Evaluation of Two Statistical Tools (Least Squares Regression and Artificial Neural Network) in the Multivariate Optimization of Solid-Phase Extraction for Cadmium Determination in Leachate Samples
AUTOR(ES)
Sousa Filho, Hélio R., Oliveira, Daniel M., Lemos, Valfredo A., Bezerra, Marcos A.
FONTE
J. Braz. Chem. Soc.
DATA DE PUBLICAÇÃO
2015-01
RESUMO
Este trabalho propõe a otimização multivariada de um procedimento para determinação de cádmio em amostras de chorume usando-se espectrometria de absorção atômica com chama após a extração em fase sólida usando-se uma minicoluna empacotada com Amberlite XAD-4 modificada com ácido 3,4-diidróxibenzoico. As variáveis relacionadas à pré-concentração (pH, razão de amostragem e concentração do tampão) foram otimizadas usando-se planejamento Doehlert. Duas ferramentas para modelagem estatística (regressão por mínimos quadrados e redes neurais artificiais) foram aplicadas aos dados e seus desempenhos foram comparados. Procedimentos de digestão do chorume por aquecimento em meio ácido e por radiação ultravioleta foram avaliados sendo este último mais adequado para evitar a perda de Cd por volatilização. O procedimento desenvolvido apresentou um fator de enriquecimento de 9 vezes com limites de detecção e de quantificação (3sb) de 0,72 e 2,4 µg L-1, respectivamente, e precisão - expressa como porcentagem do desvio padrão relativo - de 4,0 e 6,4% (RSD%, n = 4 para 5,0 e 20,0 µg L-1, respectivamente). Testes de adição/recuperação de Cd foram realizados obtendo-se valores entre 97 e 112%. O procedimento foi aplicado na determinação de cádmio em amostras de chorume coletadas no aterro sanitário do município de Jaguaquara-BA, Brasil.
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