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Sistema automatizado baseado em língua eletrônica para mon ...
Braga, Guilherme de Souza
Sistema automatizado baseado em língua eletrônica para monitoração de água para abastecimento urbano.
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Autor: Braga, Guilherme de Souza
Acervo: (us) Universidade de São Paulo
Categoria: Doutorado
Resumo: A presente tese trata do desenvolvimento de uma língua eletrônica (LE) e da avaliação de seu uso na detecção de 2-metilisoborneol (MIB), geosmina (GEO) e isoborneol (ISO) em amostras de água. A água abastecida à região metropolitana de São Paulo provém de mananciais, os quais estão sujeitos à ploriferação de algas (eutrofização). Muitas delas podem ser tóxicas e ainda produzir compostos, como MIB e GEO, substâncias reconhecidas por provocar gosto e odor desagradáveis na água que consumimos. De fato, a presença de MIB e GEO na água é uma das maiores fontes de reclamação por parte dos consumidores junto à companhia de saneamento e abastecimento de São Paulo (SABESP). Apesar disso, ainda não existem tecnologias que possam ser aplicadas para a detecção in locu dessas substâncias. A LE usada nesta tese foi baseada em um arranjo de sensores químicos não-específicos, formados por microeletrodos interdigitados de ouro recobertos com filmes poliméricos nanoestruturados depositados pela técnica de automontagem e interrogados sob regime de corrente alternada. A calibração da LE foi realizada com soluções de concentração determinada de GEO, MIB e ISO preparadas em água destilada, mineral e de torneira. Foram avaliadas tanto soluções individuais contendo um único contaminante, quanto misturas contendo MIB e GEO. A resposta elétrica dos sensores (medidas de capacitância), foram interpretadas por análise das componentes principais (PCA) e por lógica Fuzzy, com as quais a LE consegue discriminar as diversas amostras com relativa facilidade e confiabilidade. Dentre as principais observações dessa investigação, notou-se que a LE desenvolvida consegue detectar MIB e GEO em amostras de água reais em concentrações tão baixas quanto 20 ng L-1. Os gráficos de PCA mostram a separação das amostras em clusters relativamente pequenos, bem separados e sem sobreposição. A LE é capaz de identificar de forma direta, a partir de variações na primeira componente principal, variações na razã
