O monitoramento de processos engloba as tarefas de detecção e diagnóstico de condições anormais e possui uma grande importância para otimizar a operação de equipamentos e de plantas. Em uma unidade de processamento de gás natural ocorrem diversos problemas que afetam o seu desempenho, alguns dos quais podem ser identificados a partir das medições de variáveis de processo. Neste trabalho o setor de uma coluna desbutanizadora foi modelado através de métodos estatísticos de projeção linear PCA e PLS. A detecção de desvios operacionais foi realizada monitorando estatísticas de soma dos quadrados dos scores normalizados (T2 de Hotelling) e erro de predição quadrático (SPE), enquanto as variáveis responsáveis foram identificadas pelo cálculo de contribuições. Utilizando dados históricos da planta, a metodologia se mostrou capaz de detectar e identificar os desvios operacionais de forma satisfatória, demonstrando o potencial uso dos métodos para aplicações industriais.