skip to main content
Idioma:

Desenvolvimento de método para identificação de cocaína utilizando a técnica de espectroscopia Raman associada a análises quimiométricas

Carlos Eduardo Ribeiro Marcelo Firmino de Oliveira

2018

Localização: FFCLRP - Fac. Fil. Ciên. Let. de R. Preto    (Ribeiro, Carlos Eduardo )(Acessar)

  • Título:
    Desenvolvimento de método para identificação de cocaína utilizando a técnica de espectroscopia Raman associada a análises quimiométricas
  • Autor: Carlos Eduardo Ribeiro
  • Marcelo Firmino de Oliveira
  • Assuntos: QUÍMICA FORÊNSICA; COCAÍNA; ESPECTROSCOPIA
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Espectroscopia Raman tem todas as vantagens necessárias para uma análise forense. É uma ferramenta com grande potencial para muitas áreas da criminalística. Sua utilização como técnica analítica para detecção de entorpecentes já é reconhecida por vários estudos, porém, se torna limitada quando se encontra uma grande gama de interferentes e em concentrações variadas, fatores que podem prejudicar a análise ou mascarar os resultados. Utilizando de um banco de dados, possível de ser analisado pela rapidez e praticidade do equipamento, juntamente com ferramentas quimiométricas, que buscam os perfis únicos de espectroscopia Raman em variadas misturas, temos a possibilidade de: criar um perfil das apreensões, permitir uma individualização das amostras através de seus adulterantes, interferentes e/u eluentes, e criar uma metodologia para identificação de cocaína através de espectroscopia Raman portátil. Puderam ser obtidos resultados relevantes para a aplicação na polícia científica, uma vez que a análise espectral conseguiu determinar cocaína e cafeína nas amostras apreendidas pelo Instituto de Criminalística de Araraquara. Aplicando um protocolo que engloba o teste de triagem e o de TLC (cromatografia de camada delgada) foi possível evitar todos os falsos positivos e falsos negativos, além de reduzir o uso do GC-MS (cromatografia gasosa acoplada a espectrometria de massa). Como complemento ao trabalho, utilizaram-se ferramentas quimiométricas para observar padrões e correlações entre as amostras, foram utilizados: PCA (principal component analysis), rede neural perceptron e rede neural de Kohonen. O mapa auto organizável da rede de Kohonen conseguiu identificar grupos por classes e diferenciar positivos e negativos
  • Data de criação/publicação: 2018
  • Formato: 76 p.
  • Idioma: Português
Links
Voltar para lista de resultados
Ir para página anteriorAnterior Resultado  17 AvançarIr para próxima página

  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

Buscando em bases de dados remotas. Favor aguardar.