identificación
de los analitos objetivo, es lograda comparando sus espectros totales con los espectros del
impacto del electrón de estándares auténticos. La cuantificación es lograda comparando la
respuesta de un ion importante (de la cuantificación) concerniente a un estándar interno
usando una curva de calibración de cinco puntos.
3.4 SELECCIÓN DE COMPUESTOS A EVALUAR
La lista de compuestos a estudiar se generó después de una revisión de los perfiles de
emisión que se obtuvieron en varios estudios realizados tanto en México como en otros
países. Entre estos trabajos se pueden mencionar los realizados en la Ciudad de México por
Mugica et al. (2001) y Gamas et al. (1999); en Estados Unidos por Ho et al. (1998) y Singer
et al. (1999); y en Canadá por Graham et al. (2004). Además de estas caracterizaciones,
también se tomó en cuenta los perfiles obtenidos en estudios de aire ambiente como los
realizados por Mugica et al. (2003) en la Ciudad de México. También se puede hacer
referencia a algunos de los estudios de esta índole que se han realizado en el mundo como
son los trabajos de Mukerjee et al. (2004) en Estados Unidos o Thijssee et al (1999) en
Berlín. Tomando en cuenta lo anterior, la lista de especies propuestas para el análisis en el
presente estudio, quedó definida por varios compuestos agrupados por familias, como se
observa en la Tabla 5.
32
Capítulo 3 Métodos y Materiales
Tabla 5. Especies propuestas a analizar en las emisiones de fuentes móviles
Aléanos Aromáticos Olefinas Carbonilos OrgánicosHalogenados
MetanoEtanoPropanon-ButanoIsobutano2,2-DMB2,3-DMBIsopentanon-PentanoCiclopentano2-metilpentano3-metilpentano2,3-DMP2,2,4-TMP2,3,4-TMP*n-HexanoCiclohexanoDimetilhexano*2-Metil-Hexano3-Metil-Hexanon-Heptano1-Heptenon-Octanon-Nonano
BencenoToluenoEtilbencenoo-Xilenom-XIlenop-XilenoCumeno1,3,5-TMB1,2,4-TMBn-PropilbencenoEstireno
EtilenoAcetilenoPropileno1 -ButenoTransbuteno1,3-Butadieno2 Metil-1-Buteno2 Metil-2-Buteno
FormaldehidoAcetaldehidoAcetonaPropionaldehido
PercloroetilenoCloroformo1,2-Dicloro-Etano1,2-Dicloro-Propano1,3-Dicloro-PropanoTricloroeteno1,1,1 -Tricloro-EtanoBromoformoBromoBenceno1,2-Dibromo-EtanoCloroBenceno
* Estos compuesto no fueron calibrados para su análisis, se semicuantificaron por medio de una curva decalibración de un compuesto químicamente similar
3.5 REACTIVIDAD
El término de reactividad es utilizado frecuentemente para denotar el potencial de
formación de ozono de una especie, esto debido a que el potencial de cada COV depende
de su facilidad para reaccionar en la atmósfera. El principio detrás del potencial de
formación de ozono o reactividad es la necesidad de considerar la diferencia entre la
química de cada uno de los COV y no solamente la cantidad específica de COV emitida en
una región atmosférica determinada (Committee on Ozone-Forming Potencial, 1999). Esto
es útil cuando se va a determinar el impacto de estas especies en la formación de ozono y
en la definición de estrategias de control.
33
Capítulo 3 Métodos y Materiales
La formación de ozono implica un gran conjunto de reacciones fotoquímicas que
comienzan con la oxidación de los COV, con la gran variedad de compuestos de este tipo
que hay en la atmósfera y las velocidades a la que estos compuestos reaccionan para
producir ozono varían por ordenes de magnitud (Chameides et al., 1992). Los COV varían
en su velocidad y eficiencia de producción de ozono como resultado de sus reactividades
mecánicas y cinéticas. La reactividad cinética de un compuesto es dominada por su
velocidad de reacción con el radical "OH (IÍOH)- Esto se debe a que las velocidades de
reacción de los COV con el radical *OH durante el periodo diurno son significativamente
mas rápidas que las que se presetan con otros oxidantes atmosféricos. Para ilustrar la
utilidad del concepto de potencial de formación de ozono, podemos considerar la
comparación de los impactos en concentraciones de ozono de dos especies ubicuas de COV
(etano y propano) en una región atmosférica urbana.
Por ejemplo, si se aumentara en un 20 % la masa total de las emisiones de COV en una
ciudad como Los Ángeles, a través de emisiones adicionales de etano, los niveles de ozono
se incrementarían levemente. En cambio, si la misma cantidad de propano fuera agregada
habría un mayor incremento de ozono. La primera causa de este fenómeno es la diferencia
de velocidad a la cual reaccionan estas dos especies en la atmósfera. El etano tiene un ciclo
de vida atmosférico de semanas (Committee on Ozone-Forming Potencial, 1999). Debido a
esto, poco del etano emitido en un área urbana reacciona dentro de la misma antes de que
sea transportado lejos. Por lo tanto, su contribución a la formación de ozono dentro del área
urbana es pequeña. El propano por otra parte tiene un ciclo de vida de horas. Típicamente la
mayor parte de esta especie reaccionará cerca de su fuente y podrá así contribuir a la
producción fotoquímica del ozono en el área en la cual se ha emitido o inmediatamente
viento abajo.
Una causa secundaria de los impactos diferentes de las dos especies es el número variado
de moléculas de ozono formadas en ese ambiente por cada molécula de etano y propano
que reacciona. La diferencia en la productividad de ozono que se presenta por el primer
efecto se expresa con frecuencia en términos de la reactividad cinética (KR) y las
diferencias a partir del segundo efecto se expresan en términos de la reactividad mecánica
34
Capítulo 3 Métodos y Materiales
(MR). Hasta este punto se puede concluir que la velocidad de formación de ozono para un
COV determinado es esencialmente función de tres factores: la concentración de la especie,
su reactividad 'OH y el número de moléculas de ozono producidas cada vez que la especie
es oxidada (su MR). Es por eso que el producto de la concentración de COV y su velocidad
de reacción con el radical 'OH determinará su rol relativo como un precursor del ozono en
una masa de aire. Una especie con una gran concentración no necesariamente será un gran
precursor si es no reactivo. En cambio, una especie con concentración pequeña puede ser
importante si es extremadamente reactivo.
Se han propuesto muchas escalas de reactividad con el objeto de enlistar los COV según su
capacidad para producir ozono. Una vez que se reconoció la importada de los radicales
*OH como iniciadores de la oxidación de los COV esto condujo al desarrollo de escalas de
reactividad basadas en los valores koH- Un tipo relativamente simple de escala de
reactividad, que se conoce como la reactividad *OH o la escala koH, expresa la contribución
relativa de COV en términos de sus velocidades de reacción con el radical *OH
(Chameides et al., 1992). Es por eso que se ha adoptado un método basado en la reactividad
'OH conocido como la escala propileno equivalente (Propy-Equiv) que compara la
naturaleza reactiva de los hidrocarburos con la del propileno.
La concentración propileno equivalente (Propy-Equiv) es la medida de la concentración de
una especie en una escala basada en la reactividad del radical 'OH, normalizada a la
reactividad del propileno. Hasta el punto de que la velocidad de producción del ozono sea
proporcional a la velocidad del carbón orgánico que es oxidado e independientemente del
tipo de hidrocarburo que es oxidado (Chameides et al., 1992). Este método se puede utilizar
para deducir la importancia relativa de las diversas especies de hidrocarburos para producir
el ozono en una localización dada. Además se establece esta escala porque considera el
efecto combinado de la reactividad del radical *OH y de la concentración de una especie
particular de hidrocarburo. La concentración propileno equivalenet (Propy-Equiv(j)) es dada
por la siguiente ecuación (Chameides et al, 1992):
35
Capítulo 3 Métodos y Materiales
°Propy - Equiv(j) = Conc^ ^—, (1)
Donde:
Conc(¡) es la concentración de la especiey en ppbC.
koHQ) es la constante de velocidad para la reacción entre la especiey y el radical *OH.
kOH,c H ) es la constante de velocidad para la reacción entre el propileno y el radical 'OH
Esta escala tiene algunas ventajas significativas, ya que las koH de un gran número de COV
han sido bien caracterizadas por experimentos de laboratorio y muchas otras pueden ser
estimadas con un buen grado de confiabilidad. Por otra parte, estas constantes están
definidas por las especies de COV y por el ambiente en el cual se emiten los mismos. Así,
las reactividades con el radical 'OH para una amplia gama de COV pueden ser fácilmente
calculadas y comparadas. En un capítulo posterior se hará la discusión de los resultados que
sean arrojados por este método al analizar el conjunto de datos de las campañas de
monitoreo del presente trabajo.
36
Capítulo 4 Resultados
CAPÍTULO 4
RESULTADOS
En este capítulo se expondrán los resultados obtenidos tras la caracterización química de las
muestras recolectadas en las dos campañas de monitoreo realizadas. Así mismo, se hizo un
análisis estadístico de dichos valores.
4.1 RESULTADOS GENERALES
Cabe señalar que para los resultados generales que se mostrarán a lo largo de esta sección,
se tomaron en cuenta los resultados de veinte automóviles monitoreados. De estos veinte
carros se generaron treinta muestras de las cuales sólo existieron diez con su respectiva
repetición. Para la primera parte de los resultados se hizo una clasificación de los vehículos
en varias categorías de acuerdo al kilometraje, marca, modelo y tipo de gasolina empleada
por los automóviles monitoreados durante las campañas. Para el caso del análisis
estadístico de la caracterización química sólo se tomaron en cuenta aquellos vehículos a los
cuales se les pudo hacer una repetición, esto se debe a que el método estadístico utilizado
para la elaboración de dicho análisis así lo requiere.
En la Figura 4 se tiene la distribución de los vehículos por kilometraje registrado al
momento de ser monitoreados. Como se puede apreciar, el 60% de los vehículos (12/20)
muestreados tienen un kilometraje menor a los 30,000 km. Se hace notar que solo un carro
excedió el kilometraje "tope" impuesto en la metodología del presente proyecto; aún así se
tomó en cuenta como un límite superior.
37
Capítulo 4 Resultados
30"/25%
• 60000-85000
O 45000-60000
«30000-45000
m 15000-30000
B 0-15000
30%
Figura 4. Distribución de vehículos por kilometraje
En la Figura 5 se observa la distribución de los vehículos por marca de manufactura. Dentro
de los carros utilizados para el muestreo en las campañas se distingue que, las marcas
encontradas con mayor frecuencia en estos automóviles fueron Nissan con un 30% y
Chevrolet con el 25%. Se hace la aclaración que los vehículos monitoreados se
seleccionaron aleatoriamente y, sobre todo, con base a la disponibilidad de los dueños para
prestar el vehículo para el proyecto de tesis.
FordaDodge
Ctwdet• MssanB Peugeot
RenaultiVW
Figura 5. Distribución de vehículos por marca
38
Capítulo 4 Resultados
Si se comparan los valores presentados en la Figura 5 con los porcentajes reportados para el
parque vehicular de Nuevo León en el estudio de Quesada (2003), se puede observar que la
distribución es similar para las marcas Chevrolet, VW y Dodge (25%, 15% y 10% contra
22%, 14% y 11% respectivamente). Mientras que para las marcas Nissan y Ford fue notable
la marcada diferencia (30% vs 12% para Nissan y 5% vs 24% para Ford) entre los
porcentajes de este trabajo y el estudio realizado por Quesada (2003). Cabe señalar que en
el estudio llevado a cabo por Quesada (2003) se obtuvieron los porcentajes antes citados,
tomando en cuenta vehículos de todas las modelos disponibles en el territorio de Nuevo
León. Se hace notar que el análsis del parque vehicular hecho en el trabajo de Quesada fue
realizado con datos del año 2003 y que fue uno los pasos para la estimación de los
indicadores ambientales, por lo que no es comparable con el estudio presentado en esta
tesis. Además, se hace hincapié que en este trabajo no se pretendió seleccionar
necesariamente una muestra representativa del parque vehicular del estado, además de que
los carros fueron seleccionados aleatoriamente y en función de la factibilidad para
conseguir el permiso para monitorearlos.
En la Figura 6 se visualiza la distribución de los automóviles seleccionados con base al
modelo. El 60% de los vehículos monitoreados son modelos recientes (años 2004 y 2005),
además de que un 75% de los carros utilizados se ubican dentro del periodo 2002-2005. El
25% de los carros muestreados son modelos de años anteriores al 2002.
200520% ^
JEli• iill
11111119fYM. ^^*¿ULrr
40%
19995o/o 2000
«<r^«^^ 10%
S ^ N /2002
I \V1~1. ^
B 1999
• 2000
B2001
O2002
B2003S2004
02005
Figura 6. Distribución de vehículos por modelo
39
Capítulo 4 Resultados
En la Figura 7 se representan los valores promedio de las concentraciones de cada
compuesto para la primera campaña de monitoreo. Los datos presentados se obtuvieron de
los promedios de concentraciones obtenidas para los carros monitoreados en las campañas
y para los dos tipos de gasolina que utilizan los automóviles en todo el territorio nacional
(Magna y Premium). En la Figura 8 se muestra un análisis similar para los datos obtenidos
en la segunda campaña de monitoreo.
Es notorio en las Figuras 7 y 8, que las especies con mayor concentración promedio en las
dos campañas fueron 2,2,4-Trimetilpentano y Dimetilhexano. En el caso del primer
compuesto, esta observación es consistente con el resultado obtenido por Gamas et al.
(1999) durante el estudio de fuentes móviles realizado en la Ciudad de México. Para una
revisión mas detalla de los resultados obtenidos en ambas campañas se pueden consultar los
reportes de análisis entregados por el Laboratorio del Centro de Calidad Ambiental (ver
Apéndice A del presente trabajo).
Campaña 1
600-
500-
400-
300-
200-
100-
0-
Gasolina
Compuesto
ge ge&fl -a w) •§
c 5MI-Íca g
O
cO)
g gM).Í
oc
1
g i60.3
OH
O
cu.2.au
gna
lium
o¡o
g ga1!S a
CU
oc1)
g IOÍ . |
I iOH
OC
cd £
ca £
S aOH
O
c
g ¡S a
OH
O
c
g ¡M) •§ca £
S aOH
Ocu
(N
Figura 7. Concentración promedio de los compuestos por el tipo de gasolina de los vehículosmonitoreados en la Primera Campaña
40
Capítulo 4 Resultados
Campaña 2
a
•o
§
a
250-
200
150
100
50
0-
Gasolina
Compuesto
1
TB
!BS
Ié
sa
0-' S
0-
Figura 8. Concentración promedio de los compuestos por el tipo de gasolina de los vehículosmonitoreados en la Segunda Campaña
Del análisis realizado a las muestras de la primera campaña se obtuvo respuesta para las
siguientes especies: Benceno, Tolueno, Etilbenceno, o-Xileno, 2,2,4-Trimetilpentano,
Dimetilhexano, 2,3,4-Trimetilpentano, Ciclohexano, 2-Metilpentano, Hexano y Heptano.
En la Figura 9 se observan los porcentajes de las concentraciones promedio obtenidas para
esta campaña.
4.1% r 25%,-4.1%
5.3%-* ° /"_ 'J°
8 8% ^ ^ ^ ^ \
^^fe^^Vt^^^^^H 27.7%
20.8%
a Benceno
• Tolueno
D Bilberceno
no-XIeno
• 2,2,4-Trimetilpentano
n Dmetilhexano
• 2,3,4-TrimetilpentanoQm,p-Xleno
• Qclohexano
• 2-metilpentanom Hexano
m Heptano
Figura 9. Especies detectadas en las muestras de la Primera Campaña
41
Capítulo 4 Resultados
Por otro lado, para la segunda campaña se encontraron las siguientes especies: Benceno,
Tolueno, Etilbenceno, o-Xileno, m,p-Xileno, Dimetilhexano, 2,3,4-Trimetilpentano, 2,2,4-
Trimetilpentano, 1,2,4-TrimetilBenceno y Pentano. En la Figura 10 se presentan los
porcentajes de la suma de las concentraciones obtenidas para los vehículos en esta
campaña.
10.1%-,
3.9% ^ t f
/ ^18.6%
r6.2%/
1 ^^^ / ^
1 ^^P^V—3.0%\^^-J4.0%r^^^BHf 3.1%
1 ^
^Benceno
• Tolueno
D Etilbenceno
no-XIeno
• n^p-XIenoQ Dmetilhexano
• 2,3,4-Trimetilpentano
a 2,2,4-Trimetilpentano
• 1,2,4-Trimetilbenceno
• Pentano
Figura 10. Especies detectadas en las muestras de la Segunda Campaña
Como se puede observar, los análisis químicos que se realizaron a las muestras colectadas
durante las dos campañas de monitoreo arrojaron datos de concentración para catorce
compuestos orgánicos volátiles, los cuales pertenecen en su totalidad a la familia de los
aléanos y aromáticos. En ambas campañas las especies con mayor concentración fueron
Tolueno, 2,3,4 Trimetilpentano, 2,2,4 Trimetilpentano y Dimetilhexano; siendo los dos
últimos los que presentaron mayor concentración en ambos casos (308.3 ng/ml y 232.0
ng/ml para la primera campaña y 109.9 ng/ml y 122.5 ng/ml para la segunda
respectivamente).
Cabe señalar que ambos compuestos representan un porcentaje alto de la concentración
total en cada campaña (48.51 % para la primera campaña y 39.32 % para la segunda
campaña). Las Tablas 6 y 7 muestran los cuadros resumen de las concentraciones obtenidas
durante el mencionado análisis para la primera y segunda campaña respectivamente. En
estas tablas se indicó con las siglas mld a aquellos valores de concentración de especies que
estuvieron por debajo del límite de detección del cromatógrafo. En todos los casos el límite
de detección es menor a 10 ng/ml._
Capítulo 4 Resultados
Tabla 6. Concentraciones de COV (ng/mL) obtenidas para la primera campaña de
monitoreo
Compuesto
Benceno
Tolueno
Etilbenceno
o-Xileno
2,2,4-TMP
DMH
2,3,4-TMP
ciclohexano
2-MetilPentano
Hexano
Heptano
M-2
28.3
36.4
mld
23.5
215.0
156.0
121.0
87.1
32.9
mld
mld
M-4
25.6
34.8
14.9
30.9
mld
mld
mld
mld
189.6
mld
mld
Chevrolet
M-S
47.8
62.2
21.4
45.8
mld
mld
mld
mld
mld
mld
M-12
11.1
15.7
15.1
mld
mld
mld
mld
mld
30.8
mld
mld
M-14
27.5
43.0
22.7
43.1
mld
mld
mld
mld
108.8
mld
28.9
M-l
27.7
37.0
mld
21.8
mld
mld
mld
mld
34.4
mld
mld
M-7
23.4
47.6
27.4
48.6
600.0
452.0
428.0
227.7
50.5
18.8
mld
Nissan
M-8
39.0
62.0
27.6
61.4
Mld
Mld
Mld
Mld
64.2
66.1
38.4
M-13
24.5
36.9
19.0
37.1
347.0
277.0
207.0
141.8
mld
mld
23.4
M-15
50.0
185.0
22.0
32.0
255.0
233.0
208.0
mld
mld
mld
mld
Peugeot
M-3
24.1
27.5
10.4
23.0
234.0
175.0
136.0
98.0
21.7
mld
mld
M-6
17.8
17.7
mld
mld
251.0
154.0
123.0
104.1
25.3
mld
mld
Renault
M-ll
18.0
23.0
mld
18.7
mld
mld
mld
16.6
27.6
51.9
Mld
M-9
25.4
34.1
24.0
34.8
mld
mld
mld
6.0
mld
mld
15.8
VW
M-10
22.0
29.4
16.3
31.2
256.0
177.0
148.0
105.1
mld
mld
mld
Total
27.5
46.2
20.1
34.8
308.3
232.0
195.9
98.3
58.6
45.6
26.7
mld: Menor al límite de detección
Tabla 7. Concentraciones de COV (ng/mL) obtenidas para la segunda campaña de
monitoreo
Compuesto
Benceno
Tolueno
Etilbenceno
o-Xileno
m,p-Xileno
DMH
2,3,4-TMP
2,2,4-TMP
1,2,4-TMB
Pentano
mld:
Chevrolet
M-2
28.0
49.0
mld
17.0
mld
44.0
45.0
78.0mld
mld
M-4
31.0
56.0mld
mld
mld
mld
mld
97.0mld
mld
M-5
66.0
109.0
13.0
23.0mld
mld
mld
24.0mld
mld
menor al límite de
M-12
37.0
52.0mld
mld
mld
mld
mld
72.0
mld
54.7
M-14
25.0
41.0mld
mld
mld
mld
mld
mld
23.0
mld
detección
Dodge
AU-2
41.0
74.0
14.0
22.0
14.0mld
mld
40.0mld
6.4
AU-3
17.0
41.0
14.0
24.0
15.0
153.0
140.0
189.0mld
mld
Ford
CA-1
46.0
68.0mld
mld
mld
125.0
86.0
78.0mld
142.2
Nissan
CA-2
17.0
41.0mld
15.0mld
mld
mld
20.0mld
mld
M-13
24.0
46.0mld
12.0mld
mld
mld
189.0mld
mld
M-15
42.0
169.0mld
28.0
17.0
179.0
151.0
213.0mld
mld
Peugeot
M-3
33.0
54.0mld
mld
mld
59.0
68.0
115.0mld
mld
Renault
M-ll
21.0
42.0mld
mld
mld
mld
mld
71.0mld
mld
VW
AU-1
88.0
224.0
29.4
48.0
27.0mld
mld
106.0mld
34.4
M-10
31.0
49.0mld
mld
mld
175.0
146.0
247.0mld
mld
Total
36.5
74.3
17.6
23.6
18.3
122.5 .
106.0
109.9
23.0
59.4
4.2 CORRELACIONES ENTRE LAS ESPECIES QUÍMICAS
Con los datos obtenidos de la caracterización química, se realizó un análisis de correlación
entre especies en las dos campañas de monitoreo realizadas. Este tipo de análisis es de gran
utilidad ya que nos permite corroborar si los datos obtenidos para las especies se relacionan
43
Capítulo 4 Resultados
adecuadamente entre sí. Se obtuvieron correlaciones entre todas las especies para
determinar si existe una buena correlación entre las mismas. Se toma en cuenta que una
buena correlación es cuando el valor de R2 oscila entre 0.80 y 1.0, mientras que una
correlación se considera débil para valores de R2 entre 0 y 0.50. Finalmente una correlación
se denomina moderada cuando el valor de R2 difiere de los valores anteriormente citados
(Devore, 2000).
Con los datos de concentraciones se elaboró una tabla de correlaciones entre especies para
cada campaña. La Tabla 8 muestra un resumen de las correlaciones promedio obtenidas
para la primera campaña de monitoreo. Se puede observar que existen 14 valores de R2 que
tienen un valor dentro del intervalo de correlación buena (0.80 < R2 < 1). La correlación
encontrada entre un compuesto alifático como el heptano y algunos aromáticos como el
Tolueno y el o-Xileno es buena ya que el valor de R2 es mayor a 0.8. Los valores de algunas
de las correlaciones entre compuestos aromáticos como Benceno vs Tolueno y Etilbenceno
vs o-Xileno, (con R2 de 0.6387 y 0.6966 respectivamente) son similares a los valores
reportados por Na et al. (2005) para las mismas correlaciones (R2 de 0.77 y 0.65
respectivamente). Cabe resaltar que las relaciones entre aromáticos en esta campaña
presentaron correlaciones débiles y moderadas. En la Tabla 9 se tiene un concentrado de las
correlaciones promedio calculadas para la segunda campaña de monitoreo. En dicha tabla
resaltan los 10 valores de R2 que caen dentro del intervalo de correlación buena, mientras
que la gran mayoría de los valores restantes presentan correlaciones débiles.
La correlación encontrada para los compuestos aromáticos mostraron en su mayoría (seis
de las nueve correlaciones calculadas) valores de R2 superiores a 0.8, lo cual representa una
correlación buena. Las correlaciones restantes de aromáticos estuvieron en el intervalo de
correlación moderada. Los valores de algunas de las correlaciones entre compuestos
aromáticos como Benceno vs Tolueno, Benceno vs Etilbenceno, Benceno vs o-Xileno,
Tolueno vs Etilbenceno y Etilbenceno vs o-Xileno, (con R2 de 0.7293, 0.5240, 0.6760,
0.8417 y 0.9922 respectivamente) son similares a los valores reportados por Chan et al.
(2002) para las mismas correlaciones (R2 de 0.76, 0.54, 0.62, 0.87 y 0.95 respectivamente).
44
Capítulo 4 Resultados
Finalmente para la primera campaña la mayoría de las correlaciones de compuestos como
2,2,4- TMP, Dimetilhexano y 2,3,4-TMP con otros alcanos estuvieron dentro del intervalo
de correlación buena. Mientras que en la segunda campaña solamente dos de las posibles
combinaciones entre alcanos presentó este comportamiento, ya la mayoría de correlaciones
entre alcanos estuvo dentro del intervalo de correlación débil. En el Apéndice B se pueden
observar a detalle todos los análisis de correlación realizados para las dos campañas de
monitoreo.
45
Capitulo 4 Resultados
Tabla 8. Correlaciones promedios obtenidas para la primera campaña de monitoreo a,b,c
Especies
Benceno
Tolueno
Etilbenceno
o-Xileno
2,2,4-TMP
Dimetilhexano
2,3,4-TMP
Ciclohexano
2-Metil Pentano
Hexano
Heptano
Benceno
N=15N=llN=13N=7N=7N=7N=8N=10N=3N=4
Tolueno
0.6387
N=llN=13N=7N=7N=7N=8N=10N=3N=3
Etilbenceno
0.17450.1079
N=10N=5N=5N=5N=5N=6N=2N=4
o-Xileno
0.17640.03190.6966
N=6N=6N=6N=7N=8N=3N=4
2,2,4-TMP
0.03000.00280.62820.8831
N=7N=7N=5N=4N=lN=l
Dimetilhexano
0.00070.01780.74010.91140.9504
N=6N=6N=4N=lN=l
2,3,4-TMP
0.00350.03050.77110.87960.94190.9788
N=6N=4N=lN=l
Ciclohexano
0.01410.33720.07280.50130.99800.98330.9834
N=5N=2N=2
2-Metil Pentano
0.08050.09620.00010.06190.82380.83240.84000.6240
N=3N=2
Hexano
0.29120.0211
NA0.0048
NANANANA
0.023
N=l
Heptano0.76670.89850.30150.8918
NANANANANANA
a.) NA: No aplica dado que solo se cuenta con dos o menos datos para la correlaciónb.) Datos sombrados indican correlación buenac.) N = Número de datos empleados para la correlación
T a b l a 9. C o r r e l a c i o n e s p r o m e d i o s o b t e n i d a s p a r a l a s e g u n d a c a m p a ñ a d e m o n i t o r e o a b c
EspeciesBencenoToluenoEtilbencenoo-Xilenom,p-XilenoDimetilhexano2,3,4-TMP2,2,4-TMPPentano
Benceno
N=15N=4N=8N=4N=6N=6N=14N=4
Tolueno0.7293
N=4N=8N=4N=6N=6N=14N=4
Etilbenceno0.52400.8417
N=4N=3N=lN=lN=4N=2
o-Xileno0.67600.80470.9922
N=3N=3N=3N=8N=2
m,p-XiIeno0.84320.74040.99501.0000
N=2N=2N=4N=2
Dimetilhexano0.01270.1954
NAO.%62
NA
N=6N=6N=l
2,3,4-TMP0.00550.1706
NA0.927|
NA0.9317
N=6N=l
2,2,4-TMP0.03480.00640.03170.00990.00740.68130.8454
N=4
Pentano0.03180.0864
NANANANANA
0.0795
a.) NA: No aplica dado que solo se cuenta con dos o menos datos para la correlaciónb.) Datos sombrados indican correlación buenac.) N = Número de datos empleados para la correlación
46
Capitulo 4 Resultados
4.3 ANÁLISIS ESTADÍSTICO
Se realizaron una serie de análisis estadísticos para determinar la relación entre los valores
obtenidos para las cuatro clasificaciones que se utilizaron (modelo, kilometraje, marca y
tipo de gasolina). Además, con la ayuda de este análisis fue posible hacer inferencias
respecto al comportamiento de las concentraciones reportadas. Para esto, se hizo un análisis
de medias y un análisis de varianza (ANOVA). Cabe resaltar que para estos análisis
estadísticos realizados sólo se utilizaron los resultados obtenidos para aquellos vehículos
monitoreados en ambas campañas.
En la Tabla 10 se presentan las concentraciones promedio de los compuestos cuando se
clasificaron los resultados de acuerdo al tipo de gasolina empleada por los vehículos
muestreados durante las campañas de monitoreo realizadas. Se puede observar que en la
mayoría de los compuestos (excepto Benceno y Tolueno) el valor de concentración es
mayor para los vehículos con gasolina Premium.
Tabla 10. Concentraciones promedios de especies obtenidas por tipo de gasolina
(en ng/ml)
BencenoToluenoEtilbencenoo-Xileno2,2,4-TrimetilpentanoDimetilhexano2,3,4-Trimetilp entano
MagnaN = 8
33. 8 a*51.7 a10.8 a17.8 a24.1a0.0 a0.0 a
PremiumN = 1228.8 a62.2 a5.64 a18.5 a
185.0 b122.9 b102. 5 b
*En una misma fila, valores con letras diferentes son significativamente diferentes (Tukey Test, P<0.05)N = Número de datos empleados en la clasificación.
Además, es notorio que para ambos tipos de gasolina las concentraciones de todos los
compuestos, exceptuando 2,2,4-Trimetilpentano, Dimetilhexano y 2,3,4-Trimetilpentano,
son estadísticamente iguales. De hecho en el caso del 2,2,4-Trimetilpentano, la
47
Capitulo 4 Resultados
concentración obtenida para vehículos con gasolina Premium es aproximadamente 7.7
veces mayor que la encontrada para los carros que usaron gasolina Magna. Esto es debe a
que los constituyentes de la gasolina Premium al ser utilizados por el motor de los
vehículos resulta en una mayor concentración de 2,2,4-Trimetilpentano, Dimetilhexano y
2,3,4-Trimetilpentano que en aquellos carros que utilizan gasolina Magna.
En la Tabla 11 se presentan las concentraciones promedio de las especies obtenidas cuando
se clasificaron los datos por el kilometraje de los automóviles muestreados. Se observa que,
salvo por el 2,2,4-Trimetilpentano, las concentraciones promedio de los compuestos
analizados tienen su valor más alto en los vehículos con kilometraje de 0 a 15,000 km. La
Tabla 11 muestra también, que las concentraciones de todos los compuestos, excepto para
Benceno y 2,2,4-Trimetilpentano, fueron estadísticamente iguales.
Tabla 11. Concentraciones promedios de especies obtenidas por intervalos de
kilometrajes
(en ng/ml)
BencenoToluenoEtilbencenoo-Xileno2,2,4-TrimetilpentanoDimetilhexano2,3,4-Trimetilpentano
0-15,0CN =
39.986.58.3524.0
141.7105.791.1
10 km8a*aaaabaa
15,000-30N =23.437.75.8816.5185.0104.883.5
,000 ki6baaaaaa
m 45,000 - 60,000 kmN = 6
26.2 ab40.4 a8.78 a12.3 a28.1 b
——
*En una misma fila, valores con letras diferentes son significativamente diferentes (Tukey Test, PO.05)N = Número de datos empleados en la clasificación.
En el caso del este 2,2,4-Trimetilpentano, la concentración reportada para el intervalo
intermedio de kilometraje (15,000-30,000 km) es aproximadamente 6.6 veces más grande
que los vehículos con kilometraje más alto. En cambio las concentraciones entre las otras
dos categorías es muy parecida (141.7 ng/ml para 0-15,000 km y 185.0 ng/ml para 15,000-
30,000 km). Para el Benceno la diferencia entre la concentración presentada para las tres
categorías es muy similar, resultando la concentración reportada para vehículos con bajo
kilometraje apenas 1.7 veces más grande que los carros con intervalo 15,000-30,000 km y
48
Capitulo 4 Resultados
1.5 veces la de los carros con kilometraje de 45,000-60,000 km. Con esto se puede inferir
que el kilometraje recorrido por los vehículos no afecta las concentraciones de los
contaminantes analizados, ya que los carros con el mayor kilometraje son vehículos que
utilizan gasolina Magna y que, por lo tanto, presentarán baja o nula concentración de ,2,4-
Trimetilpentano, Dimetilhexano y 2,3,4-Trimetilpentano.
En la Tabla 12 se tienen las concentraciones promedios de los compuestos cuando se hizo
la clasificación de los automóviles por marca que se monitorearon durante las dos
campañas. Se observa que en general las concentraciones más altas de los compuestos
analizados los presentan los vehículos marca Nissan. Para todos los compuestos (excepto
para 2,2,4-Trimetilpentano, Dimetilhexano, 2,3,4-Trimetilpentano) las concentraciones
resultaron estadísticamente iguales. Esto a pesar de que algunos de los valores no son
similares entre si, como en el caso del Tolueno, donde la concentración en los Nissan es un
poco más del doble a comparación de las demás marcas.
Tabla 12. Concentraciones promedios de especies obtenidas por marca (en ng/ml)
BencenoToluenoEtilbencenoo-Xileno2,2,4-TrimetilpentanoDimetilhexano2,3,4-Trimetilpentano
ChevroletN = :32.749.98.7118.348.620.016.6
10a*aaabbb
NissanN = 435.1 a109.2 a10.2 a27.2 a
251.0 a172.2 a141.5 a
PeugeotN =28.540.75.2011.5
174.5117.0102.0
2aaaaababab
RenaultN =19.532.5
—9.3535.5
__.—
2aa
ab
VWN =26.539.28.1515.6
251.5176.0147.0
2aaaaa
abab
*En una misma fila, valores con letras diferentes son significativamente diferentes (Tukey Test, P<0.05)N = Número de datos empleados en la clasificación.
Además, para el caso del 2,2,4-Trimetilpentano podemos ver que las concentraciones
reportadas para los vehículos marca Peugeot, Renault y Chevrolet son estadísticamente
iguales a pesar de que la concentración de vehículos Peugeot es aproximadamente 4.9 veces
mayor que la concentración de los carros Renault y casi 3.6 veces mas grande que la
concentración de los Chevrolet. La misma situación se presenta para las concentraciones
reportadas para Dimetilhexano y 2,3,4-Trimetilpentano.
49
Capitulo 4 Resultados
Al igual que en los casos anteriores, en esta clasificación se puede ver la influencia de la
gasolina Premium en los resultados de las concentraciones de 2,2,4-Trimetilpentano,
Dimetilhexano y 2,3,4-Trimetilpentano. Esto debido a que los carros monitoreados de
marcas Nissan, Peugeot y VW en su mayoría utilizaban esta gasolina. No así los vehículos
marca Chevrolet, que en su totalidad usaban gasolina Magna.
Finalmente, en la Tabla 13 se aprecian las concentraciones promedio de las especies,
clasificadas por el modelo de los automóviles, encontradas durante las campañas de
monitoreo. Es notable que las concentraciones de los carros 2005 presentan los valores más
altos entre las categorías, excepto para el caso del 2,2,4-Trimetilpentano. Además, se puede
observar en la Tabla 12 que, sólo las concentraciones de Benceno y Tolueno, en los cuatro
tipos de modelo, resultaron ser estadísticamente diferentes; no así en los restantes
compuestos. En el caso del benceno es notorio que a pesar de la similitud entre los valores
de las concentraciones para los vehículos modelo 1999, 2000 y 2004; la concentración de
los vehículos modelo 2004 es estadísticamente diferente.
Tabla 13. Concentraciones promedios de especies obtenidas por modelo (en ng/ml)
BencenoToluenoEtilbencenoo-Xileno2,2,4-TrimetilpentanoDimetilhexano2,3,4-Trimetilpentano
1999N = 2
24.0 ab*33.8 ab7.55 a
—36.0 a
—
2000N = 4
27.2 ab43.7 ab9.40 a18.5 a24.2 a
——
2004N =24.638.94.4117.4
175.3103.683.3
8bbaaaa
a
2005N = 643.8 a101.1 a11.1 a25.3 a140.1 a107.7 a93.8 a
*En una misma fila, valores con letras diferentes son significativamente diferentes (Tukey Test, P<0.05)N = Número de datos empleados en la clasificación.
Una vez más se observa la alta concetración de 2,2,4-Trimetilpentano, Dimetilhexano y
2,3,4-Trimetilpentano, esto se debe a que diferencia de los carros modelos 1999 y 2000; los
vehículos modelo 2004-2005 en su mayoría usaban gasolina Premium. Con esto se puede
afirmar que, la alta concentración y presencia de los tres compuestos citados anteriormente
en los vehículos que usan gasolina Premium, es producto de los constituyentes de esta
gasolina y no del kilometraje recorrido, el modelo o la marcas del vehículo.
50
Capitulo 4 Resultados
En el Apéndice C se encuentran a detalle los análisis estadísticos realizados para las
distintas clasificaciones en que se agruparon los resultados de las concentraciones
obtenidas. Se hace notar que existieron vehículos para los cuales no se obtuvo un valor de
concentración debido a que éste se encontraba por debajo del límite de detección del equipo
analizador.
51
Capítulo 5 Discusión
CAPÍTULO 5
DISCUSIÓN
En el presente capítulo se realiza una discusión de los resultados obtenidos de un análisis de
potencial de formación de ozono de los compuestos orgánicos volátiles encontrados durante
las dos campañas de monitoreo. Así mismo, se hace una comparación contra la literatura de
diversas relaciones típicas entre COV.
5.1 MÉTODO DE REACTIVIDAD OH
De acuerdo a lo descrito en el capítulo 3 de este trabajo, uno de los métodos más sencillos
para determinar la reactividad de un compuesto, es el método basado en la reactividad del
radical 'OH conocido como Propy-equiv. Esta escala esta dada por la Ecuación (1), la cual
calcula la concentración propileno equivalente para cada compuesto. Esta concentración
estimada es una medición de la concentración de las especies j en una escala normalizada
basada en la reactividad con el radical *OH del propileno. En otras palabras, la
concentración propileno equivalente es la concentración de propileno (en ppbC) requerida
para alcanzar una velocidad de oxidación de carbono igual a la especie de COV j . Por
ejemplo si una especie de COV tiene una abundancia de ppbC 10 y es dos veces más
reactiva que el propileno, su concentración Propy-Equiv es de 20 ppbC; si la especie es la
mitad de reactiva que el propylene, su concentración Propy-Equiv es de 5 ppbC.
Para poder evaluar los resultados obtenidos en el análisis de las muestras obtenidas durante
las dos campañas de monitoreo se cambiaron las unidades de estos a ppbC mediante la
siguiente ecuación:
x22Ax298°Kx#C(2)
MWx273°K
52~
Capítulo 5 Discusión
donde:
MW= Peso molecular del compuesto j .
# C = Número de átomos de carbono en el compuesto j .
Cabe mencionar que esto se hizo con el objeto de comparar los resultados obtenidos con los
datos de un estudio llevado acabo en el Campus del Tecnológico de Georgia en Atlanta
(Committe on Trophospheric Ozone Formation, 1991). La Tabla 14 presenta las constantes
de velocidad de reacción con el radical *OH para los compuestos que se analizaron durante
este estudio y que son necesarias para el calculo de la concentración propy-equiv. Estas
constantes y las de otra amplia gama de COV han sido muy bien caracterizadas por
experimentos de laboratorio.
Tabla 14. Constantes koH para los compuestos seleccionados
Compuesto , , „„„„,., , ,kOH*
(cm3 molécula"1 s"1)
Propileno 2.60E-11n-Pentano ' 3.96E-12n-Hexano 5.36E-12n-Heptano 6.76E-122-Metilpentano 5.4E-122,2,4-Trimetilpentano 6.84E-122,3,4-Trimetilpentano 7.21E-12Benceno 1.39E-12Tolueno 5.63E-12Etilbenceno 7.00E-12m-xileno 2.13E-11p-xileno 1.43E-11o-Xileno 1.36E-111,3,5-Trimetil-Benceno 5.67E-111,2,4- Trimetil-Benceno 3.25E-11
*Datos obtenidos de Cárter (1990), Calvert et al. (2000) y Atkinson et al. (1997)
Es observable que la koH de varios de los compuestos listados es mas pequeña que la del
propileno lo cual aunado a una alta concentración de los mismos provocará valores altos de
53
Capítulo 5 Discusión
concentración propy-equiv como sucede en el caso de 2,2,4-Trimetilpentano; 2,3,4-
Trimetilpentano, Tolueno y 2-Metilpentano.
En las Tabla 15 y 16 se listan las 12 especies que dieron respuesta en el GC-MS para las
dos campañas de monitoreo, es notorio que los compuestos medidos pertenecen
básicamente a la familia de aléanos y aromáticos. Además en dichas tablas se reportan los
valores de concentración promedio de las especies analizadas y los valores de la
concentración propy-equiv para cada compuesto, calculada mediante la ecuación (1).
Finalmente, ambos valores de concentración se ordenaron de mayor a menor para comparar
la concentración promedio (relativa) y la concentración propileno equivalente.
Tabla 15. Comparación de la concentración promedio versus la concentración
propileno equivalente, obtenidas para la primera campaña de monitoreo
Especies ordenadas por concentración Especies ordenadas por reactividad OH
Compuesto
2,2,4-Trimetilpentano2,3,4-Trimetilpentano2-MetilpentanoToluenon-Hexanoo-XilenoBencenon-HeptanoEtilbencenon-Pentanom-p-xileno
Concentración(ppbC)
5.290E+053.361E+059.990E+048.586E+047.779E+046.415E+045.166E+044.563E+043.704E+04
Compuesto
2,2,4-Trimetilpentano2,3,4-Trimetilpentanoo-xileno2-MetilpentanoToluenon-Hexanon-HeptanoEtilbencenoBencenon-Pentanom-p-xileno
Propy-Equiv(ppbC)
1.392E+059.319E+043.355E+042.075E+041.859E+041.604E+041.186E+049.973E+032.762E+03
Propy-Equiv: Concentración Propileno Equivalente
54
Capítulo 5 Discusión
Tabla 16. Comparación de la concentración promedio versus la concentración
propileno equivalente, obtenidas para la segunda campaña de monitoreo
Especies ordenadas por concentración Especies ordenadas por reactividad OH
Compuesto
2,2,4-Trimetilpentano2,3,4-TrimetilpentanoToluenon-PentanoBencenoo-Xilenom-p-xilenoEtilbencenon-Hexanon-Heptano2-Metilpentano
Concentración(ppbC)
1.886E+051.819E+051.383E+051.009E+056.859E+044.361E+043.369E+043.249E+04
Compuesto
2,3,4-Trimetilpentano2,2,4-TrimetilpentanoToluenom-p-xilenoo-xilenon-PentanoEtilbencenoBencenon-Hexanon-Heptano2-Metilpentano
Propy-Equiv(ppbC)
5.044E+044.962E+042.995E+042.760E+042.281E+041.537E+048.747E+033.667E+03
Propy-Equiv: Concentración Propileno Equivalente
Es posible observar en las Tablas 15 y 16 que, el 2,2,4-Trimetilpentano y el 2,3,4-
Trimetilpentano son los compuestos que presentan una mayor concentración propileno
equivalente en los dos monitoreos (139,162.7 ppbC y 93,194.0 ppbC para la primera
campaña y para la segunda 49,621.9 ppbC y 50,437.6 ppbC respectivamente). Además es
notorio que los tres primeros compuestos en las listas de concentración promedio y de
concentración propileno equivalente son los mismos. Con esto queda claro que para el caso
de estudio los compuestos más reactivos son aquellos que presentan un valor mas pequeño
de koH con respecto al del propileno y una la alta concentración promedio. Como un
agregado de las Tablas 15 y 16 esta el hecho de que se pueden identificar todos estos
compuestos como reactivos y por lo tanto precursores de ozono, lo cual podría ayudar a
empezar a diseñar estrategias de control para estos COV.
Cabe señalar que si se comparan los resultados obtenidos para los COV en este estudio con
los valores medidos en el Campus del Tecnológico de Georgia en Atlanta (Committe on
Trophospheric Ozone Formation, 1991), es notorio como cambia el orden de los
compuestos dependiendo si se toma en cuenta la concentración o el método de la
reactividad *OH. Por ejemplo, para el caso del orden por concentración se observó que los
55
Capítulo 5 Discusión
compuestos que presentaron una mayor concentración en nuestro estudio no aparecen entre
los 20 primeros de la lista presentada en el caso de Atlanta. Sin embargo, compuestos como
Tolueno, n-Pentano, Benceno, m,p-Xileno y 2-Metilhexano se encuentran entre los diez
primeros de la mencionada lista (lugares 3, 5, 6, 7 y 8 respectivamente).
En el caso cuando se ordenaron los COV por concentración propileno equivalente, se
obcervó que solo el m,p- Xileno y el Tolueno se encontraron entre los diez primeros de la
lista dada por el Tecnológico de Georgia (lugares 3 y 6 respectivamente), mientras que el
2,2,4-Trimetilpentano y el 2,3,4-Trimetilpentano no aparecen enumerados entre los 35
COV más reactivos de dicha lista.
Finalmente, fue notoria una marcada diferencia en la concentración propileno equivalente
de ambos estudios, esto se debe principalmente a que nuestra muestra está más concentrada
que la recolecta en el caso del Tecnológico de Georgia. Esto es producto de que el muestreo
en el presente trabajo se hizo directamente de una fuente emisoras mientras que el
monitoreo llevado a cabo en Atlanta fue realizado aire ambiente.
5.2 RELACIÓN ENTRE COMPUESTOS
Al igual que las correlaciones, las relaciones entre diversos COV pueden ser muy útiles
para identificar las fuentes emisoras de este tipo de especies (Gee et al, 1998). Dentro del
amplio rango de relaciones de COV que se pueden emplear, se destaca el uso frecuente de
las relaciones de los COV aromáticos; en especial del grupo conformado por Benceno,
Tolueno, Etilbenceno y Xileno, comúnmente denominado como BTEX.
En la literatura se reporta que, para emisiones vehiculares y aire ambiente, el valor de la
relación B:T es del orden de 0.25 a 0.5 (Sweet et al., 1992; Scheff et al, 1993; Gee et al.,
1998; Chan et al., 2002); mientras que para la relación T:B se han calculado valores entre
1.75 y 3 (Doskey et al., 2002; Na et al., 2005). Para la razón X:B se han publicado valores
de 1.81 a 3.4 (Zielinska et al, 1996; Fujita et al, 1992; Na et al, 2005). Finalmente, para la
56
T:BE:B
X:B
B:T
1.750.3
1.81
0.25
Capítulo 5 Discusión
relación E:B, Na et al. (2005) reporta un valor de 0.3. En la Tabla 17 se ilustra los
intervalos de las relaciones de BTEX tal y como se han reportado en la literatura.
Tabla 17. Intervalos de las razones de BTEX obtenidos de la literatura
Razón Valor mínimo repotado Valor máximo repotado3.0
0.3*
3.4
0.5* Para esta relación solo se encontró el valor reportado por Na et al. (2005).
Cabe señalar que los intervalos que parecen en la Tabla 17 son resultados de estudios
enfocados tanto a aire ambiente, inventarios de emisiones y analsisi de emisiones debidas a
fuentes móviles. La Tabla 18 presenta un resumen de razones calculadas para BTEX,
basados en datos obtenidos de varios estudios enfocados al análisis de emisiones de parque
vehicular. Mientras que en la Tabla 19 se tiene el concentrado de resultados del cálculo de
dichas razones para los datos obtenidos durante las campañas de monitoreo.
Tabla 18. Razones de BTEX calculados a partir de datos de concentración para
vehículos reportados en la literatura
Razón
T:B
E:B
X:B
B:T
Kenski et al.
2.1
0.3
1.6
0.5
Mújica et al.(1998)
2.2
0.5
2.4
0.5
Singer et al.
4.0
0.6
3.4
0.3
Na et al.(2004)
2.9
0.3
1.6
—
En la Tabla 18 se pude observar la similitud entre los valores de las relaciones calculadas
para E.B y B:T. Aunque para las dos relaciones restantes, los valores calculados para el
estudio realizado por Singer et al. (1999) sobresalen a comparación de los otros estudios.
Esto puede ser provocado a que para los estudios de Kenski et al. (1995), Mújica et al.
(1998) y Na et al. (2004) el muestreo se realizó en calles con tráfico intenso o en túneles;
57
Capítulo 5 Discusión
mientras que para el estudio de Singer et al. (1999) el monitoreo se llevo a cabo dentro de
un estacionamiento cerrado.
Tabla 19. Razones de BTEX calculados de los datos de concentración obtenidos
durante las campañas de monitoreo
Razón
T:B
E:BX:B
B:T
PrimeraCampaña
1.7
0.7
2.0
0.6
SegundaCampaña
2.0
0.5
1.1 «
0.5
PromedioMonitoreo
1.9
0.6
1.5
0.5
Se puede observar que existe una marcada similitud entre los valores de las relaciones de
T:B, E:B y B:T obtenidos con los datos de las campañas de monitoreo y las relaciones
calculadas a partir de datos de otros estudios de emisiones vehiculares. Además, para
ambas campañas los valores calculados se encuentran dentro del rango reportado en la
literatura. En cambio, para la relación X:B, los valores calculados con los datos de las
campañas no son relativamente cercanos entre si, inclusive la relación X:B de la segunda
campaña y el promedio de todo el monitoreo están apenas cerca (1.1 y 1.5 respectivamente)
al límite inferior del intervalo reportado en la literatura para esta relación (X:B = 1.81-3.4).
Si se compara las relaciones calculadas en la Tabla 19 con los obtenidos en la Tabla 18
podemos observar que hay una marcada similitud de los valores encontrados en este estudio
y solo hay una diferencia significativa en la relación T:B y X.B del estudio realizado por
Singer et al. (1999), lo cual se atribuye a que el muestreo de este estudio se realizó en un
estacionamiento cerrado mientras que para otros trabajos, el muestreo se realizó en calles
con tráfico intenso o en túneles (valores que se muestran en la Tabla 18).
Con lo anterior se puede inferir que, cuando se calculen valores para las relaciones de
BTEX y se obtengan valores similares a los mostrados en el presente estudio se puede tener
un indicativo de que las emisiones corresponden a fuentes móviles probablemente ubicadas
en algún lugar con gran cantidad de vehículos. Una relación por si sola, quizá no de mucha
información pero una combinación de ellas puede ayudar como se observó, las emisiones
_
Capítulo 5 Discusión
vehiculares presentan un relación B:T cercana o igual a 0.5 (Chan et al., 2002). Además, la
pequeña variación en la relación X:B obtenida para nuestro estudio con respecto a los
valores reportados por la literatura nos puede indicar que se esta observando el efecto de las
emisiones debidas al arranque en frío o de un vehículo que circula en alguna vialidad.
59
Capítulo 6 Conclusiones y recomendaciones
CAPÍTULO 6
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
6.1 CONCLUSIONES
A continuación se citarán las principales conclusiones a las que se llegaron con base a los
resultados obtenidos durante el desarrollo del presente trabajo de tesis y el análisis posterior
de los mismos.
En lo que respecta a la selección del tamaño y tipo de población de muestreo se determinó
poner un número arbitrario de carros a monitorear dado que en estudios similares no hay
consistencia en la cantidad de carros usados para los mismos. Además se encontró cierta
similitud con la distribución por marca del parque vehicular en el Estado de Nuevo León,
esto a pesar de que en el presente estudio se eligieron vehículos aleatoriamente.
Se realizó una caracterización química para determinar los COV presentes en las muestras.
Los análisis de laboratorio arrojaron respuesta para una pequeña cantidad de compuestos
(12 compuestos para la primera campaña y 10 para la segunda). Esta respuesta se debe
principalmente a factores como la poca concentración de la muestras, a la posible
infiltración de aire a la muestra durante el monitoreo y al límite de detección del equipo
utilizado para el barrido de volátiles.
En ambas campañas las especies con mayor concentración fueron Tolueno, 2,3,4
Trimetilpentano, 2,2,4 Trimetilpentano; siendo los dos últimos los que presentaron mayor
concentración en ambos casos (5.290E+05 ppbC y 3.361E+05 ppbC para la primera
campaña y 1.886E+05 ppbC y 1.819E+05 ppbC para la segunda respectivamente).
Al hacer un análisis estadístico de los datos se encontró que la alta concentración y
presencia de 2,2,4-Trimetilpentano, Dimetilhexano y 2,3,4-Trimetilpentano en los valores
60
Capítulo 6 Conclusiones y recomendaciones
obtenidos durante las campañas de monitoreo son producto de los vehículos que usan
gasolina Premium, y que el efecto del kilometraje recorrido, el modelo o la marcas del
vehículo no es determinante para este fenómeno.
También se determinó el potencial de formación de ozono para los compuestos detectados
en ambas campañas, para esto se utilizó el método basado en la reactividad OH. Al igual
que en el caso de la concentración promedio, los compuestos que presentan una mayor
concentración propileno equivalente en los dos monitoreos, fueron el 2,2,4-Trimetilpentano
y el 2,3,4-Trimetilpentano (1.392E+05 ppbC y 9.319E+04 ppbC para la primera campaña y
para la segunda 4.962E+04 ppmC y 5.044E+04 ppmC respectivamente). Con esto quedó
claro que para el caso de estudio los compuestos más reactivos son aquellos que presentan
un valor mas pequeño de de kOH con respecto al del propileno y una la alta concentración
promedio.
Finalmente se calcularon las relaciones entre los BTEX para los datos de las campañas de
monitoreo y a partir de datos de algunos estudios de emisiones vehiculares. Los valores
promedio de las relaciones T:B (1.9), E:B (0.6) y B:T (1.5) están dentro de los intervalos
encontrados en la literatura y de los valores calculados para estudios enfocados a fuentes
móviles como en los estudios llevados a cabo por Kenski et al. (1995), Mújica et al. (1998)
Singer et al (1999) y Na et al (2005). Solo la relación X:B calculada (0.8 para toda el
monitoreo) presentó valores apenas cercanos al límite inferior del intervalo reportado en la
literatura para esta relación (X:B = 1.81-3.4). Y, al comparar con los estudios enfocados a
fuentes móviles se encontró una diferencia significativa en la relación T:B y X.B del
estudio realizado por Singer et al. (1999), lo cual se atribuye a la diferencia en el lugar de
muestreo entre ese estudio y los otros trabajos enfocados a fuentes móviles. Esto puede
indicar que cuando se calculan relaciones y se obtienen valores similares a los encontrados
en el presente estudio, se esta observando contaminantes originados por fuentes móviles en
espacio abierto y con probable influencia de emisiones debidas al arranque en frío.
61
Capítulo 6 Conclusiones y recomendaciones
6.2 RECOMENDACIONES
Una vez terminado el análisis, discusión y conclusión de los resultados obtenidos en este
estudio, se enlistar algunas recomendaciones que podrían proporcionar información auxiliar
en el futuro para trabajos similares.
Durante el análisis de las muestras sólo se obtuvo respuesta de muy pocas especies
químicas a comparación de las reportadas en la literatura, esto probablemente como
resultado de la metodología de muestreo. En las campañas de monitoreo se usaron bolsas
tediar para colectar la muestra, por lo que podría ser apropiado buscar algún medio
adecuado (por ejemplo, una resina) para obtener una mayor concentración de las especies y
lograr una mayor respuesta en el análisis.
Cabe señalar, sin embargo, que debido al corto lapso de tiempo en el cual se desarrollan las
emisiones de arranque en frío (aproximadamente 300 segundos) se hace complicado el
intentar obtener un mayor volumen de muestra para ese fin.
También podría ser adecuado realizar monitoreos en diversas estaciones del año con el fin
de observar el comportamiento de las concentraciones de COV y poder hacer conclusiones
sobre una posible una variación de las concentraciones con respecto al tiempo de
calentamiento del convertidor catalítico.
Además es recomendable que se intentará hacer un mayor número de repeticiones de los
experimentos, para facilitar los análisis estadísticos, evitando de esta forma sesgos en dicho
análisis por falta de datos.
Finalmente se consideraría adecuado el tratar de realizar un estudio similar pero tomando
en cuenta los vehículos necesarios para tener una muestra representativa del parque
vehicular del Área Metropolitana de Monterrey.
62
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Organic Compounds up to C20 Emitted from Motor Vehicles; Measurement Methods"
Atmospheric Environmental Vol. 30, No. 12, pp 2269-2286
Zielinska B., J Sagebiel, J.D. McDonald, K. Whitney and D.R. Lawson, 2004. "Emission
Rates and Comparative Chemical Composition from Selected In-Use and Gasoline-Fueled
Vehicles". Journal ofAir and Waste Management Association, 54, 1138-1150.
69
Apéndice A
APÉNDICE A
ANÁLISIS DE LABORATORIO
En este apéndice se presentan los reportes de análisis de resultados entregados por el
Laboratorio del Centro de Calidad Ambiental, del ÍTEMS, Campus Monterrey.
70
Apéndice A
TECNOLÓGICODE MONTERREY,
Laboratorio del Centro de Calidad Ambiental
No. ORDEN; 2Q0504-029
CENTRO DE TECNOLOGÍA IMPÍAEdificio CEDES 4ío. PisoMan&errey, Nuevo León, México.ARn: Dr. «balo Mandos»La muestra tuetomatSapor. Irvg. Msrc
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CAMPÜS MONTERREY
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71
Apéndice A
TECNOLÓGICODE MONTERREY,
Laboratorio del Centro de Calidad Ambienta!
No. ORDEN: 200504-029
CfcNTRO DB TECNOLOGÍA LiMPlAEdificio CEDES 4so. fésotáoñt£t(T8¥, Nuevo León, México.Attn: Or. Alberto MendozaLa muüsira fue tobada por: Sng. Marco A.
Laboratorio áe ResiduosíñfortiH1 de Análisis
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ID Mwst»200504-029-03
Ideotlffcsctáit
í y Oteservadíraes: Fusiíuai / No «e cspcciiíca: el iugáf de Rii
iíesuitíttí« ttniú*á&
sistema iít' et>H¡t>«síiáR ayí»»)otrix
Fecha de maestreo; 2005/04/28 0?:3
AMIUÍ* Método Lote Ft-cha de síiáiis
CAMPOS MONTERREY
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72
Apéndice A
TECNOLOGfCODE MONTERREY,
Laboratorio del Centro de Calidad Ambiental
La
No. ORDEN: 200504.029
CENTRO DE TECNOLOGÍA UMPiÁEdificio CEDES 410. PisoMonterrey, Huevo L«on, México.Attn: Dr. Altserte MendozaLa muestra fue ¡ornada pon Ing. Marco A. L«5n Romera
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2485524S52Í4«S224SS224S52
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Este iní?!Tü- AO poAi s i* *iisfo«w£ífi«.
CAMPUS MONTERREY
G-Garza Sct
73
Apéndice A
W TECNOLÓGICODE MONTERREY.
Laboratorio del Centro de Caiidad Ambiental
No. ORDEN: 200594-029
CENTRO DE TECNOLOGÍA UMPÍA
Edificio CEDES 410. PisoMonterrey, Nuevo león, México.Aíín: Dr. Aibsrto MeíldozaLa muestra 1u& tomada pon !ng. Marco A, Ueón R w s
Laboratorio de ResiduosInforme de Análisis
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Voíiíilíís fn üiíHítna de coiíih«sti«« au«mi«iriz
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CAMPUS MONTERREY
}C«KI Seminüaio 1 toantwrey. ,V, i .
74
Apéndice A
TECNOLÓGICODE MONTERREY,
Laboratorio del Centro de Calidad Ambienta!
Laboratorio ée ResiduosInforme de Análisis
No. ORDEN: 200504-02»
CENTRO DE TECNOLOGÍA LIMPIAEdsftdo CEDES 4to. PisoMonterrííy. Huavo ieón, México.Aftn: Dr. Aíberto Mendozaüs muestra fue tornada por. iftg. Marco A. León Roncero
r,. .,..,'-«r«n- 2005/05/13
ID Muestra ¡(lentílícacíón2CK!504-O3»-O8 CamS-MlCanscferistkas y Obsenacnmes; Parn-ua' /
F e d u í e i n m s t r t o : 3OO5'W'2V{ii 30
Volátiles en sísfóma úe c«
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1,2,4-Tnmeií ¡bencenoU.í-TriataillwcMon-Praiuno
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11) Muestra200504-029-09Características y Observan
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KPA 8260-1994 Mod
EPA 8260-W4 Mod
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2005/04/29-05/02
2005/04/29-05/02
ID Moeslra2005O4-O29-10 Cam>!«.MlCaracterísticas y Observadoaes: Pumuai / No se especifica; el Sygar de
Resultada U»i(!*k$ l,«tt! fecha de análisis
CAMPUS MONTERREY
75
Apéndice A
TECNOLÓGICODE MONTERREY,
Laboratorio de! Centro de CzUúad Ambiental
Laboratorio ú& ResiduosInformé de Análisis
No. ORDEN: 20S504-Q29
CENTRO DE TECNOLOGÍA LIMPIAEritfído CEDES Ato. PisoMonterrey, Nuevo León, México.A8n: Or, Alberto MendozaLa muestra fue tü^íKía por in§. Marco A_ León Romero
Volátifí**» s&fetHS tic eombusíió» «atomatrU
p, m -Xílemo
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20O5/O4/J9-05/0Í
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2005/iM;29-0Sfl2
2 Ü O S Í 9 « 9 - O 5 «
2ÜO.MMa9-(í5í02
2005.'04/29(l5.<M
200.5'¡>4!'29-05Í;02
ID Muestra280504-029-1}
Características;
Cairo U-Mí
Ftcha de muestno: 2005/04/29 0S:45
tete
2 2 4-Tr-istiiperíariíj'
-' 10
< 10
n^-snl.
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EPA S2«0-[««4 Mix)
EPA82f«3-IS«M(xl
EPA S26O-19W4 M«í
KPA 82fcíM994 Mod
EI'A 8260-IW4 M«d
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24S52
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24S5J
24852
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24852
200S04/39-ÍJJ0Í
lí> MueslraÍ00S04-0K-12
ld«rííilicaclónCarrol 1-M!
Fecha de muwfre»; 20O5/M/29 !»:15
racterísíicas y Observaciones:
V'«lí tües ca si»t«i«* <Je c&íaítustíá
2,2,4- Tril
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p, m -Xsifiíto
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EPA S2&9-I5W Molí
CPA S2W-IW4 M«l
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20Oí.-04/^y-Q5AI22OO5.X*29-OS;O2
200SÍS4/2Í-ÜM2
200S.W.'29-0S/a2
CAMPAS MONTERREY
76
Apéndice A
TECNOLÓGICODE MONTERREY,
Laboratorio del Centro de Calidad Ambiental
Laboratorio de Residuos
Informe <le Análisis
No. OROEN: 200504-02»
CENTRO DE TECNOLOGÍA LIMPIAEdificio CEDES 4to. PisoMonterrey, f-juevo Ie6n t México.Astn: Dr. « b e f o MendotaLa mues&B íue Tooiads po~ Ing, Marco A. Lecft Romero
Página ?
2005/35/132006/04/28
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EPA 8260-191» M«l
S*W) ]9^* Ví<íd
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Helia át muejtreo: 2005/05/02 07:30
KKi5í 4/29-OS?02
2005/04/29-05/^
Características y Observaciones:
V«!áüks en sisíctita de £-v,mbmñím aafom* rrü
p, os -Xtlc«o
200504-02'!-14Oííser\aciOfít'i; No SÍT csp«ci Hcj; ci lugar ÜK mi
2,2,4- Tristíeftlpemaría
Eíiibenceno
o-Xtieno
1,2,4-Trífw
l,3.5-Tníi¡c
n-Penianí;
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Benceno
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BPA82SO-W4MOÍÍ
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EPAS26O-1994M1XI
BPA 8260-1994 Motl
EPA 826O-IM4 Mod
EPA 8260-l«4Mod
EPA 8260-1994 Mod
EfASÍóO-iSMMixi
24S52
24S52
2485Í
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Í48S2
24852
24SÍ2
248S2
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2005SH/2»-(!5/i)2
2095/04/24-05,112
2005/04Í29-05Í02
2<M5/04/M-fl5/«2
20OS.«/2<M!Sí«2
2005/04/29-05(02
JRR F.PA 8J40-I994 Mixi M852
R-ch» de muestreo: 2005/05/02 08:00
Analiila Mítoilí IMt
JRR
JRR
JRR
JRR
JRR
JRR
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JRR
JRR
EPA B26C-1W4 Moa 24S52
EPA 82Í0-1W Mwi 24852
24852
24852
24*52
EPA 8260-IW4 Mod 2485Í
EPA «260-1«4 Mod 24852
EPA S26ÍMW4 Motl 24S52
24852
Fcth. <lt «riálB»
2005/04/29-05*2
2OO5/O4f2S-O5/O2
J005/04f29-0S.<0i
20OÍ/04/Í9-0S/0Í
CiVMPUS MONTERREY
A-JI¡. Exgtmo Gana Sale iSOI. £*fo >.4.S4'i. M¿X:í:o Teh
77
Apéndice A
' TECNOLÓGICOOE MONTERREY.
Laboratorio del Centro de Calidad Ambiental
Laboratorio de ResiduosInforme de Análisis
No. GROEN; 280504-829
CENTRO D£ TECNOLOGÍA UMPiAEdificio CEDES 4to. PisoMonterrey. Nue«a Leen. México.ASn: Of. Alberto MendozaU muestra fas tomada por: íng. («tan» A. León Romara
Tcieíoio
í^« restilííuíos cuísKíiiaítvos Í«
43.0 l » m L JftR F ' •- < .'
ü vas <ie las mucslrító <ál y fx ín*t esías *¿ tecthicron en cí fabor^itinn ^.i CC ^
Página 8
-. 2)05/05/13
30OSWaM)5>Dl
QBP JiK* R»drí|ute Rodríguez
I.AS »R »flAS MÍÍJI R£f WttA ^ Uf U^ £ Afü£S O ftf« t. S BtQUJ íS i»Ofi ESTE SifiT£M*
- •&
potJi* t « repf aJuríJo pladid«i*ftM; íia i* tiíaáaKiHa p«vit Ütí W
CAMPUS MONTERREY
78
Apéndice A
é
TECNOLÓGICODE MONTERREY.
Laboratorio úel Centro de Calidad Ambiental
ResiduosOBSERVACIONES Y/O COMENTARIOS
Uo.OROBH: 20GS04-028 Página; 9
Fecha tío impresión: 2005/05/13
Focha ae recepción; 2005^54.^CENTRO 0£ TECNOLOGÍA UMPlAEdtficio CsCES <\o. PíSCMonterrey, Nsjevo León, Mójdoo,Aítn; E3r. Aiberü) MendozaLs tí!ües(r2 fue tomada por: Ing. Marco A. León Romero
!!> Mugirá Idüistiru'ació» Fecha de2005ÍM-029-Ü2 CftTro2-MICaracterísticas y Obsíirvaetoíífóí; Puntual / No sccspccíticji: ct Iu«^r denwestreo. ¿>&*i ^ %
Analista I ítiis sa,í!isn í ule Í>bMnadoses y/« c»»i«nui1os
VoUriU'S í-n sistema ííe camlJusíKís atiiymatrix2,*,4- TrsmcitljxíntaríO JRR 7 $ K íi í " , u-> i J f st¿i»ut&tr¿ w ¿ .comió ¡d p r t«^w 4e 2,3.^-Tnir.etiiíKnUíio y de
íl> Muestra líkaitíieadím2005ÍM-029-G3 Carro3*MI€ ara c te m í k as y Observaciones: Pumuaí ?' No
«•» sistema ú& erntisastám mimnQlrít
t tüta de mutstiení 2005/04^8 07:30
r vadeaos yin í
)S *•'- --ÍÍ52 ívn csía muestra s
, se realistd ana scüiícuantíficacifi
IJD MuestraO29~0rísticas >
Fecha fk maestreo: 2005/0^/29 0?;00
\ o se esjviifica: si lugáf de muestreo.
\»ausfa V~tt$t& aitéiísis tM$
2,2 4 i rniUíií v!\ ¿ ÍRR 20QS/04/29--05/S2 24S52 En esta mycsíffi se- e«c*5!jtró !*a pfyácwíia ds 2,3,-4-Trimcnij^níaíio y de
Disrseliíhexano, se realizó ana scítiicaíintíÍKaciDti rsíairando i 23 y Si54
O> Mu«síra Idíiüíí He ación Fecha de maestrea; 2005/04/29 0?;15Í005Ü4-029-07 Cam>7-M ICaratíerísticas v OhseívaciüíH*s: Puiví^a! / No ss especifica; ei lugar de myesirtxK
Analista Fechí análisis tote Observaciones ym cem«»tano-s
s es sistema de c«tiíbu*i¿<*ís atilotiiotri/-
2,2,4- Tnmetüí«:wíaiio JK.R 2005*04^ -05^2 2*5852 Bu esta rm^sira se uncontr» la ¡SÍTOCÍSBÍB de 2,3,4-TnmcnÍfK-;Jtóiijo y de
Diir>ííiihcx&Rü. se reaíi?^ tma *OTikuSní!fit:aciO(i reialíáado ^2S y -i$2
ng/mi rcspecíivafneníe.
79
Apéndice A
TECNOLÓGICODE MONTERREY <
Laboratorio del Centro de Calidad Ambiental
laboratorio de ResiduosOBSERVACIONES Y/O COMENTARIOS
No. ORDEN: 2Q8504-&B
CENTRO OE TECNOLOGÍA LIMPIAEditicio CEDES 410. PisoMoriíéfrey, Nuevo León, México.Altrv Df. Aibefto M&ndoarat.3 mussíra fue tomada por: ¡no Marco A. León Remero
Página: 10
Fecha de impresión: 2005/05/13Fecha de recepción: 2GÜ5/Q4/28
ID Muestra Tdewílioición í u l u den200504-029-10 CanolO-Ml
Caracter izas y Observadoras: Puntúa! / No se específica n> lugar ¿cmüLsuso
Anstiisí» ffcNa ¿KÍ&U* Lote
Volátiles «» $kt$m% áe cmnbmtís'm aawiaeírízí ::,4^ TristetÜpenum» iPi ' : f ^ c «4 "'> <¡K u¿ 2^2 BeÍÍS«Í n
ID Muestra Identilteatfon200504-029-13 Carnsli-MlCaracterísticas y Ofesen-acíottes: Puníiiái
Volátiles eti i
2,2,4- Tñ«i«ífíí)«aiáfto
el iu t ardL muc
•>a<rí«ne>t ym í#»i*atarías
ró te presencia tíe 2,3,4-Tfim¿í.)lp¿nu«rto y de
M»a fiíf«íicuaf!ííficaciisn resdtaado i4Sy ¡7?
Fecha de inseítnm: 2005/05/02 07:30
s y/o coni«»1arí»s
*-2 Bn cstó muestra se sstoínííóla jmíswcia ás 2.,3,*-Tnmeíiípcí«áij(i )r <SePimcíiihexano, se realizó uaa scsík'üifeTsíífiCítvñ''» rcsültanác 20"? y J7?
CAMCttS MONTERREY
80
0 0
ITESMCAMPOS
5712
LABORATORIOS DEL GENTRO DE CALIDAD AMBIENTAL &o
INSTITUTO TECNOLÓGICO Y BE ESTÜBIOS 8ÜPERIOR.18 DE MONTEHEEY
CÓDIGO; 4 - CALIDAD - «02 - 2AC VUENA DE CUSTODIA
N o 0 E COTIZACIÓN
COTÍ7ADO POR
RESPONSABLE EN LA EMPRESA
MUESTREADOR
FACTURAR A C C A — C-TL
DIRECCIÓN
FN CASO Üt. DUDAS, LIAMAR A
NOMBRE
TEL. { } FAX ( i
RECEPCIÓN DE MUESTRA
Original: tapate *> ftesal!**»
oo
TESMLCAMPOS MONTERREY LABORATORfOS DEL CENTRO DE CALIDAD AMBIENTAL
INSTITUTO TECNOLÓGICO Y OE ESTUDIOS SUPERIORES BE MONTEEEEY
oft)
CÓDIGO: 4 - CALIDA» - 002 - 2ACADENA DE CUSTODIA
l 'SODEL N o Dfc COTIZACIÓNLCCA COT'ZADO POR
JWAUS» REQUERIDOS
RESPONSABLE EN LA.EMPRESAÍAE..ÍU5MUESTREADOR
FACTURAR A _
DIRECCIÓN
NT1RCACÍON OEt A «UESTHA
OBSERVACIONES
EN CASO DE DUDAS, LLAMAR A:
NOMBRE.....
TEL. f ) FAX S }
REPORTE EN ESPANO
REPORTE EN INGLES _.
CROMATOGRAMAS Y C.C
RECEPCIÓN OE MÜESI Í:ÍA
oo
ITESM.•CAMPOS MONTERREY
M? " . 5 7 1 6
LABORATQRiOS DEL CENTRO DE CALIDAD AMBIENTAL
INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUMOS SUPERIORES DE MONTERREY
oT
CÓDIGO: 4 - CALIDAD - 002 • 2ACADENA DE CUSTODIA
GFN6RAD0R
DIRECCIÓN _
^ E COTIZACIÓN
COTIZADO POñ
RESPONSABLE £N
MUESTBEADOR
FACTURAR A CCA ~ C-.T
DIRECCIÓN
FN CASO DE DUDAS, LUMAR A
NOMBRE
TEL í 1 .... FAX( }
REPORTE EN ESPAÑOL
REPORTE EN INGLES
CROMATOGRAMAS Y C.C
Apéndice A
* í f | h ' TECNOLÓGICODE MONTERREY,
Laboratorio del Centro de Calidad Ambiental
No. ORDEN: 200508.018
CENTRO D£ TECNOLOGÍA LIMPIAEdificio CEDES 4to, PisoMonterrey, Nuevo León, México.Atín: Dr. Alberto MendozaLa muestra fue tomada pon ifl'j. Marco A. León Romero
~o'a de pag nas 6
Fec-!¿t de recepcien ?005/n3/í?2
ntrará el snforrce de ssáUm corresponííieoíe a iitv sru¡s¡ni»
CARKOI2-M1CAKRO1S-MI
208509-016-ÜS CARRO1J-M2.M«ÍC»41«H CARROI0-M22Ü05O9-OW-Ü5 CARROIÍ-MI
nálisis
custodia
y consta de:
Quedo ¿ v
M.C Luz Ma. G:
C ««tro de Cait<l¡
!E ACUKXfíO CO« LOS l
CAMPUS MONTERREY
84
Apéndice A
TECNOLÓGICO\i DE MONTERREY.
Laboratorio de! Centro de Calidad Ambiental
Laboratorio de ResiduosInforme de Análisis
No. ORDEN: 200509-016
CENTRO DE TECNOLOGÍA LIMPÍAEdificio CEDES 4ta PisoMonterrey, Nuevo León, México.Arín: Dr. Alberto MendoíaLa muestra fue tornada por: ¡og. Marco A. Ledfi ROTIS;
<1> Muestra Itientifitaeiún200S0S>-«i6-0l CARRO12-.M2
Características y Observaciones: Puntual /
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Veláiiies Í » síiiiema de atutomüim aaíotnoírií
2 VcííijK
Benceno
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JSK í i ' A S260-1994-Mod 25145
JRR BPA 8260-WW-Mod 25145
JRR EPA S2á0-I9*!-Mod 25143
JRR EPA S2»-W«-^«l 35145
JRR. EPA82ea-IM4-M«l 2S145
JRR Hi'A SZóO-i^M-Míxí 25145
JRR E?A 826íí-}9?4-Mod 25I4S
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2OOS<t»/22
200S/09/22
2O0S/í»/2i
2005/09/22
2005/09/22
2005.WH
ID Maestra2Q05G9-016-03Caract&rístícas y
CARRO 13-M2Fecha de ma?*tr*o: 2OO5/ÍÍ9/22 0?:5
Fsclii* di' anáüs
*! *»tts*»ü-K íle oioe*!ii ramada y n
CAMPUS MONTERREY
85
Apéndice A
TECNOLÓGICODE MONTERREY,
Laboratorio del Centro de CaNdad Ambiental
No. ORDEN: 200508-816
CENTRO DE TECNOLOGÍA LIMPIA£<iíík.k> CEDES -4J0. Pisotóomefrey. Nuevo León. MéxswíAítri.- Dr. A la r io Mendoza
! ,3,5-TríaíCft ibc-ncsno
a- Peatíftü
Laboratorio ííe ResiduosInforme de Análisis
ho-bnJs i i ipe ion: 20OS/10Í14
fcc l o U<. rece ' en: 2QQ5Í0W22
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ÍI> Muestra JíkníificacKtn
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Características y Observaciones: P>mr i u
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CAMPt'S MONTERREY
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86
Apéndice A
TECNOLÓGICODE MONTERREY,
Laboratorio tiel Centro de Calidad Ambiental
Laboratorio de ResiduosInforme* de Análisis
No. ORDEN: 2005SS-016
CENTRO DE TECNOLOGÍA LIMPIAEíífirio CEDES 4ío. PisoMentorray, Nuevo Ledrs, México.Aíín: Or. AiíjerKi MendoxaLa mu«stra ft* tañada por: ing. Ms«o A. León Rwnera
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Tí* n"5 d« tfnpre !on 2005/10/14
Feoa 1. f«ce¡xi4>o 2O0S/88/22
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ID Muestra200509-01S 0 'Características \
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EPAS26O-I994-Mwi
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UPA S269-1'»4-Motl
EPA S260-IW4-MOIÍ
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20O5/ÍWÍÍ2
2005ÍOSK22
2«05íS?a23flO5«);22
2O03TO/22
Í005/ICÍI22
Fecha iJe mu£sírt>tí: 2005/09/22 09:35
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RPA S26(t-I9^4-Mí«á
EPA 8240-l'ÍW-Moi)
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CAMPUS MONTERREY
87
Apéndice A
TECNOLÓGICODE MONTERREY..
Laboratorio del Centro de Calidad Ambienta!
Laboratorio de ResiduosInforme de Análisis
No. CROEN: 200509-S15
CENTRO D£ TECNOLOGÍA UMPSAEdificio CEDES 410. PisoMonterrey. Nuevo león, México.A'it); OÍ. Alberto MendozaLa muestra íue tonada poc irvg. Mss'co A, León
Ftvhj Ct impresión: 2Q05íi0/f4fecha de recepción: ZOOSÍWffiZ
Los fcsuíiíííííw cyaiHilíiUVLis; ÍÜÍL rep¡es<mU«Yos de !as ruuestnís la? y cotre ísííss se recibieron C" d Ubo -.ten» ^ K f ^
Q8I> J«5é Rodrf*t/. Rodri^in-
«SPWtTMW.S « COK tos «*tiü!3f rus «MtiesTcs POR ESTE ssrfKM*
CAMPBS MONTERMEV
tf!¡o Gana &>é> ¡í'ti. UMao CVi« ,V*(
Apéndice A
' TECNOLÓGICODE MONTERREY,
Laboratorio del Centro de Calidad Ambiental
No. ORDEN: 200509-016
Laboratorio de ResiduosOBSERVACIONES Y/O COMENTARIOS
CENTRO DE TECNOLOGÍA LIMPIAEdificio C£D£S 4to. PisoMonterrey, Nuevo León, México.Aitn: Or. Alberto MendozaLa muestra fue lomada pon ing, Marco A. i^^ jRcm^f0
ídentiílcadén200509-0I6-02 CARRO i 5-M íCaracterísticas y Observacioiies; Pynmal /
VrtiátÜcs en sistema de combustión am1»:
Analista fr««ha smáiísís
'Rx 2005 "03 '22
Página: 6
Fechada impresión: 20Q5'10/14
Fe h<¡ df> n uspcicn; 2QQS/O9Í22
¡ t t h j <k a n a t t i » ; (» I - ' Í ¡> ¡ ¿ > C'"1 Mi
n cst» muestra idc- 2íiS y 23;
ID Muestra Wentincad6a200509-016-04 CARRO10-M2
Características y Obscrvaeitiatts: Puntual /
i de maestreo: 2005/09/22 08:'i 5
Volátíies en «ÍSÍÍIUSÍ de com^w^íiíit a«ío)TKtíí ¡2,2,4-Trimciüpcmano LH e»a macsira se CIÍCÍJÍIÍTÓ U pj-esencia de 2,3,4-TrimirtJlfíentaivo y <k
Dfmettihcxano, s¿ realíy^ una smnicíiísntífkracién resuiísník) 146 y i 75
QBP J«sé lioSu
z Rodríguezlervisario <le Residuos
ífff. hug.v?i;*? Oaria SOÍKÍ .
CAMMJS MONTERREY
89
ITESN9 " 5822
LABORATORIOS DEL CENTRO DE CALIDAD AMBIENTAL BoINSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUOIOS SUPERIORES DE MONTERREY
CÓDIGO: 4 - CALIDAD - 082 - 2ACADENA DE CUSTODIA
GENERADOR
DIRECCIÓN..
CIUDAD
D E COTIZACIÓN
COTIZADO POR
OBSERVACIONES
EN CASO DE OLIDAS, LLAMAR A:
NOMBRE
TEL í ) , FAX { )
REPORTE EN ESPAÑOL
REPORTE EN INGLES
CROMATOGFIAtó#SÍY C.C.
RECEPCIÓN DE MUESTRA
Apéndice A
TECNOLÓGICODE MONTERREY,
Laboratorio de¡ Centro de Caüdad Ambienta!
No, ORDEN: 200509-020-A
CENTRO DE TECNOLOGÍA LIMPIAEdificio CEDES 4(0. PisoMonterrey. Nuevo León, México.Attn: Dr. Alberto MendozaLa muestra fue tomada par: !ng. Mñfco A. León.
Páglrtó: 1
Tota! de páginas: 4
Fecha de impresión. 2O0SíOi,'t2Feeha de recepción: 200S.'09/23
A continuación encentrará e! infamia íie análiMí corresporídiení* a ii
1» Mueslra l<l<-»«ifi«ad*n2(K)5W-Í¡2()4)1 CARRO 15-M2JMS09-020-02 CARRO 2 -M22OO5W-«20-03 CARRO4-M2
de:
- Portada• Reporte de Análisis- Oí*servac¡ü<!<?s y coBKitttaf sos- Cadena de custodia
Quedo a stss órdenes para oaiqoíci aclaración
A/trd de Cálida^ AmbientaJ
ESTOS POR 6ST6 ¡MSfE:«*
j.-.i«ne «"«p«»«s9t*íí*»
CAMPllS MONTERREY
!. Sis;*»» ÍMCT $wki2SQ!. EJt
91
Apéndice A
' TECNOLÓGICODE MONTERREY.
_aboratorio del Centro de Calidad Ambiental
Laboratorio de ResiduosInforme de Análisis
No. ORDEN; 200Í09-O2O-A
CENTRO DE TECNOLOGÍA LIMPIAEdiSíio CEDES 4to. PisoMonterrey, Nuevo Lsén, México.Atírt: Dr. Alberto MendozaLa rouesira fue lomada ptx: !ng. Maros A. León
ÍD Muestra Idettíiíleaeíoti2O0SO9-O2O-O! CARRO 15 -M2Características y Observaciones: Puntual /
VolátiU's eti sistema áe combustión auíofnftí
o-Xitei»p, m - Xíicíio1,2,4-Traaeíiíbeftcení)
JJ- Peittaiíü
2-MeíilpciiíWiO
Benceno
Tofeuno
IJ> Muestra Identificación200509-020-02 CARRO 2 -M2Características y Observackm« Puntual
H sísífima de comínasEtún »
Etílbeoceaoo-Xífcnop, m - Xtfcn j
2-Meí hseníanoBcticeíw
ID Mu«tra IdtmtifiracMn200509-020-03 CARRO 4 -M2Características y Observadoíies: Punluai /
na'ml.
< !0< 102849
Resuitati» üakíatít*
Página 2
do m pm&ion £OOB/O'/12
reaepdón: 200S/0W23
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EPA 82*0-lS»4-.Mod
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200SOT/23
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200S/09/23
2005/09/23
2005/0933
2O3S/0S/23
Fích» de tnoesíreo; 2005/09/23 0»-.00
Analista Método Lo^e KrdH dt análisis
JRRJRR BPASMO-WW-ModJRR í:PA 82M-! 994-Mod!RR¿RR
25 i 73 200S/09/Z)25173 2OO5<»*-2325173 2805/l)»/2325173 J«O5«»/Í325173 2005/W/2J25173 200S/W/2325173 20O5-W/33
J8R K?A 82*0-1»4-Mod 25173 200Sí¡)9<73JRR EPAS26D-1994-Mod 25173 2CO5/O9/23
2S!73 2OO5/O9/23
Fecha de muestren: 2OO5ÍOW23 08:30
Vfiiárües en sistema lie ^t>t»bwsti4a automotriz
Wf iiíi ií *ttwn/*««l taev» dc¡
CAMPÍiS MONTERREY
¿:f, S'ust<aK! Gííi-a S-alo .'ÍSÍ. Eiühvt, Curie* Suxisálma ."• >-iailiimt;,. N. !... 64V49, UeXk.o fti;. (í*/; ^íj i-J. i í í
92
Apéndice A
TECNOLÓGICODE MONTERREY,.
Laboratorio del Centro de Calidad Ambiental
Laboratorio de ResiduosInforme 4e Análisis
No. ORDEN: 280509-020-A Página 3
CENTRO OE TECNOLOGÍA LIMPIAEdificó CEDES 4to. PisoMonterrey, Nuevo León. México.Attn- Dr. Alberto MendozaLa muestra fue tómetela por: !ng. Mafco A. Usón.
Fecha de imp'esiori: 200S/01.!12p receptiótv. 2005/0K23
fitílbencetw
p,m - XÜtroe
í ,3,5-Trímeií Ibsnce^o
B- P«ita;wi
BencenoTúieaao
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JÍ.R
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' i "3<i73
2ÍJ-3
2^1'3J3l '32ÍT3M173
2«O5«0*»
JW5/09/232005M9/23200SJDW23
di YÓlwm 4« t»)K£n UMosds > sw íld inui rcprcgüs&Lilú Í B ÍÍÍA
CAMPAS MONTERKEY
tz<3 Sa&i ?SO¡. &d¡úf:o Cesa? ¿k!Hii&tam> ¿. AjríJííWfrí;: A'- /
93
Apéndice A
r TECNOLÓGICODE MONTERREY.
Laboratorio del Centro de Calidad Ambienta!
Na, ORDEN: 2OO5OS-432O-A
Laboratorio de ResiduosOBSERVACIONES Y/O COMENTARIOS
CENTRO OE TECNOLOGÍA LIMPIAEdificio CEDES 4». PisoMonterrey, Nuevo León, Vtéxsco.Atín: Dr, Alburio MorvioraLa muestra fue torada por Inq. Marco A, León.
ID Muestra Identificación200509-020-01 CARRO15-M2
Características y Observadores: Puntúa! /
Ana
Veíáíiles tn sistema de combustiéEí saíomofriz
2,2,4-TrísReí!!peüSas?0 IK
Feeíia asáíísís
Página: 4
Facha de impresión: 2Q06?'0i/12
F&cha de recepción: 2005^09/23
Fecha de muestra
Ob<ítr\ác¡tír)esy/(iCfSnn?i)taiíos
í n<su nucirá ^ ¿íjcüídró Japre.'í&íiciaÍÍÉ S^.í-Triüieulpínljlíií)y ¿e
rerfii/ó iura sEmiícuantiñeaeión resuilaiído 151 y 179
u aírente
(D Maestra Identificación200509-020-02 CARRO 2 -M2
Características y Observacioiiess Puntual '
Vtíiátííes én sist^nta de cosíiiíustián asíom^ítí
rei.h.i <!«. mtKttreu- ?< 05/09/23 OS:(K)
balista Í-ÍKÍ -S BUÍÍMH i.ote Observado»es y/o coüifitííaríos
jRR -1 *• í -» 2 í 23173 En esta rmiestr» se «nceiitr-é 3a pr&seocia d« 2,3,4-Tiin',e!i!püntüHO y ú&
DiracíÜhexsno, s« r^Ü2tó usa scíeicuantificació» resultando 45 y 44
QBP José Ro
Su]
Laboratui
gitez Rodríguez
¡o de Residuos
CAMPUS MONTERREY
94
ITES1VLCMWFÜS MONTERREY
N9 • ' 5 8 2 6
LABORATORIOS DEL CENTRO DE CALIDAD AMBIENTAL
INSTITUTO TECNOLÓGICO Y BE ESTÜBIOS SUPERIORES DE MONTEKHEY
O
PAMAUSO PFS.LCCADIRECCIÓN O S
CIUDAD
TELÍ
FACTURAR A CCA - C-t i,D'fiFCCION
R>
O8SERVACÍONES
C\QLO-o q - / - t i
EN CASO DF DUDAS I LÁMAR A
NOMSnC
TEt. í ) FAX <
REPORTE EN ESPAÑOL
REPORTE EN INGLE
CROMATQGñAíMS Y C.C.
Apéndice A
TECNOLÓGICODE MONTERREY.
Laboratorio de! Centro de Calidad Ambiental
No. ORDEN; 20G5G9-022
CENTRO DE TECNOLOGÍA UMPÍA(CTL)Edificio CEDES 4*o. PiseMoníemsy. Nuevo Ledn, México.Alfer. Dr. Alberto MondabaLa muestra fue lomada por: ing, Mareo A. León Remero
Página: 1
Toísi es páginas: S
Fesjia <¡e •mpres.ím 2005/1 ün 3Fecna <le i t n r n » i 2005/09/27
A «cnaniiKCíéií *sc<ífttxafá e5 míónne de análisis cuit«S!Jí>i)dí£fite ¡s ¡as «'.«asífas:
tBMotitrs2O05W-O22-0!?.OO5O9-O22-(I2
200509-022-03
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2OO5O9-022-«S
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y«üwíade:
- Repoittí de /
- Cadena * c
Cairo 5-MJCAM J-MIAnuí-MiAoto *-M 1Aao 3-M1
CAM2-MI
teíüsis
/ 1;
Quedo a sus órdenes psra c
M.C.LuzM*.GiCentróte Calidad
CAMPIJS MONTERREY
96
Apéndice A
TECNOLÓGICODE MONTERREY,
Laboratorio del Centro de Calidad Ambiental
Laboratorio dí? ResiduosInforme de Análisis
No. ORDEN; 200509-022 Página 2
CENTRO DE TECNOLOGÍA ÜMPiA (CTL)Edificio CEDES 4te. PisoMonterrey, NÍMÍO leen, México.AÍÍÍI: Of. Alberto MendozaUs muestra fue lomada pon ing. Marco A. león Romero
ID Muestra ideñti0eadÓK200509-022-01 Cano3-M2Características y Observaciones; Puniuaí / No se especifica lugar ce
Voiátibs en siAtema de eomínissíó» aíit<im»IHíl
Fech ce impresión: 200S.'10;13F " + -i. capción: 2005/O8/2T
Eii ¡bencenoo-Xüenop. m - XJ¡tfr.o
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1I> Maestra idoiíSOt st-mn20OÍO9-O22-02 ' >N" I VICaracterísticas y Oiísenácwne''. i>»i. i-1
VoUíiles en sistema dt Cf>w!>«sti«(i auíwoitíí!
Fecha (le muestren: 2&0S/0*!? 09:00
o-Xteiop, m1,2,4 T
n- Pealano2-Meoljj».t)íiencenoToíeuno
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200J/W/27
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2OOS/O9/2?
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2OO5/O9/27
II> Muestra identifcac»»2!»50«-022-rt3 Aatol-MlCaracterísticas y Observaciones; puntual > No se especifica lugar de írmesíreo.
Volátiles en sistema (le waibustióíí auíotnftíríz
F«h» de moesirío: 2005(W(2" 09:30
AK.EugíM^GvrzeSaátm
CAMPtIS MOMTERREY
ÍI-ÍÍ. f*/.i 8S¿$-4$
97
Apéndice A
TECNOLÓGICODE MONTERREY,
Laboratorio del Centro de Calidad Ambiental
Laboratorio de ResiduosInforme de Arsálisis
No, ORDEN: 308509-022
CENTRO DE TECNOLOGÍA IMPÍA ÍCTL}
Edificio CEDES 41o. PisoMonterrey, Nuevo León, México.Atln; Dr. Alberto MaxkxaLs muestra fue tomada por ing. Marco A. León Romera
o-Xíteop, m - Xii£tK>
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CAMFUS MONTERREY
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98
Apéndice A
TECNOLÓGICODE MONTERREY,
Laboratorio del Centro de Calidad Ambiental
Laboratorio de ResiduosInforme de Análisis
No. ORDEN: 280509-022
CENTRO DE TECNOLOGÍA LIMPIA <CTL>Edificio CEDES 41o. PisoMonterrey. Nuevo León, MéxicoAttn: Di. Aíbefío MendozaLa muestra fue tornada po?: iny. Marco A León Romero
1,3,5-TráiKíiibíír.ceRoa- Penfano2-MeíiípemanoBencenoToíeimo
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2-1142
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2OOS.W27
ID Matara Mcníittcadin200SO9-ÍK2-06 CAM 2-M iCaracieristícas y Observadmaes: Puntual / No se e^peufs* a !ug? '
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20OS/0SK272005(09/2?2«J}í0<i;272f»539¡27
lOOS/Oft^
QBP José W&ddguez Rodríguez
Supervisor
í,;aboraít»ri« de Re^íúuos
4 í'Ri)KSAS «Of; RECOSTABAS 58 W^i giSCÍÍAOO Cí ÁCÜfiRSO CÍSí tD5 i>,£0yJS'»>3;a*)»«l!STO* *\JR ESTÉ
CAMPÜS MONTERREY
C<nter SVÍÍKM-;/»»».'. ítomtrreí: X. L W>. l.'.i.vcn a . ! S i
99
Apéndice A
W TECNOLÓGICODE MONTERREY,
Laboratorio del Centro de Calidad Ambiental
Laboratorio de Residuos
OBSERVACIONES Y/O COMENTARIOS
Ho, ORDEN: 20QS09-C22 Página: S
CENTRO DE TECNOLOGÍA LIMRA <CTL) F e c h 8 * i m P n " * n :
Edificio CEDES 4to. Piso F e c h a * ' « ^ « ^Monterrey, Nuevo León, MéxicoAttn: Qr. Alberto MendozaLa muestra fue tomacia por: ing. Marco A. León Rcmefo
!í> Muestra identificación i echa dt muuiíu i'"' >0200509-022-0 í Carro 3-M2Características y Observaciones; Puntual / No se especifica lugar de maestreo
Analista f'fcha íináitsás Lote OS»>e>% J«.¡«IU\> & mínentenos
Voíátíies en sistema át wambmtMm aaitmnjiriz
l^-TrínieíiipcniaüWí J&& 2005/09/27 -M i? í n Í, U U vccñc^fiMítU prei>ervJAde2)3!4-Trimeiiíp«í«í»K> y<!c
JÍ Raí "J&r itia c^m-uaritíficaciéri restiraron 6K y 59
5t eníe
ID Muestra identíOcoctón l\<*ha de mufsíríü; 2C'í 0^2" 09 00200509-022-02 CAM ¡-M1Caracierisíicas y Observaciones: Puntual / Noscc-»pewht.atugdrdtMt<ie*tnín
\nnfou K«*s imüutv ! urc Ol«ervatíoíw* y/o c&meRtsríos
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1» Muesíra ídeníiílcacíon Fecha de muestreo: 2005.-'09/27 10:30200509-022-05 Auto'Ai'Caracitn&íicas v Oh«-in j i ioat i . l*uvi(»il ' Vo secspt4.jht.d lugar de míícsíreo.
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Laboratorio de Residuos
CAMFliS MONTERREY
¿jí^^Hi Garza Sa^a 2S0! *y¿.ík-}.:¡ C?/w--:- ^.nvx^í'i^ 2. KUwietfify. S.
100
ITESM•CAMPOS MOHTERHET
N9 5827
LABORATORIOS DEL CENTRO DE CALIDAD AMBIENTAL
INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MONTERREY
CADENA »E CUSTODIA CÓDIGO! 4 - CALIDAD - 062 - 2A
PARAUSO DEL Ua- D E COTIZACIÓN
LCCA
RESPONSABLE EN U «PRESA
MUESTREA0OR
FACTURAR A C C A — C T
DIRECCIÓN
HFC
OBSERVACIONES
EN CASO DE DUDAS, LLAMAR A
NOMBRE
REPOHT6 EN ESPAÑOL
REPORTE EN INGLES ,.¿1
CROMATOS RAMA S-1X
IoO)
Apéndice B
APÉNDICE B
COEFICIENTES DE CORRELACIÓN
En este apéndice se presentan los resultados obtenidos en el análisis de correlaciones entre
los compuestos.
102
Apéndice B •
B.l Coeficientes de correlación entre COV, para la primera campaña de monitoreo
200.0
150.0
(-50.0
Correlación Benceno vs. Tolueno
0 0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 LO
Concentración Benceno (ng/ml)
Correlación Benceno vs Bilbenceno
¡2 ~'0
30.025.020.0
15.0
10.05.0
0.0
y = 0.1954x + 14.383*F? = 0.1745 *
. ^
•
•
—. '
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0
Concentración Benceno (ng/ml)
60.0
870.060.050.040.030.020.010.00.0
Correlación Benceno vs. O-Xileno
y = 0.5253x +19.28BF = 0.1764 •
•
fc •
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0
Concentración Benceno (ng/ml)
60.0
103
Apéndice B
Correlación Benceno vs. 2,2,4-Trimetilpentano
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0
Conc. Benceno (ng/ml)
Correlación Benceno vs. Dmetilhexano
500
400
300
8
200•
•
•
• • •
y = 0.2741x+224.56F? = 0.0007
•
Correlación Benceno vs. 2,3,4-Trimetilpentano
I500
400
300
200
100
0
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0
Conc. Benceno (ng/ml)
• • •
y
•
= 0.6099x + 179.31
R = 0.0035
«
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0
Conc. Benceno (ng/ml)
104
Apéndice B
Correlación Benceno vs. Ciclohexano
250.0
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
— "
•
•
•
•
•
y = Z3041x+45.495
R = 0.0141__,——•
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0
Conc. Benceno (ng/ml)
50.0 60.0
Correlación Benceno vs. 2-Metilpentano
1 íM
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
0.0
•
•
V = 1F
^ -
.99x +10.318f =0.0805
•
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0
Conc. Benceno (ng/ml)
Correlación Benceno vs. Hexano
70.0^60.0
f 50.0•Si 40.0-•—' 300 -
20.010.0-0.0 J
—
+ ^—
y = 1.199x +13.468Ff =0.2912
10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0
Conc. Benceno (ng/ml)
105
Apéndice B
Correlación Benceno vs. Heptano
60.0
50.0
40.0
30.0
20.0
10.0
0.0
^ •y
**
= 1.2367x-9.3154F?= 0.7667
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0
Conc. Benceno (ng/ml)
50.0 60.0
Correlación Tolueno vs. Ciclohexano
•3
1000.0
800.0
600.0
400.0
200.0
0.0
y=4.3659x-39.52= = 0.3372
0.0 50.0 100.0 150.0
Conc. Tolueno (ng/ml)
200.0
Correlación Toleuno vs. 2,2,4-Trimetilpentano
I700.0600.0
._. 500.0400.0300.0200.0100.0
0.0
••
y =-0.1231x+ 314.98FF = 0.0028
•
0.0 50.0 100.0 150.0
Conc. Tolueno (ng/ml)
200.0
106
Apéndice B
Correlación Tolueno vs. 2-Metilpentano
250.0
200.0
1 150.0
S 100.0
50.0
0.0
•
• -—*
•
= 1.1524x +18.833R? = 0.0962
0.0 50.0 100.0 150.0
Conc. Tolueno (ng/ml)
200.0
Correlación Tolueno vs. o-Xileno
70.060.0
| ~ 50.0
* I 40L0
y ? 3o.o$ W 20.0
10.00.0
..• • y=0.0524x + 3Z108FF = 0.0319
0.0 50.0 100.0 150.0
Conc. Tolueno (ng/ml)
200.0
Correlación Tolueno vs. Etilbenceno
30.08 25.0| S- 20.0S ^) 15.0
" 10.05.00.0
•
•»
• • •
•
•
•
y
_ ~ •
= 0.0389x +18.027FF = 0.1079
0.0 50.0 100.0 150.0
Conc. Tolueno (ng/ml)
200.0
107
Apéndice B
Correlación Tolueno vs. Hexano
80.0
60.0
40.0
20.0
0.0
•- — • —
•
y
— '
= 0.1787x + 37.697F? =0.0211
0.0 50.0 100.0 150.0
Conc. Tolueno (ng/ml)
200.0
Correlación Tolueno vs. •metilhexano
500
8 400
1 f 300
2 % 200
§ 100
0-10.0 50.0 100.0 150.0
Conc. Tolueno (ng/ml)
•
* •
• y = 0.2446x + 218.71F? = 0.0178
200.0
Correlación Tolueno vs. 2,3,4-Trimetilpentano
Ioí
500
400
300
200
100• <
__±-' ' •
• y =0.3257x +178.16F?= 0.0305
0.0 50.0 100.0 150.0
Conc. Tolueno (ng/ml)
200.0
108
Apéndice B
Correlación Tolueno vs. Hsptano
140.0120.0
^ 100.0.E 80.0
60.040.020.00.0
y =0.7178x- 4.9246FP = 0.8985
0.0 50.0 100.0 150.0
Conc. Tolueno (ng/ml)
200.0
Correlación Bilbenceno vs Ciclohexano
250.0
200.0
0•g 150.0
£ 100.0
50.0
0.0
y=3.2597x + 52412FP = 0.0728
t_•
•
— —
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0
Conc. Bilbenceno (ng/ml)
25.0 30.0
Correlación Bilbenceno vs. 2-Metilpentano
ng/m
l)
150.0-
100.0
50.0
0.0
y =-0.0899x +79.346
•
•
•
•
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0
Conc. Bi lbenceno (ng/ml)
30.0
109
Apéndice B
Correlación Bilbenceno vs Hexano
100.0
80.0
f" 60.0
^ 40.0
20.0
0.00.0 5.0 10.0 15.0 20.0
Conc. Bilbenceno (ng/ml)
25.0 30.0
Correlación Bilbencenovs Heptano
50.0
40.0
30.0
20.0
10.0
0.0
y = 1.4714x-7.6643F? = 0.3015
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0
Conc. Bilbenceno (ng/ml)
25.0 30.0
Correlación Bilbenceno vs . OOGIeno
70.0 T-
60.0| ¡j 50.0
¿ £ 40.0g £ 30.0¿ "" 20.0
10.00.0
y = 1.6874X +4.0795= 0.6966
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0
Conc. Bilbenceno (ng/ml)
25.0 30.0
110
Apéndice B
Correlación Bilbenceno vs. 2,2,4-Trimetilpentano
700.0600.0500.0400.0300.0200.0100.0
0.0
y = 19.076X - 24.424F? = 0.6282
r •
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0
Conc. Bilbenceno (ng/ml)
25.0 30.0
Correlación Bilbencenovs. Dmetilhexano
500
| 400
1 f 300S £ 200
§ 100
0
y= 15.463x-31.312R = 0.7401
•
•
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0
Conc. Bilbenceno (ng/ml)
25.0 30.0
Correlación Bilbenceno vs. 2,3,4-Tnmetilpentano
500
400
;c f 300
£ 200
100
o
y = 16.339x - 85.37FF = 0.7711
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0
Conc. Bilbenceno (ng/ml)
25.0 30.0
111
Apéndice B
Correlación O-Xileno vs. Haxano
(ng/
rrí
60.050.040.030.0-20.010.00.0
y =0.0771x+42.294PF= 0.0048
•
•
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0
Conc. O-Xileno (ng/ml)
60.0 70.0
Correlación O-Xileno vs. 2-Metilpentano
200.0
150.0
100.0
50.0-
0.0
y =0.9208x +35.002FP = 0.0619
•
_ —
•
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0
Conc de O-Xileno (ng/ml)
300.0Í 250.0•§ ¿. 200.08 I 150.0g ~ 100.08 50.0
0.0
Correlación O-Xileno vs. Ciclohexano
y = 5.1899x-63.341FF = 0.5013
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0
Conc. de O-Xileno (ng/ml)
70.0
112
Apéndice B
Correlación O-Xileno vs. 2,2,4-Trimetilpentano
I800.0
600.0
400.0
200.0
0.0
y = 14.356X -F? = 0.88
149.6831
, ,
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0
Conc. O-Xileno (ng/ml)
Correlación O-Xileno vs. Qmetilhexano
Iñ
600
500
<°°300
200
100
0
y = 11.113x-116.93F? =0.9114
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0
Conc. O-Xileno (ng/ml)
Correlación O-Xileno vs. 2,3,4-Trimetilpentano
600
500
=• 400
300
200;M100
y = 11.206x-155.95F? = 0.8796
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0
Conc. O-Xileno (ng/ml)
60.0 70.0
113
Apéndice B
50.0
40.0
1 30.0o)
£ 20.0
10.0
0.0
Correlación OOGIenovs. Heptano
y =0.7455x-6.2206F? =0.8918
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0
Conc. O-Xileno (ng/ml)
60.0 70.0
•3
Correlación 2,2,4-trimetilpentano vs. Ciclohexano
250.0
200.0
150.0
100.0
50.0
100.0 200.0 300.0 400.0 500.0 600.0 700.0
Cona 2,2,4-Trimetilpentano (ng/ml)
Correlación 2,2,4-Trimetilpentano vs. 2-Metilpentano
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
y =0.0632x +12.037= 0.8238
0.0 100.0 200.0 300.0 400.0 500.0 600.0 700.0
Conc 2,2,4-Trimetilpentano (ng/ml)
114
Apéndice B
Correlación 2,2,4-Trimetilpentano vs. Dmetilhexano
500.0
400.0
300.0
200.0 i
100.0
0.0
y = 0.7708X - 5.6246= 0.9504
0.0 100.0 200.0 300.0 400.0 500.0 600.0 700.0
Conc. 2,2,4-Trimetilpentano (ng/ml)
Correlación 2,2,4-Trimetilpentano vs. 2,3,4-Trimetilpentano
500.0
I 1 300.0
200.0
100.0
0.0
y=0.7806x-44.79F? = 0.9419
0.0 100.0 200.0 300.0 400.0 500.0 600.0 700.0
Conc 2,2,4-Trimetilpentano (ng/ml)
Correlación Dmetilhexano vs. Ciclohexano
T5Üü
250.0
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
y=0.4449x+24.16FP = 0.9833
100 200 300 400
Conc. Dmetilhexano (ng/ml)
500
115
Apéndice B
Correlación Dmetilhexano vs. 2-Metilpentano
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
y = 0.0804x + 13.764= 0.8324
100 200 300 400
Conc. Dmetilhexano (ng/ml)
500
Correlación Dmetilhexano vs. 2,3,4-Trimetilpentano
0.0 100.0 200.0 300.0 400.0
Conc. Dmetilhexano (ng/ml)
500.0
73
y =0.4379x+42.424
Correlación 2,3,4-Trimetilpentano vs. Ciclohexano
250.0
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
= 0.9834
100 200 300 400
Conc. 2,3,4-Trimetilpentano (ng/ml)
500
116
Apéndice B
Correlación 2,3,4-Trimetilpentano vs. 2-Metilpentano
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
y =0.0779x +16.859= 0.84
100 200 300 400
Conc. 2,3,4-Trimetilpentano (ng/ml)
500
Correlación Ciclohexano vs. Heptano
0.0 50.0 100.0 150.0 200.0
Conc. Ciclohexano (ng/ml)
250.0
Correlación Ciclohexano vs. 2-Metilpentano
50.0 100.0 150.0 200.0
Conc. Ciclohexano (ng/ml)
250.0
117
Apéndice B
Correlación Ciclohexano vs. Hexano
0.0 50.0 100.0 150.0 200.0
Conc. Ciclohexano (ng/ml)
250.0
Correlación 2-Metilpentano vs. Hexano
80.0
60.0
40.0
20.0
0.0
y =0.1987x +36.183= 0.023
0.0 50.0 100.0 150.0
Conc 2-Metilpentano (ng/ml)
200.0
Correlación 2-Metilpentano vs. Heptano
0.0
0.0 50.0 100.0 150.0
Conc 2-Metilpentano (ng/ml)
200.0
118
Apéndice B .^_______
B.2 Coeficientes de correlación entre COV, para la segunda campaña de monitoreo
Correlación Benceno vs. Tolueno
250.0
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
y =Z4014x-13.242F? = 0.7293 ^
^«<<í•* •
•
0.0 20.0 40.0 60.0 80.0
Concentración Benceno (ng/ml)
100.0
sifl ~:§ i
!a
35.030.025.020.015.010.05.00.0
Correlación Benceno vs Bilbenceno
y =0.1859x +7.7544FF = 0.524
0.0 20.0 40.0 60.0 80.0
Concentración Benceno (ng/ml)
100.0
JS 60.0
^ 50.0
.§ S- 40.0
"" § 30.0^ 20.0
10.0
0.0
Correlación Benceno vs. O-Xileno
y =0.3642x +8.9246F¥ = 0.676
•
•
•
0.0 20.0 40.0 60.0 80.0
Concentración Benceno (ng/ml)
100.0
119
Apéndice B
Correlación Benceno vs. m,p-Xileno
•a, 30.0 7
fc 20.0
1 15.0£f 10.0
& 5 0
o o.o
y=0.1844x + 9.587(^=0.8432
0.0 20.0 40.0 60.0 80.0
Conc. Benceno (ng/ml)
100.0
Correlación Benceno vs. Qmetilhexano
ñ
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
•
— •
•
•. ———
y=0.6359x + 101.62
P?= 0.0127
0.0 20.0 40.0 60.0 80.0
Conc. Benceno (ng/ml)
100.0
Correlación Benceno vs. 2,3,4-Trimetilpentano
t "3
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
•
-—•
y=-0.3259x + 116.7
1^ = 0.0055
" -' —
0.0 20.0 40.0 60.0 80.0
Conc. Benceno (ng/ml)
100.0
120
Apéndice B
Correlación Benceno vs. 2,2,4-Trimetilpentano
it
300.0250.0200.0150.0100.050.0-0.0
y =-0.688x +135.58= 0.0348
0.0 20.0 40.0 60.0 80.0
• i Conc Benceno (ng/ml)
100.0
Correlación Benceno vs. Pentano
f=
160.0140.0120.0100.080.060.040.020.00.0
y=-0.4429x + 829= 0.0318
0.0 20.0 40.0 60.0 80.0 100.0
Conc. Benceno (ng/ml)
Correlación Tolueno vs. Bilbenceno
35.030.0
^ 25.0
f 20.015.0
" 10.05.00.0
y =0.0909x + 7.4256FF = 0.8417
0.0 50.0 100.0 150.0 200.0 250.0
Conc. Tolueno (ng/ml)
121
Apéndice B
Correlación Tolueno vs. oOQIeno
3
60.050.040.030.020.010.00.0
y = nF
•
14 f iR> f + qf l77
? = 0.8047 Z
0.0 50.0 100.0 150.0 200.0
Conc. Tolueno (ng/ml)
250.0
SI
Correlación Toleuno vs. m,p-Xileno
30.025.020.015.010.05.00.0
y =0.0608x + 10.539
0.0 50.0 100.0 150.0 200.0
Conc. Tolueno (ng/ml)
250.0
Correlación Tolueno vs. Dmetilhexano
50.0 100.0 150.0 200.0
Conc. Tolueno (ng/ml)
250.0
122
Apéndice B
Correlación Tolueno vs. 2,3,4-Trimetilpentano
200.0
150.0
100.0
50.0 ]
0.0
•
•
••
y =0.3873x + 78.24FP =0.1706
0.0 50.0 100.0 150.0 200.0
Conc. Tolueno (ng/ml)
250.0
Correlación Tolueno vs. 2,2,4-Trimetilpentano
300.0
250.0
| - 200.0
"8) 150.0w 100.0
50.0
0.0
•
•
y
•
= 0.1051x + 101P? = 0.0064
•
.86
0.0 50.0 100.0 150.0 200.0
Conc Tolueno (ng/ml)
250.0
Correlación Tolueno vs. Pentano
150.0
100.0
50.0
0.0
•
y
« ^ — — .
•
= -0.2149x +81.88Ff= 0.0864
• >
0.0 50.0 100.0 150.0 200.0 250.0
Conc. Tolueno (ng/ml)
123
Apéndice B
Correlación Bilbenceno vs . O-Xileno
1I
60.0
50.0
=• 40.0
•& 30.0
~ 20.0
10.0
0.0
y = 1.5833x +1.3841= 0.9922
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0
Conc. Bilbenceno (ng/ml)
30.0 35.0
Correlación Bilbenceno vs. m,p-Xileno
30.0
leí
1E
81
25.020.0
15.0
10.05.0
0.0
y = 0.8097x + 3.F? = 0.995
1758 ^ +
1 1 1 1 1
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0
Conc. Bilbenceno (ng/ml)
30.0 35.0
Correlación Bilbenceno vs. 2,2,4-Trimetilpentano
I300.0
250.0
=• 200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
y = 1.693x + 59.943FP = 0.0317
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0
Conc. Bilbenceno (ng/ml)
30.0 35.0
124
Apéndice B
Correlación Bilbenceno vs. Pentano
(ng/
ml 100.0
50.0
0.0
v = 18154x- 19.016
_ _ - - —
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0
Conc. Bilbenceno (ng/ml)
Correlación O-Xileno vs. m,p-Xileno
leí
1É
ü8
(ng/
r
30.025.020.0
15.010.0
5.0
0.0
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0
Conc. de O-Xileno (ng/ml)
50.0
40.0
f 30.0
1 20.0
10.0
0.0
Correlación O-Xileno vs. Pentano
y = 1.0754-x - 17.259
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0
Conc. de O-Xileno (ng/ml)
50.0 60.0
125
Apéndice B
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
Correlación O-Xileno vs. Dmetilhexano
y = 12.645x - 165.51= 0.9662
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0
Conc. O-Xileno (ng/ml)
50.0 60.0
Correlación O-Xileno vs. 2,2,4-Trimetilpentano
300.0
250.0
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
•
•
•
y = 0.7114x +90.566F?= 0.0099
—
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0
Conc. OXileno (ng/ml)
50.0 60.0
Correlación OXileno vs. 2,3,4-Trimetilpentano
S 200.0j i
1 150.0
1 fti a 100.0
i *tf 50.00.0
y = 10.081x- 119.85F?= 0.9273
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0
Conc. OXileno (ng/ml)
50.0 60.0
126
Apéndice B
Correlación Dmetilhexano vs. 2,3,4-Trimetilpentano
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
y =0.7513x +13.972Ff =0.9317
0.0 50.0 100.0 150.0
Conc Dmetilhexano (ng/ml)
200.0
Correlación Dmetilhexano vs. 2,2,4-Trimetilpentano
CNT
300.0 T—250.0
c- 200.0
"g) 150.0
100.0
50.0-I
0.0
y = 1.0267x+27.559FF = 0.6813
0.0 50.0 100.0 150.0
Conc. Dmetilhexano (ng/ml)
200.0
Correlación m,p-X¡leno vs. Dmetilhexano
1a !
350.0300.0250.0200.0150.0100.050.00.0
= 13.153x-44.609
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0
Conc. m,p-Xileno (ng/ml)
25.0 30.0
127
Apéndice B
Correlación m,p-Xileno vs. 2,3,4-Trimetilpentano
I 250.0
• | 200.0
I f 150.0
V
£ 100.0
50.00 0
y =5.5649x +56.396
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0
Conc. m,p-Xileno (ng/ml)
30.0
Correlación m,p-X¡leno vs. 2,2,4-Trimetilpentano
S 300.0
1 2 5 0 °f S- 200.0¡7 •& 150.0
fí ^ 100.0j 50.0
«<? 0.0
y = -1.1425x + 157.86F?= 0.0074
•
••
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0
Conc. m,p-Xileno (ng/ml)
30.0
150.0
100.0
50.0
0.0
Correlación m,p-Xileno vs. Pentano
y=21538x-23.754
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0
Conc. m,p-Xileno (ng/ml)
128
Apéndice B
Correlación 2,3,4-Trimetilpentanovs. 2,2,4-Trimetilpentano
300.0
250.0
I=- 200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
< = 1.4695x- 2.4291FP = 0.8454
0.0 50.0 100.0 150.0
Cona 2,3,4-Trimetilpentano (ng/ml)
200.0
Correlación 2,2,4-Trimetilpentano vs. Pe titano
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
y = 0.6103x +14.265
0.0 50.0 100.0 150.0 200.0 250.0 300.0
Cona 2,2,4-Trimetilpentano (ng/ml)
129
Apéndice C
APÉNDICE C
ANÁLISIS DE ESTADÍSTICO
En este apéndice se presentan los resultados obtenidos en el análisis estadístico realizado a
las cuatro clasificaciones.
130
Apéndice C
C.l Análisis Estadístico de los datos clasifícados por modelo
Oneway Analysis of Benceno By Modelo70
60 -
50-o
§40-m
30-
20 -
10-1999 2000 2004
Modelo
2005Tukey-Kramer
0.05
Oneway AnovaSummary of Fit
RsquareAdj Rsquare
0.4871130.390946
Root Mean Square Error 9.818416Mean of ResponseObservations (or Sum
Analysis of VarianceSource DFModelo 3Error 16C. Total 19
30.845Wgts) 20
Sum of Squares Mean Square1464.90871542.42083007.3295
Means for Oneway AnovaLevel Number1999 22000 42004 82005 6
Mean Std Error24.0500 6.942727.2750 4.909224.6000 3.471343.8167 4.0084
488.30396.401
Lower 95%9.332
16.86817.24135.319
F Ratio Prob > F5.0653 0.0118
Upper 95%38.76837.68231.95952.314
Std Error uses a pooled estímate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.86102 0.05
131
Apéndice C
Abs(Dif)-LSD2005200020041999
2005-16.218-1.5914.046-3.169
2000-1.591-19.863-14.527-21.102
20044.046
-14.527-14.045-21.658
1999-3.169
-21.102-21.658-28.091
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
Level2005 A2000 A B2004 B1999 A B
Mean43.81666727.27500024.60000024.050000
Levéis not connected by same letter are significantly different.
Level - Level2005 19992005 20042005 20002000 19992000 20042004 1999
Difference19.7666719.2166716.541673.225002.675000.55000
Lower CL-3.16934.0459
-1.5908-21.1023-14.5270-21.6577
Upper CL Difference42.70264 i i34.38738 i t34.674141 i27.55227 n m19.87698 i .22.757661 i
Oneway Analysis of Tolueno By Modelo200
Oneway AnovaSummary of Fit
Rsquare 0.417515
132
Apéndice C
Adj Rsquare 0.308299Root Mean Square Error 37.39573Mean of ResponseObservations (or Sum
Analysis of VarianceSource DFModelo 3Error 16C. Total 19
58.045Wgts) 20
Sum of Squares Mean Square16038.05722375.052 :-38413.110
Means for Oneway AnovaLevel Number1999 22000 42004 82005 6
Mean Std Error33.850 26.44343.700 18.69838.963 13.221
101.117 15.267
5346.021398.44
Lower 95%-22.21
4.0610.9368.75
FRatio Prob>F3.8228 0.0307
Upper 95%89.9183.3466.99
133.48
Std Error uses a pooled estimate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.86102 0.05
Abs(Dif)-LSD2005200020041999
2005-61.77-11.65
4.37-20.09
2000-11.65-75.65-60.78-82.81
20044.37
-60.78-53.50-79.47
1999-20.09-82.81-79.47
-106.99
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
Level2005200020041999
AA
A
BBB
101433833
Mean.11667.70000.96250.85000
Levéis not connected by same letter are significantly different.
Level - Level Difference Lower CL Upper CL Difference2005 1999 67.26667 -20.0903 154.6237 i i2005 2004 62.15417 4.3729 119.93541 r~
133
Apéndice C
Level - Level2005 20002000 19992004 19992000 2004
Difference57.416679.850005.112504.73750
Lower CL-11.6451-82.8061-79.4705-60.7802
Upper CL Difference126.4784 i i ••••
102.5061 i «89.6955 ii70.2552 i i ,
Oneway Analysis of Etilbenceno By Modelo
\
- i r1999 2000 2004
Modelo
2005N All Pairs
Tukey-Kramer
"ooí
Oneway AnovaSummary of Fit
Rsquare 0.104628Adj Rsquare -0.06325Root Mean Square Error 9.500681Mean of Response 7.74Observations (or Sum Wgts) 20
Analysis of VarianceSource DF Sum of SquaresModelo 3 168.7609Error 16 1444.2071C. Total 19 1612.9680
Means for Oneway Anova
Mean Square56.253690.2629
F Ratio0.6232
Prob > F0.6102
Level1999200020042005
Number2486
Mean7.55009.40004.4125
11.1333
Std Error6.71804.75033.35903.8786
Lower 95%-6.692-0.670-2.7082.911
Upper 95%21.79219.47011.53319.356
Std Error uses a pooled estímate of error variance
134
Apéndice C
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.86102 0.05
Abs(Dif)-LSD2005200019992004
2005-15.693-15.812-18.610-7.959
2000-15.812-19.220-21.690-11.658
1999-18.610-21.690-27.182-18.351
2004-7.959-11.658-18.351-13.591
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
Level2005200019992004
AAAA
11974
Mean.133333.400000.550000.412500
Levéis not connected by same letter are significantly different.
Level - Level2005 20042000 20042005 19991999 20042000 19992005 2000
Difference6.7208334.9875003.5833333.1375001.8500001.733333
Lower CL-7.9589
-11.6578-18.6104-18.3515-21.6900-15.8124
Upper CL Difference21.4006121.6328025.7770724.6264925.3900119.27902
1 i
1 1
1 1
1 1
1
1 1
1 II
II
fc II
• 1 1
Oneway Analysis of o-Xileno By Modelo
1999 2000 2004
Modelo
2005 All Pairs
Tukey-Kramer
0.05
135
Apéndice C
Oneway AnovaSummary of Fit
RsquareAdj RsquareRoot Mean Square ErrorMean of ResponseObservations (or Sum Wgts)
Analysis of VarianceSource DF SumModelo 3Error 16
0.2025350.05301
15.4490718.265
20
of Squares Mean Square969.8668 323.289
3818.7788 238.674
F Ratio1.3545
Prob > F0.2922
C. Total 19 4788.6455
Means for Oneway AnovaLevel1999200020042005
Number2486
0181725
Mean.0000.5000.4375.3000
Std Error10.9247.7255.4626.307
Lower 95%-23.16
2.125.86
11.93
Upper 95%23.15834.87529.01738.670
Std Error uses a pooled estímate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.86102 0.05
Abs(Dif)-LSD2005200020041999
2005-25.519-21.731-16.008-10.789
2000-21.731-31.254-26.004-19.778
2004-16.008-26.004-22.100-17.506
1999-10.789-19.778-17.506-44.200
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
Level2005200020041999
AAAA
2518170
Mean.300000.500000.437500.000000
136
Apéndice C
Levéis not connected by same letter are significantly different.
Level - Level2005 19992000 19992004 19992005 20042005 20002000 2004
Difference25.3000018.5000017.437507.862506.800001.06250
Lower CL-10.7893-19.7784-17.5058-16.0083-21.7311-26.0044
Upper CL Difference61.3892556.7784352.3807731.7333035.3310628.12944
1 < , . . -
1 — | !»':;,'=•'»1 Sis
1
1
1
i l
Oneway Analysis of 2,2,4-TrimetiIpentano By Modelo
OnewayAnovaSummary of Fit
Rsquare 0.320685AdjRsquare 0.193314Root Mean Square Error 101.4561Mean of Response 120.65Observations (or Sum Wgts) 20
Analysis of VarianceSource DFModelo 3Error 16C. Total 19
Sum of Squares77747.09
164693.46242440.55
Mean Square25915.710293.3
Means for Oneway AnovaLevel Number Mean Std Error Lower 95%1999 2 36.000 71.740 -116.12000 4 24.250 50.728 -83.3
F Ratio2.5177
Prob > F0.0950
Upper 95%188.08131.79
137
Apéndice C
Level Number Mean Std Error Lower 95% Upper95%2004 8 175.375 35.870 ..-.•:.. 99.3 251.422005 6 140.167 41.419 52.4 227.97
Std Error uses a pooled estimate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.86102 0.05
Abs(Dif)-LSD2004200519992000
2004-145.13-121.55-90.10-26.63
2005-121.55-167.59-132.84-71.45
1999-90.10
-132.84-290.27-239.63
2000-26.63-71.45
-239.63-205.25
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
Level2004200519992000
AAAA
175.140.36.24.
Mean37500166670000025000
Levéis not connected by same letter are significantly different.
Level - Level Difference Lower CL Upper CL Difference2004 2000 151.1250 -26.627 328.8772 i— i *msm. i i2004 1999 139.3750 -90.102 368.8522 i i n2005 2000 115.9167 -71.451 303.2840 i— i • i i2005 1999 104.1667 -132.836 341.1697 i i . n2004 2005 35.2083 -121.554 191.9711 i i i - |1999 2000 11.7500 -239.630 263.1296 |— * i i
138
Apéndice C
Oneway Analysis of Dimetilhexano By Modelo
1999 2000 2004
Modelo
Oneway AnovaSummary of Fit
Rsquare .. 0.264292Adj Rsquare 0.126347Root Mean Square Error 90.11562MeanofResponse 73.75Observations (or Sum Wgts) 20
Analysis of VarianceSource DFModelo 3Error 16C. Total 19
Sum of Squares46676.54
129933.21176609.75
Mean Square15558.88120.8
F Ratio1.9159
Prob > F0.1677
Means for Oneway AnovaLevel1999200020042005
Number24
Mean0.0000.000
103.625107.667
Std Error63.72145.05831.86136.790
Lower 95%-135.1
-95.536.129.7
Upper 95%135.0895.52
171.17185.66
Std Error uses a pooled estímate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.86102 0.05
Abs(Dif)-LSD2005
2005•148.85
2004-135.20
1999-102.84
2000-58.76
139
Apéndice C
Abs(Dif)-LSD200419992000
2005-135.20-102.84-58.76
2004-128.91-100.20-54.26
1999-100.20-257.82-223.28
2000-54.26
-223.28-182.31
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
Level2005200419992000
AAAA
Mean107.66667103.625000.000000.00000
Levéis not connected by same letter are significantly different.
Level - Level2005 19992005 20002004 19992004 20002005 20042000 1999
Difference107.6667107.6667103.6250103.6250
4.04170.0000
Lower CL-102.845
-58.757-100.202
-54.259-135.199-223.281
Upper CL Difference318.1781274.0906307.4518261.5086143.2819223.2811
1
1
¿£3!
8M-S.
1
1
1
1
1
1
Oneway Analysis of 2,3,4-Trimetilpentano By Modelo250
2004
Modelo
Oneway AnovaSummary of Fit
RsquareAdj RsquareRoot Mean Square Error
0.2820410.14742372.23257
140
Apéndice C
Mean of ResponseObservations (or Sum Wgts)
Analysis of VarianceSource DFModelo 3Error 16C. Total 19
61.520
Sum of Squares32794.2983480.71
116275.00
Mean Square10931.45217.5
F Ratio2.0951
Prob > F0.1411
Means for Oneway AnovaLevel1999200020042005
Number24
Mean0.00000.0000
83.375093.8333
Std Error51.07636.11625.53829.489
Lower 95%-108.3
-76.629.231.3
Std Error uses a pooled estimate of error variance
Means ComparisonsComparísons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.86102 0.05
Upper 95%108.2876.56
137.51156.35
Abs(Dif)-LSD2005200419992000
2005-119.31-101.15-74.90-39.56
2004-101.15-103.33-80.00-43.18
1999-74.90-80.00-206.66-178.97
2000-39.56-43.18
-178.97-146.13
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
Level2005200419992000
AAAA
93.83.0.0.
Mean833333375000000000000000
Levéis not connected by same letter are significantly different.
Level - Level2005 19992005 20002004 19992004 2000
Difference93.8333393.8333383.3750083.37500
Lower CL-74.903-39.564-80.003-43.177
Upper CL Difference262.5697 i i227.2312 r i246.7533 i i209.9273 i i
XI
141
Apéndice C
Level - Level Difference Lower CL Upper CL Difference2005 2004 10.45833 -101.150 122.06701— i ,2000 1999 0.00000 -178.972 178.9720 i
142
Apéndice C
C.2 Análisis Estadístico de los datos clasiflcados por gasolina
Oneway Analysis of Benceno By Gasolina
Magna Premium
Gasolina
All Pairs
Tukey-Kramer
0.05
Oneway AnovaSummary of Fit
RsquareAdj RsquareRoot Mean Square ErrorMean of ResponseObservations (or Sum Wgts)
tTestPremium-Magna
Assuming equal variances
0.040705-0.0125912.659930.845
20
DifferenceStd Err DifUpper CL DifLower CL DifConfidence
-557
-17
.050
.778
.090
.1900.95
t RatioDFProb>Prob>Prob<
|t|tt
-0.8739418
0.39370.80320.1968
20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20
143
Apéndice C
Analysis of VarianceSource DFGasolina 1Error 18C. Total 19
Sum of Squares122.4120
2884.91753007.3295
Mean Square122.412160.273
F Ratio0.7638
Prob > F0.3937
Means for Oneway AnovaLevel Number Mean Std Error Lower 95% Upper 95%Magna 8 33.8750 4.4760 24.471 43.279Premium 12 28.8250 3.6546 21.147 36.503
Std Error uses a pooled estímate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.10092 0.05
Abs(Dif)-LSDMagnaPremium
Magna-13.299-7.090
Premium-7.090
-10.858
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.Oneway Analysis of Tolueno By Gasolina
200
Magna Premium
Gasolina
All Pairs
Tukey-Kramer
0.05
Oneway AnovaSummary of Fit
RsquareAdj RsquareRoot Mean Square ErrorMean of ResponseObservations (or Sum Wgts)
0.013919-0.0408645.87328
58.04520
144
Apéndice C
tTestPremium-Magna
Assuming equal variances
DifferenceStd Err DifUpper CL DifLower CL DifConfidence
102054
-33
.554
.938
.544
.4350.95
t RatioDFProb>Prob>Prob<
|t|tt
0.50406318
0.62030.31020.6898
-80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80
Analysis of VarianceSource DFGasolina 1Error 18C. Total 19
Sum of Squares534.674
37878.43538413.110
Mean Square534.67
2104.36
F Ratio0.2541
Prob > F0.6203
Means for Oneway AnovaLevel Number Mean Std Error Lower 95%Magna 8 51.7125 16.219 17.638Premium 12 62.2667 13.242 34.445
Std Error uses a pooled estimate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.10092 0.05
Upper 95%85.78790.088
Abs(Dif)-LSDPremiumMagna
Premium-39.345-33.435
Magna-33.435-48.188
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
145
Apéndice C
Oneway Analysis of Etilbenceno By Gasolina
-5Magna Premium
Gasolina
All Pairs
Tukey-Kramer
0.05
Oneway AnovaSummary of Fit
RsquareAdj RsquareRoot Mean Square ErrorMean of ResponseObservations (or Sum Wgts)
tTestPremium-Magna
0.0.9.
081893030887070336
7.7420
Assuming equal variances
DifferenceStd Err DifUpper CL DifLower CL DifConfidence
-5.2464.1403.452
-13.9440.95
t RatioDFProb>Prob>Prob<
-1.267118
t| 0.2213t 0.8894t 0.1106
Analysis of VarianceSource DFGasolina 1
Sum of Squares132.0901
Mean Square132.090
F Ratio1.6055
Prob > F0.2213
146
Apéndice C
SourceErrorC. Total
DF Sum of Squares18 1480.877919 1612.9680
Mean Square82.271
F Ratio Prob > F
Means for Oneway AnovaLevel Number Mean Std Error Lower 95%Magna 8 10.8875 3.2068 4.1502Premium 12 5.6417 2.6184 0.1407
Std Error uses a pooled estímate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.10092 0.05
Upper 95%17.62511.143
Abs(Dif)-LSDMagnaPremium
Magna-9.5280-3.4520
Premium-3.4520-7.7796
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.Oneway Analysis of o-Xileno By Gasolina
T I
40 -
30-o
¿10-
0-
in
y
•
•
Magna
•
•
i
nPremium A N P a i r s
Tukey-Kramer
Gasolina ° - 0 5
Oneway AnovaSummary of Fit
RsquareAdj RsquareRoot Mean Square ErrorMean of ResponseObservations (or Sum Wgts)
0-016
.00048
.05505
.3066918.265
20
147
Apéndice C
t TestPremium-Magna
Assuming equal variances
DifferenceStd Err DifUpper CL DifLower CL DifConfidence
07
16-14
.692
.443
.329
.9450.95
t RatioDFProb>Prob>Prob<
|t|tt
0.09292918
0.92700.46350.5365
-20 -10 10 20
Analysis of VarianceSource DFGasolina 1Error 18C. Total 19
Means for Oneway AnovaLevel NumberMagna 8Premium 12
Std Error uses a pooled estimate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.10092 0.05
Sum of Squares Mean Square2.2963
4786.34924788.6455
)vaMean Std Error
17.8500 5.765318.5417 4.7073
2.296265.908
Lower 95%5.73768.6519
F Ratio0.0086
Upper2928
Prob > F0.9270
95%.962.431
Abs(Dif)-LSDPremiumMagna
Premium-13.986-14.945
Magna-14.945-17.130
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
148
Apéndice C
Oneway Analysis of 2,2,4-Trimetilpentano By Gasolina350-
300-
250-oJJ200Hc
J-150-"53| 100-H
50-
0 -
-50 Magna Premium
Gasolina
Ail Pairs
Tukey-Kramer
0.05
Oneway AnovaSummary of Fit
RsquareAdj RsquareRoot Mean Square ErrorMean of ResponseObservations (or Sum Wgts)
tTestPremium-Magna
Assuming equal variances
0.5124050.48531681.03939
120.6520
DifferenceStd Err DifUpper CL DifLower CL DifConfidence
16036
23883
.875
.989
.587
.1630.95
t RatioDFProb>Prob>Prob<
|t|tt
4.34923718
0.00040.00020.9998
-100 -50 0 50 100 150 200
Analysis of VarianceSource DFGasolina 1
Sum of Squares124227.68
Mean Square124228
F Ratio18.9159
Prob > F0.0004
149
Apéndice C
SourceErrorC. Total
Means forLevelMagnaPremium
DF1819
Sum of Squares Mean Square118212.88242440.55
Oneway AnovaNumber
812
Mean Std Error24.125 28.652
185.000 23.394
6567
Lower 95%-36.1135.9
F Ratio Prob > F
Upper 95%84.32
234.15
Std Error uses a pooled estimate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.10092 0.05
Abs(Dif)-LSDPremiumMagna
Premium-69.50783.164
Magna83.164
-85.129
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
Oneway Analysis of Dimetilhexano By Gasolina300-
250-
200-
150-
100-
50-
0
-50-Magna Premium
Gasolina
All Pairs
Tukey-Kramer
0.05
Oneway AnovaSummary of Fit
RsquareAdj RsquareRoot Mean Square ErrorMean of ResponseObservations (or Sum Wgts)
0.4106280.37788576.04418
73.7520
150
Apéndice C
tTestPremium-Magna
Assuming equal variances
DifferenceStdErrDifUpper CL DifLower CL DifConfidence
A-150 -100 -50 (
122 91734.709
19549
\
) 50
Analysis of VarianceSourceGasolinaErrorC. Total
DF1
1819
8389953.95
100
t RatioDFProb > |t|Prob > tProb < t
150
3
Sum of Squares
Means for Oneway AnovaLevel NumberMagnaPremium
812
72520104088176609
i
839275
.54132218
0.00230.00120.9988
Mean Square72520.8
5782.7
Mean Std Error Lower 95%0.000
122.91726.21.
886 -56.48952 76.80
F Ratio Prob > F12.5410 0.0023
Upper 95%56.48
169.04
Std Error uses a pooled estimate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.10092 0.05
Abs(Dif)-LSDPremiumMagna
Premium-65.22349.995
Magna49.995
-79.881
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
151
Apéndice C
Oneway Analysis of 2,3,4-Trimetilpentano By Gasolina250-
200-
§150-S
I C
m 1-100-
Et 50-
Magna Premium
Gasolina
All PairsTukey-Kramer0.05
Oneway AnovaSummary of Fit
RsquareAdj RsquareRoot Mean Square ErrorMeanofResponseObservations (or Sum Wgts)
tTestPremium-Magna
0.4337130.40225360.48186
61.520
Assuming equal variances
DifferenceStd Err DifUpper CL DifLower CL DifConfidence
10227
16044
.500
.606
.498
.5020.95
t RatioDFProb>Prob>Prob<
|t|tt
3.71295218
0.00160.00080.9992
Analysis of VarianceSource DFGasolina 1
Sum of Squares50430.00
Mean Square50430.0
F Ratio13.7860
Prob > F0.0016
152
Apéndice C
Source DF Sum of Squares Mean Square F Ratio Prob > FError 18 65845.00 3658.1C. Total 19 116275.00
Means for Oneway AnovaLevel Number Mean Std Error Lower 95% Upper95%Magna 8 0.000 21.384 -44.93 44.93Premium 12 102.500 17.460 65.82 139.18
Std Error uses a pooled estímate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.10092 0.05
Abs(Dií)-LSDPremiumMagna
Premium-51.87544.502
Magna44.502
-63.534
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
153
Apéndice C
C.3 Análisis Estadístico de los datos clasificados por kilometraje recorrido
Oneway Analysis of Benceno By Kilometraje
0-15,000 15,000-30,000 45,000-60,000
Kilometraje
All Pairs
Tukey-Kramer
0.05
Oneway AnovaSummary of Fit
RsquareAdj RsquareRoot Mean Square ErrorMean of ResponseObservations (or Sum Wgts)
Analysis of VarianceSource DF SumKilometraje 2Error 17C. Total 19
Means for Oneway AnovaLevel Number0-15,000 815,000-30,000 645.000-60.000 6
0.3712530.29728310.54639
30.84520
of Squares1116.48121890.84833007.3295
Mean Square558.241111.226
F Ratio Prob > F5.0190 0.0194
Mean Std Error Lower 95%39.900023.416726.2000
3.72874.30554.3055
32.03314.33317.116
Upper 95%47.76732.50135.284
Std Error uses a pooled estímate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.56536 0.05
154
Apéndice C
Abs(Dif)-LSD0-15,00045,000-60,00015,000-30,000
0-15,000 45,000-60,000 15,000-30,000-13.528 -0.912 1.872
-0.912 -15.620 -12.8371.872 -12.837 -15.620
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
Level0-15,00045,000-60,00015,000-30,000
AA B
B
392623
Mean.900000.200000.416667
Levéis not connected by same letter are significantly different.
Level - Level Differenc Lower CL Upper CL Differencee
16.48333 1.8718 31.09484 i ~r~0-15,000
0-15,000
45,000-60,000
15,000-30,00045,000-60,00015,000-30,000
13.70000 -0.9115 28.31151 r_
2.78333 -12.8370 18.40370
Oneway Analysis of Tolueno By Kilometraje200
0-15,000 15,000-30,000 45,000-60,000 A " P a i r s
Tukey-Kramer
Kilometraje ° - 0 5
Oneway AnovaSummary of Fit
RsquareAdj RsquareRoot Mean Square Error
0.2818620.19737540.28277
155
Apéndice C
Mean of Response 58.045Observations (or Sum Wgts) 20
Analysis of VarianceSource DF Sum of Squares Mean Square F Ratio Prob > F
5413.59 3.3362 0.0599
1622.70
Kilometraj¿3
ErrorC. Total
Means forLevel0-15,00015,000-30,45,000-60,
2
1719
Oneway AnovaNumber
8000 6000 6
10827.184
27585.92538413.110
Mean86.512537.716740.4167
Mean Std Error Lower 95% Upper 95%14.242 56.464 116.5616.445 3.020 72.4116.445 5.720 75.11
Std Error uses a pooled estímate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.56536 0.05
Abs(Dif)-LSD 0-15,000 45,000-60,000 15,000-30,0000-15,000 -51.670 -9.714 -7.01445,000-60,000 -9.714 -59.663 -56.96315,000-30,000 -7.014 -56.963 -59.663
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
Level0-15,00045,000-60,00015,000-30,000
AAA
864037
Mean.512500.416667.716667
Levéis not connected by same letter are significantly different.
Level - Level Differenc Lower CL Upper CL Differencee
0-15,000 15,000- 48.79583 -7.0140 104.6056 i i m30,000
0-15,000 45,000- 46.09583 -9.7140 101.90561— i -60,000
45,000- 15,000- 2.70000 -56.9632 62.3632 i t
156
Apéndice C
Level - Level Differenc Lower CL Upper CL Difference
60,000 30,000Qneway Analysis of Etilbenceno By Kilometraje
25-
Üu
20-
,15-
5 -
0 -
-5-\7
V \
0-15,000 15,000-30,000 45,000-60,000
Kilometraje
All Pairs
Tukey-Kramer
0.05
Oneway AnovaSummary of Fit
RsquareAdj RsquareRoot Mean Square ErrorMean of ResponseObservations (or Sum Wgts)
Analysis of VarianceSource DF SumKilometraj 2
eError 17C. Total 19
Means for Oneway AnovaLevel Number0-15,000 815,000-30,000 645,000-60,000 6
0.018718-0.096739.649068
7.7420
of Squares30.1913
1582.77671612.9680
Mean Std8.35000 35.88333 38.78333 3
Mean Square15.0957
93.1045
F Ratio Prob > F0.1621 0.8516
Error Lower 95% Upper 95%.4115.9392.9392
1.152 15.548-2.428 14.1940.472 17.094
Std Error uses a pooled estímate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha
157
Apéndice C
q*2.56536
Alpha0.05
Abs(Dif)-LSD 45,000-60,00045,000-60,000 -14.2910-15,000 -12.93515,000-30,000 -11.391
0-15,000 15,000-30,000-12.935 -11.391-12.377 -10.902-10.902 -14.291
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
Level45,000-60,000 A0-15,000 A15,000-30,000 A
Mean8.78333338.35000005.8833333
Levéis not connected by same letter are significantly different.
Level - Level Differenc Lower Upper CL Differencee CL
2.900000 -11.3913 17.19133 n~45,000-60,0000-15,000
45,000-60,000
15,000-30,00015,000-30,0000-15,000
2.466667 -10.9016 15.83498 I L
0.433333 -12.9350 13.80165 rj
Oneway Analysis of o-Xileno By Kilometraje
0-15,000 15,000-30,000 45,000-60,000 A " P a i r s
Tukey-Kramer
Kilometraje ° - 0 5
Oneway AnovaSummary of Fit
Rsquare 0.103656
_LJ
H I
158
Apéndice C
Adj RsquareRoot Mean Square ErrorMean of ResponseObservations (or Sum Wgts)
Analysis of VarianceSource DF SumKilometraj 2
eError 17C. Total 19
Means for Oneway AnovaLevel Number0-15,000 815,000-30,000 645.000-60.000 6
-0.001815.88983
18.26520
of Squares496.3734
4292.27214788.6455
Mean Square248.187
252.487
F Ratio Prob > F0.9830 0.3945
Mean Std Error Lower 95%24.037516.500012.3333
5.61796.48706.4870
12.182.81
-1.35
Upper 95%35.89030.18626.020
Std Error uses a pooled estímate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.56536 0.05
Abs(Dif)-LSD 0-15,000 15,000-30,000 45,000-60,0000-15,000 -20.382 -14.477 -10.31015,000-30,000 -14.477 -23.535 -19.36845,000-60,000 -10.310 -19.368 -23.535
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
Level Mean0-15,000 A 24.03750015,000-30,000 A 16.50000045,000-60,000 A 12.333333
Levéis not connected by same letter are significantly different.
Level - Level Difference Lower CL Upper CL Difference0-15,000 45,000- 11.70417 -10.3104 33.71875 i— i
60,0000-15,000 15,000- 7.53750 -14.4771 29.55208 i i
30,000
159
Apéndice C
Difference Lower CL Upper CL Difference4.16667 -19.3679 27.701241— •
Level - Level15,000- 45,000-30,000 60,000Oneway Analysis of 2,2,4-TrimetiIpentano By Kilometraje
0-15,000 15,000-30,000 45,000-60,000
Kilometraje
All>aifs -^Tukey-Kramer
0.05
Oneway AnovaSummary of Fit
Rsquare 0.328849Adj Rsquare 0.24989Root Mean Square Error 97.83369Mean of Response 120.65Observations (or Sum Wgts) : 20
Analysis of VarianceSource DFKilometraj 2eError 17C. Total 19
Sum of Squares79726.22
162714.33242440.55
Mean Square39863.1
9571.4
F Ratio4.1648
Prob > F0.0337
Means for Oneway AnovaLevel Number Mean Std Error Lower 95% Upper 95%0-15,000 8 141.750 34.589 68.8 214.7315,000-30,000 6 185.000 39.940 100.7 269.2745,000-60,000 6 28.167 39.940 -56.1 112.43
Std Error uses a pooled estímate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha
160
Apéndice C
2.56536Alpha
0.05
Abs(Dif)-LSD 15,000-30,00015,000-30,000 -144.900-15,000 -92.2945,000-60,000 11.93
0-15,000 45,000-60,000-92.29 11.93
-125.49 -21.96-21.96 -144.90
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
Level15,000-30,0000-15,00045,000-60,000
AA B
B
18514128
Mean.00000.75000.16667
Levéis not connected by same letter are significantly different.
Difference Lower CL Upper CL Difference
156.8333 11.9309 301.7358 i— iLevel
15,000-30,0000-15,000
15,000-30,000
- Level
45,000-60,00045,000-60,0000-15,000
113.5833 -21.9605 249.1271
43.2500 -92.2938 178.7938
Oneway Analysis of Dimetilhexano By Kilometraje300-
250-
200-
100-
50-
0 -
-50-
\ 7
0-15,000 15,000-30,000 45,000-60,000
Kilometraje
Tukey-kramer0.05
Oneway AnovaSummary of Fit
Rsquare
J l
0.263991
161
Apéndice C
Adj Rsquare 0.177402Root Mean Square Error 87.44287MeanofResponse 73.75Observations (or Sum Wgts) 20
Analysis of VarianceSource DF Sum of Squares Mean Square F Ratio Prob > F
23311.7 3.0488 0.0739
7646.3
Kilometraj
eErrorC. Total
Means forLevel0-15,00015,000-30,45,000-60,
2
1719
Oneway AnovaNumber
8000 6000 6
46623
129986176609
Mean105.750104.833
0.000
.42
.33
.75
Mean Std Error Lower95% Upper95%30.916 40.52 170.9835.698 29.52 180.1535.698 -75.32 75.32
Std Error uses a pooled estimate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.56536 0.05
Abs(Dif)-LSD 0-15,000 15,000-30,000 45,000-60,0000-15,000 -112.16 -120.23 -15.4015,000-30,000 -120.23 -129.51 -24.6845,000-60,000 -15.40 -24.68 -129.51
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
Level Mean0-15,000 A 105.7500015,000-30,000 A 104.8333345,000-60,000 A 0.00000
Levéis not connected by same letter are significantly different.
Level - Level Differenc Lower CL Upper CL Differencee
0-15,000 45,000- 105.7500 -15.398 226.8978 i i60,000
15,000- 45,000- 104.8333 -24.679 234.3458 i i
162
Apéndice C
Level - Level Differenc Lower CL Upper CL Differencee •
0.9167 -120.231 122.064530,000 60,0000-15,000 15,000-
30,000Oneway Analysis of 2,3,4-Trimetilpentano By Kilometraje
250
0-15,000 15,000-30,000 45,000-60,000
Kilometraje
A l l > a i í s _ — ^Tukey-Kramer
0.05
Oneway AnovaSummary of Fit
Rsquare 0.28053Adj Rsquare 0.195886Root Mean Square Error 70.14958Mean of Response 61.5Observations (or Sum Wgts) 20
Sum of Squares32618.63
Analysis of VarianceSource DFKilometraj 2eError 17 83656.38C. Total 19 116275.00
Mean Square16309.3
4921.0
F Ratio3.3143
Prob > F0.0609
Means for Oneway AnovaLevel Number Mean Std Error Lower 95% Upper 95%0-15,000 8 91.1250 24.802 38.80 143.4515,000-30,000 6 83.5000 28.638 23.08 143.9245,000-60,000 6 0.0000 28.638 -60.42 60.42
Std Error uses a pooled estimate of error variance
163
Apéndice C
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha2.56536 0.05
Abs(Dif)-LSD 0-15,000 15,000-30,000 45,000-60,0000-15,000 -89.98 -89.56 -6.0615,000-30,000 -89.56 -103.90 -20.4045,000-60,000 -6.06 -20.40 -103.90
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
Level0-15,00015,000-3045,000-60
,000,000
AAA
91.83.0.
Mean125000500000000000
Levéis not connected by same letter are significantly different.
Level - Level Differenc Lower CL Upper CL Differencee
0-15,000 45,000- 91.12500 -6.0638 188.3138 i i60,000
15,000- 45,000- 83.50000 -20.3992 187.3992 i i30,000 60,0000-15,000 15,000- 7.62500 -89.5638 104.8138 i •
30,000
164
Apéndice C
C.4 Análisis Estadístico de los datos clasificados por marca
Oneway Analysis of Benceno By Marca
70
6 0 -
50 -
40 -
30-
20 -
10-Chevrolet Nissan Peugeot
RenaultMarca
Oneway AnovaSummary of Fit
Rsquare 0.137835Adj Rsquare -0.09208Root Mean Square Error 13.1474Mean of Response 30.845Observations (or Sum Wgts) 20
Analysis of VarianceSource DFMarca 4Error 15C. Total 19
Sum of Squares414.5160
2592.81353007.3295
Mean Square103.629172.854
F Ratio0.5995
Prob > F0.6687
Means for Oneway AnovaLevelChevroletNissanPeugeotRenaultVW
Number104222
Mean Std Error Lower95% Upper95%32.730035.125028.550019.500026.5000
4.15766.57379.29669.29669.2966
Std Error uses a pooled estímate of error variance
23.8721.118.73-0.326.68
41.59249.13748.36539.31546.315
165
Apéndice C
Means Comparisons i :Comparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha3.08793 0.05
Abs(Dif)-LSDNissanChevroletPeugeotVWRenault
Nissan-28.707-21.623-28.584-26.534-19.534
Chevrolet-21.623-18.156-27.267-25.217-18.217
Peugeot-28.584-27.267-40.598-38.548-31.548
VW-26.534-25.217-38.548-40.598-33.598
Renault-19.534-18.217-31.548-33.598-40.598
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
LevelNissanChevroletPeugeotVWRenault
AAAAA
3532282619
Mean.125000.730000.550000.500000.500000
Levéis not connected by same letter are significantly different.
LevelNissanChevroletPeugeotNissanVWNissanChevroletChevroletNissanPeugeot
- LevelRenaultRenaultRenaultVWRenaultPeugeotVWPeugeotChevroletVW
Difference15.6250013.230009.050008.625007.000006.575006.230004.180002.395002.05000
Lower CL-19.5341-18.2173-31.5482-26.5341-33.5982-28.5841-25.2173-27.2673-21.6232-38.5482
i r
Upper CL Difference50.78410 i i44.67725 i i49.6482343.7841047.5982341.7341037.6772535.6272526.4132442.64823
UL
166
Apéndice C
Oneway Analysis of Tolueno By Marca200
150-
100-
Chevrolet Nissan Peugeot
RenaultMarca
All Pairs
Tukey-Kramer
Oneway AnovaSummary of Fit
Rsquare 0.358027AdjRsquare 0.186835Root Mean Square Error 40.5464Mean of Response 58.045Observations (or Sum Wgts) 20
Analysis of VarianceSource DFMarca 4Error 15C. Total 19
Sum of Squares13752.94824660.16238413.110
Mean Square3438.241644.01
F Ratio2.0914
Prob > F0.1327
Means for Oneway AnovaLevelChevroletNissanPeugeotRenaultVW
Number104222
Mean Std Error Lower95% Upper95%49.910
109.22540.75032.50039.200
12.82220.27328.67128.67128.671
22.5866.01
-20.36-28.61-21.91
77.24152.44101.8693.61
100.31
Std Error uses a pooled estímate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha3.08793 0.05
167
Apéndice C
Abs(Dif)-LSDNissanChevroletPeugeotVWRenault
Nissan-88.53-14.76-39.96-38.41-31.71
Chevrolet-14.76-55.99-87.82-86.27-79.57
Peugeot-39.96-87.82
-125.20-123.65-116.95
VW-38.41-86.27
-123.65-125.20-118.50
Renault-31.71-79.57
-116.95-118.50-125.20
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
LevelNissanChevroletPeugeotVWRenault
AAAAA
Mean109.2250049.9100040.7500039.2000032.50000
Levéis not connected by same letter are significantly different.
LevelNissanNissanNissanNissanChevroletChevroletChevroletPeugeotVWPeugeot
- LevelRenaultVWPeugeotChevroletRenaultVWPeugeotRenaultRenaultVW
Difference76.7250070.0250068.4750059.3150017.4100010.710009.160008.250006.700001.55000
Lower CL-31.705-38.405-39.955-14.757-79.573-86.273-87.823
-116.954-118.504-123.654
Upper CL Difference185.1551 i i178.4551176.9051133.3869114.3929107.6929106.1429133.4543131.9043126.7543
Oneway Analysis of Etilbenceno By Marca
168
Apéndice C
Oneway AnovaSummary of Fit
RsquareAdj RsquareRoot Mean Square ErrorMean of ResponseObservations (or Sum Wgts)
Analysis of VarianceSource DF SumMarca 4Error 15
0.103948-0.135
9.8159877.74
20
of Squares Mean Square167.6640 41.9160
1445.3040 96.3536
F Ratio0.4350
Prob > F0.7813
C. Total 19 1612.9680
Means for Oneway AnovaLevelChevroletNissanPeugeotRenaultVW
Number104222
Mean8.7100
10.25005.20000.00008.1500
Std Error3.10414.90806.94106.94106.9410
Lower 95%2.09
-0.21-9.59
-14.79-6.64
Upper 95%15.32620.71119.99414.79422.944
Std Error uses a pooled estímate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha3.08793 0.05
Abs(Dif)-LSDNissanChevroletVWPeugeotRenault
Nissan-21.433-16.392-24.150-21.200-16.000
Chevrolet-16.392-13.556-22.919-19.969-14.769
VW-24.150-22.919-30.311-27.361-22.161
Peugeot-21.200-19.969-27.361-30.311-25.111
Renault-16.000-14.769-22.161-25.111-30.311
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
LevelNissanChevroletVWPeugeot
AAAA
10885
Mean.250000.710000.150000.200000
169
Apéndice C
LevelRenault A
Mean0.000000
Levéis not connected by same letter are significantly different.
Level - Level Difference Lower CL Upper CL DifferenceNissan Renault 10.25000 -16.0001 36.50014Chevrolet Renault 8.71000 -14.7688 32.18884VW Renault 8.15000 -22.1611 38.46105Peugeot Renault 5.20000 -25.1111 35.51105Nissan Peugeot 5.05000 -21.2001 31.30014Chevrolet Peugeot 3.51000 -19.9688 26.98884VW Peugeot 2.95000 -27.3611 33.26105Nissan VW 2.10000 -24.1501 28.35014Nissan Chevrolet 1.54000 -16.3923 19.47226Chevrolet VW 0.56000 -22.9188 24.03884Oneway Analysis of o-Xileno By Marca
^
-10
i i
Marca
Oneway AnovaSummary of Fit
RsquareAdj RsquareRoot Mean Square ErrorMean of ResponseObservations (or Sum Wgts)
Analysis of VarianceSource DF SumMarca 4Error 15C. Total 19
0.123094-0.1107516.73159
18.26520
of Squares589.4520
4199.19354788.6455
Mean Square147.363279.946
F Ratio0.5264
Prob > F0.7181
170
Apéndice C
Means for Oneway AnovaLevelChevroletNissanPeugeotRenaultVW
Number104222
Mean18.330027.275011.50009.3500
15.6000
Std Error5.2918.366
11.83111.83111.831
Lower 95%7.059.44
-13.72-15.87
-9.62
Upper 95%29.60745.10636.71734.56740.817
Std Error uses a pooled estimate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha3.08793 0.05
Abs(Dif)-LSDNissanChevroletVWPeugeotRenault
Nissan-36.533-21.621-33.069-28.969-26.819
Chevrolet-21.621-23.106-37.290-33.190-31.040
VW-33.069-37.290-51.666-47.566-45.416
Peugeot-28.969-33.190-47.566-51.666-49.516
Renault-26.819-31.040-45.416-49.516-51.666
Positive valúes show pairs of means that are signifícantly different.
LevelNissanChevroletVWPeugeotRenault
AAAAA
Mean27.27500018.33000015.60000011.5000009.350000
Levéis not connected by same letter are signifícantly different.
LevelNissanNissanNissanChevroletNissanChevroletVWVWChevroletPeugeot
- LevelRenaultPeugeotVWRenaultChevroletPeugeotRenaultPeugeotVWRenault
Difference17.9250015.7750011.675008.980008.945006.830006.250004.100002.730002.15000
Lower CL-26.8190-28.9690-33.0690-31.0403-21.6210-33.1903-45.4159-47.5659-37.2903-49.5159
Upper CL62.6690260.5190256.4190249.0002739.5109946.8502757.9159455.7659442 7502753.81594
DifferenceI 1 . - ; rnei
1 I '$W,'
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11
I i
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1 1I I
171
Apéndice C
Oneway Analysis of 2,2,4-Trimetilpentano By Marca
Chevrolet Nissan Peugeot VW
Renault T u
Marca °-05
Pairs
Oneway AnovaSummary of Fit
Rsquare 0.719437Adj Rsquare 0.64462Root Mean Square Error 67.33988MeanofResponse 120.65Observations (or Sum Wgts) 20
Analysis of VarianceSource DFMarca 4Error 15C. Total 19
Sum of Squares174420.6568019.90
242440.55
Mean Square43605.2
4534.7
F Ratio9.6160
Prob > F0.0005
Means for Oneway AnovaLevelChevroletNissanPeugeotRenaultVW
Number104222
Mean Std Error Lower95% Upper95%48.600
251.000174.50035.500
251.500
21.29533.67047.61647.61647.616
3.2179.273.0
-66.0150.0
93.99322.77275.99136.99352.99
Std Error uses a pooled estimate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha3.08793 0.05
172
Apéndice C
Abs(Dif)-LSDVWNissanPeugeotChevroletRenault
VW-207.94-179.58-130.94
41.838.06
Nissan179.58147.04103.5879.3835.42
Peugeot-130.94-103.58-207.94-35.17-68.94
Chevrolet41.8379.38
-35.17-92.99
-147.97
Renault8.06
35.42-68.94
-147.97-207.94
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
LevelVWNissanPeugeotChevroletRenault
AAA B
BB
Mean251.50000251.00000174.5000048.6000035.50000
Levéis not connected by same letter are significantly different.
LevelVWNissanVWNissanPeugeotPeugeotVWNissanChevroletVW
- LevelRenaultRenaultChevroletChevroletRenaultChevroletPeugeotPeugeotRenaultNissan
Difference216.0000215.5000202.9000202.4000139.0000125.900077.000076.500013.10000.5000
Lower C L8.059
35.41841.83079.381-68.941-35.170
-130.941-103.582-147.970-179.582
I -•••
Upper C L Difference423.9407395.5819363.9701325.4194346.9407286.9701284.9407256.5819174.1701180.5819
173
Apéndice C
Oneway Analysis of Dimetilhexano By Marca
Chevrolet Nissan Peugeot
RenaultMarca
All Pairs
'-Kramer
Oneway AnovaSummary of Fit
RsquareAdj RsquareRoot Mean Square ErrorMean of ResponseObservations (or Sum Wgts)
Analysis of VarianceSource DF SumMarca 4Error 15
0.5845030.47370469.94319
73.7520
of Squares Mean Square103229.00 25807.373380.75 4892.1
F Ratio5.2753
Prob > F0.0074
C. Total 19 176609.75
Means for Oneway AnovaLevelChevroletNissanPeugeotRenaultVW
Number104222
Mean20.000
172.250117.000
0.000176.000
Std Error22.11834.97249.45749.45749.457
Lower 95%-27.197.711.6
-105.470.6
Upper 95%67.14
246.79222.42105.42281.42
Std Error uses a pooled estimate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha3.08793 0.05
174
Apéndice C
Abs(Dif)-LSDVWNissanPeugeotChevroletRenault
VW-215.98-183.29-156.98-11.30-39.98
Nissan183.29152.72131.7924.47
-14.79
Peugeot-156.98-131.79-215.98-70.30-98.98
Chevrolet-11.3024.47
-70.30-96.59
-147.30
Renault-39.98-14.79-98.98
-147.30-215.98
Positive valúes show pairs of means that are signifícantly different.
LevelVWNissanPeugeotChevroletRenault
AAA
A
B
BBB
Mean176.00000172.25000117.0000020.00000
0.00000
Levéis not connected by same letter are significantly different.
LevelVWNissanVWNissanPeugeotPeugeotVWNissanChevroletVW
- LevelRenaultRenaultChevroletChevroletRenaultChevroletPeugeotPeugeotRenaultNissan
Difference176.0000172.2500156.0000152.2500117.000097.000059.000055.250020.00003.7500
Lower C L-39.979-14.794-11.29724.475-98.979-70.297-156.979-131.794-147.297-183.294
Upper C L Difference391.9795359.2937323.2970280.0252332.9795264.2970274.9795242.2937187.2970190.7937
LL
Oneway Analysis of 2,3,4-TrimetiIpentano By Marca250
Marca
175
Apéndice C
Oneway AnovaSummary of Fit
Rsquare 0.612562Adj Rsquare 0.509245Root Mean Square Error 54.80231Mean of Response 61.5Observations (or Sum Wgts) 20
Analysis of VarianceSource DFMarca 4Error 15C. Total 19
Sum of Squares71225.6045049.40
116275.00
Mean Square17806.43003.3
F Ratio5.9290
Prob > F0.0046
Means for Oneway AnovaLevelChevroletNissanPeugeotRenaultVW
Number104222
Mean Std Error Lower 95% Upper 95%16.600
141.500102.000
0.000147.000
17.33027.40138.75138.75138.751
-20.3483.1019.40
-82.6064.40
53.54199.90184.6082.60
229.60
Std Error uses a pooled estimate of error variance
Means ComparisonsComparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD
q* Alpha3.08793 0.05
Abs(Dif)-LSDVWNissanPeugeotChevroletRenault
VW-169.23-141.05-124.23
-0.68-22.23
Nissan-141.05-119.66-107.05
24.78-5.05
Peugeot-124.23-107.05-169.23
-45.68-67.23
Chevrolet-0.6824.78
-45.68-75.68
-114.48
Renault-22.23
-5.05-67.23
-114.48-169.23
Positive valúes show pairs of means that are significantly different.
LevelVWNissanPeugeotChevrolet
AAA
B
BB
14714110216
Mean.00000.50000.00000.60000
176
Apéndice C
LevelRenault A B
Mean0.00000
Levéis not connected by same letter are signifícantly different.
LevelVWNissanVWNissanPeugeotPeugeotVWNissanChevroletVW
- LevelRenaultRenaultChevroletChevroletRenaultChevroletPeugeotPeugeotRenaultNissan
Difference147.0000141.5000130.4000124.9000102.000085.400045.000039.500016.60005.5000
Lower C L-22.226-5.054-0.68224.785-67.226-45.682
-124.226-107.054-114.482-141.054
Upper C L Difference316.2256 i i288.0536 i i261.4815 i- na225.0152 i271.2256 i i216.4815i r214.2256 i i186.0536 i i147.6815 n152.0536 i
177