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Identificação de plásticos comerciais por meio de um nariz eletrônico baseado em polímeros condutores. / Identification of plastics commercials through an electronic nose based on conducting polymers.Gilmar Antonio dos Santos Martins 07 April 2011 (has links)
O presente trabalho consiste no desenvolvimento de uma nova técnica de identificação de materiais poliméricos por meio do uso de um nariz eletrônico. Narizes eletrônicos têm sido desenvolvidos para detecção automática e classificação de odores e gases. São instrumentos capazes de medir a concentração ou intensidade odorante de modo similar a um olfatômetro, mas sem as limitações inerentes ao uso de painel humano, o que é altamente desejável. O nariz eletrônico é composto por um sistema de sensores, no nosso caso, utilizamos um arranjo de quatro sensores, que foram confeccionados pela deposição de finos filmes de polímeros condutores dopados sobre a superfície de eletrodos interdigitados. Estes sensores foram conectados a condutivímetros acoplados a um computador de uso pessoal (PC) através de um conversor AD. O PC era dotado de softwares de aquisição e tratamento de dados. Amostras dos materiais a serem analisados foram aquecidas a 257°C e o arranjo de sensores foi exposto aos compostos voláteis produzidos durante esse aquecimento. Realizaram-se 30 ensaios formados por períodos de exposição (5 segundos; compostos voláteis) intercalados por períodos de recuperação (45 segundos; ar puro). Os dados obtidos foram tratados estatisticamente por Análises de Componentes Principais (PCA). Esse arranjo de sensores mostrou-se eficiente, sendo capaz de diferenciar nove tipos de materiais poliméricos testados. Apresentou 100% de acerto em 30 ensaios de classificação realizados. / This research consists in the development of a new technique capable of the identification of polymeric materials using an electronic nose. Electronic noses have been developed for automatic detection and classification of odors, vapors and gases. They are instruments capable of measuring the concentration or intensity of an odorant similarly to an olfactometer, but without the inherent limitations of the human panel, which is highly desired. The electronic nose is composed by a system of chemoresistive sensors, in this case, an array of four sensors was used, which were made through a deposition of thin films of doped conductive polymers, on the surface of interdigitated electrodes. These sensors were connected to conductivity meters coupled to a personal computer (PC) through AD converters. The PC had acquisition and data processing softwares installed on it. Thirty readings were made or each analyzed polymer consisting of alternated 5 seconds exposure periods and 45 seconds recovery periods. The collected data were statistically processed by Principal Component Analysis (PCA). This electronic nose was efficient, being able to identify nine types of polymeric materials through the analysis of the different volatile compounds released when these materials were heated to the heat of 257ºC. A 100% correct classification score was obtained in the 30 sets of analysis.
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Identificação de plásticos comerciais por meio de um nariz eletrônico baseado em polímeros condutores. / Identification of plastics commercials through an electronic nose based on conducting polymers.Martins, Gilmar Antonio dos Santos 07 April 2011 (has links)
O presente trabalho consiste no desenvolvimento de uma nova técnica de identificação de materiais poliméricos por meio do uso de um nariz eletrônico. Narizes eletrônicos têm sido desenvolvidos para detecção automática e classificação de odores e gases. São instrumentos capazes de medir a concentração ou intensidade odorante de modo similar a um olfatômetro, mas sem as limitações inerentes ao uso de painel humano, o que é altamente desejável. O nariz eletrônico é composto por um sistema de sensores, no nosso caso, utilizamos um arranjo de quatro sensores, que foram confeccionados pela deposição de finos filmes de polímeros condutores dopados sobre a superfície de eletrodos interdigitados. Estes sensores foram conectados a condutivímetros acoplados a um computador de uso pessoal (PC) através de um conversor AD. O PC era dotado de softwares de aquisição e tratamento de dados. Amostras dos materiais a serem analisados foram aquecidas a 257°C e o arranjo de sensores foi exposto aos compostos voláteis produzidos durante esse aquecimento. Realizaram-se 30 ensaios formados por períodos de exposição (5 segundos; compostos voláteis) intercalados por períodos de recuperação (45 segundos; ar puro). Os dados obtidos foram tratados estatisticamente por Análises de Componentes Principais (PCA). Esse arranjo de sensores mostrou-se eficiente, sendo capaz de diferenciar nove tipos de materiais poliméricos testados. Apresentou 100% de acerto em 30 ensaios de classificação realizados. / This research consists in the development of a new technique capable of the identification of polymeric materials using an electronic nose. Electronic noses have been developed for automatic detection and classification of odors, vapors and gases. They are instruments capable of measuring the concentration or intensity of an odorant similarly to an olfactometer, but without the inherent limitations of the human panel, which is highly desired. The electronic nose is composed by a system of chemoresistive sensors, in this case, an array of four sensors was used, which were made through a deposition of thin films of doped conductive polymers, on the surface of interdigitated electrodes. These sensors were connected to conductivity meters coupled to a personal computer (PC) through AD converters. The PC had acquisition and data processing softwares installed on it. Thirty readings were made or each analyzed polymer consisting of alternated 5 seconds exposure periods and 45 seconds recovery periods. The collected data were statistically processed by Principal Component Analysis (PCA). This electronic nose was efficient, being able to identify nine types of polymeric materials through the analysis of the different volatile compounds released when these materials were heated to the heat of 257ºC. A 100% correct classification score was obtained in the 30 sets of analysis.
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