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http://hdl.handle.net/10174/15198
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Title: | Análise quimiométrica aplicada à determinação voltamétrica de compostos de tributilestanho em amostras biológicas e não-biológicas |
Authors: | Zabumba, Dário Filipe Veiga |
Advisors: | Vicente, Henrique Teixeira, Jorge |
Keywords: | Tributilestanho Voltametria de onda quadrada de redissolução anódica Eléctrodo de mercúrio de gota suspensa Descoberta de conhecimento em bases de dados Redes neuronais artificiais Amostras biológicas Amostras não-biológicas Tributyltin Square wave anodic stripping voltammetry Knowledge database discovery Hanging mercury drop electrode Artificial neural networks Biological samples Non-biological samples |
Issue Date: | 2011 |
Publisher: | Universidade de Évora |
Abstract: | O tributilestanho é uma espécie química que tem demonstrado ser altamente tóxica para organismos vivos. É utilizado em tintas anti-incrustantes, aplicadas sobretudo no revestimento de cascos de embarcações e outras estruturas marinhas com o objectivo de evitar a deposição de organismos vivos.
O tributilestanho, tal como os seus derivados, apresenta um comportamento muito complexo, nomeadamente no que respeita à determinação e quantificação através de métodos electroquímicos.
Este trabalho apresenta uma nova abordagem, aliando a voltametria de onda quadrada de redissolução anódica a redes neuronais artificiais. Esta técnica, oriunda da Área Científica da Inteligência Artificial, permite analisar os dados obtidos por voltametria de onda quadrada de redissolução anódica e encontrar um padrão comportamental que permite quantificar o tributilestanho em amostras de água salgada recolhidas no porto de Sesimbra. É uma técnica muito rápida de executar, de baixo custo e que apresenta taxas de recuperação consideravelmente elevadas; ABSTRACT:Tributyltin is a chemical species that has proven to be highly toxic to living organisms. It is used in antifouling paints, especially in boat hulls coating and other marine structures in order to prevent the deposition of living organisms.
TBT and its derivatives have a very complex behavior, particularly when it comes to the determination and quantification using electrochemical methods.
This project presents a new approach, combining the square wave anodic stripping voltammetry with artificial neural networks. This technique, emanating from the Scientific Area of Artificial Intelligence, enables the analysis of the data obtained by square wave anodic stripping voltammetry and helps in finding a pattern that allows the quantification of Tributyltin in the seawater samples collected at the Sesimbra harbor. This is a very fast and low cost technique which presents considerably high recovery rates. |
URI: | http://hdl.handle.net/10174/15198 |
Type: | masterThesis |
Appears in Collections: | BIB - Formação Avançada - Teses de Mestrado
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