Determinação potenciométrica simultânea de espécies aniônicas em água, empregando redes neurais artificiais

• Autor(a) principal: Silva, Gilmare Antônia da
• Data de Publicação: 2003
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/8703
• topic: Espécies aniônicas; Água; Redes neurais artificiais; Ciências Exatas e da Terra

O propósito deste estudo foi fazer determinações potenciométricas simultâneas das espécies aniônicas cloreto, brometo, iodeto e nitrato. O interesse nessas determinações vem principalmente do fato de que estes constituem fortes interferentes entre si, comprometendo e dificultando a análise dos mesmos em efluentes industriais, águas naturais, dentre outros. Além disso, estes íons podem se tornar bastante prejudiciais quando suas concentrações alcançam determinados valores, por causarem danos graves ao ecossistema aquático. Assim, com a utilização de um multiplexador e de um arranjo de eletrodos seletivos a íons foram desenvolvidas técnicas instrumentais de calibração, através de quimiometria, capazes de separar as respostas dos diferentes íons interferentes. Os métodos de calibração multivariada utilizados foram o método dos mínimos quadrados parciais polinomial (PLS polinomial) e o de redes neurais artificiais pois a relação entre as respostas não é linear, tendo-se ainda estudado os potenciais fornecidos pelos eletrodos através da análise das componentes principais (PCA). Foram feitos dois conjuntos de soluções com concentrações variadas dos ânions descritos, de acordo com um planejamento experimental cúbico de rede simplex lattice , com a adição de cinco pontos de verificação, tendo os conjuntos como diferencial, as concentrações de iodeto utilizadas. Para uma maior concentração de iodeto, a componente principal 1, que explicou 90,61 % da variância, separou completamente as respostas provenientes das soluções que possuíam tal ânion, já a componente principal 2, que explicou 6,42 % da variância, agrupou as amostras que continham as maiores concentrações para todos os íons. Em contrapartida, sob concentrações mais baixas de iodeto, a componente principal 1, que explicou 92,39 % da variância, separou todas as respostas oriundas das soluções que possuíam o íon brometo; e a componente principal 2, que explicou 7,20 % da variância, separou as amostras que continham as maiores concentrações dos íons cloreto, iodeto e nitrato. Tais observações proporcionaram a verificação dos efeitos das interferências, além de possibilitarem o estudo das respostas para a utilização do PLS polinomial e o treinamento das redes. O PLS polinomial apresentou valores de erros quadráticos médios de previsão (RMSEP) para o cloreto de 10-3 mol L-1 e para o brometo de 10-4 mol L-1, para concentrações de ambos os íons da ordem de 10-2 mol L-1; em relação ao iodeto, o RMSEP foi de 10-7 mol L-1, para concentrações 10-6 mol L-1; e, finalmente, o RMSEP para nitrato foi de 10-4 mol L-1, para concentrações da ordem de 10-3 mol L-1. A arquitetura das redes neurais foi otimizada tendo sido obtidos os menores valores de RMSEP, utilizando-se como função de transferência a função tangente sigmoidal e uma arquitetura de três camadas, sendo a primeira e a última camadas constituídas de quatro neurônios, e a camada intermediária constituída de dez. Os valores de RMSEP foi para o cloreto e brometo de 10-6 mol L-1, para concentrações de 10-2 mol L-1; para o iodeto, o RMSEP foi de 10-10 mol L-1, para concentrações de 10-6 mol L-1; e, por último, o nitrato apresentou um RMSEP de 10-6 mol L-1, para concentrações de 10-3 mol L-1. Através dos recursos quimiométricos utilizados foi possível otimizar o uso dos eletrodos seletivos a íons, o que facilitou sobremaneira as diversas aplicações.