Optimización de variables para la determinación de arsénico por generación de hidruros mediante espectrometría de emisión atómica por plasma microondas (MPAES)
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En el presente trabajo se utilizaron técnicas de diseño experimental para optimizar la determinación de arsénico en agua mediante espectrometría de emisión atómica por plasma generado por microondas mediante generación de hidruros (HG-MPAES). Se empleó una optimización multivariada para encontrar las condiciones experimentales con el propósito de obtener las mejores señales de la respuesta. Se estudiaron los efectos de varios factores: las concentraciones de NaBH4 (RC), HCl (AC) y L-cisteína (CC), caudales de muestra (SFR) y NaBH4 (RFR) junto con el tiempo de lectura (TL) para evaluar su influencia sobre la intensidad de la señal de As (193.695 nm). Los procedimientos de optimización se llevaron a cabo mediante los factores más importantes e investigando la relación entre respuestas y factores mediante los denominados métodos de superficie de respuesta (MSR). Para este fin se utilizó un diseño central compuesto. A partir de la siguiente combinación de factores: 43 rpm para SFR; 2.40% para AC; 0.03% para CC y 1.70% para RC se logró una predicción del modelo que superó en más de 15.0% al valor máximo obtenido experimentalmente. La metodología desarrollada se aplicó con éxito a la determinación de As en muestras de aguas provenientes de distintas fuentes. In this work, experimental desing techniques were used to optimize arsenic hydride generation by atomic emission spectrometry (HG-MPAES). A multivariate optimization was used to assess the experimental conditions that generate the best results signal. The effects of several factors: NaBH4 (RC), HCl (AC), and L-cysteine (CC) concentrations; sample (SFR) and NaBH4 (RFR) flows rates; and reading time, were studied to evaluate its influence on the signal intensity of As (193.695 nm). In order to find the most important factors and the relationship between responses and factors by the so-called surface response methods (RSM) optimization procedures were carried out. A central composite design was used for this purpose. From the following combination of factors: SFR: 43 rpm; AC: 2.40%; CC: 0.03% and CR: 1.70%, a prediction model was obtained, exceeding by more than 15.0% the maximum value obtained experimentally. The methodology developed was successfully applied to the determination of As in water samples from different sources.
Autor/a
Azcárate, Rosana Valeria
Director/a
Camiña, José Manuel;
Fecha
2017Tipo de documento
tesis
Subtipo de documento
tesina
tesina
dc.language.iso
spa
Materias
Química : : Química analítica;
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- Tesisg [1853]