Métodos instrumentais de análise

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1 Métodos instrumentais de análise Profa. Dra. Denise Lowinsohn

2 Data Assunto 6/0 e 8/0 Estatística e método de calibração 04/ Introdução à espectrometria 09/ e / Espectrometria UV-VIS 6/ e 8/ Absorção atômica 3/ e 5/ Emissão atômica 30/ e 0/ Fluorescência 07/ e 09/ Seminários 4/ a Prova 6/ Separação e introdução à cromatografia 04/0 Cromatografia gasosa 06/0, /0 e 3/0 Não haverá aula 0/0 Cromatografia gasosa 5/0 e 70 Cromatografia líquida 0/0 e 03/0 Eletroforese capilar 5/0 e 7/0 Seminários /0 a Prova 4/0 Análise térmica 9/0 e 0/03 Seminários Seminários = pontos cada Provas = 3 pontos cada

3 Problemas em Química Analítica: Um químico analítico pode se defrontar com dois tipos de problemas: Qualitativo: Esta água destilada contém boro? Estes dois solos são do mesmo lugar? Quantitativo: Quanta albumina eiste nesta amostra de soro sanguíneo? Quanto chumbo eiste na água da torneira? Esta amostra de aço contém pequenas quantidades de cromo, tungstênio e manganês, quanto de cada um? Química Analítica moderna tem um caráter essencialmente quantitativo. Uma resposta quantitativa, a qualquer das perguntas anteriores é mais indicada que uma qualitativa.

4 A pessoa que precisou da análise pode, com os resultados quantitativos, julgar se o conteúdo do analito é nocivo e eige alguma providência ou não. Em alguns casos, apenas uma resposta quantitativa tem algum valor. Por eemplo, virtualmente todo o soro sanguíneo humano tem albumina, a dúvida só poderia ser quanto. É importante considerar que, mesmo quando uma resposta qualitativa é solicitada, métodos quantitativos têm de ser usados para obtê-la. Na realidade, um químico analítico nunca pode dizer simplesmente que encontrou ou não encontrou boro na amostra de água. Ele deve empregar um método quantitativo, capaz de detectar, digamos, μg ml - de boro.

5 Como devo epressar o resultado final? Qual a densidade de um mineral que apresenta uma massa 4,635 (± 0,00) g e um volume de,3 (± 0,05) ml? a) Qual a incerteza da densidade calculada? b) Quantos algarismos significativos devem ser usados para epressar a densidade?

6 Algarismos significativos O número de algarismos significativos de uma medida é o número de dígitos que representam um resultado eperimental, de modo que apenas o último algarismo seja duvidoso. Pode ser obtido de duas formas: -Diretamente ou -Indiretamente

7 Algarismos significativos Diretamente E. Determinação da massa de uma substância em uma balança. Balança analítica com incerteza ± 0, mg: 0,040 g de NaCl;,0056 g de CaCO 3 E. Medida do volume de uma solução com uma pipeta. Pipeta volumétrica capacidade de 5mL (classe A) tem incerteza de ± 0,0 ml: 5,00 ml E 3. Medida do volume de uma solução com uma bureta. Bureta capacidade 0 ml (classe A) tem incerteza de ± 0,0 ml: 8,00 ml Indiretamente A partir dos valores de outras grandezas medidas. E 4. Cálculo da concentração de uma solução a partir da massa do soluto e do volume da solução. Solubilização de 0,040 g de NaCl pesado em balança analítica em um balão volumétrico de 00 ml. E 5. Cálculo da densidade do mineral.

8 Como devo epressar o resultado final? Qual a densidade de um mineral que apresenta uma massa 4,635 (± 0,00) g e um volume de,3 (± 0,05) ml? a) Qual a incerteza da densidade calculada? PROPAGAÇÃO DAS INCERTEZAS!!!! 4,635( 0,00) g d 4,08g /,3( 0,05) ml ml 4,( 0,)g / ml

9 Como devo epressar o resultado final? Qual a densidade de um mineral que apresenta uma massa 4,635 (± 0,00) g e um volume de,3 (± 0,05) ml? b) Quantos algarismos significativos devem ser usados para epressar a densidade? REGRA DOS ALGARISMOS SIGNIFICATIVOS!!!! 4,635( 0,00) g d 4,08 4,0g /,3( 0,05) ml Zero é significativo: (a) Entre algarismos significativos; (b) Depois da vírgula e a direita de outro dígito significativo. ml O arredondamento deve ser feito somente na resposta final (não em resultados intermediários). Zero não é significativo antes da vírgula e a esquerda de um número significativo.

10 Algarismos significativos em aritmética Adição e subtração -se os números a serem adicionados ou subtraídos têm igual número de algarismos significativos: resposta deve ficar com o mesmo número de casas decimais do número individual E: 5, ,78 =,073 -se os números a serem adicionados ou subtraídos não possuírem o mesmo número de algarismos significativos: limita-se pelo de menor número E: 8, ,80 = 0, ,80 E:, , , =?????

11 Algarismos significativos em aritmética Multiplicação e divisão -limita-se ao número de dígitos contidos no número com menos algarismos significativos E: 3,6 0-5,78 = 5, E: 4, ,6 0-9 =,6 0-6 E: 34,60 /,4687 = 4,05 A potência de 0 não influencia em nada o número de algarismos significativos que devem ser mantidos.

12 Erros na análise quantitativa: Um eemplo do efeito dos erros na análise quantitativa pode ser ilustrado pela Figura : Figura - Resultados para a determinação de ferro (III) TODAS AS MEDIDAS SÃO INFLUENCIADAS POR ERROS. ELAS NUNCA SÃO COMPLETAMENTE ELIMINADAS MAS SIM MINIMIZADAS.

13 A primeira pergunta a ser respondida antes de começar uma análise é QUAL É O ERRO MÁXIMO QUE EU POSSO TOLERAR NO RESULTADO? A resposta para essa pergunta determina o quanto tempo você gastará na análise. Definições: MÉDIA: N N i i = valor individual i N = número de replicatas

14 PRECISÃO: concordância entre duas ou mais medidas realizadas eatamente do mesmo jeito. DESVIO PADRÃO: s N i i N

15 VARIÂNCIA: s N i i N DESVIO PADRÃO RELATIVO: RSD s 000 COEFICIENTE DE VARIAÇÃO: CV s 00% EXATIDÃO: proimidade do resultado do valor verdadeiro

16 Eatidão e precisão:

17 Tipos de erros: O ato de medir é, em essência, um ato de comparar, e essa comparação envolve erros de diversas origens (dos instrumentos, do operador, do processo de medida etc.). Quando se pretende medir o valor de uma grandeza, pode-se realizar apenas uma ou várias medidas repetidas, dependendo das condições eperimentais particulares ou ainda da postura adotada frente ao eperimento. Todos os tipos de erro podem ser epressos como "erro absoluto" ou como "erro relativo".

18 Tipos de erros: Erro absoluto: E i verdadeiro Erro relativo: E i verdadeiro verdadeiro 00%

19 Analista : alta precisão e alta eatidão Analista : baia precisão e boa eatidão Analista 3: ecelente precisão e péssima eatidão Analista 4: baia precisão e baia eatidão

20 ERROS GROSSEIROS: são facilmente reconhecidos. Eles são erros tão sérios que não deiam alternativas a não ser refazer todo o eperimento. Eemplos incluem a quebra do equipamento, contaminação de reagentes, erros na adição de alíquotas, etc. ERROS RANDÔMICOS OU ALEATÓRIOS (indeterminados): estes erros se manifestam na forma de pequenas variações nas medidas de uma amostra, feitas em sucessão pelo mesmo analista, com todas as precauções necessárias e em condições de análise praticamente idênticas. Não podem ser controlados. ERROS SISTEMÁTICOS (determinados) : são erros em que se pode conhecer a sua fonte. São independentes das leis do acaso e produzem-se sempre no mesmo sentido, podendo ser anulados ou corrigidos. Eemplos incluem balança mal calibrada, deficiência de funcionamento, erros de operação, etc.

21 Como reduzir os erros sistemáticos? Calibração de instrumentos e sua correção Determinação do branco de uma amostra: consiste na eecução de uma análise nas mesmas condições eperimentais usadas na análise da amostra, porém na ausência do constituinte de interesse. Análise de uma substância padrão nas mesmas condições eperimentais usadas na análise da amostra. Uso de métodos de análise independentes Determinações paralelas Adição de padrão: adiciona-se à amostra uma quantidade conhecida de constituinte a ser determinado. Padrões internos: adição de uma quantidade fia de um material de referência a uma série de amostras de concentrações conhecidas da substância a ser determinada.

22 Distribuição dos erros aleatórios A dispersão dos resultados de um conjunto de medidas pode ser estimada pelo desvio padrão. Quando se faz um número elevado de leituras, pelo menos 50, de uma variável contínua, por eemplo, o ponto final de uma titulação, os resultados se distribuem, em geral de forma aproimadamente simétrica em torno da média. média 68,6% - um intervalo 95,44% - intervalos 99,7% - 3 intervalos Distribuição Normal (ou Gaussiana)

23 Limite de confiança

24 Confiabilidade dos resultados Um ponto muito importante é poder rejeitar certos resultados de forma sensata. Aplicação do teste Q: Q valor suspeito valor mais próimo maior valor menor valor Intervalo de confiança Permite estimar a faia na qual a média verdadeira poderá ser encontrada. Aplicação tabela distribuição de t: Limite de confiança de para n análises repetidas ts n

25 Eercício A análise de uma amostra de calcita gerou porcentagens de CaO de 55,95; 56,00; 56,04; 56,08 e 56,3. O último valor parece anômalo; deve ser mantido ou rejeitado em nível de confiança de 95%? Q valor suspeito valor mais próimo maior valor menor valor

26 Intervalo de confiança Permite estimar a faia na qual a média verdadeira poderá ser encontrada. Limite de confiança de para n análises repetidas ts n Aplicação tabela distribuição de t:

27 Eercício Um químico obteve os seguintes dados para o teor alcoólico de uma amostra de sangue: % de C H 5 OH: 0,084; 0,089 e 0,079. Calcule o intervalo de confiança a 95%, sabendo que o desvio padrão do método é 0,005%. Grau de liberdade é, em estatística, o número de determinações independentes (dimensão da amostra) menos o número de parâmetros estatísticos a serem avaliados na população.

28 Comparação de resultados A comparação dos valores de um conjunto de resultados com o valor verdadeiro ou com os valores de outros conjuntos de resultados permite verificar a eatidão e precisão do método analítico, ou se ele é melhor do que outro. Eistem métodos muito usados para comparar resultados: -teste t de Student -teste da razão de variâncias (teste F) Estes métodos utilizam o número de GRAUS DE LIBERDADE, em termos estatísticos, o número de determinações independentes (dimensão da amostra) menos o número de parâmetros estatísticos a serem avaliados na população.

29 -Usado para amostras pequenas Teste t de Student -Comparar a média de uma série de resultados com um valor de referência e eprimir o nível de confiança associado ao significado de comparação -Também usado para testar a diferença entre as médias de dois conjuntos de resultados t ( ) s n = valor verdadeiro

30 Probabilidade do valor de t estar dentro de certos limites

31 Caso Comparando um resultado medido com um valor conhecido Uma amostra de carvão foi adquirida como sendo um Material Padrão de Referência certificado pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) dos Estados Unidos, contendo 3,8%pp de enofre. Está se testando um novo método analítico para verificar se o valor conhecido pode ser produzido ou não. Os valores medidos são 3,9; 3,; 3,30 e 3,3%pp de enofre, dando uma média de 3,6 e um desvio-padrão de 0,04. Esta resposta concorda com o valor fornecido pelo NIST? ts μ n Valores necessários: t (Tabela t student), média (valor dado), desvio-padrão (valor dado) e número de medidas (valor dado)

32 Lembrar que graus de liberdade nesse caso = n -

33 Caso Comparando um resultado medido com um valor conhecido Uma amostra de carvão foi adquirida como sendo um Material Padrão de Referência certificado pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) dos Estados Unidos, contendo 3,8%pp de enofre. Está se testando um novo método analítico para verificar se o valor conhecido pode ser produzido ou não. Os valores medidos são 3,9; 3,; 3,30 e 3,3%pp de enofre, dando uma média de 3,6 e um desvio-padrão de 0,04. Esta resposta concorda com o valor fornecido pelo NIST? μ ts n ( 38, )( 0, 04 ) 3, 6 3, 6 0, 06 4 Intervalo de confiança de 95% = 3,0 até 3,3%pp O valor conhecido está pouco fora do intervalo de confiança de 95% Há menos do que uma chance de 5% de que nosso método concorde com a resposta conhecida.

34 Caso - Comparação entre as médias de duas amostragens Quando um novo método analítico está sendo desenvolvido é comum comparar-se a média e precisão do novo método com as do método de referência. t s p nn n n média média s P = desvio padrão agrupado s p ( n ) s n ( n n ) s t calculado > t tabelado (95%) diferença significativa resultados são considerados diferentes É necessário que não haja uma diferença significativa entre as precisões dos métodos aplica o teste F antes de usar o teste t.

35 Teste F -Usado para comparar as precisões de dois grupos de dados, como, por eemplo, os resultados de dois métodos de análise diferentes ou resultados de dois laboratórios diferentes. F s s A B -O maior valor de s é sempre colocado no numerador, o que faz com que o valor de F seja sempre maior do que a unidade. F calculado > F tabelado a diferença é significativa

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37 Caso 3 - Comparação diferenças individuais -Usamos dois métodos diferentes para fazer medidas simples em várias amostras diferentes. -Os dois métodos fornecem a mesma resposta dentro do erro eperimental? Para cada amostra, ambos os resultados são similares, porém não são idênticos. Para verificar se eiste uma diferença significativa entre os dois métodos realizaremos o teste t.

38 Caso 3 - Comparação diferenças individuais -Usamos dois métodos diferentes para fazer medidas simples em várias amostras diferentes. -Os dois métodos fornecem a mesma resposta dentro do erro eperimental? s d ( d i d) n t calculado d s d n t tabelado =,8 há menos do que 95% de chance de que os dois resultados sejam diferentes

39 MÉTODOS DE CALIBRAÇÃO Sinais obtidos por equipamentos e instrumentos devem ser calibrados para evitar erros nas medidas. Calibração, de acordo com o INMETRO, é o conjunto de operações que estabelece, sob condições especificadas, a relação entre os valores indicados por um instrumento de medição ou sistemas de medição ou valores representados por uma medida materializada ou material de referência, e os valores correspondentes das grandezas estabelecidas por padrões.

40 MÉTODOS DE CALIBRAÇÃO Modos de calibração: a) Calibração Pontual determina-se o valor de uma constante K com um único padrão, a qual epressa a relação entre a medida instrumental e a concentração do analito de interesse. Esta hipótese deve ser testada eperimentalmente. b) Calibração Multipontual calibração com mais de dois padrões. *O método mais empregado consiste na calibração multipontual com até 5 níveis de concentração, podendo apresentar uma relação linear (sensibilidade constante na faia de concentração de trabalho) ou não-linear (sensibilidade é função da concentração do analito).

41 MÉTODOS DE CALIBRAÇÃO Para muitos tipos de análises químicas, a resposta para o procedimento analítico deve ser avaliado para quantidades conhecidas de constituintes (chamados padrões), de forma que a resposta para uma quantidade desconhecida possa ser interpretada.. Curva de calibração eterna ou curva analítica. Curva de adição de padrão 3. Padrão interno

42 AMOSTRA PADRÃO É uma amostra de referência que contém o analito de interesse. Padrão eterno: Amostra e padrão são injetados separadamente e a identificação do composto desejado é feita através da comparação de alguma característica, por eemplo, em cromatografia, tempo de retenção. Padrão interno: Adição de quantidade conhecida de elemento de referência nos padrões e na amostra.

43 BRANCO Os brancos indicam a interferência de outras espécies na amostra e os traços de analito encontrados nos reagentes usados na preservação, preparação e análise. Medidas frequentes de brancos também permitem detectar se analitos provenientes de amostras previamente analisadas estão contaminando as novas análises, por estarem aderidos aos recipientes ou aos instrumentos..branco do método.branco para reagentes 3.Branco de campo

44 BRANCO Branco de método: é uma amostra que contém todos os constituintes eceto o analito, e deve ser usada durante todas as etapas do procedimento analítico. Branco para reagente: é semelhante ao branco de método, mas ele não foi submetido a todos os procedimentos de preparo de amostra. Branco de campo: é semelhante a um branco de método, mas ele foi eposto ao local de amostragem. Obs.: O branco de método é a estimativa mais completa da contribuição do branco para a resposta analítica, sendo que sua resposta deve ser subtraída da resposta de uma amostra real antes de calcularmos a quantidade de analito na amostra.

45 CALIBRAÇÃO PONTUAL Determinação de ácido ascórbico (vitamina C) em suco de laranja: Branco: sinal = 0,0 unidade Padrão: [AA] = μmol L - ; sinal =,39 unidade sinal = K [AA] padrão (,39-0,0) = K () K =,45 unidade L mol - Amostra: [AA] = μmol L - ; sinal = 6, unidade sinal = K [AA] padrão (6,-0,0) =,45 [AA] [AA] = 5,4 μmol L -

46 Correlação e regressão Quando se usam métodos instrumentais, é necessário calibrar, freqüentemente, os instrumentos usando uma série de amostras (padrões), cada uma em uma concentração diferente e conhecida do analito CURVA DE CALIBRAÇÃO EXTERNA SINAL CONCENTRAÇÃO DO PADRÃO Dois procedimentos estatísticos devem ser aplicados à curva de calibração: a) Verificar se o gráfico é linear ou não b) Encontrar a melhor reta (ou melhor curva) que passa pelos pontos.

47 Coeficiente de correlação Para verificar se eiste uma relação linear entre duas variáveis e y, usa-se o coeficiente de correlação de Pearson, r: n = número de pontos eperimentais O valor de r deve estar entre - e +. y y n n y y n r

48 y y r = -,0 r = +,0 y y r = 0,0 r = 0,0 Quanto mais próimo de ±, maior a probabilidade de que eista uma relação linear entre as variáveis e y. Valores de r que tendem a zero indicam que e y não estão linearmente correlacionados.

49 Regressão linear Determinar a melhor reta que passa pelos pontos eperimentais REGRESSÃO LINEAR OU MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS. A equação de uma linha reta é: y = a + b y = variável dependente = variável independente b = inclinação da reta a = intersecção no eio dos y b n n y y y a y b média detodos os valores de y média detodosos valores de

50 y Pela curva de calibração Intersecção y a = intersecção b = coeficiente angular = y/ 5 0 0,0 0, 0, 0,3 0,4 0,5

51 Cálculo computador Concentração 0,00 0,0 0,0 0,30 0,40 Sinal 0,00 5,0 9,90 5,30 9,0 r n n y y n y y y y y 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,0 5,0 0,0 7,04 0,5 0,0 9,90 0,04 98,0,98 0,30 5,30 0,09 34,09 4,59 0,40 9,0 0,6 364,8 7,64 =,00 y = 49,5 = 0,30 y =73,95 y =4,73 Equação y = 0,4 + 48,3 e r = 0,9987

52 Sinal Cálculo computador ,0 0, 0, 0,3 0,4 0,5 Concentração Computador Equação y = 0,4 + 48,3 e r = 0,9987

53 Erros na inclinação e intersecção da reta / ^ / n y y S y regressão y valores a partirda reta de ^ / ) ( / S S y b / ) ( / n S S y a Desvio padrão da inclinação: Desvio padrão da intersecção: RESULTADO: b ± ts e a ± ts Erro na estimativa da concentração / 0 / b y y n b S S y c

54 Eemplo Calcule os desvios padrões da inclinação e da intersecção da reta y = 48,3 + 0,4 para intervalo de confiança a 95%. Concentração (g ml - ) 0,00 0,0 0,0 0,30 0,40 Resposta 0,00 5,0 9,90 5,30 9,0 / ^ / n y y S y / ) ( / S S y b / ) ( / n S S y a Desvio padrão da inclinação: Desvio padrão da intersecção:

55 O sucesso do método da curva de calibração é muito dependente da eatidão com que são conhecidas as concentrações dos padrões e quão próima a matriz dos padrões está da matriz das amostras a serem analisadas. Infelizmente, estabelecer esta similaridade de matriz entre amostras compleas e padrões geralmente é difícil ou impossível de ser feita, e os efeitos da matriz levam a erros de interferência. Para minimizar os efeitos da matriz, normalmente é necessário separar o analito do interferente antes de obter a resposta medida do instrumento.

56 Método da adição de padrão -Adições de quantidades conhecidas do analito na amostra (spiking) -Elimina ou minimiza interferências introduzidas pela matriz de amostras compleas -A matriz permanece quase inalterada após cada adição, a única diferença é concentração do analito. S = resposta instrumental S kv s c s V t kv c k = constante de proporcionalidade V s = volume da solução padrão c s = concentração da solução padrão V = volume da solução problema c = concentração da solução problema V t = volume total

57 Determinação por etrapolação A equação da reta é: y = a + b y = resposta do instrumento = concentração da solução padrão b = inclinação da reta a = intersecção no eio dos y a kv V t c b kv V t s

58 / / b y n b S S y E Desvio padrão do valor etrapolado Determinação da concentração por etrapolação 0 t s s V c kv c kv S s s V c V c 0 ) ( Via gráfico

59 S, absorbância Eemplo Alíquotas de 0,00 ml de uma amostra de água natural foram pipetadas em frascos volumétricos de 50,00 ml. Eatamente 0,00, 5,00, 0,00, 5,00 e 0,00 ml de uma solução padrão contendo,0 ppm de Fe 3+ foram adicionados a cada um, seguidos por um ecesso de íons tiocianato para formar o compleo Fe(SCN) + e posterior diluição para o volume final. A resposta para cada uma das cinco soluções, medida com um colorímetro foi determinada como sendo 0,40, 0,437, 0,6, 0,809 e,009, respectivamente. Qual era a concentração de Fe 3+ na amostra de água?,,0 0,8 0,6 0,4 0, 0, V s (ml)

60 b n n y y a y b

61 b n n y y a y b y y y 0,00 0,40 0,00 0,0576 0,00, 0,437,3 0,90 0,48, 0,6 4,93 0,3856,38 3,33 0,809,09 0,6545,69 4,44,009 9,7,08 4,48 =, y = 3,6 = 36,96 y =,3068 y = 9,03

62 b n n y y a y b y y y 0,00 0,40 0,00 0,0576 0,00, 0,437,3 0,90 0,48, 0,6 4,93 0,3856,38 3,33 0,809,09 0,6545,69 4,44,009 9,7,08 4,48 =, y = 3,6 = 36,96 y =,3068 y = 9,03 Equação S = 0,4 + 0,7 [Fe 3+ ]

63 Determinação da concentração por etrapolação 0 = 0,4 + 0,7 [Fe 3+ ] [Fe 3+ ] =,404 ppm 0 ml de amostra em um balão de 50,00 ml [Fe 3+ ] = 7,08 ppm

64 Método do padrão interno -Adição de quantidade conhecida de elemento de referência nos padrões e na amostra -Corrige variações no sinal analítico devido a mudanças nas condições de análise.

65 R = resposta R p = k p C p V R a = k a C a V C = concentração V = volume utilizado k = constante de proporcionalidade p = padrão interno k R p p C p k R a a C a a = analito

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67 Uma solução padrão contendo iodoacetona 6,30-8 mol L - e p-diclorobenzeno,00-7 mol L - (um padrão interno) deu áreas de pico de 395 e 787, respectivamente; 3,00 ml de uma solução desconhecida de iodoacetona foram tratados com 0,00 ml de p- diclorobenzeno,60-5 mol L - e a mistura foi diluída para 0,00 ml. As áreas dos picos foram de 633 e 50 para a iodoacetona e p-diclorobenzeno, respectivamente. Encontre a concentração de iodoacetona nos 3,00 ml da solução desconhecida original.

68 y Sensibilidade de calibração -É uma medida de sua habilidade em discriminar entre pequenas diferenças na concentração de um analito. -Dois fatores limitam a sensibilidade: a inclinação da curva de calibração e a reprodutibilidade ou precisão do dispositivo de medida. -Para dois métodos que tenham a mesma precisão, aquele que tem a curva de calibração mais inclinada será o mais sensível. -Definição: INCLINAÇÃO DA CURVA DE CALIBRAÇÃO A UMA DADA CONCENTRAÇÃO DE INTERESSE (m). 5 Sensibilidade analítica: = m/s S m = inclinação da curva de calibração s S = desvio padrão da medida m 0 0,0 0, 0, 0,3 0,4 0,5

69 Limite de detecção -Pode ser definido como a concentração mais baia de um analito que pode ser distinguida com confiança razoável do branco operacional (uma amostra que contém o analito em concentração zero) -Este limite depende da razão entre a magnitude do sinal analítico e o tamanho das flutuações estatísticas no sinal do branco. S m S br ks br LD S m S m br 3s br m S S k constante 3 s m br br sinal analítico mínimodistinguível sinal médio do branco desvio padrão das medidas do branco LD limitede detecção m inclinação da curva de calibração Sinal < LD Espécie não detectada ao limite de detecção da concentração, porém há presença de sinal analítico não presente no branco.

70 Limite de quantificação -É a menor concentração do analito que pode ser determinada com um nível aceitável de precisão e veracidade. -Pode ser considerado como sendo a concentração do analito correspondente ao valor da média do branco mais 5, 6 ou 0 desvios padrão. Sinal < LQ Espécie não detectada ao limite de determinação ou quantificação da concentração, porém há presença de sinal analítico não presente no branco. O cálculo do desvio padrão do branco pode ser feito com base na variação das medidas do branco analítico, da linha de base ou de um padrão de concentração muito baia da(s) espécie(s) analisada(s). A escolha depende da técnica e/ou instrumentação analítica, sendo função do parâmetro que está sendo medido.

71 Especificidade e seletividade -A especificidade e a seletividade estão relacionadas ao evento da detecção. -Um método que produz resposta para apenas um analito é chamado específico e respostas para vários analitos, mas que pode distinguir a resposta de um analito da de outros, é chamado seletivo (livre de interferência).

72 Recuperação ou fortificação: -Consiste na adição de uma quantidade conhecida de analito à amostra para testar se a resposta da amostra corresponde ao esperado a partir da curva de calibração. As amostras fortificadas são analisadas da mesma forma que as desconhecidas. -Deve-se adicionar pequenos volumes de um padrão concentrado para evitar mudança significativa no volume de amostra. C amostrafortificada C amostranão fortificada % recuperação 00 C adicionada Eemplo: Sabe-se que em uma amostra desconhecida eistem 0,0 μg de um analito por litro. Uma adição intencional de 5,0 μg L - foi feita numa porção idêntica da amostra desconhecida. A análise da amostra modificada forneceu uma concentração de 4,6 μg L -. Determine o percentual de recuperação da substância intencionalmente adicionada.

73 Repetibilidade ou repetitividade: Máima diferença aceitável entre duas repetições, vale dizer dois resultados independentes, do mesmo ensaio, no mesmo laboratório e sob as mesmas condições. a) Mesma amostra; b) Mesmo analista; c) Mesmo equipamento; d) Mesmo momento; e) Mesmo ajuste; f) Mesma calibração

74 Reprodutibilidade: Máima diferença aceitável entre dois resultados individuais para um mesmo processo e com demais condições como especificado. a) Amostras diferentes do mesmo ponto amostral, ou b) Diferentes analistas, ou c) Diferentes equipamentos, ou d) Diferentes técnicas, ou e) Diferentes calibrações, ou ajustes.

75 Eatidão:.Testes de calibração: a cada dez análises realizadas um padrão de concentração conhecida e diferentes dos usados para construir a curva de calibração deve ser analisado.. Recuperação da substância fortificada. 3.Amostra de controle de qualidade: são medidas do controle de qualidade que ajuda a eliminar vícios introduzidos pelo analista, que sabe a concentração das amostras de verificação de calibração. Amostras de composição conhecida são fornecidas ao analista como se fossem desconhecida. 4.Brancos. Precisão:.Amostras repetidas (repetibilidade)..porções repetidas da mesma amostra (reprodutibilidade).

76 Benício de Barros Neto et al.,como fazer eperimentos, 4a ed. Planejamento fatorial Conhecer como os diferentes parâmetros eperimentais afetam o resultado do eperimento (ou análise). E: Reação química rendimento temperatura e catalisador (tipo) Resposta (Rendimento) Fatores (Temperatura e catalisador) Fator Resposta Fator Sistema Resposta Fator k Resposta k

77 Benício de Barros Neto et al.,como fazer eperimentos, 4a ed. Planejamento fatorial O sistema atua como função desconhecida, em princípio, senão precisaríamos de eperimentos que opera sobre as variáveis de entrada (fatores) e produz como saída as respostas observadas. O objetivo da pessoa que realiza os eperimentos é descobrir essa função, ou pelo menos obter uma aproimação satisfatória para ela. Com esse conhecimento, ela poderá entender melhor a natureza da reação em estudo, e assim escolher as melhores condições de operação do sistema.

78 Benício de Barros Neto et al.,como fazer eperimentos, 4a ed. Planejamento fatorial Decidir quais são os fatores e as respostas de interesse. Fatores: variáveis que o eperimentador tem condições de controlar. Podem ser qualitativos (catalisador) ou quantitativos (temperatura). Respostas: variáveis de saída do sistema e que serão ou não afetadas por modificações provocadas nos fatores. Próimo passo: O OBJETIVO

79 Benício de Barros Neto et al.,como fazer eperimentos, 4a ed. Planejamento fatorial O OBJETIVO Nosso químico pode estar só querendo saber se trocar o catalisador por um mais barato não vai diminuir o rendimento da reação; Ou então, pode querer descobrir que temperatura deve ser usada para se obter o rendimento máimo; Ou ainda, até quando ele pode variar os fatores sem alterar o rendimento ou a qualidade do produto final, e assim por diante.

80 Benício de Barros Neto et al.,como fazer eperimentos, 4a ed. Planejamento fatorial O planejamento de eperimentos, isto é, a especificação detalhada de todas as operações eperimentais que devem ser realizadas, vai depender do objetivo particular que ele quiser atingir. Objetivos diferentes precisarão de planejamentos diferentes. Pense num eperimento, de preferência numa área de seu interesse, cuja resposta seja quantitativa. Que fatores você gostaria de eaminar para determinar a possível influência deles sobre a resposta?

81 Calibração multivariada A calibração multivariada é uma área do que hoje se entende como quimiometria, que por sua vez, já é considerada uma parte da química analítica. O termo quimiometria (do inglês chemometrics) foi proposto no final dos anos 70, para descrever as técnicas e operações associadas com a manipulação matemática e interpretação de dados químicos. Com o avanço da instrumentação e automação dentro dos laboratórios de análise, uma enorme quantidade dados, tabelas e gráficos começaram a ser gerados muito rapidamente. A identificação, classificação e interpretação desses dados podem ser fatores limitantes na eficiência e efetiva operação das análises, principalmente sem a utilização de um adequado tratamento dos dados.

82 Calibração multivariada A calibração multivariada é empregada de forma bastante efetiva justamente nos casos onde eiste o problema da superposição de sinais analíticos e para determinações simultâneas. Um modelo é produzido, baseado em todas as informações disponíveis, que consegue fazer uma relação entre todo o sinal analítico e a propriedade de interesse (concentração em muitos casos).

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