Para resolver o problema da detecção de elementos não metálicos traços como o Si em óleo pesado, este estudo propõe um método de análise quantitativa que combina a espectroscopia de emissão induzida por laser (LIBS) com algoritmos quimiométricos. Primeiramente, foram coletados dados espectrais LIBS de amostras de óleo pesado. Em seguida, foram examinados sistematicamente os efeitos de cinco métodos de pré-processamento e suas diferentes combinações sobre o desempenho do modelo de regressão por mínimos quadrados parciais (PLSR), utilizando validação cruzada leave-one-out para determinar a melhor combinação de pré-processamento espectral. Com base nisso, as variáveis espectrais foram ainda otimizadas por três métodos de seleção de variáveis por intervalo, estabelecendo-se um modelo quantitativo adequado para prever o Si no óleo pesado. Os resultados mostram que o modelo WT-D1st-biPLS aplicado às amostras de óleo pesado apresentou o melhor desempenho preditivo, com erro quadrático médio da previsão ótimo (RMSE_P) de 0,0789 mg/kg, coeficiente de determinação do conjunto de previsão (R²_P) de 0,9892 e erro relativo médio da previsão (MRE_P) de 4,7%. O método estabelecido fornece uma base teórica para análise quantitativa rápida in loco de elementos não metálicos no óleo pesado.

espectroscopia de emissão induzida por laser;quimiometria;óleo pesado;elementos traços;elementos não metálicos