Desenvolvimento e aplicações de modelos de calibração multivariada em espectroanalitica e eletroanalitica

AUTOR(ES)

Eduardo Osorio de Cerqueira

DATA DE PUBLICAÇÃO

2002

RESUMO

Neste trabalho propôs-se modelos de calibração multivariada baseados em transformações não-lineares para a mudança de base, seguidas de uma truncagem da nova base otimizada por algoritmo genético. Isso é necessário porque devido à quantidade de interferências e ruídos encontrados em análises reais, nem sempre é possível encontrar uma relação linear de modo a obter previsões com erros aceitáveis. No primeiro modelo utilizou-se um algoritmo genético para selecionar quais freqüências de Fourier são relevantes numa calibração multivariada utilizando-se o método dos mínimos quadrados parciais - PLS - para a determinação dos parâmetros de qualidade brix e pol em amostras de caldo de cana concentrado a partir de espectros no infravermelho próximo. Para a determinação do brix obteve-se erros médios de 1,3 % enquanto que para a determinação do pol obteve-se erros médios de 1,4 %. No segundo modelo utilizou-se um algoritmo genético para otimizar uma rede neural com funções radiais de base (RBFs). Foram otimizados os raios, a posição dos centros, o número de RBF´s, o tipo de RBF utilizada e as conexões de cada RBF de umarede de RBFs. Esse modelo foi aplicado na determinação de açúcares redutores totais em caldo de cana concentrado a partir do espectro no infravermelho próximo. Obteve-se erros médios de previsão de 1,5% na determinação do ART. Adicionalmente, propôs-se um modelo para calibração multivariada por adição de padrão simultânea para mais de uma espécie química. Esse modelo foi aplicado na determinação de ácido ascórbico e ácido úrico por voltametria de pulso diferencial, utilizando um potenciostato construído no laboratório, controlado por microcomputador. Obteve-se erro médio de previsão para o ácido úrico de 4,6% e para o ácido ascórbico de 3,0 %.

ASSUNTO(S)

redes neurais (computação) ajuste de curva estatistica - metodos graficos algoritmos geneticos

Documentos Relacionados

• Redes neurais e suas aplicações em calibração multivariada
• Calibração multivariada empregando combinação de modelos obtidos por regressão no domínio wavelet.
• Calibração multivariada empregando combinação de modelos obtidos por regressão no domínio wavelet.
• Modelos de calibração multivariada associados à espectroscopia vibracional para análise de misturas diesel-óleos vegetais
• Estado da arte de figuras de mérito em calibração multivariada