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Controle de qualidade de águas potáveis utilizando análise multivariada de imagens / Water quality control of potable water using multivariate image analysis

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Previous issue date: 2015-12-15 / New digital image based-analytical methodologies are proposed to measure pH,
alkalinity, total hardness, calcium hardness, magnesium hardness, chloride, fluorine,
and total iron of potable water samples. Multivariate image analysis and partial leastsquares
regression were applied to BMP digital images acquired from a CCD-scanner.
RGB, HIS, XYZ and YCbCr color spaces and 300 dpi images of 200 μL water samples
were employed. This micro volume per sample yielded micro volumes of analytical
waste per sample (400.0 μL). PLS root mean square error of prediction (RMSEP) for
pH analyses was 0.16. RMSEP values for alkalinity, total hardness, calcium hardness,
magnesium hardness, chloride, fluorine, and total iron were 0.03, 1.20, 2.01, 0.07,
0.04, and 0.06 mg L-1, respectively. Analytical figures of merit were computed for all
PLS proposed methods. Mean relative errors ranging from 0.20% to 1.33 were found.
The proposed methods were validated against standard analytical procedures for
water quality control. There were no statistical differences between mean PLS value
and the one found using the respective standard procedure (ttest, 􀀁 = 0.05). Precision
was found statistically equivalent for pH, alkalinity, chloride, fluoride, and total iron
when compared to the related reference method (Ftest, 􀀁 = 0.05). Therefore, the new
PLS analytical methods proposed for water control quality can be employed as an
alternative to standard methods. / Novas metodologias analíticas são propostas nesta Tese para a determinação físicoquímica
de pH, Alcalinidade, Dureza Total, Dureza Cálcio, Dureza Magnésio, Cloreto,
Fluoreto e Ferro Total de águas potáveis utilizando Análise Multivariada de Imagens
(MIA) associada à Regressão Multivariada por Mínimos Quadrados Parciais (PLS).
Imagens digitais de amostras obtidas por um scanner de mesa foram empregadas
para construir modelos de calibração multivariada. Amostras foram preparadas em
laboratório para cada parâmetro investigado. Os modelos PLS foram obtidos de
imagens digitais nos espaços RGB, HSI, XYZ e YCbCr, com 300 dpi de resolução e
formato de arquivo BMP. As análises foram realizadas em micro-volumes amostrais,
sendo necessários 200,0 μL de amostras por análise. O modelo PLS para
determinação do pH forneceu RMSEP = 0,16. Já para Alcalinidade, Dureza Total,
Dureza Cálcio, Dureza Magnésio, Cloreto, Fluoreto e Ferro Total os valores de
RMSEP foram iguais a 0,03, 1,20, 2,01, 0,07, 0,04 e 0,06 mg L-1, respectivamente.
Todos os modelos foram avaliados utilizando Figuras de Mérito (FOM) buscando
contemplar os parâmetros nacionais de validação de novos métodos analíticos. Para
o modelo PLS desenvolvido para determinação de pH, apresentou média dos erros
relativos obtidos da diferença entre os valores previstos e os valores de referência,
sendo igual a 0,20%. Para Alcalinidade, Dureza Total, Dureza Cálcio e Dureza
Magnésio, foram encontrados valores das médias dos erros relativos iguais a 0,85,
9,46 e 9,44%, respectivamente. Já os modelos desenvolvidos para Cloretos, Fluoretos
e Ferro, apresentaram valores menores, com médias dos erros relativos iguais a 1,01,
5,15 e 1,33%. Os modelos desenvolvidos foram validados utilizando amostras reais,
além de comparados com métodos de referência através de testes de exatidão e de
precisão. Todos os métodos desenvolvidos apresentaram exatidão estatisticamente
equivalentes aos valores obtidos pelos métodos convencionais (tcal < tcrítico, 􀀁 = 0,05).
Todos os modelos desenvolvidos, com exceção dos modelos de Dureza Total, Dureza
Cálcio e Dureza Magnésio, apresentaram previsão estatisticamente equivalentes aos
métodos convencionais (Fcal > Fcrítico, 􀀁 = 0,05). Dessa forma, as metodologias
analíticas desenvolvidas nesta Tese são alternativas aos métodos analíticos
convencionais, apresentando vantagens como menor quantidade de amostras (200,0
μL), menor quantidade de reagentes (40,0 μL), menor quantidade de solução
indicadora (4,0 μL), menor quantidade de resíduos por amostra (400,0 μL), além da
mobilidade dos métodos, não necessitando de laboratórios específicos para análise
das amostras.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/5558
Date15 December 2015
CreatorsDamasceno, Deangelis
ContributorsOliveira, Anselmo Elcana de, Oliveira, Sérgio Botelho de, Oliveira, Anselmo Elcana de, Coelho, Clarimar José, Soares, Anderson da Silva, Chaves, Andréa Rodrigues, Coltro, Wendell Karlos Tomazelli
PublisherUniversidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Química (IQ), UFG, Brasil, Instituto de Química - IQ (RG)
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG
Rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess
Relation663693921325415158, 600, 600, 600, 7826066743741197278, 1571700325303117195

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