Publicação

Análise de águas minerais com e sem sabor com uma língua eletrónica potenciométrica

Detalhes bibliográficos
Resumo:	O objetivo deste trabalho foi aplicar uma língua eletrónica potenciométrica na análise de águas minerais com e sem sabor adquiridas em várias superfícies comerciais, para averiguar se a informação obtida permitia fazer análise qualitativa e quantitativa. As águas minerais naturais e de nascente estão disponíveis comercialmente com uma grande variedade de paladares, associados à diversidade da composição físico-‐química. As águas minerais de sabor são conhecidas como refrigerantes por terem adição de ingredientes autorizados (ex., corantes, conservantes, aromatizantes, edulcorantes, acidulantes, antioxidantes, etc). A língua eletrónica potenciométrica utilizada neste trabalho incluía um elétrodo de referência Ag/AgCl de dupla junção e dois sistemas de multi-‐sensores, conectados a um datalogger para aquisição dos sinais. Cada sistema de multi-‐sensores era constituído por 20 membranas lipídicas diferentes, de sensibilidade cruzada, preparadas com vários compostos lipídicos (3,0%), plastificantes (65,0%) e com o polímero PVC (32,0%). O segundo sistema era uma réplica do primeiro sistema de multi-‐sensores. A caracterização físico-‐química das 34 amostras minerais recolhidas envolveu análises de pH e condutividade em todas as amostras e a análise por cromatografia líquida nas amostras de sabor (16 amostras), para determinar conteúdos em ácidos orgânicos (ácidos cítrico, málico e ascórbico) e açúcares (glucose, frutose e sacarose). Num primeiro estudo sobre os dados analíticos obtidos verificou-‐se que as amostras poderiam ser agrupadas em 4 grupos de acordo com a informação dos rótulos: águas minerais com e sem gás e águas de sabor com e sem gás. A análise de variâncias mostrou que havia diferenças significativas entre os quatros grupos considerando as variáveis da caracterização físico-‐química das amostras. A análise de componentes principais usando os parâmetros químicos obtidos por HPLC mostrou que os dados analíticos separavam naturalmente as amostras de águas de sabor com e sem gás. Numa segunda fase, usaram-‐se os perfis de sinais obtidos com a língua eletrónica e, no âmbito da análise qualitativa, aplicou-‐se a análise dos componentes principais para verificar a distribuição espacial das amostras e a interdependência com os parâmetros físico-‐químicos determinados; posteriormente, aplicou-‐se análise discriminante linear acoplada ao algoritmo de arrefecimento simulado para seleção de variáveis e estabeleceu-‐se o melhor modelo discriminante para os quatros grupos definidos. O desempenho do modelo obtido ao nível da precisão foi avaliado usando a validação cruzada “leave-‐one-‐out”. Verificou-‐se que com uma só função discriminante (explica 99,94% da variância total dos dados), contendo 24 sensores (12 sensores do primeiro sistema e 12 do segundo sistema), permitia obter 100% de classificações corretas, por validação cruzada. Neste estudo obteve-‐se também informação de que os sinais obtidos da língua eletrónica tinham informação sobre os valores de pH e condutividade e, por isso, estabeleceram-‐se modelos de regressão linear múltipla para prever resultados de pH e condutividade nas amostras. Como a regressão linear múltipla é sensível à multicolinearidade dos sinais dos sensores também, foi necessário selecionar o melhor modelo através da seleção das variáveis independentes usando o algoritmo arrefecimento simulado. Os modelos foram testados na robustez de previsão através da validação cruzada com a técnica “leave-‐one-‐out”. Os melhores modelos de previsão de pH e condutividade incluíam 27 sensores (13 sensores do primeiro sistema e 14 do segundo sistema) e 28 sensores (14 sensores do primeiro sistema e 14 do segundo sistema), respetivamente, mostrando que a informação estava presente nos perfis dos sinais. Verificou-‐se que na relação linear entre os valores previstos pelo modelo selecionado e os valores experimentais, quer para a variável pH quer para a condutividade, obtiveram-‐se valores de declive e ordenada na origem que, estatisticamente, podem ser considerados os teóricos (declive igual a 1 e ordenada na origem igual a zero). Os resultados mostraram que a língua eletrónica pode ser uma ferramenta analítica prática na análise de águas minerais com e sem sabores, ao nível do controlo analítico de classificação ou descriminação das amostras, bem como, da análise de pH e condutividade.
Autores principais:	Alberto, Zelda Manuel Menezes
Assunto:	Língua eletrónica Águas minerais com e sem sabor Análise de componentes principais Análise discriminante linear Regressão linear múltipla Algoritmo de arrefecimento simulado
Ano:	2014
País:	Portugal
Tipo de documento:	dissertação de mestrado
Tipo de acesso:	acesso aberto
Instituição associada:	Instituto Politécnico de Bragança
Idioma:	português
Origem:	Biblioteca Digital do IPB

Descrição
Resumo:	O objetivo deste trabalho foi aplicar uma língua eletrónica potenciométrica na análise de águas minerais com e sem sabor adquiridas em várias superfícies comerciais, para averiguar se a informação obtida permitia fazer análise qualitativa e quantitativa. As águas minerais naturais e de nascente estão disponíveis comercialmente com uma grande variedade de paladares, associados à diversidade da composição físico-‐química. As águas minerais de sabor são conhecidas como refrigerantes por terem adição de ingredientes autorizados (ex., corantes, conservantes, aromatizantes, edulcorantes, acidulantes, antioxidantes, etc). A língua eletrónica potenciométrica utilizada neste trabalho incluía um elétrodo de referência Ag/AgCl de dupla junção e dois sistemas de multi-‐sensores, conectados a um datalogger para aquisição dos sinais. Cada sistema de multi-‐sensores era constituído por 20 membranas lipídicas diferentes, de sensibilidade cruzada, preparadas com vários compostos lipídicos (3,0%), plastificantes (65,0%) e com o polímero PVC (32,0%). O segundo sistema era uma réplica do primeiro sistema de multi-‐sensores. A caracterização físico-‐química das 34 amostras minerais recolhidas envolveu análises de pH e condutividade em todas as amostras e a análise por cromatografia líquida nas amostras de sabor (16 amostras), para determinar conteúdos em ácidos orgânicos (ácidos cítrico, málico e ascórbico) e açúcares (glucose, frutose e sacarose). Num primeiro estudo sobre os dados analíticos obtidos verificou-‐se que as amostras poderiam ser agrupadas em 4 grupos de acordo com a informação dos rótulos: águas minerais com e sem gás e águas de sabor com e sem gás. A análise de variâncias mostrou que havia diferenças significativas entre os quatros grupos considerando as variáveis da caracterização físico-‐química das amostras. A análise de componentes principais usando os parâmetros químicos obtidos por HPLC mostrou que os dados analíticos separavam naturalmente as amostras de águas de sabor com e sem gás. Numa segunda fase, usaram-‐se os perfis de sinais obtidos com a língua eletrónica e, no âmbito da análise qualitativa, aplicou-‐se a análise dos componentes principais para verificar a distribuição espacial das amostras e a interdependência com os parâmetros físico-‐químicos determinados; posteriormente, aplicou-‐se análise discriminante linear acoplada ao algoritmo de arrefecimento simulado para seleção de variáveis e estabeleceu-‐se o melhor modelo discriminante para os quatros grupos definidos. O desempenho do modelo obtido ao nível da precisão foi avaliado usando a validação cruzada “leave-‐one-‐out”. Verificou-‐se que com uma só função discriminante (explica 99,94% da variância total dos dados), contendo 24 sensores (12 sensores do primeiro sistema e 12 do segundo sistema), permitia obter 100% de classificações corretas, por validação cruzada. Neste estudo obteve-‐se também informação de que os sinais obtidos da língua eletrónica tinham informação sobre os valores de pH e condutividade e, por isso, estabeleceram-‐se modelos de regressão linear múltipla para prever resultados de pH e condutividade nas amostras. Como a regressão linear múltipla é sensível à multicolinearidade dos sinais dos sensores também, foi necessário selecionar o melhor modelo através da seleção das variáveis independentes usando o algoritmo arrefecimento simulado. Os modelos foram testados na robustez de previsão através da validação cruzada com a técnica “leave-‐one-‐out”. Os melhores modelos de previsão de pH e condutividade incluíam 27 sensores (13 sensores do primeiro sistema e 14 do segundo sistema) e 28 sensores (14 sensores do primeiro sistema e 14 do segundo sistema), respetivamente, mostrando que a informação estava presente nos perfis dos sinais. Verificou-‐se que na relação linear entre os valores previstos pelo modelo selecionado e os valores experimentais, quer para a variável pH quer para a condutividade, obtiveram-‐se valores de declive e ordenada na origem que, estatisticamente, podem ser considerados os teóricos (declive igual a 1 e ordenada na origem igual a zero). Os resultados mostraram que a língua eletrónica pode ser uma ferramenta analítica prática na análise de águas minerais com e sem sabores, ao nível do controlo analítico de classificação ou descriminação das amostras, bem como, da análise de pH e condutividade.