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LUCIANE AMÉLIA ESCALEIRA
EXTRAÇÃO E PRÉ-CONCENTRAÇÃO NO PONTO NUVEM PARA A
DETERMINAÇÃO DE METAIS EM ÁGUAS SALINAS POR
ESPECTROMETRIA DE EMISSÃO ÓTICA COM FONTE DE PLASMA
INDUTIVAMENTE ACOPLADO.
Dissertação apresentada ao Curso de
Pós-Graduação em Geociências da
Universidade Federal Fluminense,
como requisito parcial para a obtenção
do Grau de Mestre, Área de
Concentração: Geoquímica Ambiental
Orientador: Prof. Dr. Ricardo Erthal Santelli
NITERÓI
2005
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LUCIANE AMÉLIA ESCALEIRA
EXTRAÇÃO E PRÉ-CONCENTRAÇÃO NO PONTO NUVEM PARA A
DETERMINAÇÃO DE METAIS EM ÁGUAS SALINAS POR ESPECTROMETRIA
DE EMISSÃO ÓTICA COM FONTE DE PLASMA INDUTIVAMENTE ACOPLADO.
Dissertação apresentada ao Curso de
Pós-Graduação em Geociências da
Universidade Federal Fluminense,
como requisito parcial para a obtenção
do Grau de Mestre, Área de
Concentração: Geoquímica Ambiental
Aprovada em junho de 2005
BANCA EXAMINADORA
Prof. Dr. Ricardo Erthal Santelli – Orientador
UFF
Prof. Dr. Sérgio Luis Costa Ferreira
UFBA
Dra. Maria de Fátima Batista de Carvalho
PETROBRAS / CENPES
Prof. Dr. John Edmund Lewis MaddocK
UFF
NITERÓI
2005
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Esta tese é dedicada a Deus que me guiou
nesta jornada, à minha família pela
colaboração e incentivo durante todo esse
trabalho, ao meu amigo e companheiro
Carlos por todo carinho e dedicação e, em
especial, aos meus filhos Helio e Gustavo
pela compreensão nos meus momentos de
ausência.
“Não sei de que modo o mundo me vê; mas a mim
mesmo pareço ter sido apenas um menino
brincando na praia, entretendo-me com encontrar de
quando em quando um seixo mais liso ou uma
concha mais bela que as ordinárias, enquanto todo o
vasto oceano da verdade jazia inexplorado diante de
mim.”
Isaac Newton
AGRADECIMENTOS
A Deus que me proporcionou essa maravilhosa experiência.
Ao Prof. Dr. Ricardo Erthal Santelli, pela orientação, confiança, incentivo,
amizade e apoio durante a realização deste trabalho.
Ao Departamento de Geoquímica da Universidade Federal Fluminense pela
oportunidade concedida.
A todos professores, funcionários e colegas do Curso de Pós-graduação em
Geociência.
À minha família por todo amor e compreensão. Em especial, à minha irmã
Viviane pela ajuda na realização das análises e discussões sobre os diversos temas
envolvidos.
Ao meu marido Carlos que sempre esteve ao meu lado, incentivando-me e
apoiando minhas escolhas e pela revisão do texto. Em especial, aos meus filhos
Helio e Gustavo pela espera, paciência, compreensão e amor que deram durante
todo esse tempo.
Aos amigos, companheiros e estagiários do laboratório: Marcélia, Renata,
Fabiana, Mariana, Silvia, Vânia, Waldoniê, Francisco e Leonardo, pela contribuição
para a realização deste trabalho. Em especial à Eliane pela colaboração durante
todo esse trabalho, inclusive nos finais de semana.
A todos que de alguma forma contribuíram para a execução deste trabalho.
Muito obrigada!
RESUMO
Neste trabalho foi desenvolvido um método analítico para a determinação
simultânea de cádmio, chumbo, cobre e níquel em amostras aquosas salinas por
espectrometria de emissão ótica com fonte de plasma indutivamente acoplado,
utilizando-se nebulizador ultra-sônico. O método se baseou na extração no ponto
nuvem dos complexos metálicos formados com dietilditiocarbamato de sódio –
DDTC-Na, usando o surfactante não-iônico Éter (1,1,3,3tetrametilbutil)fenil-(7-8)-
polioxietilênico – Triton X-114.
Para a otimização deste procedimento foram utilizadas técnicas de
planejamento multivariado. Foram estudadas quatro variáveis: pH, concentração de
complexante e de surfactante e tempo de centrifugação. Inicialmente fez-se um
planejamento fatorial completo 2
4
para a definição das variáveis significativas. Em
uma segunda etapa foi aplicada a metodologia de superfície de respostas usando a
Matriz Doehlert e o critério de Lagrange para a localização dos pontos ótimos.
Também foram realizados ensaios para investigar a interferência da matriz salina no
resultado final.
A pré-concentração de 50 mL de amostra, a um pH de 8,1, na presença de
0,08% de Triton X-114 e 0,015% de DDTC-Na permitiu limites de detecção de
0,03 µgL
-1
; 2,1 µgL
-1
; 0,62 µgL
-1
e 0,27 µgL
-1
e limites de quantificação de 0,11 µgL
-1
;
7,1 µgL
-1
; 2,10 µgL
-1
; 0,89 µgL
-1
para cádmio, chumbo, cobre e níquel,
respectivamente. Os fatores de pré-concentração obtidos, para um volume de
solução final de 2 mL, foram: 20,0 (Cd), 20,4 (Pb), 19,5 (Cu) e 20,6 (Ni). A precisão
calculada como desvio padrão relativo (RSD) foi de 3,7% (Cd), 5,7% (Pb), 6,6% (Cu)
e 3,1 % (Ni) em amostras contendo 40 µgL
-1
de chumbo, 20 µgL
-1
de cobre, 20 µgL
-1
de níquel e 10 µgL
-1
de cádmio.
O método proposto foi aplicado a amostras de água do mar e de água
produzida na extração de petróleo.
ABSTRACT
This work presents the development of analytical methodologies for the
simultaneous determination of cadmium, lead, copper and nickel in saline waters by
inductively coupled plasma optical emission spectrometry, using ultrasonic
nebulization. The procedures are based on cloud point extraction of metal
complexes with sodium diethyldithiocarbamate – DDTC-Na, using
octylphenoxypolyethoxyethanol – Triton X -114 as nonionic surfactant.
A formal multidimensional optimization technique has been carried out in this
study to optimize the experimental variables. Four variables were examined: pH,
chelating reagent, surfactant concentration and centrifugation time. A two-level full
factorial design was used to determine the influence of the variables to be optimized
on the response. In a second stage, a surface-response methodology using Doehlert
designs and Lagrange criterium was performed to find out the optimum values of
those factors. The presence of matrix interferences in the final results was
investigated.
At pH 8.1, preconcentration of 50 mL of sample in the presence of 0.08%
Triton X-114 and 0.015% DDTC-Na achieved the limits of detection 0.03 µgL
-1
;
2.1 µgL
-1
; 0.62 µgL
-1
and 0.27 µgL
-1
and the limits of quantification 0.11 µgL
-1
;
7.1 µgL
-1
; 2.10 µgL
-1
; 0.89 µgL
-1
for cadmium, lead, copper and nickel, respectively.
The enhancement factors were 20.0 (Cd), 20.4 (Pb), 19.5 (Cu) and 20.6 (Ni), with
2 mL final solution. The relative standard deviations were 3.7% (Cd), 5.7% (Pb),
6.6% (Cu) and 3.1 % (Ni) in samples containing 40 µgL
-1
of lead, 20 µgL
-1
of copper,
20 µgL
-1
of nickel and 10 µgL
-1
of cadmium.
The proposed method has been applied in sea water and produced waters
from petroleum exploration.
SUMÁRIO
1
INTRODUÇÃO............................................................................................ 17
2
EXTRAÇÃO E PRÉ-CONCENTRAÇÃO NO PONTO NUVEM.................. 20
2.1 SURFACTANTES....................................................................................... 20
2.2 O PONTO NUVEM...................................................................................... 23
2.3 A METODOLOGIA...................................................................................... 26
3 TÉCNICAS DE PLANEJAMENTOS EXPERIMENTAIS E
OTIMIZAÇÃO.............................................................................................. 29
3.1 PLANEJAMENTO FATORIAL COMPLETO................................................ 30
3.2 MATRIZ DOEHLERT.................................................................................. 32
4
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA....................................................................... 38
5
JUSTIFICATIVA E OBJETIVO DO TRABALHO....................................... 41
6
PARTE EXPERIMENTAL.......................................................................... 43
6.1 INSTRUMENTAÇÃO................................................................................... 43
6.2 MATERIAIS E REAGENTES...................................................................... 44
6.2.1
Preparo das soluções............................................................................... 45
6.3 AMOSTRAS................................................................................................ 46
6.4 AMOSTRAGEM E ESTOCAGEM DO MATERIAL...................................... 46
6.5 PROCEDIMENTO EXPERIMENTAL.......................................................... 47
6.5.1
Estudo da otimização da metodologia.................................................... 47
6.5.1.1 Planejamento fatorial completo................................................................... 50
6.5.1.2 Matriz Doehlert............................................................................................ 51
6.5.1.3 Definição do tempo de complexação....................................................... 54
6.5.2
Estudo da estabilidade da curva analítica em função da salinidade... 54
6.5.3
Fatores de pré-concentração................................................................... 55
6.5.3.1 Estudos para a melhoria do fator de pré-concentração.............................. 56
6.5.4
Análise de amostras salinas.................................................................... 57
6.5.5
Validação do Método................................................................................ 58
7
RESULTADOS E DISCUSSÕES................................................................ 59
7.1 OTIMIZAÇÃO DA METODOLOGIA............................................................ 59
7.1.1
Planejamento Fatorial completo.............................................................. 60
7.1.2
Matriz Doehlert.......................................................................................... 62
7.1.3
Definição do tempo de complexação...................................................... 69
7.2 ESTABILIDADE DA CURVA ANALÍTICA EM FUNÇÃO DA SALINIDADE 70
7.3 FATORES DE PRÉ-CONCENTRAÇÃO .................................................... 74
7.3.1
Estudos para a melhoria do fator de pré-concentração........................ 77
7.4 ANÁLISE DE AMOSTRAS SALINAS.......................................................... 81
7.5 VALIDAÇÃO DO MÉTODO......................................................................... 87
8
CONCLUSÃO............................................................................................. 88
9
REFERÊNCIAS .......................................................................................... 90
APÊNDICES............................................................................................... 97
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 Representação esquemática de estruturas organizadas de
surfactantes....................................................................................
22
Figura 2 Fórmula estrutural do dietilditiocarbamato de sódio (DDTC-Na).... 26
Figura 3 Desenho do Planejamento Doehlert para duas variáveis.............. 33
Figura 4 Desenho tridimensional regular de um Planejamento Doehlert
para três variáveis e sua projeção no plano xy..............................
33
Figura 5 Fluxograma do processo de otimização do método analítico........ 49
Figura 6 Gráfico pareto dos efeitos padronizados........................................ 61
Figura 7 Superfície de resposta da segunda etapa de otimização (pH x
concentração de Triton X-114 x Intensidade Codificada),
mantendo-se a variável Concentração de DDTC-Na em 0,011%..
63
Figura 8 Superfície de resposta da segunda etapa de otimização
(Concentração de Triton X-114 x Concentração de DDTC-Na x
Intensidade Codificada), mantendo-se a variável pH em 8,6.........
64
Figura 9 Superfície de resposta da segunda etapa de otimização (pH x
Concentração de DDTC-Na x Intensidade Codificada),
mantendo-se a variável Concentração de Triton X-114 em 0,15%
64
Figura 10 Superfície de resposta da terceira etapa de otimização, Matriz
Doehlert com duas variáveis (pH x Concentração de Triton X-114
x Intensidade Codificada)...............................................................
66
Figura 11 Superfície de resposta da terceira etapa de otimização, Matriz
Doehlert com duas variáveis (pH x Concentração de DDTC-Na x
Intensidade Codificada)..................................................................
67
Figura 12 Visualização da formação da turbidez (II), após a adição de
surfactante à amostra, e posterior separação das fases
isotrópicas (III) onde a fase rica encontra-se
assinalada......................................................................................
68
Figura 13 Concentração de cádmio e chumbo em função da variação do
tempo de complexação...................................................................
69
Figura 14 Concentração de cobre e níquel em função da variação do
tempo de complexação...................................................................
70
Figura 15 Curvas Analíticas para cádmio em soluções com 10
0
/
00,
40
0
/
00,
60
0
/
00
e 80
0
/
00
de salinidade............................................................
71
Figura 16 Curvas Analíticas para chumbo em soluções com 10
0
/
00,
40
0
/
00,
60
0
/
00
e 80
0
/
00
de salinidade............................................................
71
Figura 17 Curvas Analíticas para cobre em soluções com 10
0
/
00,
40
0
/
00,
60
0
/
00
e 80
0
/
00
de salinidade............................................................
72
Figura 18 Curvas Analíticas para níquel em soluções com 10
0
/
00,
40
0
/
00,
60
0
/
00
e 80
0
/
00
de salinidade............................................................
72
Figura 19 Curvas Analíticas para a determinação de cádmio: (I) com pré-
concentração; (II) sem pré-concentração.......................................
74
Figura 20 Curvas Analíticas para a determinação de chumbo: (I) com pré-
concentração; (II) sem pré-concentração.......................................
75
Figura 21 Curvas Analíticas para a determinação de cobre: (I) com pré-
concentração; (II) sem pré-concentração.......................................
75
Figura 22 Curvas Analíticas para a determinação de níquel: (I) com pré-
concentração; (II) sem pré-concentração.......................................
76
Figura 23 Curvas Analíticas para a otimização do fator de pré-
concentração na determinação de cádmio....................................
76
Figura 24 Curvas Analíticas para a otimização do fator de pré-
concentração na determinação de chumbo...................................
78
Figura 25 Curvas Analíticas para a otimização do fator de pré-
concentração na determinação de cobre.......................................
79
Figura 26 Curvas Analíticas para a otimização do fator de pré-
concentração na determinação de níquel......................................
79
Figura 27 Curvas Analíticas em solução de NaCl 0,7 mol L
-1
(Curva
Padrão) e de Curva de Adição Padrão para cádmio nas
amostras salinas: (I) – água do mar; (II) – água produzida na
extração de petróleo.......................................................................
82
Figura 28 Curvas Analíticas em solução de NaCl 0,7 mol L
-1
(Curva
Padrão) e de Curva de Adição Padrão para chumbo nas
amostras salinas: (I) – água do mar; (II) – água produzida na
extração de petróleo.......................................................................
82
Figura 29 Curvas Analíticas em solução de NaCl 0,7 mol L
-1
(Curva
Padrão) e de Curva de Adição Padrão para cobre nas amostras
salinas: (I) – água do mar; (II) – água produzida na extração de
petróleo...........................................................................................
83
Figura 30 Curvas Analíticas em solução de NaCl 0,7 mol L
-1
(Curva
Padrão) e de Curva de Adição Padrão para níquel nas amostras
salinas: (I) – água do mar; (II) – água produzida na extração de
petróleo...........................................................................................
83
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 Teores típicos de metais traço em água do mar e faixa de teores
encontrados em águas produzidas na extração de petróleo............
18
Tabela 2 Limites para cádmio, chumbo, cobre e níquel em águas salinas da
classe 1 - CONAMA.........................................................................
19
Tabela 3 Exemplos de fórmulas estruturais de alguns surfactantes............... 21
Tabela 4 Valores de ponto nuvem e concentração de alguns
surfactantes......................................................................................
27
Tabela 5 Matriz de Planejamento Fatorial Completo 2
3
.................................. 31
Tabela 6 Coordenadas dos pontos do Planejamento Fatorial Completo para
três variáveis, centrado no ponto (0, 0, 0) e representado na
Figura 4 ...........................................................................................
34
Tabela 7 Comprimentos de onda utilizados.................................................... 43
Tabela 8 Parâmetros instrumentais utilizados................................................ 44
Tabela 9 Fatores e níveis utilizados no Planejamento Fatorial Completo...... 50
Tabela 10 Matriz de Planejamento Fatorial Completo 2
4
conforme Tabela 9... 51
Tabela 11 Matriz Doehlert para as variáveis Triton X-114, pH e DDTC-Na,
com os valores reais e suas respectivas coordenadas....................
52
Tabela 12 Matriz Doehlert para as variáveis Triton X-114 e pH, com os
valores reais e suas respectivas coordenadas.................................
53
Tabela 13 Matriz Doehlert para as variáveis DDTC-Na e pH, com os valores
reais e suas respectivas coordenadas.............................................
53
Tabela 14 Faixas de concentração dos metais para as curvas analíticas........ 54
Tabela 15 Faixas de concentração dos metais para avaliação dos fatores de
pré-concentração..............................................................................
56
Tabela 16 Faixas de concentração dos metais para estudo de melhoria dos
fatores de pré-concentração.............................................................
57
Tabela 17 Planejamento Fatorial Completo – Resultados individuais dos
efeitos principais e significativos......................................................
60
Tabela 18 Parâmetros otimizados para a determinação de cádmio, chumbo,
cobre e níquel através do método analítico proposto.......................
68
Tabela 19 Equações das Curvas Analíticas referentes às Figuras 19, 20, 21
e 22 e os fatores de pré-concentração encontrados........................
76
Tabela 20 Equações das Curvas Analíticas referentes às Figuras 23, 24, 25
e 26...................................................................................................
80
Tabela 21 Fatores de pré-concentração relativos às Curvas Analíticas da
Tabela 20..........................................................................................
80
Tabela 22 Concentrações de cádmio, chumbo, cobre e níquel obtidos em
amostras salinas analisadas pelo procedimento desenvolvido........
84
Tabela 23 Recuperações obtidas na determinação de Cd e Pb nas amostras
de água salina com relação à curva analítica de calibração
preparada em solução de NaCl 0,7 mol L
-1
.....................................
85
Tabela 24 Recuperações obtidas na determinação de Cu e Ni nas amostras
de água salina com relação à curva analítica de calibração
preparada em solução de NaCl 0,7 mol L
-1
......................................
86
Tabela 25 Parâmetros de validação do método proposto................................. 87
Tabela 26 Sinais de emissão normalizados de chumbo,cobre,níquel e
cádmio do planejamento fatorial completo.......................................
98
Tabela 27 Avaliação dos efeitos através da análise da variância..................... 99
Tabela 28 Sinais de emissão normalizados de chumbo, cobre, níquel e
cádmio da segunda etapa de otimização Matriz Doehlert – pH x
Concentração de Triton X-114 x Concentração de DDTC-Na ........
100
Tabela 29 Sinais de emissão normalizados de chumbo, cobre, níquel e
cádmio da terceira etapa de otimização Matriz Doehlert – pH x
Concentração de Triton X-114 ........................................................
101
Tabela 30 Sinais de emissão normalizados de chumbo, cobre, níquel e
cádmio da terceira etapa de otimização Matriz Doehlert – pH x
Concentração de DDTC-Na.............................................................
101
LISTA DE ACRÔNIMOS
ACDA - Ácido 2-amino-ciclopentano-1-ditiocarboxílico
ANOVA - Análise de variância
AOT - Bis(2-etil-hexil)sulfossuccinato de sódio
BRIJ 35 - Polioxietileno (23) dodecanol
Br-PADAP - 2-(5-bromo-2-piridilazo)5-dietilaminofenol
CBzCl - Cloreto de benzil-hexadecil-dimetilamônio
CETESB
- Compania de Tecnologia de Saneamento Ambiental
CF
- Concentration Factor
CMC - Concentração micelar crítica
CONAMA
- Conselho Nacional de Meio Ambiente
CTAB
R - Brometo de hexadecil-trimetilamônio
DAB - 4-(dodecildimetil amônio) butirato
DDTC-Na - Dietilditiocarbamato de sódio
FAAS - Espectrofotometria de Absorção Atômica com Chama
FIA - Flow injection analysis
ICP OES - Espectrometria de Emisssão Ótica com Fonte de Plasma
LOD Limite de detecção
LOQ Limite de quantificação
PAN - 1-(2-piridilazo)2-naftol
PONPE 7.5 - Polietilenoglicol mono-p-nonil-fenileter
RSD Desvio padrão relativo
SDS - Dodecil sulfato de sódio
SB -12 - 3-(dodecildimetil amônio) propano 1 sulfato
SRM - Surface Response Methodology
TAN - 1-(2-tizolilazo)-2-naftol
Triton X-100 - Polioxietileno (9-10) p-tercotil fenol
Triton X-114 - Éter(1,1,3,3tetrametilbutil)fenil-(7-8)-polioxietilênico
1 INTRODUÇÃO
O desenvolvimento de novos métodos e diferentes técnicas para a
determinação de metais-traço tem sido um dos principais objetivos da química
analítica atual. Tal busca tem como premissas principais a simplicidade
metodológica, a sensibilidade e a seletividade. A utilização de planejamentos
estatísticos multivariados tem contribuído bastante, permitindo o estudo simultâneo
de vários parâmetros de controle com um reduzido número de experimentos.
O estudo de técnicas complementares visa, além da concentração de
elementos de interesse, a separação destes dos interferentes da matriz. Apesar do
grande avanço nas técnicas existentes, a interferência de matrizes complexas ainda
continua sendo um problema na análise química. Nesse contexto destacam-se
métodos clássicos de extração liquído-líquido e líquido-sólido, utilizados com
bastante sucesso. Atualmente, diversos estudos utilizando processos de separação e
pré-concentração com base na extração no ponto nuvem têm sido desenvolvidos.
A técnica de extração e pré-concentração no ponto nuvem baseia-se na
obtenção de uma suspensão bifásica após a adição de um surfactante à amostra,
sob condições controladas, sendo uma das fases extremamente concentrada em
surfactante, contendo componentes extraídos da solução. Esta suspensão é obtida a
partir de uma determinada temperatura conhecida como ponto nuvem. Uma posterior
separação das fases e diluição da fase concentrada é indispensável para ter-se
compatibilidade com técnicas analíticas como a espectrometria de absorção atômica
em chama e espectrometria de emissão ótica com fonte de plasma.
Dentre as diversas matrizes de alta complexidade analítica destacam-se as
matrizes salinas – como exemplo, a água do mar e a água produzida na extração de
petróleo – cuja presença de sais dissolvidos dificulta a utilização de um procedimento
analítico com exatidão e precisão.
18
A água originária da extração de petróleo é co-produzida a partir de parte da
água empregada no processo de injeção. Esta água contém altos teores de sais e
uma mistura complexa de compostos orgânicos e inorgânicos, possuindo em muitos
casos salinidade muito superior à salinidade da água do mar (OLIVEIRA; OLIVEIRA,
2000).
Na Tabela 1 encontram-se exemplificados os teores de metais traço
normalmente encontrados na água do mar e a faixa dos teores encontrados em
águas produzidas da extração de petróleo.
Tabela 1 – Teores típicos de metais traço em água do mar e faixa de teores
encontrados em águas produzidas na extração de petróleo. Fonte: OLIVEIRA,
OLIVEIRA, 2000.
Metal Teor de metais traço (µg L
-1
)
Água do Mar
Típica
Água produzida na
extração de petróleo
Cádmio 0,02 0 - 100
Cromo 0,001 0 - 390
Cobre 0,2 1 - 1500
Chumbo 0,03 0 - 1500
Mercúrio 0,001 0 - 10
Níquel 0,3 0 - 1700
Prata 0,3 0 - 150
Zinco 0,6 0 - 5000
Dependendo da forma química como ocorrem ou de sua concentração, alguns
metais traço podem apresentar-se na natureza como elemento essencial ou tóxico,
como é o caso do cobre e do níquel. O cobre é essencial para o metabolismo
energético, necessário para a síntese da hemoglobina, catalise da assimilação do
ferro, para funções neuro-cerebrais e para a queratização e pigmentação da pele e
do cabelo (CORTECCI). Porém em excesso pode ocasionar o acúmulo no fígado e,
em longo prazo no cérebro e nos rins, podendo causar anemia, problemas hepáticos
e renais (VILARINHO, 1999). Para os peixes, muito mais que para o homem, as
19
doses elevadas de cobre são extremamente nocivas, eles morrem pela coagulação
do muco das brânquias e conseqüente asfixia. (CETESB) O níquel é considerado um
elemento essencial ao nível de traços para plantas e alguns animais domésticos,
porém pode causar reações alérgicas e distúrbios no trato respiratório (CHEN; TEO,
2001). Estudos recentes demonstram que o níquel é carcinogênico (CETESB).
Outros metais traço, como o cádmio, o chumbo e o mercúrio, são
considerados não-essenciais e são nocivos devido à sua elevada toxidade e
propriedade de acumulação no organismo. Esses elementos não-essenciais podem
reagir com moléculas e com ligantes presentes nas membranas celulares se
tornando bioacumulativos, persistentes no ambiente e gerando distúrbios nos
processos metabólicos dos seres vivos (TAVARES; CARVALHO, 1992). O cádmio
concentra-se nos rins, no fígado, no pâncreas e na tireóide e não apresenta nenhuma
qualidade, pelo menos conhecida até o presente, que o torne benéfico ou essencial
para os seres vivos. O chumbo provoca um efeito sobre o sistema nervoso central
com conseqüências bastante sérias e no sistema periférico gerando uma deficiência
dos músculos extensores. (CETESB).
No Brasil, o Conselho Nacional de Meio Ambiente (CONAMA, 2005) define
como águas salinas da classe 1 àquelas que apresentam salinidade superior a 30
0
/
00
e são destinadas à recreação de contato primário, à proteção das comunidades
aquáticas, à aqüicultura e à atividade de pesca. Na Tabela 2 encontram-se os limites
estabelecidos pelo CONAMA para cádmio, chumbo, cobre e níquel em águas salinas.
Tabela 2 – Limites para cádmio, chumbo, cobre e níquel em águas salinas da
classe 1. Fonte: CONAMA, 2005.
Metal Teor (µg L
-1
)
Cádmio 5
Cobre 5
Chumbo 10
Níquel 25
Face ao exposto, pode-se avaliar a importância do desenvolvimento de
novos métodos analíticos para o controle de metais tóxicos em amostras ambientais,
principalmente em amostras salinas.
2 EXTRAÇÃO E PRÉ-CONCENTRAÇÃO NO PONTO NUVEM
Nesse capítulo segue uma descrição da técnica, objeto desta dissertação, e
de seu embasamento teórico. A apresentação das informações já existentes sobre a
aplicação da técnica está apresentada no capítulo 4.
2.1 SURFACTANTES
Os surfactantes são formados por moléculas que têm uma extremidade
hidrofílica – polar, e outra hidrofóbica – apolar. A palavra surfactante origina-se da
contração da expressão inglesa “surface-active agents”, que faz referência ao fato
dessas substâncias possuírem atividade superficial ou interfacial. Os surfactantes
também são denominados tensoativos, termo relacionado à propriedade destes em
reduzir a tensão superficial ou interfacial.
A estrutura molecular apresentada pelo surfactante e sua capacidade de
dissociação em água são parâmetros utilizados para classificá-lo. Dessa forma, a
região hidrofílica, de natureza polar, é responsável pela classificação destes em
aniônicos, catiônicos, anfóteros ou não-iônicos. A região hidrofóbica, de natureza
apolar, é geralmente uma cadeia de hidrocarbonetos (PELIZZETTI;PRAMAURO,
1985).
Os surfactantes iônicos (aniônicos e catiônicos) se dissociam em água
resultando no monômero do surfactante, ânion ou cátion, e seu respectivo contra-
íon. Os aniônicos são geralmente sais de metais alcalinos e alcalinos terrosos de
ácidos carboxílicos, sulfúrico e fosfórico. Os catiônicos contêm normalmente
nitrogênio quaternário. O comportamento dos surfactantes anfóteros irá depender do
pH da solução e da estrutura, prevalecendo a espécie aniônica, catiônica ou neutra.
21
Os não-iônicos são derivados do polioxietileno e polioxipropileno e não se ionizam
em solução aquosa devido ao seu grupo hidrofílico ser do tipo não-dissociável como
os álcoois, fenóis, éter, éster ou amida (MANIASSO, 2001). Alguns surfactantes
estão exemplificados na Tabela 3.
Tabela 3 – Exemplos e fórmulas estruturais de alguns surfactantes
Classificação Surfactante
Aniônico CH
3
(CH
2
)
11
SO
4
-
Na
+
Dodecil Sulfato de Sódio (SDS)
[CH
3
(CH
2
)
3
CH(C
2
H
5
)CH
2
OCO]
2
CHSO
3
-
Na+
Bis(2-etil-hexil)sulfossuccinato de sódio (AOT)
Catiônico CH
3
(CH
2
)
15
N
+
(CH
3
)
3
Br
-
Brometo de hexadecil-trimetilamônio (CTABr)
Cloreto de benzil-hexadecil-dimetilamônio (CBzCl)
Anfótero CH
3
(CH
2
)
11
N
+
(CH
3
)
2
(CH
2
)
3
OSO
3
-
3-(dodecildimetil amônio) propano 1 sulfato (SB -12)
CH
3
(CH
2
)
11
N
+
(CH
3
)
2
(CH
2
)
3
COO
-
4-(dodecildimetil amônio) butirato (DAB)
Não - iônico
CH
3
(CH
2
)
11
(OCH
2
CH
2
)
23
OH
Polioxietileno (23) dodecanol (BRIJ 35)
Éter(1,1,3,3tetrametilbutil)fenil-(7-8)-polioxietilênico (Triton X-114)
CH
3
C(CH
3
)
2
CH
2
C(CH
2
)
2
–
O
(
CH
2
CH
2
O
)
7-8
H
Cl
-
CH
3
(CH
2
)
14
CH
2
N
+
(CH
3
)
2
CH
2
–
22
As moléculas anfifílicas apresentam a propriedade de auto-associação em
solventes aquosos ou apolares, formando diferentes estruturas organizadas: micelas
normais, micelas reversas, bicamadas, microemulsões e vesículas. A estrutura final
é determinada principalmente pela natureza do surfactante e do tipo de solvente
(SANZ-MEDEL et al., 1999). A figura 1 mostra uma representação esquemática de
algumas estruturas organizadas de surfactantes.
Monômeros Micelas Normais
Vesículas
Micelas Reversas
Bicamadas
Figura 1 – Representação esquemática de estruturas organizadas de
surfactantes. Fonte: SANZ-MEDEL et al., 1999.
As micelas normais são agregados moleculares formados em solução aquosa
a partir da associação espontânea de moléculas individuais do surfactante - os
monômeros. Possuem um núcleo formado pelas regiões hidrofóbicas e uma camada
externa formada pelas regiões hidrofílicas dos monômeros que a compõe. Dessa
forma, as moléculas de água interagem somente com a camada externa das micelas
possibilitando a dispersão completa de certos surfactantes em meio aquoso (QUINA;
HINZE, 1999; MANIASSO, 2001). Para ocorrer a formação de micelas, o surfactante
deve ter uma cadeia hidrocarbônica suficientemente grande que reduza sua
solubilidade em água e o grupo polar não deve ser extremamente ativo, pois haverá
interações eletrostáticas resultantes de uma repulsão entre as partes hidrofílicas das
moléculas. Assim, a formação de micelas ocorre com maior facilidade nos
surfactantes não-iônicos (SALAGER, 1993). As micelas reversas são formadas em
23
solventes não-polares e possuem um núcleo hidrofílico com uma camada externa
hidrofóbica.
A concentração mínima de surfactante para a formação de micelas é
conhecida como concentração micelar crítica (CMC). As moléculas do surfactante
existem sob a forma de monômeros em soluções muito diluídas. Se a concentração
de surfactante for superior à CMC, irá ocorrer a formação de novas micelas de forma
que, a concentração de monômeros permanecerá constante, mantendo-se um
equilíbrio dinâmico entre as micelas e os monômeros dissolvidos em solução
(QUINA; HINZE, 1999). A concentração micelar crítica depende da estrutura do
surfactante (tamanho da cadeia do hidrocarboneto) e das condições experimentais
(força iônica, contra-íons, temperatura, etc) (PELIZZETTI; PRAMAURO, 1985). A
presença de eletrólitos na fase aquosa pode interferir na formação de micelas
diminuindo a solubilidade de algumas substâncias ou reduzindo as repulsões
eletrostáticas. De forma geral, a presença de eletrólitos tende a diminuir a CMC
(SALAGER, 1993).
O número de monômeros por micela é conhecido como número de
agregação, podendo variar de 50 a 2000 (SANZ-MEDEL et al., 1999). As micelas
apresentam tamanhos entre 10 e 100 Å. A dimensão e a geometria desses
conglomerados depende da estrutura do surfactante e do ambiente físico-químico
existente (SALAGER, 1993).
Uma propriedade importante de sistemas micelares é a sua capacidade de
dispersar em água os mais variados solutos ou espécies pouco solúveis
(MANIASSO, 2001).
2.2 O PONTO NUVEM
Após a formação de micelas, isto, é tendo atingido a concentração micelar
crítica, as suspensões aquosas de surfactantes não-iônicos e anfóteros quando
aquecidas acima de uma determinada temperatura, tornam-se turvas. Essa
temperatura é conhecida como ponto nuvem ou ponto de turbidez. Acima desta
temperatura a suspensão separa-se em duas fases isotrópicas: uma de pequeno
volume, rica em surfactante; e outra fase aquosa com pequena quantidade de
surfactante em concentração igual a CMC (CORDERO et al., 1993). O ponto nuvem
24
é muito sensível à presença de aditivos no sistema, estes podem modificar a
interação com o solvente, alterar a concentração micelar crítica, o tamanho das
micelas e o comportamento das fases (SHARMA; PATIL; RAKSHIT, 2003). Tais
aditivos incluem: outros surfactantes, não-iônicos ou iônicos, eletrólitos dissolvidos
(GU; GALERA-GÓMEZ, 1995; SCHOTT, 1997) ou, aditivos orgânicos (LÓPEZ-GRÍO
et al., 2000).
Alguns eletrólitos quando adicionados a soluções de surfactantes causam
efeitos denominados “salting out” e “salting in” que interferem no ponto nuvem
reduzindo-o ou aumentando-o, respectivamente. A desidratação do surfactante ou
um aumento na associação dos surfactantes com moléculas de água são alguns
processos que explicam a ocorrência desses efeitos (HORVARH; HUIE, 1992).
Deve-se ressaltar que a concentração necessária de eletrólito é alta, geralmente
acima de 0,1M (GU; GALERA-GÓMEZ, 1995; MARSZALL, 1987) e que essa adição
não gera nenhum efeito na magnitude de extração, mas facilita o processo de
separação de fases, pois altera a densidade da fase aquosa (STALIKAS, 2002). O
cloreto de sódio, o sulfato de sódio e o cloreto de magnésio são exemplos de
eletrólitos “salting out”.
A adição de pequenas quantidades de surfactantes iônicos aumenta a
temperatura em que ocorre a separação das fases. Porém, na presença de
eletrólitos esta é reduzida. Como ocorre a formação de micelas mistas, contendo
monômeros iônicos, ocorre uma repulsão eletrostática entre as micelas o que as
torna mais hidrofílicas e na presença de eletrólitos essa repulsão é minimizada
(MARSZALL, 1988).
A separação física das fases é facilitada pela diferença de densidade entre
ambas. Esse processo é reversível: ao resfriar a mistura a uma temperatura abaixo
do ponto nuvem o sistema volta a ser transparente (QUINA; HINZE, 1999).
As causas da ocorrência do fenômeno do ponto nuvem ainda são discutidas
por diversos autores. Corti e Minero (1984) justificam que o aumento do tamanho
das micelas e a desidratação da camada externa das mesmas pelo aumento da
temperatura são responsáveis por este fenômeno. Quina e Hinze (1999) descrevem
que a separação das fases ocorre devido à competição entre a entropia, que
favorece a miscibilidade das micelas em água, e a entalpia, que favorece a
separação das micelas da água.
25
Os surfactantes não-iônicos possuem cadeia de polioxietileno ou
polioxipropileno, altamente solúveis em água devido às pontes de hidrogênio
existentes entre o solvente e os átomos de oxigênio. Porém, sendo ligações
sensíveis à temperatura, em determinado momento são rompidas e o grau de
hidratação da parte hidrofílica deixa de ser suficiente para solubilizar a parte
hidrocarbônica, ocorrendo a separação de fases (SHARMA; PATIL; RAKSHIT,
2003).
Qualquer espécie hidrofóbica que esteja presente pode interagir e unir-se às
micelas sendo extraída e pré-concentrada na fase rica em surfactante. Watanabe e
Tanaka (1978) introduziram esta técnica para a determinação de íons metálicos,
utilizando surfactante não-iônico e um ligante hidrofóbico como agente quelante.
Para uma avaliação da eficiência de extração e pré-concentração de espécies
metálicas em sistemas micelares determina-se o fator de concentração
(concentration factor – CF) que é definido como a razão entre o volume da solução
usada e o volume da fase rica. Este fator, porém, considera uma transferência total
do analito para a fase micelar (STALIKAS, 2002). Outra forma de avaliar esta
eficiência é através da relação entre as inclinações das curvas de calibração sem e
com pré-concentração (PALEÓLOGOS et al., 2000; STALIKAS, 2002).
Métodos de separação e pré-concentração são importantes em análises
químicas, pois permitem a determinação de analitos em concentrações muito baixas.
Dessa forma, a técnica de extração e pré-concentração no ponto nuvem apresenta-
se como uma boa alternativa aos métodos convencionais de extração (STALIKAS,
2002).
Diversas vantagens apresentadas pela técnica de extração e pré-
concentração no ponto nuvem foram descritas por Cordero et al. (1993), tais como:
• Alta capacidade de concentrar uma variedade de analitos;
• Os surfactantes utilizados não são tóxicos;
• A técnica é compatível com outras técnicas, como o sistema por injeção em
fluxo (flow injection analysis – FIA);
• As temperaturas de trabalho são baixas;
• O processo é simples, reversível e utiliza um tempo menor no processo de
extração, em relação às técnicas existentes.
26
2.3 A METODOLOGIA
A metodologia para a extração e pré-concentração de metais através da
técnica do ponto nuvem envolve basicamente as seguintes etapas: formação do
complexo metálico, adição do surfactante, aquecimento, centrifugação, separação
das fases e pequena diluição da fase rica em surfactante. Cada uma dessas etapas
é desenvolvida e otimizada de forma específica, com base nos metais a serem
determinados, e tendo por objetivo uma maior eficiência de extração e pré-
concentração.
A etapa de complexação é necessária no caso de pré-concentração de íons
metálicos, pois estes precisam ser convertidos na forma de quelatos hidrofóbicos. O
controle do pH é importante para que se forme o complexo desejado. A
concentração do agente complexante deve ser suficiente para suprir todas as
possíveis reações (STALIKAS, 2002), porém altas concentrações podem formar
complexos com carga e dessa forma interferir na extração, que ocorre
preferencialmente no núcleo hidrofóbico das micelas (SILVA; FRESCURA;
CURTIUS, 2000).
O dietilditiocarbamato de sódio (DDTC-Na), representado na Figura 2, é um
agente complexante classicamente empregado em determinações de cobre
(SANDELL, 1959). O DDTC-Na forma complexos com aproximadamente 30 íons,
em sua maioria extraídos em meio alcalino e a seqüência de estabilidade para os
principais complexos é Hg > Ag > Cu > Ni > Co > Bi > Pb > Cd > Zn > Mn (PERRIN,
1970). Segundo Watanabe (1972), em análises de amostras de água do mar, o
DDTC-Na é um ótimo complexante, sendo mais seletivo, pois não reage com Na, Ca
e Mg.
N (C
2
H
5
)
2
S = C
S – Na
Figura 2 – Fórmula estrutural do dietilditiocarbamato de sódio (DDTC-Na)
27
De forma geral, baixas concentrações de surfactantes são importantes para
um aumento da eficiência da pré-concentração. Todavia o volume deve ser variado
em função da solubilidade do agente complexante, da reação produzida e do volume
adequado para a análise (STALIKAS, 2002). A Tabela 4 mostra o ponto nuvem e a
respectiva concentração de alguns surfactantes (CORDERO et al., 1993):
Tabela 4 – Valores de ponto nuvem e concentração de alguns surfactantes
Surfactante Concentração
%
Ponto Nuvem
°C
PONPE 7.5 5,0 6
PONPE 7.5 10,0 11
PONPE 7.5 30,0 30
Triton X-100 1 65
Triton X-114 0,1 23,6
Triton X-114 1 24
n-alquil polioxietileno
éter – C
12
E
8
2 71,1
n-alquil polioxietileno
éter – C
12
E
8
10 72
3-(decildimetilamônio)
propil sulfato –
C
10
APSO
4
10 31
A utilização do surfactante não-iônico Triton X-114 é interessante, pois seu
ponto nuvem ocorre a uma temperatura baixa e este reagente possui alta
viscosidade, facilitando a separação das fases.
A etapa de aquecimento geralmente ocorre a uma temperatura superior ao
ponto nuvem, pois esse aumento da temperatura diminui o volume do surfactante
aumentando o fator de pré-concentração (SAFAVI, 2004).
28
A separação das fases é acelerada pela centrifugação e um posterior
resfriamento da amostra irá aumentar a viscosidade da fase rica em surfactante
facilitando este processo. Segundo Frankewich e Hinze (1994), um aumento no
tempo de centrifugação não tem um efeito significante na recuperação do analito.
Antes da determinação quantitativa do analito é necessária uma pequena
diluição da fase que o contém para a obtenção de uma solução clara, homogênea e
com baixa viscosidade. Normalmente utiliza-se solução de metanol acidificada. O
volume de metanol utilizado deve ser capaz de reduzir a viscosidade, homogeneizar
a solução e suficiente para ser tolerado pelo detector (STALIKAS, 2002). Porém a
presença de metanol e surfactante no extrato final gera um aumento na temperatura
do plasma. A utilização de um ácido mineral, como o HNO
3
, favorece a dissolução e
reduz esse efeito negativo durante a análise (GIOKAS et al., 2003).
Na etapa de pré-concentração podem ocorrer interferências como reações de
um cátion interferente com o complexante, o que afeta somente a concentração do
complexante, pois a etapa de detecção é seletiva, todavia esta concentração pode
ser aumentada. A técnica do ponto nuvem reduz muitas interferências de espécies
iônicas presentes nas amostras, pois elas não são extraídas, ou o são em pequenas
quantidades, na fase micelar (GIOKAS et al., 2003).
3 TÉCNICAS DE PLANEJAMENTOS EXPERIMENTAIS E OTIMIZAÇÃO
No desenvolvimento de um método analítico deve ser realizado um estudo
para a otimização das diferentes variáveis que afetam o processo com o objetivo de
obter o melhor resultado analítico possível. Essa otimização pode ser realizada de
duas formas distintas:
• Através do método tradicional, onde o comportamento de cada variável que
afeta o processo é estudado individualmente, não sendo consideradas as
possíveis interações entre as mesmas;
• Através de técnicas de planejamento multivariado, onde as variáveis
envolvidas no processo são estudadas e otimizadas simultaneamente.
Os procedimentos para a otimização multivariada baseiam-se em técnicas
estatísticas de planejamento e análise, envolvendo um menor número de
experimentos, maior rapidez e eficiência (GÁZQUEZ et al., 1998). Os planejamentos
experimentais podem ser de primeira ordem, que apresentam modelos lineares, ou
de segunda ordem, que apresentam modelos quadráticos. Os modelos lineares e
quadráticos descrevem a resposta a ser obtida em função das variáveis estudadas.
O planejamento fatorial, completo ou fracionário, é um planejamento de
primeira ordem muito utilizado. Tendo em vista sua simplicidade e baixo custo é
indicado para a fase inicial do procedimento experimental quando há necessidade
de se definir as variáveis independentes mais importantes e estudar os efeitos sobre
a variável resposta escolhida – variável dependente (FERREIRA et al., 2004).
Os planejamentos de segunda ordem são mais completos, pois também
determinam a função estabelecida entre a resposta analítica e as variáveis
independentes significantes do processo, possibilitando obter uma otimização dos
resultados (FERREIRA et al., 2002).
30
A Metodologia de Superfície de Resposta (SRM, do inglês Surface Response
Methodology) é uma técnica de otimização baseada em planejamentos fatoriais e
abrange um conjunto de procedimentos estatísticos usados na modelagem
matemática de respostas (NETO; SCARMINIO; BRUNS; 2002). Essa técnica utiliza
também planejamentos fatoriais ampliados, de segunda ordem, onde se destacam
os modelos Composto Central, Box-Behnken e Doehlert, bastante usados nos
últimos tempos.
O modelo Composto Central baseia-se em um planejamento fatorial de dois
níveis, um planejamento em estrela e no mínimo um ponto central, enquanto o Box-
Behnken baseia-se em um planejamento fatorial incompleto de três níveis
(NECHAR et al., 1995; FERREIRA et al., 2004). O modelo Doehlert possui uma
distribuição uniforme de todos os seus pontos no espaço experimental formando
uma figura rômbica (NECHAR et al., 1995).
3.1 PLANEJAMENTO FATORIAL COMPLETO
O objetivo de um planejamento fatorial completo é identificar quais fatores têm
influência ou não sobre a resposta. Os fatores são as variáveis independentes a
serem controladas no processo, podendo ser quantitativas ou qualitativas, e a
resposta é a variável dependente que, em uma análise química, corresponde ao
valor medido nos experimentos (LUNDSTEDT et al., 1998).
Um planejamento fatorial completo realiza experimentos em todas as
possíveis combinações dos níveis dos fatores. O mais simples envolve apenas dois
níveis para cada fator e, nesse caso, são realizados 2
k
ensaios, onde k corresponde
ao número de fatores.
Para a realização dos ensaios utiliza-se uma matriz de planejamento que
descreve todas as combinações a serem estudadas. Nos planejamentos de dois
níveis representam-se os níveis superiores e inferiores por sinais ( + ) e ( - ),
respectivamente. Segundo Neto et al. (2002), é importante a realização dos
experimentos aleatoriamente, para evitar que desvios atípicos sejam
obrigatoriamente associados a determinadas combinações de níveis, e a realização
de repetições, para obter uma estimativa do erro experimental. A Tabela 5
exemplifica uma matriz de planejamento 2
3
.
31
Tabela 5 – Matriz de Planejamento Fatorial Completo 2
3
Ensaio Fatores
F
1
F
2
F
3
1 – – –
2 + – –
3 – + –
4 + + –
5 – – +
6 + – +
7 – + +
8 + + +
Sendo um planejamento de primeira ordem, o modelo estatístico do
planejamento fatorial completo, envolvendo dois fatores, é dado pela equação
(LUNDSTEDT et al., 1998):
R = a + bA + cB + dAB + ε
onde: R – resposta experimental
A e B – variáveis a serem otimizadas
a – termo independente que corresponde à média dos resultados
b e c – coeficientes dos termos lineares
d – coeficiente do termo de interação
ε – erro experimental
Neto et al. (2002) apresenta um procedimento, conhecido como método dos
sinais, para o cálculo dos efeitos principais e de interação entre os fatores. E
posteriormente para a determinação dos coeficientes da equação gerada pelo
planejamento e para a avaliação da significância dos efeitos, pode-se usar a análise
de variância (ANOVA).
32
3.2 MATRIZ DOEHLERT
O planejamento utilizando a matriz Doehlert é um sistema de otimização de
experimentos de segunda ordem que possui seus pontos distribuídos uniformemente
por todo o espaço experimental. Campaña et al. (1997) descrevem algumas
vantagens da utilização dessa matriz em relação aos modelos Composto Central e
Box-Behnken:
• O número de experimentos necessários (N) corresponde a N = K
2
+ K + C
0
,
onde K é o número de variáveis e C
0
é o número de pontos centrais; sendo
menor que do modelo Box-Behnken (N = 2K (K -1) + C
0
), exceto para K=3, e
menor que do Composto Central (N = 2
K
+ 2K + C
0
) ;
• Possui um alto valor de eficiência (Ф), que corresponde à divisão entre o
número de coeficientes na equação quadrática (p) e o número de
experimentos necessários (N). Por exemplo, para quatro variáveis temos: p =
15 e os valores de Ф iguais a 0,71 ; 0,60 ; 0,60 para os modelos Doehlert,
Box-Behnken e Composto Central respectivamente.
• As variáveis possuem quantidades de níveis diferentes, por exemplo, para
K=3 tem-se variáveis com sete, cinco e três níveis, o que possibilita usar um
número maior de níveis para uma variável mais crítica.
No caso de duas variáveis forma-se um hexágono que, sendo originalmente
uma figura regular, pode ser levemente deformado com o objetivo de utilizar
melhores valores nos experimentos (NECHAR et al., 1995). A Figura 3 representa o
desenho regular e o deformado para o planejamento Doehlert com duas variáveis e
as respectivas coordenadas de seus pontos.
Em um planejamento Doehlert com três variáveis forma-se um cuboctaedro
(poliedro com faces quadradas e triangulares) que pode apresentar-se apoiado na
face triangular ou na face quadrada gerando diferentes projeções. Na Figura 4
encontram-se representados o cuboctaedro e sua projeção no plano xy, e a Tabela 6
apresenta as coordenadas desses pontos.
33
Figura 3 – Desenho do Planejamento Doehlert para duas variáveis. (I) desenho
regular; (II) desenho deformado. Fonte: NECHAR et al., 1995.
Figura 4 – Desenho tridimensional regular de um Planejamento Doehlert para
três variáveis e sua projeção no plano xy.
(0.5; -0.866)
(-1; 0) (1; 0)
(0.5; 0.866)(-0.5; 0.866)
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5
Variável X
Variável Y
(-0.5, -0,866)
I
(0.5; 1)
(-0.5; 1)
(1; 0)(-1; 0)
(-0.5; -1) (0.5; -1)
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5
Variável X
Variável Y
II
(
(
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
-1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5
Variável X
Variável Y
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
-1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5
Variável X
Variável Y
11
1
2
8
4
3
10
7
13
5
6
12
9
34
Tabela 6 – Coordenadas dos pontos do Planejamento Doehlert para três
variáveis, centrado no ponto (0,0,0) e representado na Figura 4.
Ensaios Eixos
X Y
Z
1 0 0 0
2 1 0 0
3 0,5 0,866 0
4 0 0,577 -0,817
5 -0,5 0,866 0
6 -1 0 0
7 -0,5 -0,866 0
8 0 -0,577 0,817
9 0,5 -0,866 0
10 0,5 -0,289 -0,817
11 0,5 0,289 0,817
12 -0,5 0,289 0,817
13 -0,5 -0,289 -0,817
Sendo um planejamento de segunda ordem, os modelos estatísticos
envolvendo dois e três fatores da Matriz Doehlert são representados pelas equações
I e II respectivamente (FERREIRA et al., 2004):
R = a + bA + cB + dA
2
+ eB
2
+ fAB + ε (I)
onde: R – resposta experimental
A e B – variáveis a serem otimizadas
a – termo independente que corresponde à média dos resultados
b, c – coeficientes dos termos lineares
d ,e – coeficientes dos termos quadráticos
f – coeficiente do termo de interação
ε – erro experimental
35
R = a + bA + cB + dC + eA
2
+ fB
2
+ gC
2
+ hAB + iAC + jBC + ε (II)
onde: R – resposta experimental
A, B e C – variáveis a serem otimizadas
a – termo independente que corresponde à média dos resultados
b, c, d – coeficientes dos termos lineares
e, f, g – coeficiente dos termos quadráticos
h, i, j – coeficiente dos termos de interação
ε – erro experimental
Através da análise da função da superfície de resposta podemos ter duas
situações (NECHAR et al., 1995):
• a função apresenta um máximo ou mínimo, que será calculado e a otimização
está concluída ou,
• a função não apresenta um máximo e nesse caso através do cálculo do vetor
gradiente é possível localizar uma nova região de experimento onde um novo
planejamento será construído.
O Critério de Lagrange determina se existem pontos de estacionaridade de
uma função, indicando se são pontos de máximo, mínimo ou ponto sela. O ponto
sela corresponde ao ponto onde há o máximo de uma variável e o mínimo de outra.
Este cálculo baseia-se no determinante Hessiano da função. A matriz Hessiana é a
matriz simétrica das segundas derivadas.
Para uma função quadrática de duas variáveis tem-se (FERREIRA et al.,
2004):
Onde,
∂
2
R ∂
2
R
∂A
2
∂A∂B
∂
2
R ∂
2
R
∂B∂A ∂B
2
H =
• Existe máximo se: H (A
0
B
0
) > 0 e ∂
2
R / ∂A
2
(A
0
B
0
) < 0
• Existe mínimo se: H (A
0
B
0
) > 0 e ∂
2
R / ∂A
2
(A
0
B
0
) > 0
• Existe ponto sela se: H (A
0
B
0
) < 0
36
Para uma função quadrática de três variáveis tem-se (FERREIRA et al.,
2004):
Onde,
∆
1
= ∂
2
R
∂A
2
∂
2
R ∂
2
R
∂A
2
∂A∂B
∂
2
R ∂
2
R
∂B∂A ∂B
2
∆
2
=
∂
2
R ∂
2
R ∂
2
R
∂A
2
∂A∂B ∂A∂C
∂
2
R ∂
2
R ∂
2
R
∂B∂A ∂B
2
∂B∂C
∂
2
R ∂
2
R ∂
2
R
∂C∂A ∂C∂B ∂C
2
∆
3
=
• Não há nenhuma informação: ∆
2
= 0
• Existe máximo se: ∆
1
< 0 , ∆
2
> 0 e ∆
3
< 0
• Existe mínimo se: ∆
1
> 0 , ∆
2
> 0 e ∆
3
> 0
• Existe ponto sela se nenhuma das situações acima for aplicada.
As coordenadas do ponto crítico são encontradas resolvendo-se os seguintes
sistemas de equação:
∂R / ∂A = 0
∂R / ∂B = 0
∂R / ∂C = 0.
Sendo necessário calcular o vetor gradiente da função são escolhidos dois ou
mais pontos, preferencialmente pontos que apresentaram melhores respostas.
Considerando-se o ponto escolhido (X
i
, Y
i
, Z
i
) temos:
[grad R]
A
= ∂R / ∂A (X
i
, Y
i
, Z
i
)
[grad R]
B
= ∂R / ∂B (X
i
, Y
i
, Z
i
)
[grad R]
C
= ∂R / ∂C (X
i
, Y
i
, Z
i
)
37
Através do cálculo do ponto de interseção das linhas retas posicionadas na
direção do vetor gradiente, pode-se localizar a região onde se espera encontrar o
máximo da função (CAMPAÑA et al., 1997). Sobre essa região é construído um
novo desenho de planejamento Doehlert, e todo o processo acima descrito deve ser
refeito com novos experimentos.
Devido à complexidade dos cálculos envolvidos, recomenda-se a utilização de
um programa estatístico para processar os dados analíticos obtidos nos ensaios
baseados na matriz de planejamento Doehlert, visando a:
• obtenção da equação que representa o modelo estatístico;
• elaboração dos gráficos das superfícies de resposta;
• análise da função da superfície de resposta a partir do Critério de Lagrange; e
• determinação das coordenadas do ponto crítico.
Neste trabalho os dados foram processados no programa Statistica 6.0, da
StatSoft, módulo “Experimental Design – Central Composite”.
4 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
A propriedade de auto-associação apresentada por surfactantes, onde são
formadas diferentes estruturas organizadas, tem sido muito aplicada em diversas
áreas de estudo com um grande avanço na área de química analítica para a
separação, extração, purificação e pré-concentração de diversos analitos. Várias
metodologias têm sido reportadas em substituição às metodologias tradicionais,
como a extração liquido-liquido e a troca iônica. A pré-concentração no ponto
nuvem é de grande interesse particularmente para o aumento da capacidade do
sinal analítico e a redução dos limites de detecção na química analítica.
Watanabe e Tanaka (1978) foram os primeiros a usarem a extração no ponto
nuvem de íons metálicos. Eles extraíram e pré-concentraram níquel usando Triton X-
100 e 1-(2-tizolilazo)-2-naftol (TAN) obtendo fatores de pré-concentração acima de
25.
Um estudo da variação do ponto nuvem apresentado pelo surfactante não-
iônico Triton X-100 na presença de um surfactante iônico (SDS) e de eletrólitos foi
realizado por Marszall (1987). Nesse trabalho foi demonstrado que a presença de
surfactantes iônicos causa um aumento significativo no ponto nuvem, mas com a
adição de eletrólitos ocorre uma grande redução. Esses resultados foram
confirmados por Gu e Galera-Gómez (1995) em análises usando Triton X-114 como
surfactante não-iônico.
Nascentes e Arruda (2003) propuseram dois métodos para a pré-
concentração de cobalto utilizando uma mistura de surfactantes não-iônico e iônico
(Triton X-100 e SDS) na presença de cloreto de sódio – NaCl – ou de ácido clorídrico
– HCl. Com esse procedimento não houve necessidade do controle de temperatura
para a separação das fases.
39
Cordero et al. (1993) foram os primeiros a reconhecer as vantagens de
combinar a extração no ponto nuvem com a análise por injeção em fluxo (FIA),
porém realizou a pré-concentração off-line. A incorporação das duas técnicas foi
realizada por FANG et al. (2001) que usaram sulfato de amônio – (NH
4
)
2
SO
4
– como
eletrólito salting-out, em substituição à etapa de aquecimento, e uma coluna
empacotada com algodão para reter a fase rica em surfactante. Esta combinação de
técnicas foi usada também na determinação seletiva de espécies de cromio por
FAAS (PALEÓLOGOS et al., 2000) e por fluorimetria (PALEÓLOGOS et al., 2001).
Uma substituição da etapa de complexação do metal cromio foi conseguida
empregando-se uma mistura de surfactantes aniônico (SDS) e não-iônico (Triton X-
114) (PALEÓLOGOS et al., 2003). LUCONI et al. (2000) também realizou a extração
de metal no ponto nuvem sem a utilização de agente complexante. O metal
determinado foi o chumbo em amostras de saliva com PONPE-7.5 e foi obtido um
fator de pré-concentração de aproximadamente 67 com 99,9% de recuperação.
A determinação de metais através da extração e pré-concentração no ponto
nuvem tem sido empregada em diversas determinações tais como:
• Zinco e Níquel em águas, com Triton X-114 por FAAS, com pré-
concentrações de 10 vezes para o Zn e 25 vezes para o Ni (OLIVERO et al.,
1998);
• Ag, As, Au, Cd, Cu, Pb e Se empregando dietilditiofosfato de amônio como
complexante e Triton X-114 em água do mar, águas de rios e água de
referência enriquecida, sendo obtidos fatores de pré-concentração entre 16
(Cu) e 42 (As) (SILVA; FRESCURA; CURTIUS, 2000);
• Metais nobres em amostras biológicas (cabelo humano e urina), onde se
obteve fatores entre 7 (Rh) e 60 (Pt) (SILVA; FRESCURA; CURTIUS, 2001);
• Cobalto e Níquel em águas por espectrofotometria de absorção atômica com
chama usando Triton X-114, que apresentou fatores de pré-concentração de
57 para o cobalto e 65 para o níquel (CHEN; TEO, 2001);
• Cobre em água potável, chuva e cabelo humano, utilizando o,o-
dietilditiofosfato como complexante e Triton X-100 onde foram obtidas
recuperações que variaram de 97 a 101% (MANZOORI; TABRIZI, 2002);
40
• Níquel e cobalto simultaneamente em amostras de água usando ácido 2-
amino-ciclopentano-1-ditiocarboxílico (ACDA) como complexante e posterior
determinação por espectrofotometria usando Triton X-114 como surfactante
(SAFAVI et al., 2004).
A matriz Doehlert tem sido muito usada para a otimização de métodos
envolvendo determinações analíticas tais como: a pré-concentração para a
determinação de zinco on-line usando uma microcoluna empacotada com sílica-gel
(ZOUGAGH et al., 2000) e a pré-concentração e determinação de vanádio e cobre,
na forma de complexos com PAN, em água do mar usando a extração em fase
sólida (FERREIRA et al., 2002).
Gázquez et al. (1998) apresentaram um estudo utilizando matriz Doehlert
para otimizar a extração simultânea de Fe, Mo, Sn e V determinados por
espectrofotometria de absorção atômica com chama. CAMINO et al. (2001) também
usaram o planejamento Doehlert para a otimização da extração simultânea de Cd,
Co, Cr, Cu, Ni, Pb e Zn com solvente.
A otimização de uma metodologia usando a extração e pré-concentração no
ponto nuvem através do planejamento Doehlert, com quatro variáveis, foi proposta
por Bezerra et al. (2004). Neste procedimento foi realizada a determinação de níquel
em águas salinas por FAAS usando-se Br-PADAP como complexante e Triton X-114
como surfactante.
5 JUSTIFICATIVA E OBJETIVO DO TRABALHO
A determinação quantitativa de metais-traço em amostras de águas salinas é
de grande importância prática, pois fornece dados relevantes tanto para o estudo de
processos naturais como de contaminações ao meio ambiente. Essas
determinações, em concentrações muito baixas de metais, requerem técnicas
analíticas sensíveis e, em alguns casos, uma etapa preliminar de pré-concentração.
Devido à grande interferência da matriz salina, geralmente são obtidos baixos níveis
de sensibilidade quando não são usadas essas etapas preliminares. A técnica de
separação e pré-concentração de metais por extração em ponto nuvem pode
colaborar para uma melhor quantificação destes metais, reduzindo o efeito da matriz.
Diferentes aplicações, vantagens e limitações desta técnica em combinação com
detecção espectroscópica apresentam-se amplamente discutidas na literatura e
alguns aspectos relevantes podem ser destacados: permite a concentração em
pequenos volumes de uma grande variedade de analitos, obtendo altos fatores de
pré-concentração; as temperaturas necessárias são facilmente reproduzidas em
laboratório; os reagentes não são tóxicos e possuem baixo custo.
Com base na importância do cobre, níquel, chumbo e cádmio em estudos
ambientais e a necessidade de metodologia analítica adequada, este trabalho teve
como objetivo o desenvolvimento de uma metodologia analítica para a extração e
pré-concentração simultânea com posterior quantificação desses elementos em
amostras salinas. Essa metodologia abrange a técnica de extração no ponto nuvem
e a determinação dos metais por espectrometria de emissão ótica com fonte de
plasma indutivamente acoplado.
Para a otimização deste procedimento, tendo em vista uma extração e pré-
concentração multielementar, foi realizado um planejamento fatorial completo
visando selecionar quais fatores têm uma influência significativa na resposta.
42
Posteriormente, para maximizar a resposta empregou-se a metodologia de
superfície de respostas, baseada na modelagem por mínimos quadrados utilizando a
matriz Doehlert e o critério de Lagrange para a localização de pontos críticos
(máximo, mínimo ou ponto sela).
Foram realizadas análises em amostras sintéticas com salinidade variando de
0
0
/
00
a 80
0
/
00
para verificar a interferência da matriz nos resultados assim como
testes de adição padrão em amostras de água do mar e água produzida na extração
de petróleo a fim de avaliar a eficiência do método.
6 PARTE EXPERIMENTAL
6.1 INSTRUMENTAÇÃO
As amostras foram analisadas em um espectrômetro de emissão ótica com
fonte de plasma indutivamente acoplado (ICP OES), Jobin Yvon, modelo Ultima 2,
com um nebulizador ultra-sônico, CETAC, modelo U-5000AT. Na Tabela 7
encontram-se os valores dos comprimentos de onda utilizados para cada metal e os
parâmetros instrumentais estão apresentados na Tabela 8.
Para a medida do pH utilizou-se um potenciômetro (pH-meter), Analyser,
modelo pH 300. Um banho termostático, modelo Thermostat, nº 2923, tipo 03, foi
usado para manter a temperatura desejada para a formação do ponto nuvem. Uma
centrífuga, CELM, modelo LS-3 plus, série 564, foi usada para acelerar o processo
de separação.
Para as medidas de salinidade foi utilizado um refratômetro / salinômetro,
Atago, modelo S/ Mill – E. No preparo das soluções usou-se uma balança analítica,
Sartorius, modelo BL 210S e pipetas automáticas da marca Brand de 25 µl, 50 µl,
100 µl, 200 µl, 250 µl, 500 µl, 1000 µl.
Tabela 7 – Comprimentos de onda utilizados
Cd Cu Ni Pb
Comprimento de
onda
228,802 nm 324,754 nm 221,647 nm 220,353 nm
44
Tabela 8 – Parâmetros instrumentais utilizados
Parâmetro
Potência (radiofreqüência) 1200 W
Vazão do gás no nebulizador 0,45 L min
-1
Vazão do gás auxiliar 0,40 L min
-1
Vazão do gás no plasma 12 L min
-1
Altura da janela de observação 15 (small window)
51 (large window)
Pressão do nebulizador 2,48 bar
Gás de purga Argônio
6.2 MATERIAIS E REAGENTES
Todo material utilizado foi lavado com água corrente e detergente, sendo
enxaguado abundantemente. Em seguida todo material foi descontaminado com
HNO
3
10% v/v, e antes do uso foi realizado um enxágüe com água desionizada,
ultrapura, produzida por um sistema de purificação de água Symplicity da Millipore,
que permite obter água com elevado grau de pureza (18,2 MΩ/cm).
Todos reagentes usados foram de grau analítico sem purificação prévia. As
soluções foram preparadas com água desionizada obtida do sistema Symplicity.
Nos experimentos foram utilizados os seguintes reagentes:
• Acetato de sódio, CH
3
COONa.3H
2
O, 136 g mol
-1
(Merck);
• Ácido acético glacial, CH
3
COOH, 60 g mol
-1
(Merck);
• Ácido Bórico, H
3
BO
3
, 61,82 g mol
-1
(Vetec);
• Ácido Clorídrico concentrado, HCl 37% m/v, d = 1,19 g mL
-1
, 36,45 g mol
-1
(Merck);
• Ácido Nítrico concentrado, HNO
3
65% m/v, d=1,40 g mL
-1
, 63,01 g mol
-1
(Merck);
• Brometo de sódio, NaBr, 102,90 g mol
-1
(Merck);
45
• Cloreto de Sódio, NaCl, 58,44 g mol
-1
(Merck);
• Cloreto de Magnésio, MgCl
2
. 6 H
2
O, 203,30 g mol
-1
(Reagen);
• Cloreto de potássio, KCl, 74,55 (Merck);
• Dietilditiocarbamato de Sódio, (C
2
H
5
)
2
NCSSNa.3H
2
O, 225,3 g mol
-1
(Carlo
Erba);
• Dihidrogeno fosfato de potássio, KH
2
PO
4
, 136,09 g mol
-1
(Carlo Erba);
• Hidrogeno fosfato de di-potássio, K
2
HPO
4
.3H
3
O, 228,0 g mol
-1
(QM);
• Hidróxido de potássio, KOH, 56,0 g mol
-1
(Merck)
• Hidróxido de Sódio, NaOH, 40 g mol
-1
(MercK);
• Metanol, CH
4
O, 32,04 g mol
-1
(Merck);
• Solução tampão pH 4,00 (Metrohm Íon Analysis)
• Solução tampão pH 7,00 (Metrohm Íon Analysis)
• Sulfato de magnésio, MgSO
4
, 120,40 g mol
-1
(Reagen);
• Triton X-114, C
30
H
54
O
9
, d = 1,055 g mL
-1
, 558,75 g mol
-1
(Acros Organics).
As soluções padrão rastreáveis contendo 1000 mg/L de cádmio, cobre,
chumbo e níquel utilizadas foram adquiridas da SPEX (Certiprep). As soluções
analíticas de referência foram preparadas através de diluições adequadas das
soluções estoque, todas em 0,1% v/v de HNO
3
.
6.2.1 Preparo das soluções
• Solução sintética de água do mar (WEAST, 1974): foram dissolvidos 27,9 g
de cloreto de sódio, 1,4 g de cloreto de potássio, 2,8 g de cloreto de
magnésio, 0,5 g de brometo de sódio e 2,0 g de sulfato de magnésio em 600
mL de água desionizada. Depois se transferiu a solução quantitativamente
para um balão volumétrico de 1000 mL e completou-se o volume.
• Solução tampão acetato (0,5 mol L
-1
) - pH 3,5 a 5,0: foram misturadas
quantidades adequadas de ácido acético glacial 0,5M e acetato de sódio 0,5M
de acordo com o pH desejado.
• Solução tampão fosfato (0,5 mol L
-1
) – foi preparada dissolvendo-se uma
quantidade suficiente de hidrogeno fosfato de di-potássio e de di-hidrogeno
46
fosfato de potássio em água, ajustou-se até o pH desejado com hidróxido de
sódio 0,1 mol L
-1
e completou-se com água até o volume de 1000 mL.
• Solução tampão borato (0,5 mol L
-1
) – pH 8,0 a 10,0: foi preparada
adicionando-se 15,5 g de ácido bórico a 400 mL de água com posterior
adição de hidróxido de potássio até o pH desejado e ajuste do volume final
para 500 mL.
• Solução de DDTC-Na (0,5 % p/v): foram dissolvidos 0,50 g de
dietilditiocarbamato de sódio em aproximadamente 80 mL de água
desionizada aquecida a 60 ºC. Depois se transferiu a solução
quantitativamente para um balão volumétrico de 100 mL e completou o
volume.
• Solução de Triton X-114 (10% p/v): foram pesados 10 g de Triton X-114 em
um balão volumétrico de 100 mL e adicionados aproximadamente 80 mL de
água desionizada. Esta solução ficou em agitação por 24 horas e após
dissolução completa, o volume foi ajustado para 100 mL.
• Solução de metanol 1:1 acidificada: foram misturados 50 mL de metanol com
50 mL de água desionizada e ao final foi adicionado 1 mL de ácido nítrico
concentrado.
6.3 AMOSTRAS
Para os testes iniciais foram utilizadas soluções salinas preparadas em
laboratório e de concentrações conhecidas. As amostras reais utilizadas foram de
águas do mar e de águas produzidas na extração de petróleo de diferentes campos
de produção, apresentando diferentes salinidades.
6.4 AMOSTRAGEM E ESTOCAGEM DO MATERIAL
As amostras de água do mar e de água produzida na extração de petróleo
foram coletadas em frascos de polietileno, previamente lavados. Após a coleta as
amostras foram acidificadas com HNO
3
e conservadas em geladeira até o momento
da análise.
47
6.5 PROCEDIMENTO EXPERIMENTAL
6.5.1 Estudo da otimização da metodologia
Para a otimização do método analítico foi realizado um planejamento fatorial
completo 2
K
visando identificar quais fatores têm efeito significativo sobre a resposta,
posteriormente para maximizá-la empregou-se a metodologia de superfície de
resposta utilizando a matriz Doehlert. O método de sinais e a análise de variância
(ANOVA) foram utilizados para estimar os efeitos significativos principais e de
interação dos fatores. A localização do ponto máximo foi feita baseada no critério de
Lagrange e no cálculo do vetor gradiente. As etapas do processo de otimização do
método analítico estão representadas adiante no fluxograma da Figura 5.
Para este estudo usou-se uma solução analítica de cloreto de sódio 0,7mol L
-1
contendo 50 µg L
-1
de chumbo, 25 µg L
-1
de cobre, 25 µg L
-1
de níquel e 12,5 µg L
-1
de cádmio.
Para os experimentos foram usados tubos de centrífuga de 50 mL, onde
foram adicionados 45 mL da solução analítica, solução tampão para o ajuste do pH
e solução de DDTC-Na. Após agitação adicionou-se solução de Triton X-114, o
volume foi ajustado para 50 mL e fez-se nova agitação. Os tubos foram aquecidos a
40°C em banho termostático por 15 minutos, submetidos à centrifugação e
resfriados em congelador por 15 minutos para facilitar a retirada da fase rica. Após
separação das fases, adicionou-se 1,0 mL de solução acidificada de metanol 1:1 à
fase rica, com o objetivo de reduzir a viscosidade e homogeneizar a solução, e o
volume final foi ajustado para 3 mL com água desionizada.
Sendo esta etapa um estudo das melhores condições de extração e pré-
concentração, foram utilizadas amostras sintéticas e não foi construída uma curva de
calibração.
A resposta dos ensaios foi avaliada em termos de soma das intensidades dos
sinais de emissão codificados de todos os metais. A codificação dos resultados
encontrados foi feita com base em um procedimento matemático conhecido como
otimização de múltiplas respostas (Multiple Response Optimization), este permite
que a resposta seja obtida como um resultado da combinação das respostas
individuais através de uma medida adimensional. Esse processo envolve a
48
normalização das respostas de cada metal, de acordo com a sensibilidade da
detecção final, pelo ICP OES. Cada resposta obtida é apresentada em uma escala
adimensional (d
i
) que varia entre d
i
= 0 para o resultado menos esperado (menor
intensidade de sinal de emissão) e d
i
= 1 para o resultado mais esperado (maior
intensidade de sinal de emissão). Os resultados intermediários variam de zero a 1
(CAMINO et al., 2001). A escala adimensional foi feita para cada íon metálico
separadamente e depois foram somados os valores apresentados por todos os íons
metálicos, em cada análise. Dessa forma a otimização simultânea das várias
respostas não sofre influência da utilização de metais em diferentes concentrações e
principalmente das diferentes magnitudes de sinais de emissão de luz, característica
inerente de cada metal.
49
Sim
Planejamento
Fatorial com
p
leto 2
4
Análise de variância
Seleção dos efeitos
si
g
nificativos
Matriz Doehlert
Critério de
La
g
ran
g
e
Possui
máximo?
Definir nova região
de estudo
Não
Escolha dos fatores
a serem estudados
Cálculo do vetor
g
radiente
Fatores
otimizados
Figura 5 – Fluxograma do processo de otimização do método analítico
50
6.5.1.1 Planejamento Fatorial Completo
Como primeira etapa de otimização do método foi realizado um planejamento
fatorial completo a fim de avaliar a influência de alguns fatores na resposta.
Os fatores estudados foram: pH de complexação, concentração do
complexante (DDCT-Na), concentração do surfactante (Triton X-114) e tempo de
centrifugação. Como o objetivo dessa etapa foi verificar o nível de influência dos
fatores, foram escolhidos somente dois níveis para cada fator avaliado que estão
apresentados na Tabela 9.
Tabela 9 – Fatores e níveis utilizados no Planejamento Fatorial Completo
Fatores Nível Mínimo (-) Nível Máximo (+)
pH 3,0 8,0
DDTC-Na 0,001% 0,05%
Triton X-114 0,05% 0,20%
Tempo de Centrifugação 10 minutos 30 minutos
Tendo sido escolhido quatro fatores com dois níveis cada um deles, foram
realizados 2
4
ensaios, todos em duplicata para estimar o erro experimental. A fim de
evitar a distorção estatística dos resultados, a ordem de realização dos mesmos foi
aleatória. A Tabela 10 representa a matriz de planejamento utilizada, sendo indicado
por “-“ o nível mínimo e “+” o nível máximo dos fatores.
Foram avaliados os efeitos dos fatores e das interações entre os mesmos
sobre o resultado, usando-se intervalos de confiança a um nível de 95%. O cálculo
dos efeitos foi realizado com base no método de sinais e na análise de variância
(ANOVA). O princípio da análise de variância é comparar a dispersão dos dados
entre as amostras com a dispersão observada dentro das mesmas.
51
Tabela 10 – Matriz de Planejamento Fatorial Completo 2
4
conforme Tabela 9
Ensaio pH DDTC-Na
Triton X-114
Tempo
1 3,0 (–) 0,001% (–) 0,05 % (–) 10 min. (–)
2 8,0 (+) 0,001% (–) 0,05 % (–) 10 min. (–)
3 3,0 (–) 0,05 % (+) 0,05 % (–) 10 min. (–)
4 8,0 (+) 0,05 % (+) 0,05 % (–) 10 min. (–)
5 3,0 (–) 0,001% (–) 0,20 % (+) 10 min. (–)
6 8,0 (+) 0,001% (–) 0,20 % (+) 10 min. (–)
7 3,0 (–) 0,05 % (+) 0,20 % (+) 10 min. (–)
8 8,0 (+) 0,05 % (+) 0,20 % (+) 10 min. (–)
9 3,0 (–) 0,001% (–) 0,05 % (–) 30 min. (+)
10 8,0 (+) 0,001% (–) 0,05 % (–) 30 min. (+)
11 3,0 (–) 0,05 % (+) 0,05 % (–) 30 min. (+)
12 8,0 (+) 0,05 % (+) 0,05 % (–) 30 min. (+)
13 3,0 (–) 0,001% (–) 0,20 % (+) 30 min. (+)
14 8,0 (+) 0,001% (–) 0,20 % (+) 30 min. (+)
15 3,0 (–) 0,05 % (+) 0,20 % (+) 30 min. (+)
16 8,0 (+) 0,05 % (+) 0,20 % (+) 30 min. (+)
6.5.1.2 Matriz Doehlert
Uma segunda etapa de otimização do método foi realizada através da
metodologia de superfície de resposta, baseada na modelagem por mínimos
quadrados, utilizando a Matriz Doehlert para três variáveis independentes. As
variáveis estudadas foram: o pH de complexação, a concentração do surfactante
(Triton X-114) e a concentração do complexante (DDTC-Na). Esses fatores foram
estudados em diferentes níveis escolhidos com base no resultado do planejamento
fatorial completo realizado. O pH foi avaliado em sete níveis variando de 4,0 a 10,0;
a concentração de Triton X-114 variou em cinco níveis de 0,05% a 0,25% e a
concentração de DDTC-Na variou em três níveis entre 0,005% e 0,015%. Na Tabela
11 encontra-se a Matriz Doehlert aplicada com os valores reais das variáveis
independentes e entre parênteses suas respectivas coordenadas.
52
Tabela 11 – Matriz Doehlert para as variáveis Triton X-114, pH e DDTC-Na, com
os valores reais e suas respectivas coordenadas.
Ensaio Variáveis Independentes
Triton X-114 pH
DDTC-Na
1 0,15% (0) 7,0 (0) 0,010% (0)
2 0,25% (1) 7,0 (0) 0,010% (0)
3 0,20% (0,5) 10,0 (0,866) 0,010% (0)
4 0,15% (0) 9,0 (0,577) 0,005% (-0,817)
5 0,10% (-0,5) 10,0 (0,866) 0,010% (0)
6 0,05% (-1) 7,0 (0) 0,010% (0)
7 0,10% (-0,5) 4,0 (-0,866) 0,010% (0)
8 0,15% (0) 5,0 (-0,577) 0,015% (0,817)
9 0,20% (0,5) 4,0 (-0,866) 0,010% (0)
10 0,20% (0,5) 6,0 (-0,289) 0,005% (-0,817)
11 0,20% (0,5) 9,0 (0,289) 0,015% (0,817)
12 0,10% (-0,5) 9,0 (0,289) 0,015% (0,817)
13 0,10% (-0,5) 6,0 (-0,289) 0,005% (-0,817)
A ordem de realização dos ensaios foi aleatória para não haver distorções
estatísticas e utilizou-se o Critério de Lagrange para a verificação dos pontos de
estacionaridade da função e o cálculo do vetor gradiente para a orientação dos
pontos máximos desta função. A partir dos resultados obtidos foram definidas as
diretrizes da etapa seguinte de otimização.
Em uma terceira etapa de otimização foram realizados dois estudos
independentes usando a matriz Doehlert para duas variáveis, com o objetivo de
determinar os pontos otimizados de cada uma das variáveis.
Foi realizada a análise do pH de complexação em função da concentração do
surfactante (Triton X-114), mantendo-se a concentração do complexante (DDTC-Na)
em 0,011%. Em paralelo fez-se a análise do pH de complexação em função da
concentração de complexante (DDTC-Na), mantendo-se a concentração de Triton X-
114 em 0,15%.
53
As respectivas matrizes Doehlert destes planejamentos encontram-se
representadas nas Tabelas 12 e 13, onde se apresentam os valores reais das
variáveis independentes e entre parênteses suas respectivas coordenadas.
Tabela 12 – Matriz Doehlert para as variáveis Triton X-114 e pH, com os valores
reais e suas respectivas coordenadas.
Ensaio Variáveis Independentes
Triton X-114 pH
1 0,15% (0) 7,0 (0)
2 0,25% (1) 7,0 (0)
3 0,20% (0,5) 10,0 (0,866)
4 0,05% (-1) 7,0 (0)
5 0,10% (-0,5) 4,0 (-0,866)
6 0,20% (0,5) 4,0 (-0,866)
7 0,10% (-0,5) 10,0 (0,866)
Tabela 13 – Matriz Doehlert para as variáveis DDTC-Na e pH, com os valores
reais e suas respectivas coordenadas.
Ensaio Variáveis Independentes
DDTC-Na pH
1 0,015% (0) 8,0 (0)
2 0,015% (0) 10,0 (1,0)
3 0,025% (0,866) 9,0 (0,5)
4 0,015% (0) 6,0 (-1,0)
5 0,005% (-0,866) 7,0 (-0,5)
6 0,005% (-0,866) 9,0 (0,5)
7 0,025% (0,866) 7,0 (-0,5)
8 0,015% (0) 8,0 (0)
54
A localização do ponto máximo em cada um dos planejamentos foi feita
baseada no Critério de Lagrange. Em todos os planejamentos Doehlert realizados
foram mantidos a metodologia e os parâmetros descritos no item 6.5.1.
6.5.1.3 Definição do tempo de complexação
O tempo de complexação foi considerado como sendo o intervalo de tempo
entre a adição do complexante DDTC-Na e a adição do surfactante Triton X-114.
Tendo por base os valores de pH de complexação, de concentração de Triton X-114
e de DDTC-Na otimizados, resultantes do planejamento descrito anteriormente,
buscou-se verificar se uma variação no tempo de complexação dos metais com o
dietilditiocarbamato de sódio interfere no resultado final. Sendo assim, foi realizado
um experimento variando este intervalo de tempo de 0 a 20 minutos, mantendo
constante a metodologia e os parâmetros do item 6.5.1 como também os fatores já
otimizados. A resposta desses ensaios foi avaliada separadamente para cada metal
em termos de concentração do metal em µg L
-1
.
6.5.2 Estudo da estabilidade da curva analítica em função da salinidade
Foram utilizadas quatro soluções analíticas de cloreto de sódio nas seguintes
concentrações: 0,17 mol L
-1
(salinidade: 10
0
/
00
); 0,68 mol L
-1
(salinidade: 40
0
/
00
);
1,03 mol L
-1
(salinidade: 60
0
/
00
) e 1,37 mol L
-1
(salinidade: 80
0
/
00
). A partir destas
soluções foram preparadas soluções padrão de referência de cádmio, chumbo,
cobre e níquel nas faixas de concentração descritas na Tabela 14.
Tabela 14 – Faixas de concentração dos metais para as curvas analíticas
Metal Faixas (µg L
-1
)
Chumbo 20 – 100
Cobre 10 – 50
Níquel 10 – 50
Cádmio 5 - 25
55
No procedimento analítico foi empregada a metodologia otimizada, utilizando-
se 50 mL da solução padrão de referência e ajustando-se o volume final da fase rica
para 3 mL, sendo esta análise feita em triplicata. A fase rica obtida a partir da
solução padrão foi analisada no espectrômetro de emissão ótica com fonte de
plasma indutivamente acoplado (ICP OES) com nebulizador ultra-sônico sendo
construída uma curva analítica para cada metal, nas diversas concentrações de
cloreto de sódio.
6.5.3 Fatores de pré-concentração
Com o objetivo de avaliar a eficiência de extração e pré-concentração das
espécies metálicas analisadas foram construídas duas curvas analíticas de
calibração, sem e com pré-concentração, para cada metal. O fator de pré-
concentração real foi determinado com base na relação entre as inclinações das
curvas de calibração e comparado com o fator de concentração teórico, definido
como a razão entre o volume da solução usada e o volume da fase rica.
Na preparação da curva de calibração com pré-concentração, as soluções
padrão de referência foram preparadas a partir da solução de cloreto de sódio
0,7 mol L
-1
adicionando-se cádmio, chumbo, cobre e níquel, em uma mesma
solução, em faixas de concentração distintas, conforme descrito na Tabela 15.
Foram tratadas como se fossem amostras, seguindo a metodologia otimizada, tanto
estas soluções como o branco, formado somente por solução de cloreto de sódio
0,7 mol L
-1
. Para a elaboração da curva de calibração sem pré-concentração fez-se
todo o procedimento analítico utilizando somente a solução de NaCl 0,7 mol L
-1
como amostra e a adição dos metais, nas faixas de concentração descritas na
Tabela 15, foi realizada somente após a separação das fases pobre e rica, isto é,
após todo o tratamento da amostra. Dessa forma foi possível analisar padrões sem
pré-concentração na mesma matriz de todas as amostras finais.
Nesta etapa utilizaram-se 50 mL de solução padrão de referência (ou solução
NaCl 0,7 mol L
-1
, no caso do tratamento sem pré-concentração) e o volume final
ajustado para 3 mL. Dessa forma o fator teórico de pré-concentração para cada um
dos metais determinados é aproximadamente 16 vezes.
56
Tabela 15 – Faixas de concentração dos metais para avaliação dos fatores de
pré-concentração
Curva com pré-concentração Curva sem pré-concentração
Metal Faixas (µg L
-1
) Faixas (µg L
-1
)
Chumbo 10,0 – 50,0 165,0 – 660,0
Cobre 5,0 – 25,0 85,0 – 330,0
Níquel 5,0 – 25,0 85,0 – 330,0
Cádmio 2,5 – 12,5 42,0 – 170,0
6.5.3.1 Estudos para a melhoria do fator de pré-concentração
Tendo-se otimizado todos os fatores que têm efeito significativo sobre a
resposta, o fator de pré-concentração em uma análise de extração e pré-
concentração no ponto nuvem só pode ser modificado se a relação entre o volume
inicial e o volume final for alterada.
Dessa forma, em um primeiro estudo, buscou-se melhorar este fator
reduzindo-se para 2 mL o volume final da solução, através de uma adaptação no
frasco do ICP OES utilizado para conter as amostras. Sendo assim, usando-se
50 mL de solução e 2 mL de solução final, tem-se um fator teórico de pré-
concentração para cada um dos metais determinados de 25 vezes. O volume de
metanol 1:1 acidificado foi alterado de 1,0 mL para 0,7 mL objetivando manter o
mesmo teor de metanol na solução final.
Em um segundo estudo, buscou-se aumentar o volume inicial para 100 mL de
solução padrão de referência. Como a centrífuga utilizada não tinha capacidade para
tubos de centrífuga de 100 mL, esta análise foi realizada em duas etapas utilizando-
se dois tubos de centrífuga de 50 mL cada e, após o término da extração e pré-
concentração, as fases ricas de cada tubo foram misturadas. O volume final da
amostra foi mantido em 3 mL e o volume de metanol 1:1 acidificado foi alterado para
1,1 mL, pois o teor de Triton X-114 na mistura das duas fases ricas é bem maior.
Neste caso, o fator teórico de pré-concentração é de aproximadamente 33 vezes.
57
Nestes estudos as soluções padrão de referência, em duplicata, foram
preparadas a partir da solução de NaCl 0,7 mol L
-1
com adição simultânea de
cádmio, chumbo, cobre e níquel nas faixas de concentração descritas na Tabela 16,
sendo Curva I (curva de calibração com pré-concentração, volume inicial de amostra
de 50 mL e volume final de solução igual a 2 mL); Curva II (curva de calibração com
pré-concentração, volume inicial de amostra de 100 mL e volume final de solução
igual a 3 mL) e Curva III (curva de calibração sem pré-concentração).
Tabela 16 – Faixas de concentração dos metais para estudo de melhoria dos
fatores de pré-concentração
Curva I Curva II Curva III
Metal
Faixas (
µg L
-1
) Faixas (µg L
-1
) Faixas (µg L
-1
)
Chumbo 10,0 – 50,0 5,0 – 25,0 250,0 – 1000,0
Cobre 5,0 – 25,0 2,5 – 12,5 125,0 – 500,0
Níquel 5,0 – 25,0 2,5 – 12,5 125,0 – 500,0
Cádmio 2,5 – 12,5 1,3 – 6,3 63,0 – 250,0
6.5.4 Análise de amostras salinas
Devido ao fato das amostras salinas possuírem matrizes complexas, todas as
amostras foram analisadas tanto por adição padrão como por curva de calibração.
Para a avaliação da existência de interferências de matriz fez-se uma avaliação da
razão da inclinação das curvas analíticas obtidas.
Foram adicionadas às amostras 20 µg L
-1
, 40 µg L
-1
e 50 µg L
-1
de chumbo,
10 µg L
-1
, 20 µg L
-1
e 25 µg L
-1
de cobre e níquel e 5 µg L
-1
, 10 µg L
-1
e 12,5 µg L
-1
de cádmio, a partir de soluções padrão de referência.
Para a curva analítica de calibração utilizou-se uma solução de cloreto de
sódio 0,7 mol L
-1
, que corresponde a aproximadamente 40
0
/
00
de salinidade, no lugar
das amostras e adicionadas alíquotas das soluções padrão de referência nas
mesmas concentrações. Todas as amostras foram preparadas em duplicata. O
58
volume de amostra inicial utilizada foi de 50 mL e o volume final, após adição de
metanol, foi de 3 mL para a amostra de água do mar e de 2 mL para amostra de
água produzida na produção de petróleo.
6.5.5 Validação do Método
Com o objetivo de garantir a confiabilidade da metodologia analítica proposta
foram avaliados os seguintes parâmetros: faixa linear, linearidade, sensibilidade,
precisão, efeito matriz, limites de detecção, limites de quantificação e exatidão.
A faixa linear foi avaliada a partir das curvas analíticas construídas para cada
um dos metais determinados. A linearidade observada a partir da média da
regressão linear de três curvas analíticas desenvolvidas.
A sensibilidade foi estudada através do cálculo do limite de detecção (LOD) e
do limite de quantificação (LOQ) definidos como: LOD = 3σ / S e LOQ = 10σ / S,
onde S é o coeficiente angular médio de três curvas analíticas, e σ é o desvio padrão
de 10 medidas consecutivas do branco, isto é, solução de cloreto de sódio
0,7 mol L
-1
.
A precisão foi avaliada pela análise consecutiva (n=10) de solução sintética
de água do mar, descrita no item 6.2.1, enriquecida com chumbo, cobre, níquel e
cádmio nas concentrações de 40 µg L
-1
, 20 µg L
-1
, 20 µg L
-1
e 10 µg L
-1
,
respectivamente. A concentração dos metais foi determinada por uma curva de
calibração. A precisão foi expressa pela estimativa do desvio padrão relativo (RSD),
sendo RSD% = (s/X).100 onde s é a estimativa do desvio padrão absoluto e X é a
média dos resultados.
A recuperação foi avaliada através da análise de amostras de água do mar e
de água produzida na extração de petróleo enriquecidas com soluções padrão de
chumbo, cobre, cádmio e níquel. A partir desses resultados pode-se também avaliar
o efeito matriz em cada amostra.
7 RESULTADOS E DISCUSSÕES
7.1 OTIMIZAÇÃO DA METODOLOGIA
Diversos fatores podem interferir na otimização da extração e da pré-
concentração de íons metálicos através da técnica do ponto nuvem. Alguns destes
fatores já se encontram amplamente discutidos na literatura e outros estão
diretamente relacionados com as condições da análise (reagentes, material,
equipamentos).
A etapa de aquecimento ocorreu a uma temperatura de 40°C durante 15
minutos, essas variáveis não foram estudadas porque já foram usadas em trabalhos
anteriores envolvendo o surfactante Triton X-114, entre os quais podemos citar
Bezerra et al. (2004), Chen e Teo (2001), Chen e Teo (2001a), Silva et al. (2001).
De acordo com Frankewich e Hinze (1994) um fator maior de pré-concentração é
alcançado quando a extração no ponto nuvem é realizada a uma temperatura acima
da temperatura do ponto nuvem.
Após a separação das fases foi adicionado 1,0 mL de solução de metanol 1:1
acidificada e dessa forma obteve-se uma solução final com uma concentração de
metanol em torno de 15%, o que possibilitou a determinação dos metais por ICP
OES.
A utilização da otimização de múltiplas respostas através da codificação dos
resultados facilitou a avaliação dos resultados, pois tanto a determinação dos
principais fatores que interferem no processo quanto a definição dos valores ótimos,
não foram influenciados pelas diferentes concentrações e intensidades de corrente.
60
7.1.1 Planejamento fatorial completo
Nesta primeira etapa de otimização os fatores estudados foram pH de
complexação, concentração do complexante (DDCT-Na), concentração do
surfactante (Triton X-114) e tempo de centrifugação. Na Tabela 15 estão os
resultados encontrados para cada metal separadamente, onde foram descritos
somente os efeitos principais e significativos, bem como a intensidade (positiva ou
negativa) destes efeitos na resposta. Uma intensidade positiva indica que se
aumentarmos o valor do efeito, como por exemplo, trabalharmos com pH mais alto, a
resposta apresentará tendência a aumentar também. Com uma intensidade
negativa, a resposta irá aumentar se reduzirmos o valor do efeito.
Tabela 17 – Planejamento Fatorial Completo – Resultados individuais dos
efeitos principais e significativos.
Fatores Metais
Cd Cu
Ni Pb
pH
Alto + (1) Alto + Alto +
DDTC-Na
(1) (1) Médio + (1)
Triton X-114
Baixo + Médio + Baixo - (1)
Tempo de
Centrifugação
(1) (1) (1) (1)
(1) – Efeitos não significativos
Tendo em vista que a finalidade do método é uma análise multielementar, a
apresentação dos resultados individuais dos metais tem somente o objetivo de
comparar o comportamento individual destes com a resposta obtida pelo conjunto. O
resultado da análise de variância (ANOVA), admitindo-se um nível de confiança de
95% e considerando-se a resposta como a soma das intensidades dos sinais de
emissão codificados de todos os metais, está representado em um gráfico Pareto –
61
Figura 6. Para podermos comparar os efeitos e avaliar os mais significativos, o
comprimento das barras é proporcional ao valor absoluto dos efeitos estimados.
2,4
2,6
3,8
21,5
- 5.4
1.3
0.7
0.03
- 1.6
1,5
0 2 4 6 8 1012141618202224
3 e 4
1 e 4
(4)TEMPO
2 e 3
2 e 4
(2)DDTC-Na
(3)Triton X-114
1 e 3
1 e 2
(1)pH
Efeitos estimados (valores absolutos)
p = 0.05
Figura 6 – Gráfico Pareto dos Efeitos Padronizados
Conforme pode ser observado no gráfico acima, o pH é um fator cujo efeito é
altamente significativo o que confirma os resultados individuais apresentados. Os
efeitos das interações pH / Triton X-114 e pH / DDTC-Na também são significativos
provavelmente devido à grande influência do pH de complexação na resposta final.
A separação do íon metálico através da técnica do ponto nuvem envolve a
formação prévia de um complexo com hidrofobicidade suficiente para ser extraído
em um pequeno volume rico em surfactante, obtendo-se então a pré-concentração.
A formação do complexo ocorre preferencialmente em uma faixa determinada de pH,
o que justifica o resultado encontrado.
As concentrações de Triton X-114 e de DDTC-Na geram também efeitos
significativos, porém de menor intensidade. A concentração do complexante deve
ser suficiente para complexar todos os metais de interesse e compensar a
complexação de alguns íons interferentes que possam existir na amostra. Segundo
Nascentes (2002), deve-se ter cuidado ao utilizar uma concentração muito alta de
complexante, pois há uma redução do fator de pré-concentração devido às
62
moléculas deste que não se ligaram ao metal interagirem com o tensoativo e
competir com as moléculas do complexo formado.
O volume final de solução foi mantido constante para todas as amostras e,
sendo assim, não houve interferência deste parâmetro no resultado final. Como
foram utilizados diferentes teores de Triton X-114 nos ensaios realizados, ocorreram
variações da concentração do surfactante nas soluções finais. Sabe-se que, com o
aumento da concentração de Triton X-114, a intensidade do sinal de emissão
decresce devido a um aumento na viscosidade da solução. Essa possível influência
no resultado final não foi investigada uma vez que seria impraticável, nesse tipo de
ensaio, manter constante a concentração do surfactante na solução final, bem como
o volume, em todas as amostras.
O tempo de centrifugação não pode ser considerado um efeito significativo
sobre a resposta. Esta conclusão confirma os resultados apresentados por Silva et
al. (1997), onde se observou um aumento insignificante no fator de pré-concentração
a partir do aumento do tempo de centrifugação. Dessa forma, o tempo de
centrifugação de 30 minutos foi escolhido para os ensaios posteriores, pois com
esse tempo os resultados das analises em triplicata apresentaram maior precisão.
7.1.2 Matriz Doehlert
Tendo por base os resultados obtidos no planejamento fatorial completo,
nessa segunda etapa de otimização do método foi desenvolvida a metodologia de
superfície de respostas, através da Matriz Doehlert, com o objetivo de otimizar as
variáveis independentes (pH, concentração de DDTC-Na e concentração de Triton
X-114). A escolha do intervalo e do número de níveis estudados para cada variável
foi baseada no grau de significância de cada uma de acordo com o resultado do
planejamento fatorial completo.
A resposta considerada foi a soma das intensidades dos sinais de emissão
codificados e, a partir dos resultados encontrados e processados no programa
Statistica 6.0, módulo “Experimental Design – Central Composite”, o modelo
estatístico obtido pode ser representado pela seguinte equação:
63
R = 2,0 + 1,3 pH – 0,1 pH
2
– 63,7 [Triton X-114] + 45,7 [Triton X-114]
2
+ 64,9
[DDTC-Na] – 11196,4 [DDTC-Na]
2
+ 1,6 [pH] [Triton X-114] – 33,2 [pH] [DDTC-Na] +
3112,5 [DDTC-Na] [Triton X-114]
Os valores calculados através desta equação estão em boa concordância
com os valores encontrados, apresentando coeficiente de correlação igual a 0,969.
A aplicação do critério de Lagrange indica a presença de ponto de sela,
correspondendo este ponto crítico a: pH = 8,6; [Triton X-114] = 0,15% e [DDTC-Na]
= 0,011%, e apresentado máximos relativos para as variáveis: pH e concentração de
DDTC-Na. Nas figuras 7, 8 e 9 encontram-se as superfícies de resposta
tridimensionais geradas a partir do modelo ajustado.
Figura 7 – Superfície de resposta da segunda etapa de otimização, pH x
concentração de Triton X-114 x Intensidade Codificada, mantendo-se a variável
Concentração de DDTC-Na em 0,011%.
64
Figura 8 – Superfície de resposta da segunda etapa de otimização,
Concentração de Triton X-114 x Concentração de DDTC-Na x Intensidade
Codificada, mantendo-se a variável pH em 8,6.
Figura 9 – Superfície de resposta da segunda etapa de otimização, pH x
Concentração de DDTC-Na x Intensidade Codificada, mantendo-se a variável
Concentração de Triton X-114 em 0,15 %.
65
Foram verificados perfis diferentes nas superfícies de resposta obtidas. No
gráfico da figura 8 pode ser observado que a concentração de Triton X-114 e a
concentração de DDTC-Na em seus níveis máximo e mínimo influenciam fortemente
o gráfico na função resposta. O gráfico da figura 7 confirma o fato da variável pH
possuir um máximo relativo nesta função apresentando os melhores valores na faixa
de 7,0 a 9,0. No gráfico da figura 9, observa-se uma região de ponto máximo,
confirmando a indicação de máximos relativos para as variáveis pH e concentração
de DDTC-Na.
Partindo-se do resultado encontrado na segunda etapa de otimização, foi feito
o cálculo do vetor gradiente para a possível localização de uma nova região de
experimento. O valor obtido para a variável “concentração de DDTC-Na” foi mantido
constante, pois apresentou um máximo relativo e é uma variável pouco crítica, tendo
por base os resultados encontrados no planejamento fatorial completo. As
coordenadas dos dois pontos escolhidos foram: (-1; 0) e (-0,5; -0,289), tendo essas
coordenadas a seguinte correspondência: (concentração de Triton X-114; pH). A
escolha dos pontos foi feita baseando-se nas melhores respostas encontradas.
Dessa forma, obteve-se:
[grad R]
TX
= ∂R / ∂[TX-114] = – 0,3021 + 0,9143 [TX-114] + 0,5550 pH
[grad R]
pH
= ∂R / ∂pH = 0,7430 – 1,5994 pH + 0,5550 [TX-114]
grad R (-0,5; -0,289) = – 0,9197 i + 0,9277 j
grad R (-1; 0) = – 1,2164 i + 0,1879 j
O ponto de interseção das linhas retas posicionadas na direção do vetor
gradiente indicaram que o máximo da função localiza-se próximo ao ponto (0,08;
7,0). Sendo assim, um novo planejamento Doehlert com novas amostras foi
realizado, mantendo-se a região de trabalho anterior, para somente duas variáveis:
pH e concentração de Triton X-114. Esse ensaio teve como objetivo determinar o
ponto ótimo para a concentração de surfactante e do pH de complexação,
admitindo-se ótima a concentração de DDTC-Na. A aplicação do critério de
Lagrange indica a presença de ponto máximo, correspondendo a: pH = 8,1 e [Triton
X-114] = 0,08%. Na figura 10 encontra-se representada a superfície de resposta
obtida neste ensaio.
66
Figura 10 – Superfície de resposta da terceira etapa de otimização, Matriz
Doehlert com duas variáveis. pH x Concentração de Triton X-114 x Intensidade
Codificada.
O modelo estatístico obtido pode ser representado pela seguinte equação:
R = – 8,3 + 2,9 pH – 0,18 pH
2
+ 23,8 [Triton X-114] – 113,8 [Triton X-114]
2
– 0,67
[pH] [Triton X-114]
O coeficiente de correlação dos valores calculados através desta equação
com os valores encontrados foi igual a 0,9998.
Em paralelo ao procedimento descrito acima, realizou-se um ensaio com o
objetivo de confirmar a existência de valores ótimos para a concentração de DDTC-
Na e para o pH. Nesta etapa aplicou-se novamente a metodologia de superfície de
resposta, com a utilização de uma Matriz Doehlert para duas variáveis. Como este
ensaio ocorreu em paralelo com o ensaio anterior a concentração de Triton X-114 foi
mantida em 0,15%, que foi o valor crítico encontrado na segunda etapa de
otimização, devendo-se ressaltar que esta ainda não era a concentração otimizada
deste parâmetro. Os pontos centrais deste novo planejamento foram modificados
para pH = 8,0 e concentração de DDTC-Na = 0,15% para avaliar essas variáveis em
67
novas condições, escolhidas com base nos resultados anteriores. Na figura 11 está
representada a superfície de resposta obtida neste ensaio.
igura 11 – Superfície de resposta da terceira etapa de otimização, Matriz
O modelo estatístico obtido pode ser representado pela seguinte equação:
R = –
H]
se pode observar, a superfície de resposta evidência a existência de
um po
ão de máxima
respos
F
Doehlert com duas variáveis. pH x Concentração de DDTC-Na x Intensidade
Codificada.
22,5 + 6,2 pH – 0,42 pH
2
+ 15,9 [DDTC-Na] – 7267,0 [DDTC-Na]
2
– 33,2 [p
[DDTC-Na]
Como
nto máximo, confirmado pelo critério de Lagrange, que corresponde ao pH
igual a 8,1 e à concentração de DDTC-Na igual a 0,019%. O coeficiente de
correlação dos valores calculados com os valores encontrados, através da equação
desta superfície de resposta, não foi satisfatório indicando que o modelo utilizado
não é apropriado. Esse fato, porém, não afeta os resultados obtidos.
Através do gráfico da Figura 11 pode-se observar que a regi
ta encontra-se a entre os valores de 0,013% e 0,021% de DDTC-Na. Como
no ensaio anterior, onde foram encontrados valores ótimos de pH e Triton X-114, a
68
concentração de DDTC-Na utilizada foi de 0,011% e este ensaio indica valores a
partir de 0,013%, estabeleceu-se a concentração de 0,015% de DDTC-Na para
aplicar na metodologia proposta.
Sendo assim, os valores otimizados para as variáveis pH, concentração de
Triton
Tabela 18 – Parâmetros otimizados para a determinação de cádmio, chumbo,
pH Triton X-114 (%) DDTC-Na (%) Tempo de centrifugação
X-114, concentração de DDTC-Na e tempo de centrifugação estão descritos
na Tabela 18. Na figura 12 podem ser visualizadas três etapas da extração e pré-
concentração dos metais no ponto nuvem: (I) Formação do complexo, (II) Formação
de turbidez na amostra após adição do surfactante e (III) separação das fases
isotrópicas.
cobre e níquel através do método analítico proposto.
(minutos)
8,1 0,08 0,015 30
Figura 12 – Visualização da formação da turbidez (II), após a adição de
surfactante à amostra, e posterior separação das fases isotrópicas (III) onde a
fase rica encontra-se assinalada.
II III I
69
7.1.3 Definição do tempo de complexação
Os ditiocarbamatos reagem com muitos íons metálicos originando complexos,
A presença de dois átomos de enxofre,
doadores de elétrons, determina a natureza das ligações com os metais. A formação
dos c
mplexos em tempos pré-definidos e
estabe
ser observado, os
compl
Figura 13 – Concentração de cádmio e chumbo em função da variação do
tempo de complexação.
que em sua maioria são insolúveis em água.
omplexos depende da cinética da reação e concentração das espécies
envolvidas, principalmente do complexante.
Geralmente a reação para a formação dos complexos é rápida, conforme já
citado em trabalhos anteriores (CASSELLA, 2002; STADEN, 1999). Este estudo tem
como objetivo avaliar a formação dos co
lecer um tempo mínimo a ser usada no método proposto.
Os resultados encontrados para cada metal determinado, estão nos gráficos
das Figuras 13 e 14, em cada gráfico encontram-se representados a média dos
resultados e os limites superior e inferior. Conforme pode
exos são formados logo depois de realizada a mistura do complexante à
amostra, confirmando trabalhos anteriormente apresentados. Sendo assim, foi
adotado o tempo de dois minutos para a etapa de complexação dos metais. Esse
tempo é suficiente para o trabalho em série com um grupo de 8 amostras.
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
0246810
Tempo (minutos)
Conc. de Cádmio (µg/L)
20,0
30,0
40,0
50,0
0246810
Tempo (minutos)
Conc. de Chumbo µ
60,0
g/L
70
0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
0246810
Tempo (minutos)
Conc. de Cobre (
0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
0246810
Tempo (minutos)
Conc. de Níquel (µg/L)
µg/L)
Figura 14 – Concentração de cobre e níquel em função da variação do tempo
de complexação.
7.2 ESTABILIDADE DA CURVA ANALÍTICA EM FUNÇÃO DA SALINIDADE
Em todas as etapas do desenvolvimento e otimização do método analítico, foi
tilizada como matriz uma solução analítica de cloreto de sódio 0,7 mol L
-1
, que
salinas
ão e ontrados diferentes teores de salinidade, principalmente em amostras de
águas
u
corresponde à salinidade de aproximadamente 41
0
/
00
. Porém, em amostras
s nc
produzidas na extração de petróleo, cujos valores normalmente variam entre
0
0
/
00
e 80
0
/
00
de salinidade. Sendo assim, fez-se necessário um estudo para a
avaliação do desempenho do método em diferentes salinidades, como também do
comportamento individual de cada metal nessas condições. A faixa de estudo
escolhida foi entre 10
0
/
00
e 80
0
/
00
de salinidade. As curvas analíticas obtidas, nas
diferentes salinidades estudadas, para o cádmio, chumbo, cobre e níquel, estão
apresentadas nas Figuras 15, 16, 17 e 18, respectivamente.
71
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0
Concentração de Cádmio (µg/L)
Intensidade de sinal de emissão
80°/oo
60°/oo
40°/oo
10°/oo
Figura 15: Curvas Analíticas para cádmio em soluções com 10
0
/
00,
40
0
/
00,
60
0
/
00
e
80
0
/
00
de salinidade.
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
45000
0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0
Concentração de Chumbo (µg/L)
Intensidade de sinal de emissão
80°/oo
60°/oo
40°/oo
10°/oo
Figura 16: Curvas Analíticas para chumbo em soluções com 10
0
/
00,
40
0
/
00,
60
0
/
00
e 80
0
/
00
de salinidade.
72
0
500000
1000000
1500000
2000000
2500000
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0
Concentração de Cobre (µg/L)
Intensidade de sinal de emissão
80°/oo
60°/oo
40°/oo
10°/oo
Figura 17: Curvas Analíticas para cobre em soluções com 10
0
/
00,
40
0
/
00,
60
0
/
00
e
80
0
/
00
de salinidade.
0
100000
200000
300000
400000
500000
600000
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0
Concentração de Níquel (µg/L)
Intensidade de sinal de emissão
80°/oo
60°/oo
40°/oo
10°/oo
Figura 18: Curvas Analíticas para níquel em soluções com 10
0
/
00,
40
0
/
00,
60
0
/
00
e
80
0
/
00
de salinidade.
73
As curvas analíticas dos metais cádmio e chumbo apresentaram um mesmo
comportamento, isto é, com menores salinidades (10
0
/
00
e 40
0
/
00
) não houve uma
variação significativa, assim como ocorreu com as curvas em maior salinidade
(60
0
/
00
e 80
0
/
00
). Nas concentrações salinas maiores observou-se uma redução do
coeficiente angular da reta em cerca de 30% em relação às concentrações
inferiores.
As curvas analíticas do cobre também apresentaram uma redução de
aproximadamente 40% nos coeficientes angulares das curvas com salinidades
maiores, onde também ocorreram altos valores na intensidade de sinal de emissão
no “branco”.
Para o níquel, uma modificação na inclinação das curvas analíticas foi
verificada quando foram usadas soluções com 40
0
/
00,
60
0
/
00
e 80
0
/
00
de salinidade,
a redução do coeficiente angular das retas, em relação à solução de 10
0
/
00
, foi em
torno de 40%.
O coeficiente angular da reta em uma curva analítica de calibração está
diretamente relacionado com a eficiência de extração na pré-concentração das
amostras analisadas. Dessa forma, uma redução neste parâmetro implica em uma
redução no fator de pré-concentração. Logo, se durante uma análise utilizarmos uma
curva de calibração com uma matriz salina muito diferente das amostras, teremos
erros de até 50% nos resultados finais.
Os resultados obtidos indicam que a interferência da matriz salina é pequena
na extração no ponto nuvem, porém não é totalmente eliminada principalmente em
altas concentrações. As amostras salinas possuem altos teores de sódio que é um
elemento facilmente ionizável, assim como o potássio e o lítio, o que contribui para
essa interferência. Larson et al. (1975) complementam que parte desse
comportamento pode ser devido a uma alteração na eficiência do transporte do
aerossol. Sendo assim, com base nos resultados encontrados, pode-se concluir que
a matriz da curva analítica de calibração, em relação ao teor de salinidade, deve ser
compatível com as matrizes das amostras que serão analisadas, ou então a técnica
de adição padrão deve ser utilizada.
74
7.3 FATORES DE PRÉ-CONCENTRAÇÃO
Duas curvas analíticas de calibração, sem e com pré-concentração, foram
preparadas para a determinação do fator de pré-concentração real. O volume de
amostra utilizado foi de 50 mL e o volume final da solução foi de 3 mL. A partir da
razão entre os volumes inicial e final podemos calcular o fator de pré-concentração
teórico de análise, que neste caso corresponde a aproximadamente 16,7 vezes. Nas
Figuras 19, 20, 21 e 22 encontram-se as curvas analíticas de cada metal
determinado e na Tabela 19 estão descritos os fatores de pré-concentração reais
(CF
R
) obtidos a partir da relação entre os coeficientes angulares das curvas de
calibração.
(I)
0
200000
400000
600000
800000
0,0 3,0 6,0 9,0 12,0 15,0
Concentração de Cádmio (µg/L)
Sinal de emissão
(II)
0
200000
400000
600000
800000
0,0 50,0 100,0 150,0 200,0
Concentração de Cádmio (µg/L)
Sinal de emissão
Figura 19: Curvas Analíticas para a determinação de cádmio: (I) com pré-
concentração; (II) sem pré-concentração.
75
(I)
0
40000
80000
120000
160000
200000
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0
Concentração de Chumbo (µg/L)
Sinal de Emissão
(II)
0
40000
80000
120000
160000
200000
0,0 200,0 400,0 600,0 800,0
Concentração de Chumbo (µg/L)
Sinal de emissão
Figura 20: Curvas Analíticas para a determinação de chumbo: (I) com pré-
concentração; (II) sem pré-concentração.
0
200000
400000
600000
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0
Concentração de Cobre (µg/L)
Sinal de emissão
(I)
800000
(II)
800000
0
200000
400000
600000
0,0 100,0 200,0 300,0 400,0
Concentração de Cobre (µg/L)
Sinal de emissão
Figura 21: Curvas Analíticas para a determinação de cobre: (I) com pré-
concentração; (II) sem pré-concentração.
76
(I)
120000
160000
200000
e emissão
0
40000
80000
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0
Concentração de Níquel (µg/L)
Sinal d
(II)
120000
160000
200000
e emissão
0
40000
80000
0,0 100,0 200,0 300,0 400,0
Concentração de Níquel (µg/L)
Sinal d
Figura 22: Curvas Analíticas para a determinação de níquel: (I) com pré-
concentração; (II) sem pré-concentração.
Tabela 19 – Equações das Curvas Analíticas referentes às Figuras 19, 20, 21 e
22 e os fatores de pré-concentração encontrados.
Metal Curva (I) Curva (II) CF
R
Cádmio Y = 51252 [Cd] + 16284
R
2
= 0,9997
Y = 3991 [Cd] - 7212
R
2
= 0,9964
12,8
Chumbo Y = 3198 [Pb] + 15406
R
2
= 0,9960
Y = 203,8 [Pb] + 9434
R
2
= 0,9970
15,7
Cobre Y = 24561 [Cu] + 24625
R
2
= 1
Y = 1976 [Cu] + 4146
R
2
= 0,9933
12,4
Níquel Y = 5047 [Ni] + 7711
R
2
= 0,9997
Y = 364,8 [Ni] + 3942
R
2
= 0,9910
13,8
77
As curvas de regressão linear mostraram uma boa correlação entre a
intensidade dos sinais de emissão e as concentrações dos metais. Os valores de
pré-concentração encontrados estão variando entre 75% e 94% do valor teórico.
7.3.1 Estudos para a melhoria do fator de pré-concentração
Para otimizar a extração devemos maximizar a eficiência da extração além de
minimizar o volume final da fase rica e a concentração de Triton X-114 nesta fase.
Como a concentração de Triton X-114 já foi estabelecida nos estudos de otimização
do método, esse parâmetro não pode ser alterado no volume da solução final.
Sendo assim, foram realizados dois ensaios: a redução no volume final da solução
mantendo-se o volume de amostra de 50 mL e o aumento no volume de amostra
mantendo-se o volume final da solução de 3 mL. Esses testes tinham como objetivo
conseguir maiores fatores de pré-concentração.
Com a redução do volume da solução final tem-se um fator de pré-
concentração teórico de 25 vezes, enquanto que para o segundo ensaio o fator de
pré-concentração teórico é de aproximadamente 33,3 vezes. Nesse segundo ensaio
o volume final da solução não foi reduzido para o volume de 2 mL por que teríamos
um teor de surfactante nesta solução muito alto, o que poderia gerar problemas no
ICP OES.
As curvas de calibração obtidas para o cádmio, chumbo, cobre e níquel dos
dois ensaios acima descritos assim como as curvas sem pré-concentração estão
apresentadas nas Figuras 23, 24, 25 e 26, respectivamente. A Curva I corresponde
à curva de calibração com pré-concentração, volume inicial de amostra de 50 mL e
volume final de solução igual a 2 mL, a Curva II é a curva de calibração com pré-
concentração, volume inicial de amostra de 100 mL e volume final de solução igual a
3 mL e a Curva III é a curva de calibração sem pré-concentração. Na Tabela 20
encontram-se as equações das curvas de calibração e suas linearidades, e na
Tabela 21 estão descritos os fatores de pré-concentração reais (CF
R
) obtidos nesses
ensaios.
78
0
100000
200000
300000
400000
500000
600000
700000
800000
0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0
Concentração de Cádmio (µg/L)
Sinal de emissão
Cur v a III
0
100000
200000
300000
400000
500000
600000
700000
800000
0,0 3,0 6,0 9,0 12,0 15,0
Concentração de Cádmio (µg/L)
Sinal de emissão
Curv a I
Curv a II
Figura 23: Curvas Analíticas para a otimização do fator de pré-concentração na
determinação de cádmio.
100000
120000
ão
0
20000
40000
60000
80000
0,0 200,0 400,0 600,0 800,0 1000,0
Concentração de Chumbo (µg/L)
Sinal de emiss
Cur v a III
100000
120000
0
20000
40000
60000
80000
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0
Concentração de Chumbo (µg/L)
Sinal de emissão
Curv a I Curv a II
Figura 24: Curvas Analíticas para a otimização do fator de pré-concentração na
determinação de chumbo
79
0
100000
200000
300000
400000
500000
600000
700000
800000
0,0 100,0 200,0 300,0 400,0 500,0
Concentração de Cobre (µg/L)
Sinal de emissão
Cur v a III
0
100000
200000
300000
400000
500000
600000
700000
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0
Concentração de Cobre (µg/L)
Sinal de emissão
Curv a I Cur va II
Figura 25: Curvas Analíticas para a otimização do fator de pré-concentração na
determinação de cobre.
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
140000
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0
Concentração de Níquel (µg/L)
Sinal de emissão
Curv a I
Curv a II
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
140000
0,0 100,0 200,0 300,0 400,0 500,0
Concentração de Níquel (µg/L)
Sinal de emissão
Cur v a III
Figura 26: Curvas Analíticas para a otimização do fator de pré-concentração na
determinação de níquel.
80
Tabela 20 – Equações das Curvas Analíticas referentes às Figuras 23, 24, 25
e 26.
Metal Curva (I) Curva (II) Curva (III)
Cádmio
Y = 64487 [Cd] - 21499
R
2
= 0,9962
Y = 81448 [Pb] + 1043
R
2
= 0,9982
Y = 3219 [Pb] - 13870
R
2
= 0,9980
Chumbo
Y = 1954 [Pb] + 5666
R
2
= 0,9984
Y = 3100 [Pb] + 8248
R
2
= 0,9938
Y = 96 [Pb] + 11144
R
2
= 0,9941
Cobre
Y = 26502 [Cu] + 29202
R
2
= 0,9981
Y = 26252 [Cu] + 37659
R
2
= 0,9962
Y = 1362 [Pb] + 36931
R
2
= 0,9970
Níquel
Y = 5303 [Ni] + 1292
R
2
= 0,9963
Y = 7272 [Ni] + 4376
R
2
= 0,9992
Y = 257 [Ni] + 5748
R
2
= 0,9973
Tabela 21 – Fatores de pré-concentração relativos às Curvas Analíticas da
Tabela 20.
Fator de Pré-Concentração (CF
R
)
Metal Curva (I) Curva (II)
Cádmio 20,0 25,0
Chumbo 20,4 32,3
Cobre 19,5 19,3
Níquel 20,6 28,3
As curvas de regressão apresentaram uma boa linearidade com todos os
coeficientes de correlação maiores que 0,99.
No ensaio correspondente ao volume de amostra de 50 mL e volume final de
solução de 2 mL (curva I), foram obtidos bons fatores de pré-concentração,
correspondendo a cerca de 80% do valor teórico para todos os metais.
81
No ensaio correspondente à curva II os fatores obtidos não foram uniformes e
apresentaram uma variação de 58% a 97% do valor teórico.
Avaliando-se as três curvas analíticas de pré-concentração desenvolvidas
neste item pode-se observar que os fatores obtidos mostram a seguinte ordem
crescente: cobre < cádmio < níquel < chumbo. Apesar de que, dentre os metais
determinados, o cobre forma o complexo mais estável com o dietilditiocarbamato de
sódio (PERRIN, 1970), a evidência é de que este complexo não é o mais facilmente
extraído no ponto nuvem formado com Triton X – 114.
7.4 ANÁLISE DE AMOSTRAS SALINAS
Após a definição dos parâmetros para a determinação simultânea de cádmio,
chumbo, cobre e níquel, o método foi aplicado em amostras salinas de água de mar
(costeira) e de água produzida na extração de petróleo.
Com o objetivo de avaliar uma possível interferência de outros elementos
presentes nas matrizes salinas, foram adicionadas às amostras as quantidades de
cádmio, chumbo, cobre e níquel descritas no item 6.5.4. Essas curvas analíticas
obtidas foram comparadas com curvas analíticas de calibração. Todas as amostras
antes da análise foram filtradas.
As Figuras 27, 28, 29 e 30 mostram as curvas preparadas com as amostras
salinas analisadas (denominada curva de adição padrão) e da curva analítica de
calibração preparada com solução de cloreto de sódio 0,7 mol L
-1
, com salinidade
aproximada de 40
0
/
00
(denominada curva padrão).
82
0
100000
200000
300000
400000
500000
600000
700000
0,0 3,0 6,0 9,0 12,0 15,0
Concentração de Cádm io (µg/L)
Sinal de emissão
Curva Padrão Curva de Adição Padrão
0
200000
400000
600000
800000
0,0 3,0 6,0 9,0 12,0 15,0
Concentração de Cádmio (µg/L)
Sinal de emissão
l
Curva Padrão Curva de Adição Padrão
II
Figura 27: Curvas Analíticas em solução de NaCl 0,7 mol L
-1
(Curva Padrão) e
de Curva de Adição Padrão para cádmio nas amostras salinas: (l) – água do
mar (costeira); (II) – água produzida na extração de petróleo.
0
20000
40000
60000
80000
100000
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0
Concentração de Chumbo (µg/L)
Sinal de emissão
Curva Padrão Curva de Adição Padrão
II
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0
Concentração de Chumbo (µg/L)
Sinal de emissão
Curva Padrão Curva de Adição Padrão
I
Figura 28: Curvas Analíticas em solução de NaCl 0,7 mol L
-1
(Curva Padrão) e
de Curva de Adição Padrão para chumbo nas amostras salinas: (I) – água do
mar (costeira); (II) – água produzida na extração de petróleo.
Figura 28: Curvas Analíticas em solução de NaCl 0,7 mol L
-1
(Curva Padrão) e
de Curva de Adição Padrão para chumbo nas amostras salinas: (I) – água do
mar (costeira); (II) – água produzida na extração de petróleo.
83
0
100000
200000
300000
400000
500000
600000
700000
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0
Concentração de Cobre (µg/L)
Sinal de emissão
Curva Padrão Curva de Adição Padrão
0
100000
200000
300000
400000
500000
600000
700000
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0
Concentração deCobre (µg/L)
Sinal de emissão
Curva Padrão Curva de Adição Padrão
I
II
Figura 29: Curvas Analíticas em solução de NaCl 0,7 mol L
-1
(Curva Padrão) e
de Curva de Adição Padrão para cobre nas amostras salinas: (I) – água do mar
(costeira); (II) – água produzida na extração de petróleo.
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0
Concentração de Níquel (µg/L)
Sinal de emissão
Curva Padrão Curva de Adição Padrão
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
140000
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0
Concentração de Níquel (µg/L)
Sinal de emissão
Curva Padrão
Curva de Adição Padrão
II
I
Figura 30: Curvas Analíticas em solução de NaCl 0,7 mol L
-1
(Curva Padrão) e
de Curva de Adição Padrão para níquel nas amostras salinas: (I) – água do mar
(costeira); (II) – água produzida na extração de petróleo.
Figura 30: Curvas Analíticas em solução de NaCl 0,7 mol L
-1
(Curva Padrão) e
de Curva de Adição Padrão para níquel nas amostras salinas: (I) – água do mar
(costeira); (II) – água produzida na extração de petróleo.
84
Como se pode observar nas figuras anteriores, as inclinações das curvas, de
todos os metais, preparadas com a amostra de água produzida na extração do
petróleo possuem uma inclinação bem distinta das inclinações das curvas analíticas
de calibração, indicando a influência de matriz. Esse resultado é esperado uma vez
que a amostra analisada apresentava salinidade de 80
0
/
00
e a salinidade da solução
de NaCl era de 40
0
/
00.
Como já discutido no item 7.2, a inclinação da curva analítica
está relacionada diretamente com o teor de salinidade presente.
Com relação às curvas preparadas com amostra de água do mar, não houve
variações nos coeficientes angulares obtidos, pois a mesma apresenta um teor de
salinidade correspondente a 35
0
/
00
.
Dessa forma, a amostra de água do mar pode ser analisada por comparação
direta com curva analítica ou pela técnica de adição padrão, e a água produzida na
extração de petróleo somente através de adição padrão. Os resultados das
determinações de cádmio, chumbo, cobre e níquel nas referidas amostras estão
apresentados na Tabela 22.
Tabela 22 – Concentrações de cádmio, chumbo, cobre e níquel obtidos em
amostras salinas analisadas pelo procedimento desenvolvido.
Amostra
Salinidade
(‰)
Cádmio (*)
(µg L
-1
)
Chumbo(*)
(µg L
-1
)
Cobre (*)
(µg L
-1
)
Níquel (*)
(µg L
-1
)
Água do mar
(costeira)
35 < 0,11 < 7,1 4,4 ± 1,2 1,8 ± 1,3
Água de produção I 80 < 0,11 < 7,1 3,8 ± 0,9 3,5 ± 1,6
Nota: (*) Valores obtidos por adição de padrão.
Como pode ser verificado, as quantidades de cádmio e chumbo presente nas
amostras salinas estão abaixo do limite de quantificação do método proposto. Todos
os resultados aqui apresentados estão expressos como a média de quatro
determinações acompanhadas de seus respectivos desvios padrão.
Foram realizados testes de recuperação de cádmio, chumbo, cobre e níquel
em amostras salinas tendo-se como base a curva analítica de calibração preparada
85
com solução 0,7 mol L
-1
de NaCl. Esse é mais um parâmetro para examinar
interferências de matriz nas determinações quantitativas através do método
proposto. Além das amostras descritas na Tabela 22 foi incluída uma amostra de
água produzida na extração do petróleo com salinidade igual a 15 ‰ (água
produzida II). As Tabelas 23 e 24 mostram os resultados obtidos.
Tabela 23: Recuperações obtidas na determinação de Cd e Pb nas amostras de
água salina com relação à curva analítica de calibração preparada em solução
de NaCl 0,7 mol L
-1
.
Amostra Salinidade Cádmio Chumbo
adicionado
(µg L
-1
)
Recuperação
(%)
adicionado
(µg L
-1
)
Recuperação
(%)
Água do Mar
35 ‰
5
10
12,5
90,0
86,0
100,0
20
40
50
86,5
90,0
101,2
Água de
Produção I
80 ‰
5
10
46,0
49,0
20
40
45,5
49,2
Água de
Produção II
15 ‰
12,5 97,6 50 92,2
86
Tabela 24: Recuperações obtidas na determinação de Cu e Ni nas amostras de
água salina com relação à curva analítica de calibração preparada em solução
de NaCl 0,7 mol L
-1
.
Amostra Salinidade Cobre Níquel
adicionado
(µg L
-1
)
Recuperação
(%)
adicionado
(µg L
-1
)
Recuperação
(%)
Água do Mar
35 ‰
10
20
25
96,0
94,0
105,2
10
20
25
79,0
89,0
89,2
Água de
Produção I
80 ‰
10
20
61,0
62,5
10
20
43,0
49,5
Água de
Produção II
15 ‰
25 82,8 25 99,6
Recuperações quantitativas de todos os metais não foram verificadas para
todas as amostras salinas analisadas. Mais uma vez confirma-se a interferência da
matriz com alta concentração salina. Dessa forma, os resultados de recuperação
para a amostra de água de produção I seriam mais representativos se fosse utilizada
uma curva analítica preparada com solução de salinidade mais próxima à da
amostra.
Tendo em vista os resultados da segunda amostra de água extraída da
produção de petróleo, pode-se também ver que os demais elementos existentes não
geram interferências no resultado obtido.
Avaliando-se os testes de recuperação em amostras enriquecidas com
soluções padrão, o método proposto neste trabalho mostrou-se eficiente. Devendo-
se ser ressaltado que o uso da técnica de adição padrão evita os problemas de
interferência da matriz salina.
87
7.4 VALIDAÇÃO DO MÉTODO
A validação do método de extração e pré-concentração no ponto nuvem
proposto para a determinação de cádmio, chumbo, cobre e níquel foi através da
determinação dos parâmetros descritos na Tabela 25, para amostras com salinidade
até 40 ‰.
Tabela 25 – Parâmetros de validação do método proposto
Metais
Metal Cádmio Chumbo Cobre Níquel
Faixa linear
(µg L
-1
)
0,11 – 12,5
*
7,1 – 50,0 * 2,1 – 25,0 * 0,9 – 25,0 *
Linearidade
0,9980 0,9980 0,9981 0,9984
Limite de Detecção
LOD (µg L
-1
)
0,03 2,1 0,62 0,27
Limite de Quantificação
LOQ (µg L
-1
)
0,11 7,1 2,10 0,89
Desvio Padrão Relativo
RSD (%)
3,7 5,7 6,6 3,1
Recuperação
(%)
90 – 100 86 – 101 96 – 105 79 – 100
Nota: (*) Valores máximos usados nos ensaios.
8 CONCLUSÃO
O método proposto de extração e pré-concentração no ponto nuvem para a
determinação simultânea de cádmio, chumbo, cobre e níquel em amostras salinas
apresentou resultados bastante satisfatórios.
O emprego de técnicas de planejamento multivariado, através do
planejamento fatorial completo e da metodologia de superfície de respostas (Matriz
Doehlert) permitiu uma otimização rápida e eficiente da metodologia. A codificação
dos sinais de emissão de corrente facilitou a avaliação dos resultados, não
permitindo a influência de diferentes concentrações e intensidades de corrente na
definição dos valores ótimos.
A utilização do complexante dietilditiocarbamato de sódio reduziu a
concentração salina na solução final, possibilitando a análise no ICP OES, com
nebulizador ultra-sônico. O teor de salinidade apresentou uma relação direta com os
coeficientes angulares das curvas analíticas, interferindo na sensibilidade da análise.
Os efeitos da matriz salina foram mais significativos principalmente em teores acima
de 60 ‰ de salinidade. Como cada elemento apresenta um comportamento próprio
para o efeito de matriz e as amostras, sobretudo as águas extraídas na produção de
petróleo, têm diferentes salinidades, deve-se utilizar a técnica da adição padrão
como método de calibração, quando sua salinidade for superior a 40‰.
A validação do método desenvolvido mostrou bons resultados de linearidade
(> 0,998), de recuperação (80% < R < 105%) e de precisão (< 7%).
Após a adaptação no frasco utilizado para conter as amostras, foram obtidos
bons fatores de pré-concentração para todos os metais. Nesse aspecto, deve-se
considerar as limitações extrínsecas à metodologia, tais como: o volume mínimo
necessário para a análise no ICP OES e a capacidade de volume dos tubos da
centrífuga. Com o objetivo de conseguir melhores fatores de pré-concentração,
sugere-se que novas pesquisas sejam realizadas para suprimir essas limitações.
89
Propõe-se a utilização de centrífugas com maior capacidade e/ou o uso da análise
por injeção em fluxo acoplada ao ICP OES, permitindo a determinação dos metais
em menores volumes.
Tendo em vista os teores de metais normalmente encontrados em água do
mar, um aumento no fator de pré-concentração possibilitaria uma melhora nos
limites de detecção e quantificação.
Sugere-se a aplicação da metodologia proposta em análise de águas
estuarinas que apresentam salinidade entre 5‰ e 35‰, e no caso das hipersalinas
que podem chegar a 100‰, onde os níveis de metais traço podem ser mais
elevados.
Os resultados obtidos permitem afirmar que a metodologia proposta pode ser
aplicada para a determinação simultânea de cádmio, chumbo, cobre e níquel em
amostras salinas.
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97
APÊNDICES
98
APÊNDICE A
Resultados do Planejamento Fatorial Completo, descrito no item 6.5.1.1.
Tabela 26 – Sinais de emissão normalizados de chumbo, cobre, níquel e
cádmio do Planejamento Fatorial Completo
Ensaio Chumbo Cobre Níquel Cádmio Soma
1ª 2ª 1ª 2ª 1ª 2ª 1ª 2ª 1ª 2ª
1 0,0000 0,0038 0,3615 0,1760 0,0251 0,0303 0,0000 0,0031 0,3866 0,2132
2 0,6889 1,0000 0,4918 0,4477 0,9675 0,9206 0,5805 0,8361 2,7287 3,2043
3 0,0055 0,0085 0,5243 0,9105 0,7673 0,6678 0,0045 0,0048 1,3016 1,5915
4 0,8848 0,7759 0,0601 0,0000 1,0000 0,5691 0,8221 0,7238 2,7670 2,0687
5 0,0097 0,0131 0,4482 0,5226 0,1195 0,0000 0,0065 0,0053 0,5839 0,5410
6 0,7444 0,8220 0,5534 0,7284 0,7286 0,8096 0,7856 0,8685 2,8120 3,2285
7 0,0142 0,0135 0,8745 0,7536 0,4474 0,4375 0,0059 0,0092 1,3421 1,2137
8 0,8021 0,8781 0,6488 0,8114 0,7742 0,8243 0,8468 0,9097 3,0719 3,4235
9 0,0041 0,0039 0,7367 0,7367 0,2043 0,2043 0,0048 0,0048 0,9499 0,9497
10 0,9146 0,9273 0,2633 0,4603 0,8584 0,9422 0,7868 0,8255 2,8230 3,1553
11 0,0043 0,0102 0,6547 0,5642 0,6259 0,7049 0,0029 0,0077 1,2878 1,2870
12 0,8370 0,8714 0,1669 0,1118 0,6106 0,7223 0,7531 0,7452 2,3676 2,4506
13 0,0114 0,0075 0,2437 0,4516 0,0671 0,0618 0,0076 0,0055 0,3297 0,5264
14 0,8371 0,9325 0,8136 0,9861 0,8341 0,9492 0,8866 1,0000 3,3715 3,8678
15 0,0128 0,0134 0,7235 0,9999 0,3695 0,3838 0,0067 0,0075 1,1125 1,4046
16 0,8088 0,8814 0,6984 0,9004 0,7960 0,8747 0,8444 0,9392 3,1477 3,5957
99
Tabela 27 – Avaliação dos efeitos através da análise da variância
Efeito Erro Padrão t (21) p
Média 1,9720 0,0480 41,0722 0,0000
(1) pH 2,0664 0,0960 21,5190 0,0000 (*)
(2) DDTC-Na 0,2351 0,0960 2,4486 0,0232 (*)
(3) TX -114 0,2525 0,0960 2,6294 0,0157 (*)
(4) Tempo 0,1343 0,0960 1,3983 0,1766
(1) e (2) - 0,5224 0,0960 - 5,4405 0,0000 (*)
(1) e (3) 0,3667 0,0960 3,8183 0,0010 (*)
(1) e (4) 0,0500 0,0960 0,5210 0,6078
(2) e (3) 0,1462 0,0960 1,5226 0,1428
(2) e (4) - 0,1501 0,0960 - 1,5631 0,1330
(3) e (4) 0,0081 0,0960 0,0847 0,9333
Nota: (*) Valores significativos, com 95% de confiança
100
APÊNDICE B
Resultados das Matrizes Doehlert, descritas no item 6.5.1.2.
Tabela 28 – Sinais de emissão normalizados de chumbo, cobre, níquel e
cádmio da segunda etapa de otimização Matriz Doehlert – pH x Concentração
de Triton X-114 x Concentração de DDTC-Na
Ensaios Chumbo
(*)
Cobre
(*)
Níquel
(*)
Cádmio
(*)
Soma
1 0,6606 0,7962 0,6698 0,6503 2,7770
2 0,6552 0,6739 0,5506 0,6910 2,5707
3 0,8148 0,8583 0,6164 0,8630 3,1525
4 0,8380 0,7424 0,6129 0,8724 3,0657
5 1,0000 0,8189 1,0000 0,9999 3,8188
6 0,0186 1,0000 0,8139 0,0000 1,8325
7 0,7963 0,8189 0,8813 0,8333 3,3298
8 0,0000 0,5736 0,4147 0,0014 0,9897
9 0,0763 0,0000 0,0000 0,0900 0,1663
10 0,7551 0,8712 0,6799 0,7277 3,0340
11 0,6591 0,7465 0,4798 0,6854 2,5707
12 0,7197 0,7787 0,5690 0,7289 2,7962
13 0,6649 0,5127 0,6069 0,6905 2,4750
Nota: (*) Valores médios
101
Tabela 29 – Sinais de emissão normalizados de chumbo, cobre, níquel e
cádmio da terceira etapa de otimização Matriz Doehlert – pH x Concentração de
Triton X-114
Ensaios Chumbo
(*)
Cobre
(*)
Níquel
(*)
Cádmio
(*)
Soma
1 1,0000 0,9319 0,7316 0,9957 3,6591
2 0,4545 0,0000 0,0294 0,5614 1,0452
3 0,6058 0,4038 0,2191 0,7041 1,9329
4 0,9965 1,0000 1,0000 1,0000 3,9965
5 0,0000 0,9564 0,4995 0,0009 1,4568
6 0,0056 0,0982 0,0000 0,0000 0,1038
7 0,9680 0,9862 0,7363 0,9987 3,6892
Nota: (*) Valores médios
Tabela 30 – Resultados dos sinais de emissão normalizados de chumbo,
cobre, níquel e cádmio da terceira etapa de otimização Matriz Doehlert – pH x
Concentração de DDTC-Na
Ensaios Chumbo
(*)
Cobre
(*)
Níquel
(*)
Cádmio
(*)
Soma
1 0,6821 0,7136 0,5740 0,7485 2,7181
2 0,0000 0,2194 0,0000 0,0000 0,2194
3 1,0000 1,0000 0,4602 1,0000 3,4602
4 0,5601 0,2344 1,0000 0,2917 2,0862
5 0,2014 0,0000 0,3629 0,0311 0,5954
6 0,3996 0,5782 0,2907 0,2546 1,5231
7 0,2273 0,5142 0,3823 0,0800 1,2038
8 0,7070 0,7625 0,7578 0,7456 2,9729
Nota: (*) Valores médios
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