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)
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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