RESUMEN
Resumen Se prepararon sensores basados en SnO dopados con paladio (0, 1, 3, 5 y 7%) mediante el método de impregnación húmeda. Para caracterizarlos, se usaron las técnicas de espectroscopia infrarroja con transformada de Fourier (FTIR), adsorción y desorción de N2 (BET), difracción de rayos X (XRD), microscopía electrónica de barrido (SEM) y espectroscopia de energía dispersiva de rayos X (EDX). Los sensores se evaluaron con etanol para que conformaran, junto a dos sensores comerciales, una nariz electrónica (E-nose) que lograse detectar componentes volátiles del aroma en vinos peruanos. Los resultados fueron interpretados a través del análisis de componentes principales (PCA) con la finalidad de buscar una técnica que complementase la información recolectada por la cromatografía de gases (GC) y la cromatografía líquida (HPLC), y justamente comparando los PCAs obtenidos del GC y el HPLC con los resultantes de la E-nose se encontró que estos últimos clasificaban mejor las muestras. Fue posible diferenciar tanto vinos de la misma uva como de distinta cepa. Además, se logró detectar vinos adulterados, lo cual contribuye a la industria vitivinícola en el control de su producción con la finalidad de mejorar la calidad de esta bebida para el consumidor.
Abstract SnO-based sensors doped with palladium (0, 1, 3, 5 and 7%) were prepared by the wet impregnation method. To characterize them, the techniques ofinfrared spectroscopy with Fourier transform (FTIR), adsorption and desorption of N2 (BET), XRD, scanning electron microscopy (SEM), and X-ray dispersive energy (EDX) spectroscopy were used. The sensors were evaluated with ethanol to form, together with two commercial sensors, an electronic nose (E-nose) that could detect volatile aroma components in Peruvian wines. The results were interpreted through principal component analysis (PCA) to find a technique that complemented the information collected by gas chromatography (GC) and liquid chromatography (HPLC), and by comparing the PCAs obtained from GC, and HPLC with those resulting from E-nose. It was found that the latter classified the samples better. It was possible to differentiate both wines from the same grape and from a different strain, and to detect adulterated wines, which contributes to the wine industry in controlling its production to improve the quality of this drink for the consumer.
Resumo Os sensores baseados em SnO dopados com paládio (0, 1, 3, 5 e 7%) foram preparados pelo método de impregnação por via húmida. Para caracterizá-los, as técnicas de espectroscopia infravermelha com transformação de Fourier (FTIR), adsorção e dessorção de N2 (BET), XRD, microscopia eletrônica de varredura SEM) e espectroscopia de energia dispersiva de raios-X (EDX). Os sensores foram avaliados com etanol para formar, junto com dois sensores comerciais, um nariz eletrônico (E-nose) que poderia detectar componentes de aroma volátil em vinhos peruanos. Os resultados foram interpretados através da análise de componentes principais (PCA) para encontrar uma técnica que complementasse a informação coletada por cromatografia gasosa (GC) e cromatografia líquida (HPLC) e comparando os PCA obtidos de GC e HPLC com os resultantes do E-nose, descobriu-se que este classificou melhor as amostras. Foi possível diferenciar os vinhos da mesma uva e de uma variedade diferente. Além disso, foi possível detectar vinhos adulterados, o que contribui para a indústria do vinho no controle de sua produção, a fim de melhorar a qualidade desta bebida para o consumidor.
RESUMEN
Se desarrolló una nariz electrónica que permite la detección de alcoholes de manera sencilla y económica en comparación con las narices electrónicas tradicionales. Estábasada en cuatro sensores de gas de SnO2 (dos comerciales y dos fabricados en el laboratorio), un sistema neumático irregular, un hardware y software para adquisición de datos y un software de reconocimiento de patrones. Se evaluó el comportamiento de la nariz y las condiciones de trabajo con muestras de vapor de alcoholes (metanol, etanol, n-butanol y 1-2 octanol) y se determinó que los alcoholes se pueden detectar con el arreglo de sensores preparado y pueden diferenciarse entre sí haciendo uso del análisis estadístico de componentes principales (PCA). El orden de detección encontrado para los alcoholes lineales fue el siguiente: metanol > etanol > n-butanol > 1-octanol. Se encontró también que haciendo uso del análisis de componentes principales (PCA) y realizando una normalización de los datos en el software de reconocimiento de patrones, la varianza total de las muestras también aumenta del 76% al 85%. Esto demuestra que una nariz simple y económica puede clasificar bien las muestras evaluadas.
An electronic nose for the detection of alcohols, easy to use and inexpensive as compared to traditional electronic noses, was developed. This nose is based on four SnO2 gas sensors (two commercial and two homemade), an irregular pneumatic system, hardware and a software for data acquisition and a software for pattern recognition. The nose behavior and the working conditions with vapor samples of alcohols (methanol, ethanol, n-butanol and 1-octanol) were evaluated. Alcohols could be detected with the array of prepared sensors and could be also differentiated from each other by using principal component analysis (PCA). The detection order for linear alcohols followed the order: methanol > ethanol > n-butanol > 1-octanol. It was also found that by using PCA and performing a standardization of data in software pattern recognition so, the total variance of such information increases from 76% up to 85%. This result confirms that a simple and inexpensive nose can rank well the tested samples.
Foi feito um nariz eletrônico que permitiu a detecção de álcoois de jeito simplis e económico em comparacao com os narices electrónicos tradicionais. Estábaseado em quatro sensores de gás SnO2 (dois comerciais e dois feitos no laboratório), um sistema pneumático irregular, hardware e software para aquisição de dados e software de reconhecimento de padrões. Foi avaliado o comportamento do nariz e as condições de trabalho com amostras de vapor de álcoois (metanol, etanol, n-butanol e 1-octanol) determinou-se que os álcoois podem ser detectados com o arranjo de sensores preparado e pode diferenciar-se entre sim usando análise de componentes principais (PCA). A ordem de detecção para os álcoois lineares encontrados foi os seguinte: metanol> etanol> n-butanol> 1-octanol. Verificou-se que, usando análise de componentes principais (PCA) e a execução de uma normalização dos dados no software de reconhecimento de padrões, a variância das amostras também aumenta de 76% para 85%. Esto demostra que um nariz simples e barato pode classificar bem as amostras avaliadas.
RESUMEN
El objetivo principal fue encontrar cómo ciertos parámetros o factores fisicoquímicos del carbón activado pueden influir en la capacidad de adsorción de tres adsorbatos: fenol, ácido benzoico y ácido salicílico. Se emplearon dos métodos de análisis multivariado de datos: análisis principal de mínimos cuadrados (PLS) y regresión de componentes principales (PCR). El método de PLS mostró una mejor concordancia entre los valores estimados y experimentales. Usando este método, se formularon ecuaciones para predecir la capacidad de remoción de cada adsorbato. Usando PLS fue posible estimar la capacidad de adsorción del ácido benzoico, ácido salicílico y fenol con un error estándar de validación menor al 6%. Así se predijo que la acidez superficial es el parámetro más importante del carbón activado para adsorber compuestos aromáticos.
The main objective was to describe parameters and physicochemical factors of activated carbon related to the adsorption capacity of three adsorbates: Phenol, benzoic acid, and salicylic acid. Two multivariate data analysis methods were used: Partial least square (PLS) and principal component regression (PCR). PLS showed better agreement between estimated and experimental values and using this method, equations were developed to predict the removal capacity of each adsorbate. The adsorption capacity of activated carbon in relation to benzoic acid, salicylic acid, and phenol was predicted with a standard error of validation of less than 6%. Surface acidity was the most important parameter affecting the adsorption of aromatic compounds by activated carbon.
Foram utilizados métodos de análises multivariada de dados: análises parcial de mínimos quadrados (PLS) e regressão das componentes principais (PCR) para encontrar como certos parâmetros ou fatores físico-químicos do carvão ativado podem influenciar a capacidade de adsorção de três adsorvatos: fenol, ácido benzoico e ácido salicílico. Encontrou-se que o método PLS apresentou melhor concordância entre os valores estimados e experimentais. Utilizando-se este método, podem-se desenvolver equações para prever a capacidade de remoção para cada adsorvato. Usando o método PLS foi possível estimar a capacidade de adsorção do carvão ativado para o ácido benzoico, ácido salicílico e fenol com um erro padrão de validação menor ao 6%. Assim foi previsto que a acidez da superfície é o parâmetro mais importante do carvão ativado para adsorver compostos aromáticos.
