Química Analítica V Análise Instrumental Introdução a ... · Aula 1 – Introdução a...
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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, 2016
QUI 154/150 – Química Analítica V Análise Instrumental
Amostras e Métodos Analíticos
Solos
Minério
Água Plantas
Frutos
Animais
Poeira
Insetos
Clínica PM10
PM2,5
PM1,0
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.
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”
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
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
Número de Análises Repetidas
• 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
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.
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)?
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)
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
?
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
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
Erros na inclinação e na interseção da reta
• Desvio padrão da inclinação (b)
• Desvio padrão da interseção da reta (a)
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.
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 (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
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
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
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%
Validação de métodos e Figuras de Mérito • Adição e recuperação (spike): Amostra gravimetricamente
contaminada
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.