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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/44596| Tipo: | Dissertação |
| Título: | Pontos Quânticos de Carbono e Nanopartículas de Prata: nanomateriais com potencial aplicação para o sensoriamento de pesticidas |
| Título em inglês: | Carbon Quantum Dots and Silver Nanoparticles: nanomaterials with potential application for the sensing of pesticides |
| Autor(es): | Carneiro, Samuel Veloso |
| Orientador: | Fechine, Pierre Basílio Almeida |
| Palavras-chave: | Pontos quânticos de carbono;Nanopartículas de prata;Fluorescência;Pesticidas;Sensoriamento químico |
| Data do documento: | 2019 |
| Citação: | CARNEIRO, Samuel Veloso. Pontos Quânticos de Carbono e Nanopartículas de Prata: nanomateriais com potencial aplicação para o sensoriamento de pesticidas. 2019. 100 f. Dissertação (Mestrado em Química) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2019. |
| Resumo: | Estratégias de sensoriamento químico estão sendo desenvolvidas como uma possível alternativa para detectar pesticidas em amostras de alimentos, de forma simples e de baixo custo. Dentre os nanomateriais empregados, os Pontos Quânticos de Carbono (PQCs) constituem uma ótima opção para a construção de um sensor, cujo mecanismo de sensoriamento se baseia na transferência de energia ressonante de Förster (FRET). Assim, nanopartículas de prata (AgNPs) podem ser utilizadas na supressão de luminescência dos PQCs, o que as tornam excelentes coadjuvantes na identificação dos analitos. Portanto, o objetivo desse trabalho é propor uma estratégia de sensoriamento utilizando PQCs e AgNPs, a fim de identificar pesticidas de diferentes classes químicas, por meio de métodos quimiométricos. Os PQCs foram sintetizados pelo método solvotérmico e as AgNPs obtidas foram estabilizadas com poliacrilato de sódio (PAA) e polietilenoimina (BPEI). As amostras foram caracterizadas por espectrofotometria UV-Vis, espectroscopia de fluorescência, TEM, FTIR, espectroscopia Raman e XPS. As amostras selecionadas para o sensoriamento apresentaram bandas de emissão próximas a 420 nm, região da banda de absorção das AgNPs. As amostras Ag@PAA e a Ag@BPEI apresentaram tamanhos de partícula de 2,24 ± 0,49 nm e de 17,95 ± 12,59 nm, respectivamente. Após a otimização das condições experimentais e através de análise discriminante, os pesticidas propanil, paration, dimetoato, clorpirifos e pirimicarbe foram identificados com um nível de confiança de 95%. Posteriormente, o poder de discriminação da estratégia foi avaliado para três desses pesticidas, utilizando-se amostras de arroz, cenoura, laranja e pimentão. Avaliou-se, em seguida, a discriminação dos pesticidas utilizando-se concentrações mais baixas dos analitos, aplicando-se os métodos de Análise Linear Discriminante (LDA) e Análise de Componentes Principais (PCA). Com isso, foi possível verificar a sensibilidade da estratégia de sensoriamento até uma concentração de 0,025 ppm de pesticida. Portanto, foi possível desenvolver uma estratégia de sensoriamento baseada em PQCs para a identificação de pesticidas em alimentos. |
| Abstract: | Chemical sensing strategies are being developed as a possible alternative to detect pesticides in food samples, in a simple way and low cost. Among the nanomaterials used, the carbon quantum dots (PQCs) are a great option for the construction of a sensor, whose sensing mechanism is based on the Förster Resonance Energy Transfer (FRET). Then, silver nanoparticles (AgNPs) can be used in the quenching of luminescence of the PQCs, which make them excellent coadjuvants in the identification of the analytes. Therefore, the objective of this work is to propose a strategy of sensing using PQCs and AgNPs, in order to identify pesticides of different chemical classes, by means of chemometrics methods. The PQCs were synthesized by the solvothermic method and the AgNPs obtained were stabilized with sodium polyacrylate (PAA) and polyethyleneimine (BPEI). The samples were characterized by UVVis spectrophotometry, fluorescence spectroscopy, TEM, FTIR, Raman spectroscopy and XPS. The samples selected for the sensing showed emission bands close to 420 nm, the region of the AgNPs absorption band. Ag@PAA and Ag@BPEI samples had particle sizes of 2.24 ± 0.49 nm and 17.95 ± 12.59 nm, respectively. After optimization of the experimental conditions and through discriminant analysis, the pesticides propanyl, parathion, dimethoate, chlorpyrifos and pyrimicarb were identified with a confidence level of 95%. Subsequently, the power of discrimination of the strategy was evaluated for three of these pesticides, using samples of rice, carrot, orange and pepper. The discriminating of pesticides was then evaluated using lower concentrations of analytes by applying the Linear Discriminant Analysis (LDA) and Principal Component Analysis (PCA) methods. With this, it was possible to verify the sensitivity of the sensing strategy up to a concentration of 0.025 ppm of pesticide. Therefore, it was possible to develop a PQC-based sensing strategy for the identification of pesticides in food. |
| URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/44596 |
| Aparece nas coleções: | DQAFQ - Dissertações defendidas na UFC |
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