Emprego de técnicas espectroanalíticas para a análise de amostras de solos e de coprólitos : análise de textura e exploratória

In this study, samples of coprolites (fossilized feces) were analyzed in LIBS (Laser-Induced Breakdown Spectroscopy) to evaluate the chemical profile in these samples using hyperspectral images, which enable us to assess the different concentration of several elements in the same image. One of these...

Nível de Acesso:openAccess
Publication Date:2015
Main Author: Sperança, Marco Aurélio lattes
Orientador/a: Pereira Filho, Edenir Rodrigues lattes
Format: Dissertação
Language:por
Published: Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos
Programa: Programa de Pós-graduação em Química
Assuntos em Portugês:
Áreas de Conhecimento:
Online Access:https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/7723
Resumo Português:No presente trabalho, amostras de coprólitos (fezes fossilizadas) foram submetidas à análise em LIBS (Laser-Induced Breakdown Spectroscopy) para avaliar o perfil químico destas amostras através de imagens hiperespectrais, que nos possibilitam avaliar a diferença de concentração de vários elementos em apenas uma imagem. Uma destas amostras foi submetida à análise por ICP OES (Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectroscopy) separadamente (rocha e coprólito), para avaliar a concentração real de cada elemento em cada uma das matrizes. Através dos resultados de ambas as técnicas foi possível inferir características da dieta dos animais que geraram os coprólitos cujas amostras correspondem aos períodos Oligo-Mioceno, Cretáceo e Permiano (28, 85 e 260 milhões de anos, respectivamente). Amostras de coprólitos apresentaram correlação positiva entre os elementos Ca e P, o que indica a presença de Ca3(PO4)2, composto geralmente presente em resíduos de animais carnívoros. Já nas amostras de rocha, os elementos predominantes foram Al, K, Na e Si. Através de uma análise de PCA (Principal Component Analysis), identificou-se que os elementos que caracterizavam as amostras mudavam conforme a Era. Através da análise do gráfico de escores, foi possível identificar os agrupamentos das amostras em ordem cronológica. As amostras de solos foram submetidas à análise por NIRS (Near-Infrared Spectroscopy) na tentativa de criar modelos de classificação para textura do solo, que é caracterizada pelas frações de areia, argila e silte do solo. Estes, por sua vez, são diferenciados pelo tamanho de partícula. Várias estratégias foram adotadas na tentativa de se melhorar os modelos criados e várias ferramentas quimiométricas foram utilizadas, como SIMCA, KNN e PLS-DA para classificação, obtendo-se resultados satisfatórios com exatidão de 83 a 100% para o conjunto de calibração. PLS para quantificação dos teores também foi testada, porém sem sucesso. As amostras foram submetidas também à análise por LIBS e uma estratégia de encapsulamento do solo com um polímero foi testada, também sem sucesso, visto que o LIBS gera o perfil espectral de elementos e não diferencia tamanho de partícula.
Resumo inglês:In this study, samples of coprolites (fossilized feces) were analyzed in LIBS (Laser-Induced Breakdown Spectroscopy) to evaluate the chemical profile in these samples using hyperspectral images, which enable us to assess the different concentration of several elements in the same image. One of these samples was submitted to analysis by ICP OES (Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectroscopy) separately (rock and coprolites) to assess the actual concentration of each element in both of the arrays. Through the results of both techniques, it was possible to infer the diet of animals that generated the coprolites. The samples correspond to the Oligo-Miocene, Cretaceous, and Permian periods (28, 85 and 260 million years, respectively). Coprolites samples showed positive correlation between the Ca and P elements, indicating the presence of Ca3(PO4)2, compound generally present in carnivorous animal waste. In rock samples, the predominant elements were Al, K, Na and Si. Through a PCA analysis (Principal Component Analysis), it was found that the elements that characterized the samples changed as the age. Through scores graph analysis, it is possible to identify groups of samples in chronological order. The soil samples were analyzed by NIRS (Near-Infrared Spectroscopy) in an attempt to create classification models for soil texture, which is characterized by sand fractions, clay and silt soil. These are differentiated by particle size. Various strategies have been adopted in an attempt to improve the created models and several chemometric tools were utilized, such as SIMCA, KNN and PLS-DA for classification, giving satisfactory results as accuracy 83-100% for the calibration set. PLS to quantify the levels was also tested, but without success. The samples were also subjected to analysis by LIBS and soil encapsulation strategy with a polymer was tested, also without success, since the LIBS generates the spectral profile elements and does not distinguish particle size.