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ula 1 – Introdução a Química Analítica Instrumenta Parte 2 Prof. Julio C. J. Silva Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) Instituto de Ciências Exatas Depto. de Química Juiz de Fora, 2o Semestre, 2015 QUI 154/150 – Química Analítica V Análise Instrumental

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Aula 1 – Introdução a Química Analítica InstrumentalParte 2

Prof. Julio C. J. Silva

Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)Instituto de Ciências Exatas

Depto. de Química

Juiz de Fora, 2o Semestre, 2015

QUI 154/150 – Química Analítica VAnálise Instrumental

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Amostras e Métodos Analíticos

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Amostras e Métodos Analíticos

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Amostras e Métodos Analíticos

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AMOSTRAGEMAMOSTRAGEM

“O objetivo da amostragem é coletar uma porção representativa para análise, cujo resultado fornecerá uma imagem mais próxima do universo estudado”

“Não importando que a amostragem seja simples ou complexa, todavia, o analista deve ter a certeza de que a amostra de laboratório é

representativa do todo antes de realizar a análise”

“Freqüentemente, a amostragem é a etapa mais difícil e a fonte dos maiores erros. A confiabilidade dos resultados finais da análise nunca será maior

que a confiabilidade da etapa de amostragem”

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AMOSTRAGEMAMOSTRAGEM

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AMOSTRAGEMAMOSTRAGEM

Unidades de amostragem

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Número de Amostras de Laboratório

• Farmacopeia

• Exemplo: O limite máximo de Arsênio em alimentos é de 5 mg/kg. Qual massa de amostra deve ser tomada para a realização da análise?

• Resposta: 4 gramas

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Número de Amostras de Laboratório

• Exemplo: Verificou-se que a estimativa de variabilidade do teor de níquel num carregamento de minério, com base em 16 determinações, era de ±1,5%. Quantas amostras devem ser tomadas para ser obtido (a 95% de confiança) um erro de amostragem menor que 0,5% de níquel?

• Resposta: 41 amostras

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Número de Amostras de Laboratório

• L(%) = (100 x E)/z– L Intervalo de confiança– E Erro absoluto (xi – x0)– Z Valor aproximado (em %) do analito

• Exemplo: Estime o número adequado de análises repetidas (a) para determinar aproximadamente 2% de Cl- em uma amostra, se o desvio padrão das determinações for 0,051, (b) para 20% de Cl, com desvio de 0,093.

• Resposta: (a) n=3, (b) n=2

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Métodos de Calibração Gráficos De Calibração Em Análise Instrumental

“Calibração é um conjunto de operações que estabelece, sob condições especificadas, a relação entre valores indicados por um instrumento de

medição ou sistema de medição ou valores representados por uma medida materializada ou um material de referência, e os valores correspondentes

estabelecidos por padrões”

ANVISA - Guia para Qualidade em Química Analítica: UmaAssistência a Acreditação – ANVISA, 1.ed. – Brasília, 2004.

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Correlação e Regressão• Em análise instrumental normalmente é necessário calibrar o instrumento

• A maneira usual para realizar calibração é submeter porções conhecidas da quantidade (p. ex. usando-se um padrão de medida ou material de referência) ao processo de medição e monitorar a resposta da medição

• Curva de calibração gráfico da resposta do instrumento (eixo y) em relação a concentração dos padrões (eixo x)

• Curva e amostra desconhecida devem estar nas mesmas condições experimentais para que a concentração da amostra desconhecida seja determinado por interpolação gráfica da curva

• Condições a serem verificadas:– Verificar se o gráfico é linear ou não– Encontrar a melhor curva que se ajusta aos pontos – Quais são os erros e IC para a inclinação e intercepto da linha?– Quais erros e o IC para a concentração determinada?– Qual é o limite de detecção (LD = é a menor concentração

do analito que pode ser detectado com um predeterminado nível de confiança)

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Coeficiente de Correlação• Coeficiente de correlação de Pearson (r) verificar se existe uma relação linear entre

duas variáveis xi e yi

• n = n pontos experimentais• r = ± 1 (r +1 correlação positiva)• r = ± 1 (r -1 correlação negativa)• r = ± 1 (r 0 sem correlação, ou curva não linear)

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Coeficiente de Correlação

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Coeficiente de Correlação

• Significância do valor de r: : Rejeitar H0 = 0 se o valor absoluto de r for maior do que o valor dado na tabela

• Teste t para a significância da correlação, para n -2 graus de liberdade

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Regressão Linear (métodos dos mínimos quadrados)

• Método dos mínimos quadrados: estabelecer a melhor reta que passa pelos pontos (modelo de regressão), quando o erro em x é considerado desprezível

• Equação da reta y = bx + a– b = inclinação da reta (slope)– a = interseção no eixo x (coeficiente linear)– y = variável dependente (resposta)– x = variável independente (concentração)

• Parâmetros da reta de regressão

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Regressão Linear (métodos dos mínimos quadrados)

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Erros na inclinação e na interseção da reta• Erro da inclinação

• Resíduo = yi – (bxi + a)

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Erros na inclinação e na interseção da reta

• Desvio padrão da inclinação (b)

• Desvio padrão da interseção da reta (a)

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Erros na estimativa da concentração

• Y0 = resposta de y para a concentração desconhecida (x0)• m = número de replicatas• n = número de pontos as curva

• Os erros aleatórios também podem influenciar a exatidão dos resultados obtidos a partir de curvas de calibração.

• Pode-se observar que o desvio padrão na concentração Sx0 do analito, obtido de uma curva de calibração, é mínimo quando a resposta (previsão de y) se aproxima do valor médio (previsão média de y).

• O ponto x(média), y (média) representa o centro da reta de regressão. Os pontos próximos desse valor são determinados com mais certeza que aqueles mais distantes da região central.

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Erros na estimativa da concentração

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Regressão Linear (métodos dos mínimos quadrados)

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Regressão Linear (métodos dos mínimos quadrados)

• Exemplo: Na determinação de um fármaco por fluorescência em meio ácido foram obtidos os seguintes resultados:

a) Calcule o valor de r e a equação da reta

b) Considerando que a intensidade de uma amostra desconhecida foi de 16,1, calcule o valor estimado de quinina na amostra.

c) Calcule os desvios padrões e os intervalos de confiança a 95% da inclinação e da interseção da reta.

d) Calcule o erro da concentração Sx0 para a concentração de [x] e seu IC (95%)• Resposta: r = 0,9987; b = 48,3; a = 0,24; [x] = 0,32 mg L-1; Sb = 1,427; IC(b) = 48,3 4,54; Sa

= 0,3496; IC(a) = 0,24 1,11; Sx0 = 0,016 e IC(x0) = 0,32 0,05 mg L-1

Concentração de quinina (mg L-1)

0,00 0,10 0,20 0,30 0,40

Valores de fluorescência 0,00 5,20 9,90 15,30 19,10

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MÉTODOS DE CALIBRAÇÃO ERROS NO COEFICIENTE ANGULAR (Y) E NO INTERCEPTO (X)

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MÉTODO DAS ADIÇÕES DE PADRÃO

y = b.xE + a, y = 0 → xE = - a/b

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Método do Padrão Interno (PI)

• No método do padrão interno, uma quantidade conhecida da espécie que atua como referência é adicionada a todas as amostras, padrões e brancos. Então o sinal de resposta não é aquele do próprio analito, mas sim da razão entre o sinal do analito e o da espécie de referência.

• É preparada, como de maneira usual, uma curva de calibração na qual o eixo y é a razão entre as respostas e o eixo x, a concentração do analito nos padrões.

• Adição de quantidade conhecida de elemento nos padrões e na amostra

• Corrige variações no sinal analítico devido a mudanças nas condições de análise

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Método do Padrão Interno (PI)

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Validação de métodos e Figuras de Mérito

• Validação– Faixa de trabalho– Linearidade– Sensibilidade– Limite de detecção– Limite de quantificação– Exatidão (CRM)– Teste de hipótese (teste t = 95%)– Adição e recuperação (spike)– Repetitividade (p-alto e p-baixo, n=10)– Correção de interferências (adição de padrão)– Registro de validação– Robustez– Ensaio interlaboratorial– Incerteza de medição

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Validação de métodos e Figuras de Mérito

• Limite de detecção (LD) e Quantificação (LQ): é a menor concentração que pode ser distinguida com um certo nível de confiança. Toda técnica analítica tem um limite de detecção.

• Um valor de k de 3 corresponde a um nível de confiança de 98%

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Validação de métodos e Figuras de Mérito

• Adição e recuperação (spike): Amostra gravimetricamente contaminada

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Referências-Cadore, S. Notas de aula. IQ, UNICAMP, 2004.-Santos, M., Notas de aula. Depto Química, UFJF. 2009-D. A. SKOOG, D. M. WEST, F. J. HOLLER e S. R. CROUCH – Fundamentos de Química Analitica, 1a ed., Thomson, 2006.- Baccan, N., Química Analítica Quantitativa Elementar. 3a Ed. Edgard Blucher LTDA- James N. Miller & Jane C. Miller. Statistics and Chemometrics for Analytical Chemistry, fourth edition. Person Education.-ANVISA - Guia para Qualidade em Química Analítica: Uma Assistência a Acreditação – ANVISA, 1.ed. – Brasília, 2004.- Lowinsohn, D., Notas de aula. Depto. de Química, UFJF. 2009.