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Aula 1 – Introdução a Química Analítica Instrumental 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, 2017 QUI 154/150 – Química Analítica V Análise Instrumental

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Page 1: Química Analítica V Análise Instrumental Introdução a ... · Correlação e Regressão • Em análise instrumental normalmente é necessário calibrar o instrumento • A maneira

Aula 1 – Introdução a Química Analítica Instrumental 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, 2017

QUI 154/150 – Química Analítica V Análise Instrumental

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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: Uma

Assistência a Acreditação – ANVISA, 1.ed. – Brasília, 2004.

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Determinação da Concentração

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Determinação da Concentração

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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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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

• Sy/x desvio padrão (erro) da inclinação

• Resíduo = yi – (bxi + a)

• SSres = ni=1 yi – (bxi + a)2

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Erros na inclinação e na interseção da reta

• Desvio padrão da inclinação (b)

• Desvio padrão da interseção da reta (a)

Intervalo de Confiança

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Erro na estimativa da concentração (sX0)

• 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.

Intervalo de Confiança

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Erros na estimativa da concentração

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Regressão Linear (métodos dos mínimos quadrados)

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MÉTODOS DE CALIBRAÇÃO

ERROS NO COEFICIENTE ANGULAR (Y) E NO INTERCEPTO (X)

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Regressão Linear (métodos dos mínimos quadrados)

Exemplo 2: 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 (n=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 (n-2 graus de liberdade).

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] = 0,328 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) = 0,328 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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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)

Ax /[ X ] = F . As/[ S ]

Ax = área do sinal do constituinte

[ X ] = concentração do constituinte

As = área do sinal do padrão interno (PI)

[ S ] = concentração do padrão interno

F = Fator de resposta

Exemplo: Em um experimento preliminar, uma solução contendo 0,0837 mol L-1 de X e 0,0666 mol L-1 de S (padrão interno) fornece picos com área de Ax = 423 e As = 347. Para analisar a amostra desconhecida, 10,0 mL de uma solução de 0,146 mol L-1 de S foram adicionados a 10 mL da amostra desconhecida, e a mistura foi diluída a 25 mL. A mistura forneceu um cromatograma com Ax = 553 e As = 582. Encontre [ X ] na amostra.

R = 0,143 mol L-1

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Método do Padrão Interno (PI)

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Limites de Detecção 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. LD = Ybco + K . Sbco em termos de sinal LD = limite de detecção (em termos de sinal)

Ybco = sinal do banco intercepto (estimativa) Sbco = desvio padrão do branco (n= 10 no mínimo) Sy/x (estimativa)

LD = (K . Sbco) / S em termos concentração S = Sensibilidade (coef. angular da curva analítica (b))

LQ = (10 . Sdbco)/S em termos concentração LQ = limite de quantificação (o INMETRO recomenda usar o primeiro ponto da curva analítica de calibração)

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Limites de Detecção

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

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Limites de Detecção • Exemplo: Usar os dados do exemplo 2 para calcular o LD e o LQ.

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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 • Adição e recuperação (spike): Amostra gravimetricamente

contaminada

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Amostras e Métodos Analíticos

Solos

Minério

Água Plantas

Frutos

Animais

Poeira

Insetos

Clínica PM10

PM2,5

PM1,0

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Amostras e Métodos Analíticos

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1960 – 1 ppm: Pb (gasolina): 1º fio de cabelo branco

1970 – 1 ppb (composto policíclicos aromáticos): agulha no palheiro

1980 – 1 ppt (dioxina em leite): lente de contato numa praia de 150 Km

Nobrega, J.A. I Escola de Química UFAM, 2013.

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Amostras e Métodos Analíticos

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AMOSTRAGEM

“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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AMOSTRAGEM

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AMOSTRAGEM

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http://www.francodoamaral.med.br/upload/imagens/a20.jpg

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AMOSTRAGEM

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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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.