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Universidade Federal de Sergipe
Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa
Núcleo de Pós-Graduação em Química
DISTRIBUIÇÃO E QUANTIFICAÇÃO DE
HIDROCARBONETOS EM SEDIMENTOS DO ESTUÁRIO
DO RIO SERGIPE
Aluno: Manoel Bomfim Lima
Orientador: Prof. Dr. Marcelo da Rosa Alexandre
São Cristóvão - SE
2012
DISTRIBUIÇÃO E QUANTIFICAÇÃO DE HIDROCARBONETOS EM
SEDIMENTOS DO ESTUÁRIO DO RIO SERGIPE
MANOEL BOMFIM LIMA
Dissertação apresentada ao
Programa de Pós-Graduação
em Química da Universidade
Federal de Sergipe, como
parcial requisito para a
obtenção do título de Mestre
em Química.
Orientador: Prof. Dr. Marcelo da Rosa Alexandre
São Cristóvão - SE
2012
FICHA CATALOGRÁFICA ELABORADA PELA BIBLIOTECA CENTRAL
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE
Lima, Manoel Bomfim L732d Distribuição e quantificação de hidrocarbonetos em sedimentos
do estuário do Rio Sergipe / Manoel Bomfim Lima ; orientador Marcelo da Rosa Alexandre. – São Cristóvão, 2012. 76 f. ; il. Dissertação (Mestrado em Química)–Universidade Federal de Sergipe, 2012.
O 1. Biomarcadores geoquímicos. 2. Sedimentos. 3. Estuário –
Rio Sergipe. I. Alexandre, Marcelo da Rosa, orient. II. Título
CDU: 547.2:627.223.7
Dedico esta obra a minha querida esposa ELIZÂNGELA
ARAÚJO SANTOS LIMA pelo incentivo e parceria na
realização deste trabalho, aos meus dois filhos amados
EMMANUELL SANTOS LIMA e EMMANUELLE
SANTOS LIMA, e aos meus pais ANA MARIA LIMA e
MANOEL LIMA DOS SANTOS (in memoriam) por
sempre terem me incentivado a galgar esses passos.
AGRADECIMENTOS
Toda conquista que almejamos é construída por meio de desafios que
devemos vencer. Durante esse processo de caminhada, existem momentos que nos
levam a tomadas de decisão, renúncias, sacrifícios momentos impares em nossa vida.
Mas tudo isso só é possível devido a permissão do D-us Altíssimo - D-us de Avraham,
de Yitz‟chak e de Ya‟akov. Conforme texto do Tanakh, especificamente no livro de
Yesha‟yahu: “ Seca-se a erva, e caem as flores, mas a palavra de nosso D-us subsiste
eternamente ( Is 40:8). De forma que, o meu primeiro agradecimento é para ELE, por
permitir e me possibilitar condições humanas de resistir aos grandes desafios que até o
momento foi possível vencer.
O segundo momento de agradecimento é para o Prof. Dr. Marcelo da Rosa
Alexandre. Caríssimo professor, não tenho palavras para descrever os meus sinceros
agradecimentos por ter caminhado com você durante este período de formação
acadêmica. Foram valiosíssimas as suas contribuições neste processo de aprendizagem.
Pude perceber ao longo desta caminhada que são várias as suas qualidades como
professor, orientador e ser humano, dentre elas descrevo algumas: compromisso,
responsabilidade, humildade, simplicidade, paciência, etc. Entretanto, quero lhe dizer
que foi uma benção celestial tê-lo como orientador. Por fim, meu muito OBRIGADO, e
que o Criador Eterno te dê em dobro o bem que fazes aos seus semelhantes.
Gostaria nesse momento de lembrar do prof. Dr. Sandro Navickiene, uma
pessoa muito especial, a quem admiro muito, como professor e sobre tudo como ser
humano, devido a sua simplicidade, seriedade e compromisso com esse processo de
formação educacional. Professor muito obrigado por sua colaboração nesta etapa da
minha caminhada.
Não posso deixar de lembrar como muita admiração do Prof. Dr. Haroldo
Silveira Dórea, excelente profissional a quem tenho grande respeito e admiração.
Professor, de coração agradeço por sua participação nesse processo de ensino-
aprendizagem, foi muito promissora a sua colaboração desde a graduação até esse
momento, o mestrado. Meu muito obrigado.
Também quero deixar registrado o meu agradecimento aos professores das
disciplinas cursadas no mestrado ( Prof. Dr. Marcelo da Rosa Alexandre, Prof. Dr.
Perícles Barreto, Profa. Dra. Elizangela Passos, Profa. Dra. Luciane Romão, Prof. Dr.
Ricardo, Prof. Dr. Sandro, Prof. Dr. Haroldo Silveira Dórea ).
Aos professores da Banca na Qualificação ( Prof. Dr. Haroldo e Profa. Dra.
Lisiane) suas observações foram valiosíssimas para a conclusão deste trabalho.
Ao Mestre Elissandro S. Emídio pela grande colaboração, sempre disposto a
ajudar. Caro colega meu muito obrigado, muita paz e sucesso onde quer que você vá.
Aos professores da Banca na Defesa da Dissertação ( Profa. Dra. Elisângela
de Andrade Passos (DQI-UFS) , Profa. Dra. Maria Nogueira Marques (ITP-UNIT) e o
Prof. Dr. Alberto Wisniewski Júnior (DQI-UFS) pelas preciosíssimas orientações que
de certa forma contribuíram muito para a melhoria deste trabalho, meus sinceros
agradecimentos.
Enfim, a todos os colegas do LCP, em especial : Antônio Sérgio Oliveira
dos Santos que no primeiro momento me ajudou muito, bem como nas horas que ligo
sempre me atende e Danielle Góis pela parceria nesse projeto.
OBRIGADO A TODOS!
“Toda boa dádiva e todo dom perfeito vêm do alto, descendo do
Pai das luzes, em quem não há mudança, nem sombra de variação”.
(Ya’akov 1:17)
SUMÁRIO
LISTA DE SIGLAS i
LISTA DE FIGURAS ii
LISTA DE TABELAS iii
RESUMO iv
ABSTRACT v
1. INTRODUÇÃO 1
2. OBJETIVOS 3
2.1 Objetivos Gerais 3
2.2 Objetivos Específicos 3
3. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 4
3.1 Biomarcadores Geoquímicos 4
3.1.1 Hidrocarbonetos 5
3.1.1.1 Hidrocarbonetos Alifáticos 6
3.1.1.2 Hidrocarbonetos Isoprenóides 7
4. PROCEDIMENETO EXPERIMENTAL 9
4.1 Área de estudo 9
4.1.1 A Bacia Hidrográfica do Rio Sergipe 9
4.2 Amostragem 10
5 . METODOS E MATERIAIS 11
5.1 Material 11
5.1.1 Reagentes, solventes e outros materiais 11
5.1.2 Equipamentos 11
5.1.3 Limpeza dos materiais 11
5.2 Métodos 12
5.2.1 Extração 12
5.2.2 Tratamento com cobre metálico 13
5.2.2.1 Ativação do cobre metálico 13
5.2.2.2 Extração de Enxofre 13
5.2.3 Limpeza e Fracionamento da amostra (Clean up ) 14
5.2.4 Coluna de Fracionamento Otimizada 15
5.2.4.1 Componentes químicos da coluna 15
5.2.4.2 Preparação da coluna 17
5.2.4.3 Teste de eficiência da coluna 17
5.2.5 Fracionamento 18
5.2.6 Análise cromatográfica 19
5.3 Parâmetros Analíticos de Validação 20
5.3.1 Linearidade 21
5.3.1.1 Curva Analítica 21
5.3.2 Sensibilidade 22
5.3.2.1 Limite de Detecção e Limite de Quantificação 22
5.3.3 Recuperação para Hidrocarbonetos Alifáticos em sedimento 23
5.3.4 Precisão 24
5.4 Análise Granulométrica 25
5 . RESULTADOS E DISCUSSÃO 27
6.1 Otimização da coluna de fracionamento 27
6.2 Linearidade 29
6.2.1 Curva Analítica 29
6.3 Recuperação 31
6.4 Caracterização do sedimento 33
6.4.1Granulometria 33
6.4.2Carbono Orgânico Total e Matéria Orgânica Total 35
6.5 Distribuição e quantificação de hidrocarbonetos 36
7. CONCLUSÕES 45
8. BIBLIOGRAFIA 51
APÊNDICES 61
Apêndice I - Fotos dos pontos de amostragem 62
Apêndice II - Área dos Hidrocarbonetos após clean up com Sílica 63
Apêndice III Área dos Hidrocarbonetos após clean up com Sílica+Alumina+Sulfato
de Sódio Anidro 64
Apêndice IV Curva de Calibração para os Hidrocarbonetos Alifáticos 65
Apêndice V Recuperação dos Hidrocarbonetos nível baixo ( 0,5 µg/mL) 68
Apêndice VI Recuperação dos Hidrocarbonetos nível alto ( 4,0 µg/mL) 69
Apêndice VII Tempo de retenção dos hidrocarbonetos estudados 70
Apêndice VIII Cromatogramas dos Hidrocarbonetos Alifáticos em sedimento do rio
Sergipe no inverno 71
Apêndice IX Cromatogramas dos Hidrocarbonetos Alifáticos em sedimento do rio
Sergipe no inverno 74
LISTA DE SIGLAS
ABNT – Associação Brasileira de Normas e Técnicas
Ace – Acenafteno
Acf – Acenaftileno
An - Antraceno
ANVISA – Agência Nacional de Vigilância Sanitária
C/N- Carbono/Nitrogênio
DCM: Diclorometano
Fen – Fenantreno
Flt – Fluoranteno
Flu – Fluoreno
F1- fração da extração contendo os hidrocarbonetos alifáticos
F2 - fração da extração contendo os HPAs
GC-FID - cromatografia gasosa com detector por ionização de chama (Gas
Chromatography-Flame Ionization Detector)
GC-MS - cromatografia gasosa acoplada à espectrometria de massas ( Gas
Chromatography-Mass Spectrometry )
HA – Hidrocarbonetos Alifáticos
HPAs – Hidrocarbonetos Policíclicos Aromáticos
HAR - Hidrocarbonetos Alifáticos Resolvidos
HMW – Alta Massa Molar (High Molecular Weight )
HPAs – Hidrocarbonetos Policíclicos Aromáticos
IUPAC – União Internacional de Química Pura e Aplicada ( International Union of
Pure and Applied Chemistry )
IPC - Índice Preferencial de Carbono
LCP - Laboratório de Análise de Compbustíveis e Poluentes
LD - Limite de Detecção ( Limit of Detection )
LMW – Baixa Massa Molar ( Low Molecular Weight )
LMW/HMW - Baixa Massa Molar / Alta Massa Molar ( Low Molecular Weight/High
Molecular Weight)
LQ - Limite de Quantificação ( Limit of Quantification )
MOT - Matéria Orgânica Total
m/z - Razão massa/carga
Naf – Naftaleno
n-C16-d - Hexadecano deuterado
ND - não detectável
Ph - Fitano
Pr - Pristano
Pr/Ph - razão pristano/fitano
PI - Padrão Interno
Pir – Pireno
R – Coeficiente de Correlação
R2 - Coeficiente de determinação
RSD - Desvio Padrão Relativo ( Relative Standard Deviation )
RTA - razão terrestre aquática
S/R - Razão sinal/ruído
TAH - Hidrocarbonetos Alifáticos Totais
TOC - Carbono Orgânico Total
USEPA - Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos ( United States
Environmental Protection Agency )
UCM - Mistura Complexa não-Resolvida (Unrevolved Complex Mixture )
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Bacias hidrográficas do rio Sergipe 2
Figura 2: Fórmula estrutural de Hidrocarbonetos 5
Figura 3: Fórmula estrutural dos isoprenóides Pristano e Fitano 6
Figura 4: Fórmula estrutural de um Hidrocarbonetos Alifático 6
Figura 5: Esquema de degradação do Fitol 8
Figura 6: Fórmula estrutural da Clorofila A 8
Figura 7: Bacia Hidrográfica do rio Sergipe 10
Figura 8: Amostrador do tipo draga usado na coleta 11
Figura 9: Distribuição espacial dos pontos de amostragem 12
Figura 10: Liofilizador usado para desidratar as amostras de sedimentos coletadas no
estuário do rio Sergipe. 13
Figura 11: Banho ultrassônico usado na extração dos Hidrocarbonetos Alifáticos 15
Figura 12: Rotaevaporador usado para pré-concentrar os extratos 16
Figura 13: Estrutura da sílica gel mostrando um possível poro da partícula de sílica (a),
um grupo siloxano (b), um grupo silanol isolado (c), silanóis vicinais (d) e silanóis
geminais (e). 19
Figura 14: Fluxograma esquemático para separação das frações alifáticas e aromáticas
na coluna de sílica 21
Figura 15: Coluna otimizada para separação da fração alifática dos extratos das
amostras nesse estudo 22
Figura 16: Cromatógrafo Gasoso a clopado a um espectômetro de massas 23
Figura 17: Relação sinal-ruído 26
Figura 18:Grau de separação dos Hidrocarbonetos usando a coluna de sílica 31
Figura 19: Percentagem de recuperação para os HPAs de menor massa molar 31
Figura 20: Grau de separação dos Hidrocarbonetos usando a coluna de sílica-alumina 32
Figura 21: Procedimento par construção da curva analítica 33
Figura 22: Comparando a recuperação dos analitos nos dois níveis de fortificação 36
Figura 23: Comparando a composição granulométrica nos pontos de amostragem 39
Figura 24: Perfil dos n-alcanos nos pontos de amostragem P4 e P5 40
Figura 25: Comparando os n-alcanos no ponto P1 (a); ponto P2 (b); ponto P3 (c); ponto
P4 (d); ponto P5 (e);ponto P6 (f); ponto P7 (g);ponto P8 (h); ponto P9 (i) 46
Figura 26: Cromatograma do ponto 7 indicando a presença da UCM 47
LISTA DE TABELAS
Tabela 1: Pontos de amostragem da coleta de sedimento no estuário do rio Sergipe 10
Tabela 2: Colunas de fracionamento para Hidrocarbonetos 18
Tabela 3: Parâmetros analíticos de validação 24
Tabela 4: Coeficiente de correlação linear e Correlação 25
Tabela 5: Recuperação dos analitos em função da concentração 27
Tabela 6: Escala Granulométrica de Wentworth 29
Tabela 7: Dados para a construção da curva analítica 33
Tabela 8: Parâmetros da curva analítica 34
Tabela 9: Massa de sedimento, concentração do MIX de HA e concentração do PI 35
Tabela 10: Limites de Detecção e Quantificação para os n-alcanos estudados 37
Tabela 11 : Carbono orgânico total, matéria orgânica total e granulometria dos
sedimentos do estuário do Rio Sergipe no inverno e verão 38
Tabela 12: Concentrações de hidrocarbonetos alifáticos calculadas em sedimentos do
Rio Sergipe 41
Tabela 13: Índices de distribuição calculados em sedimentos do Rio Sergipe 42
RESUMO
A bacia Hidrográfica do Rio Sergipe está situada na região central do estado de Sergipe,
no sentido oeste-leste, abrangendo 26 municípios, com uma área correspondente a
3.673 km² e ocupação populacional de 1.213.607 habitantes, segundo o censo 2010 do
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Nesta região são desenvolvidas
diversas atividades, entre elas podemos destacar a atividade de pesca, a atividade
petrolífera e de abastecimento humano. O presente trabalho visa compreender a
distribuição dos hidrocarbonetos alifáticos no estuário do rio Sergipe. A partir do estudo
desses hidrocarbonetos ou biomarcadores geoquímicos, é possível saber como acontece
a deposição sedimentar dos alcanos saturados e isoprenóides, bem como o impacto
ambiental associado a esse aporte. Para a realização desse estudo dezoito amostras de
sedimentos superficiais foram coletadas ao longo do estuário. Para a compreensão da
distribuição desses hidrocarbonetos na região foram considerados vários índices
geoquímicos, entre eles: o Índice Preferencial de Carbono (IPC), a Razão Terrestre
Aquática (RTA), e Razão Pristano/Fitano. Os resultados da análise dos sedimentos
amostrados indicaram a influência antrópica, o que pode ser observado a partir das
concentrações elevadas dos n-alcanos pares na série homóloga. Também foi observado
em sete dos nove pontos estudados a presença de uma mistura complexa não-resolvida
(UCM), evidência muito importante de contaminação petrogênica. Nos pontos
estudados, no inverno, os n-alcanos apresentaram valores de concentração entre 9,86 e
30,78 µg.g-1
enquanto que no verão os valores apresentaram variação entre 2,8 e 26,1
µg.g-1
. A quantidade de mistura complexa não resolvida (UCM) na primeira campanha
(inverno) variou entre 31,1 e 500,1 µg.g-1
, enquanto que no verão essa variação foi de
1,2 a 135,8 µg.g-1
. Já os hidrocarbonetos alifáticos totais apresentaram no inverno
valores entre 12,5 e 553,2 µg.g-1
e no verão variou de 9,7 a 236,7 µg.g-1
. Os índices de
distribuição e os parâmetros de composição sugerem uma origem predominantemente
antropogênicas em sete dos nove pontos de amostragem. Para dois pontos (P6 e P9) os
índices apontam para uma origem predominantemente biogênica. Nos pontos de
amostragem (P4 e P5) no inverno, o IPC foi de 1,1 e 1,2 respectivamente, e indicativos
de que a origem dos hidrocarbonetos naquela região é antrópica, sendo corroborado
com os valores de IPC calculados na segunda campanha (verão), variando de 0,9 a 3,3.
Os resultados encontrado neste estudo mostram que há uma relação fortíssima com o
perfil de cada ponto de amostragem. São várias as características que descrevem cada
ponto de amostragem, entre elas, à presença de portos usados para travessia entre as
cidades de Barra dos Coqueiros e Aracaju, atividades de pequenos navios cargeiros e
barcos de pesca, presença marcante na região, e que geram resíduos de hidrocarbonetos.
Palavras-Chave: Biomarcadores Geoquímicos , Sedimento, Estuário, Rio Sergipe.
ABSTRACT
The Sergipe River Watershed is located in the central region of the state of Sergipe. It flows
from west to east, covering 26 municipalities, with a corresponding area of 3.673 Km2 and
population of 1,213,607 inhabitants in its surrounding, according to the 2010 census of the
Brazilian Geography and Statistics (IBGE). In this region are developed several activities,
among them we can highlight the activity of fishing, petroleum extraction and water supply for
human consumption. The present work aims to understand the distribution of aliphatic
hydrocarbons in the Sergipe River estuary. Studying the hydrocarbons distribution, or
geochemical biomarkers, one can infer on how the sedimentary deposition of saturated alkanes
and isoprenoids happens, as well as the environmental impact associated with this input. To
conduct this study, eighteen samples of surface sediments were collected along the estuary. To
understand the distribution of these hydrocarbons, a number of geochemical indices were used,
among them there is the Carbon Preference Index (CPI), the Terrestrial Aquatic Ratio (TAR),
the pristane/phytane ratio, etc. The results found indicate human influence, which can be
observed from the high concentrations of even n-alkanes in the homologous series. It was also
observed in seven of nine points studied the presence of unresolved complex mixture (UCM),
most significant evidence of petrogenic contamination. In the samples collected during the
winter time, the n-alkanes showed concentration values between 9.86 and 30.78 µg.g-1
while in
the summer, theses values showed variation between 2.8 and 26.1 µg.g-1
. The amount of
unresolved complex mixture (UCM) in the winter sampling campaign ranged between 31.1 and
500.1 µg.g-1
, whereas in summer, this variation ranged from 1.2 and 135.8 µg.g-1
. The total
aliphatic hydrocarbons found in the samples collected in the winter ranged from 12.5 up to
553.2 µg.g-1
and in the summer, from 9.7 to 236.7 µg.g-1
. The distribution indexes and
composition parameters suggest a predominantly anthropogenic origin in seven of nine sites
studied. For two sampling sites (P6 and P9) the indices point out to a predominantly biogenic
origin. For the sampling sites P4 and P5, in the winter, the CPI was 1,1 and 1,2 respectively,
indicating that the origin of the hydrocarbons in the region is anthropogenic; being supported
with CPI values in the summer, 0.9 to 3.3 respectively. The results found in this study show
that there is a very strong relationship with the profile of each sampling point. There are several
characteristics that describe each sampling point, such as the presence of harbors were small
boats are used for transport between the city of Aracaju and Barra dos Coqueiros, as well as
small ships and fishing boats activities that possible generate hydrocarbons residues which
eventually will sink in the sediments.
Keywords: Geochemical Biomarkers, Sediment, Estuary, Sergipe River
1
1 INTRODUÇÃO
A compreensão e avaliação das características do ambiente em que vivemos é de
suma importância, dada a velocidade com a qual sociedade tem avançado. Neste aspecto, é
possível perceber o impacto da produção industrial, levando-nos a reflexão sobre algumas
medidas que devem ser adotadas, sobretudo no que se refere aos resíduos gerados em grande
ou pequena escala de produção e seu descarte no meio ambiente (FREITAS, 2003).
A preocupação em cuidar bem da natureza deveria ser diária, já que a qualidade
de vida é sinônimo de cuidar bem do ambiente em que vivemos. Assim sendo, a qualidade do
ar que respiramos, da água que consumimos ou até o tipo de alimento, deriva desse cuidado
ambiental. O tema em discussão não deve ser discutido apenas no contexto da academia, mas
em um horizonte mais amplo. Essa atividade pode ser desenvolvida através do monitoramento
de compostos ou grupos de compostos, podendo estes serem orgânicos ou inorgânicos
(SANTOS, 2004).
A caracterização da matéria orgânica em uma região estuarina é um fator
importante porque nos leva a compreender melhor a origem do material sedimentar ali
depositado, visto que, estudos já realizados na costa litorânea brasileira revelam que os
contaminantes são oriundos de esgostos domésticos não tratados, resíduos industriais,
petróleo e derivados (WEBER, 1992). Contudo, os ecossistemas aquáticos são ambientes
deposicionais que apresentam em seus sedimentos registros dos processos que ocorreram “in
situ” e em sua bacia de drenagem (AMORIM et al., 2009).
Territorialmente, Sergipe compreende uma unidade federativa de 22050 km2. Sua
hidrografia é bastante significativa, sendo composta por diversos rios. No estado de Sergipe
foram catalogadas 8 grandes bacias hidrográficas sendo 3 federais (a do rio São Francisco, a
do rio Real e a do rio Vaza Barris) e cinco estaduais (a do Japaratuba, a do rio Piauí, a do rio
Sergipe, o grupo de bacias costeria 1 (GC1) e o grupo de bacias costeria 2 (GC2) (Figura 1).
2
Figura 1: Bacias hidrográficas de Sergipe (SEMARH, 2012)
A região estuarina correspondente a Bacia do rio Sergipe é formada por diversos
afluentes merecendo destaque o rio do Sal (ao norte), o rio Poxim (ao sul) e próprio rio
Sergipe (a oeste), sendo sua foz o oceano atlântico (a leste) (ROCHA, 2006).
Como os grandes cursos de água existentes no mundo, a bacia do rio Sergipe
funciona como região de descarte de esgotos domésticos e efluentes industriais, sobretudo na
região próxima a sua foz, compreendendo os municípios de Aracaju, Barra dos Coqueiros e
Nossa Senhora do Socorro (ALVES et al., 2006).
Dentre os compostos orgânicos, pode-se dar destaque a uma grande classe de
compostos, os hidrocarbonetos. No presente estudo, apenas os hidrocarbonetos alifáticos
serão avaliados. Estes compreendem os compostos de cadeia aberta, saturada, normal ou
ramificada, dentre os quais podem ainda ser subclassificados em alcanos saturados não-
ramificados (também denominados de alcanos) e os isoprenóides (pristano e fitano). Esses
hidrocarbonetos são de grande importância e norteadores para a caracterização geoquímica
ambiental da região onde o estudo foi desenvolvido. Neste, busca-se compreender a
distribuição dos hidrocarbonetos no estuário do rio Sergipe.
3
2 OBJETIVOS
2.1 Objetivos Gerais
O objetivo principal deste estudo é avaliar a distribuição de hidrocarbonetos
presentes nos sedimentos do estuário do Rio Sergipe.
2.2 Objetivos Específicos
Determinar o teor de matéria orgânica presente nos sedimentos do Rio Sergipe;
Estabelecer a granulometria e verificar o comportamento da matéria orgânica quando esta
é incorporada no sedimento;
Determinar os níveis de biomarcadores geoquímicos, especialmente os hidrocarbonetos
alifáticos, nos sedimentos coletados no Estuário do Rios Sergipe;
Obter índices e razões entre os biomarcadores estudados;
Estabelecer a real contribuição da atividade petrolífera no aporte de material orgânico no
ambiente estudado.
4
3 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
3.1 Biomarcadores Geoquímicos
Os biomarcadores podem ser definidos como compostos orgânicos complexos,
que podem ser encontrados em betumes, petróleo e sedimentos, e que cujas estruturas
moleculares apresentam uma ligação inequívoca com compostos naturais presentes em
organismos vivos tais como bactérias, fitoplânctons, zooplânctons e vegetais superiores
(PETERS et al., 2005; TISSOT et al., 1984). No petróleo, a principal classe de biomarcadores
é a dos hidrocarbonetos. Estes compostos estão presentes, devido ao processo de maturação
da matéria orgânica que deu origem ao mesmo (PEDERZOLLI, et al., 2004).
Dessa forma, a matéria orgânica em sedimentos costeiros tem origem em diversas
fontes, dentre as quais podem ser citadas, as terrestres, as aquáticas, as atmosféricas e as
antropogênicas, neste estudo representada pelo aporte de contaminantes derivado do petróleo
(ALEIXO et al., 2007; CARREIRA et al., 2009). É importante também ressaltar que a
compreensão da origem da matéria orgânica nesses ambientes pode ser norteador na
interpretação acerca da sua origem e da qualidade ambiental nas amostras consideradas
(STEFENS, 2006).
Os hidrocarbonetos podem ser considerados uma das classes de compostos mais
abundantes da matéria orgânica presente nas zonas costeiras (MAIOLI et al., 2010),
apresentando uma ampla distribuição, principalmente em ambientes estuarinos formados por
rios, lagos, lagoas, etc. (WAGENER et al., 2006; CARREIRA et al., 2009). Por essa razão,
diversos autores têm utilizado a distribuição desses compostos como parâmetro para avaliar a
qualidade ambiental de ambientes estuarinos ( MAIOLI et al., 2010; EMÍDIO et al., 2010 )
Para a interpretação dos dados obtidos, alguns parâmetros são considerados, tais
como o Índice Preferencial de Carbonos (IPC) que fornece informações sobre a
predominância entre os n-alcanos ali depositados, também as razões entre compostos ou
grupos de compostos, tais como, a razão Pristano/Fitano que caracteriza o tipo de processo
deposicional da matéria orgânica sedimentada, a Razão Terrestre Aquática (RTA) que indica
qual tipo de fonte da matéria orgânica, se autóctone ou alóctone. A presença da mistura
complexa não resolvida (UCM) também é um importante parâmetro na identificação da
origem dos hidrocarbonetos alifáticos (CARREIRA et al., 2009). Outro parâmetro é a razão
5
Carbono/Nitrogênio (C/N). Segundo Saito, et al.,(1989), a C/N indica se os hidrocarbonetos
ali presentes são de origem terrestre ou aquática. A concentração dos compostos Resolvidos é
de grande importância para a avaliar o nível dos hidrocarbonetos sobretudo em ambientes
aquáticos conforme descreve Readman et al. ( 2002).
Outros parâmetros importantes podem ainda ser correlacionados para
complementar as informações sobre os compostos estudados, tais como, a razão Mistura
Complexa não Resolvida/Hidrocarbonetos Alifáticos Resolvidos (UCM/HAR), onde valores
maiores que 4 sugerem que os hidrocarbonetos provém de fontes antropogênicas, bem como
a razão Mistura Complexa não Resolvida/Alcanos Resolvidos(UCM/R) (MAIOLI et al.,
2010) e ainda a razão Baixa Massa Molar/Alta Massa Molar (LMW/HMW), que auxiliam na
interpretação dos resultados obtidos (SAKARI et al., 2008).
O uso dos n-alcanos como biomarcadores é possível porque eles apresentam
diferenças em relação ao tamanho da cadeia carbônica e distribuição, permitindo assim a
identificação de sua origem como sendo de fontes autóctones, alóctones ou ainda
contaminação petrogênica (CARREIRA et al., 2009).
3.1.1 Hidrocarbonetos
Os hidrocarbonetos são compostos orgânicos que possuem em sua estrutura
apenas átomos de carbono e hidrogênio (SOLOMONS, 2001; KOTZ, 2005) (Figura 2).
Figura 2: Fórmulas estruturais de hidrocarbonetos
Esta classe de compostos é muito grande, podendo ser subdividida em alcanos,
alcenos, alcadienos, cicloalcanos, cicloalcenos e aromáticos. Nesse trabalho dar-se-á ênfase
6
apenas aos alcanos de cadeias carbônicas normais e os isoprenóides (alcanos ramificados)
pristano e fitano (Figura 3).
Figura 3: Fórmula estruturais dos isoprenóides Pristano e Fitano
3.1.1.1-Hidrocarbonetos Alifáticos
Os alcanos normais saturados constituem um grupo de biomarcadores
geoquímicos de grande importância na identificação da origem da matéria orgânica presente
nos sedimentos (Figura 4).
Dodecano
Figura 4: Fórmula estrutural de um hidrocarboneto Alifático
Estudos realizados revelam que quando a origem dos hidrocarbonetos é natural há
uma preferência de n-alcanos ímpares sobre os pares, quando o processo de formação se dá
de forma espontânea, ou seja, biogênica. Esta preferência natural ocorre se sua origem for
marinha (BLUMER et al, 1971) ou terrestre, sendo a primeira devido à diagênese de
compostos proveniente de organismos aquáticos, tais como os fitoplânctons, e a última devido
a decomposição de plantas superiores (VOLKMAN et al., 1992).
Por outro lado se a origem desses n-alcanos se dá de maneira não natural, ou seja,
se a origem é fóssil, não há predominância de n-alcanos pares ou ímpares (MEDEIROS,
2000; MEDEIROS et al., 2005).
7
Para avaliação dessa preferência entre n-alcanos numa série homóloga, utiliza-se
o Índice Preferencial de Carbono (IPC) , uma razão de grandeza adimensional, proposta por
Bay e Evans em 1961, e descrita pela equação 1:
Onde Cx refere-se ao hidrocarboneto com „x‟ átomos de carbono.
Para valores de IPC entre 4 e 7 pode-se concluir que a origem desses n-alcanos é
biogênica e valores próximos a 1 indicam contaminação de origem petrogênica (Oliveira et
al., 2007)
A Razão Terrestre Aquática (RTA) (equação 2) é um outro índice também usado
para avaliar a origem da matéria orgânica, relacionando os ambiente terrestre e aquático
(BOURBONNIERE et al., 1996; CARREIRA et al., 2009).
Onde Cx refere-se ao hidrocarboneto com „x‟ átomos de carbono.
Este parâmetro também é muito importante na interpretação da origem dos n-
alcanos. Valores de RTA próximos a 1 indicam predomínio de fontes aquáticas sobre as
fontes terrígenas. Para valores maiores que 1 há predomínio das fontes terrígenas,
característica que indica a predominância de n-alcanos de maior peso molecular,
especificamente os alcanos n-C27, n-C29 e n-C31, sobre os alcanos n-C15, n-C17 e n-C19.
3.1.1.2 – Hidrocarbonetos Isoprenóides
Os alcanos saturados de cadeia ramificados denominados de isoprenóides, mais
especificamente, o Pristano e o Fitano, (Figura 3), são compostos originários da reação de
óxido-redução do Fitol, componente da clorofila A (Figura 6). Para a formação do Pristano, a
oxidação; e para o Fitano, a redução (Figura 5).
8
Figura 5: Esquema da degradação do Fitol (Adaptada de KILLOPS e KILLOPS, 2005)
O processo de degradação da clorofila A (Figura 6) sobre condições oxidativas
produz o querogênio do tipo I (mistura que favorece a produção do Pristano), bastante rico em
hidrocarbonetos alifáticos. Em condições redutoras a degradação do Fitol produz o Fitano
(KILLOPS e KILLOPS, 2005).
Figura 6: Fórmula Estrutural da Clorofila A (Adaptada de STREIT et al., 2005)
Os isoprenóides Pristano e Fitano também são compostos utilizados para
compreender a origem dos hidrocarbonetos alifáticos no ambiente estudado, sobretudo no
meio marinho (CRIPPS, 1989; BICEGO et al, 2006). Para valores da razão Pristano/Fitano
próximos a 1 há evidências de contaminação antropogênica, mas há necessidade de considerar
9
outros parâmetros, como por exemplo, a concentração de n-alcanos totais (CRIPPS, 1989). Já
valores dessa razão Pristano/Fitano maiores que 1 indicam que possivelmente o ambiente não
tem contaminação por óleo (LOURENÇO, 2003).
10
4 PROCEDIMENTO EXPERIMENTAL
4.1 Área de estudo
4.1.1 A Bacia Hidrográfica do rio Sergipe
O Rio Sergipe tem uma extensão de 210 quilômetros. Nasce no município de
Nossa Senhora da Glória-SE, especificamente na Serra Negra, divisa com o Estado da Bahia,
atravessando Sergipe no sentido oeste/leste até desaguar no Oceano Atlântico, entre os
municípios de Aracaju e Barra dos Coqueiros (ROCHA, 2006). A sua Bacia Hidrográfica é
composta por vários afluentes, dentre eles podem ser citados, em sua margem direita, os rios
Sovacão, Lages, Campanha, Jacoca, Vermelho, Jacarecica e Pitanga Poxim e na margem
esquerda os rios do Sal, Cágado, Ganhamoroba, Parnamirim e Pomomba; a Lagoa dos
Mastros, o Açude da Macela, em Itabaiana e as Barragens Jacarecica I e II, que perfazem todo
o estuário do rio (Figura 7) ( ALVES, 2006).
Figura 7: Bacia Hidrográfica de Sergipe (ALVES, 2006)
11
O crescimento urbano e o desenvolvimento industrial submetem a bacia à intensa
poluição, resultante dos efluentes domésticos e industriais que sem qualquer tratamento são
despejados no rio. Segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), a
população de Sergipe, de acordo com o senso de 2010 é de 2.036.277 habitantes. Destes,
1.213.607 habitantes vivem em áreas de influência da bacia do rio Sergipe.
4.2 Amostragem
A amostragem foi realizada com auxílio de coletor metálico do tipo draga de
arraste (Figura 8) em nove pontos, em julho/2010 (Campanha 1 - Inverno) e
março/2011(Campanha 2 - Verão), no estuário do rio Sergipe entre os municípios de Aracaju,
Barra dos Coqueiros e Nossa Senhora do Socorro (Tabela 1, Figura 9 e Apêndice I). Os
pontos de amostragem foram distribuídos ao longo do estuário do rio Sergipe (Ponto 4, Ponto
5, Ponto 6, Ponto 7 e Ponto 8), no rio Poxim próximo a sua foz ( Ponto 1, Ponto 2 e Ponto 3)
e um outro ponto (Ponto 9) na foz do rio do Sal (Figura 9).
Figura 8: Amostrador do tipo draga usado na coleta
12
Tabela 1: Pontos de amostragem da coleta de sedimento no estuário do Rio Sergipe
Pontos de
coleta Localização Latitude S Longitude O
P1 Parque dos Cajueiros 10057‟33,94” 37
03‟12,68”
P2 Shopping Rio Mar 10056‟49,98” 37
02‟53,11”
P3 Ponte do Rio Mar 10056‟29,97” 37
02‟51,93”
P4 Atalaia Nova 10056‟24,52” 37
02‟08,36”
P5 Iate Clube 10055‟34,43” 37
02‟33,88”
P6 Barra dos Coqueiros 10054‟26,81” 37
03‟21,46”
P7 Mercado 10054‟19,41” 37
02‟51,66”
P8 Ponte Aracaju-Barra dos
Coqueiros
10058‟31,15” 37
02‟54,29”
P9 Rio do Sal (N. Sra do Socorro) 10051‟42,59” 37
03‟10,87”
Figura 9: Distribuição espacial dos pontos de amostragem
As amostras foram acondicionadas em frascos de vidros previamente lavados
com água da torneira, detergente, água destilada e acetona e secos em estufa. As amostras de
sedimentos foram coletadas e em seguida tratadas com clorofórmio. Os recipientes foram
fechadas com papel alumínio e vedados com tampa de rosca. Os recipientes já contendo os
13
sedimentos coletados foram mantidos resfriados em gelo até a chegada no laboratório, onde
foram congeladas para posterior liofilização (Figura 10).
As amostras liofilizadas foram armazenadas em refrigerador até o momento da
extração e análise.
Figura 10: Liofilizador usado para secar as amostras de sedimentos coletadas no estuário do
rio Sergipe.
14
5 MATERIAL E MÉTODOS
5.1 MATERIAL
5.1.1 Reagentes, solventes e outros materiais
Acetona grau PA (Tedia, USA), diclorometano grau HPLC (Tedia, USA), hexano
grau HPLC, frascos de 2, 4 e 20 mL, micropipetas automáticas com volumes reguláveis
(Jencons Scientific, USA). Colunas de vidro, sílica-gel (70-230 mesh, silicycle), alumina
neutra 50-200 µm (Sorbent Technologies, Canadá), sulfato de sódio anidro PA (Qhemis,
Brasil) e padrão interno hexadecano deuterado e solução de alcanos, pristano e fintano
(AccuStandard, USA).
5.1.2 Equipamentos
Cromatógrafo a gás acoplado a espectrômetro de massa modelo QP-2010 plus da
Shimadzu (Kyoto, Japão) (GC-MS) equipado com amostrador automático modelo AOC-20i;
injetor split/splitless e coluna capilar DB- 5MS (5% fenil e 95% dimetilpolisiloxano), de sílica
fundida, 30 m de comprimento, 0,25 mm d.i., 0,25 μm de espessura do filme (J&W
Scientific, EUA); Cromatógrafo a gás modelo CG-2010 equipado com detector por ionização
de chama (GC-FID) e coluna capilar RTX-5, 30 m de comprimento, 0,25 mm d.i., 0,25 μm de
espessura do filme; Balança analítica de precisão, com quatro casas decimais, Sartorius
modelo TE2145; Estufa de secagem e esterilização Tecnal modelo TE-393/1; Ultra-som –
Unique Modelo USC1400; Centrífuga (Universal); Evaporador rotativo (Fisiton 802 D);
Liofilizador (L101 – Liopop); Ultra-freezer (URUSR30 – Liopop)
5.1.3 Limpeza dos materiais
A limpeza do material seguiu protocolo adotado no Laboratório de Análise de
Compostos Orgânicos e Poluentes (LCP) do Departamento de Química, conforme segue:
Lavar com água comum duas vezes
Lavar com uma solução de sabão neutro
Lavar com água comum duas vezes
15
Lavar com água destilada duas vezes
Lavar com dimetilcetona
Após essa etapa da limpeza, a vidraria é seca em uma estufa a 1000C ou à
temperatura ambiente, depois são envolvidos em filme de PVC e guardados (INMETRO,
2011; SANTOS, 2011)
5.2 MÉTODOS
5.2.1 Extração
A extração dos analitos desejados constitui uma etapa muito importante no estudo
destes no ambiente onde estão presentes. Existem diferentes técnicas de extração de
compostos orgânicos em matrizes sólidas que usam solventes orgânicos, dentre elas o soxhlet,
ultra-som e agitação mecânica (CALVACANTE, et al., 2008). Neste estudo optou-se pela
extração por ultra-som (método 3550 da USEPA) (Figura 11). A escolha desta técnica de
extração foi feita considerando os seguintes critérios: maior rapidez na extração; menor
quantidade de solvente extrator e eficiência já comprovada na extração de hidrocarbonetos,
analitos de interesse (FERREIRA, 2010; SANTOS, 2011; SILVA et al., 2006)
Figura 11: Banho ultrassônico usado na extração dos Hidrocarbonetos Alifáticos
As amostras de sedimento (~ 4 g) foram transferidas para tubos de ensaios limpos.
Após a adição de 7 mL de diclorometano, as mesmas foram agitadas e levadas para a
extração em banho ultrassônico (Figura 11) por 30 minutos. Em seguida, os tubos contendo as
16
amostras foram centrifugados por 2 minutos e o sobrenadante recolhido em balão de fundo
redondo de 50 mL. Esse processo foi repetido por mais duas vezes. Posteriormente os extratos
foram pré-concentrados em rota-evaporador (Figura 12) até um volume aproximado de 2 mL.
Os extratos já pré-concentrados foram transferidos cuidadosamente para frascos de
capacidade volumétrica igual 5 mL, etiquetados e acondicionados em geladeira até posterior
fracionamento (SANTOS, 2011).
Figura 12: Rota-evaporador utilizado para pré-concentrar os extratos
5.2.2 Tratamento com Cobre metálico
5.2.2.1 Ativação do Cobre metálico
A presença de enxofre em amostra lipídicas é muito comum, sobretudo em pontos
de amostragem onde há presença de redes de esgoto não tratada. Sendo pois de grande
importância a realização do tratamento dos extratos com cobre metálico para a remoção dos
compostos de enxofre presentes, os quais podem interferir na análise cromatográfica. (
SANTOS, 2007 ).
Para a limpeza e ativação do cobre metálico usou-se o seguinte procedimento
experimental:
a) Com o auxílio de uma caneta, pequenas dimensões do fio de cobre foram enroladas
em forma de mola;
17
b) Em um béquer, os pedaços de fios de cobre foram tratados por 10 minutos com
solução de HCl 10% sob agitação magnética.
c) O cobre metálico foi enxaguado com água ultra-pura e a água de lavagem dispensada
em recipiente adequado;
d) Para garantir a completa eliminação do HCl 10% do cobre ativado, o processo de
enxague (item c) foi repetido mais duas vezes, usando acetona e metanol,
respectivamente.
e) Após o tratamento de enxague o cobre foi submerso em Hexano e armazenado sobre
refrigeração até o seu uso.
5.2.2.2 Extração de compostos de enxofre
Após a extração das amostras foi adicionado o cobre metálico previamente
ativado para remoção de compostos de enxofre. Em todos os pontos foi observada a presença
de enxofre, sendo que nos pontos 5 e 7 apresentaram um elevado teor desta substância,
observado pela coloração escura no cobre.
5.2.3 Limpeza e fracionamento da amostra (Clean Up)
A análise química de traços de analitos em uma amostra compreende várias
etapas, que vão desde a sua amostragem até a análise cromatográfica. Dentre elas, uma das
etapas mais importantes é o limpeza do extrato. Na literatura há várias propostas de
procedimentos de clean up já aceitas e definidas. A escolha do tipo de clean up e
fracionamento a ser utilizado depende das características dos analitos a serem fracionados.
Para hidrocarbonetos, o fracionamento pode ser feito apenas com sílica ou adição de outros
adsorventes na mesma coluna de vidro (Tabela 2), sendo também necessário observar a
quantidade de adsorvente e solventes de eluição a serem utilizados nesta etapa
(CAVALCANTE et al., 2008).
18
Tabela 2: Colunas de fracionamento para Hidrocarbonetos (Adatptada de CALVACANTE et
al., 2008)
Procedimento Adsorventes Quantidade de
adsorvente Solventes de eluição Quantidade de
solvente
Sílica 10 g DCM ( fração alifática) 40 mL
USEPA1 Na2SO4 anidro 2 cm Pentano 25 mL
DCM/pentano ( 2:3) 25 mL
Sílica 8 g Hexano ( fração alifática) 30 mL Alternativa
(Met1)2 Alumina 8 g hexano/DCM (9:1) 20 mL
Na2SO4 anidro 3 cm hexano/DCM (4:1) 40 mL
Cobre em pó 5 g
Sílica 8 g Hexano ( fração alifática) 30 mL
LAT3 Alumina 4 g hexano/acetato de etila
(39:1) 40 mL
Na2SO4 anidro 3 cm hexano/acetato de etila (8:2) 20 mL
Cobre em pó 0,3 g
CENPES4 Sílica 20 g Hexano ( fração alifática) 50 mL
Alumina 10 g hexano/DCM (1:1) 200 mL
Na2SO4 anidro 2,5 g
Areia 2,5 g
Otimizada5 Sílica 2 g Hexano ( fração alifática) 5 mL
Alumina 1 g hexano/DCM (1:1) 20 mL
Na2SO4 anidro 0,5 g
FONTE: 1US-EPA (2006c),
2MET1 (SANGE et al, 2002),
3LAT (CALVACANTE et al, 2008),
4CENPES
(UFRJ), 5Usada nesse estudo
Diante das possibilidades de clean up existentes, foi realizado testes em colunas
de fracionamentos, contendo apenas a sílica . Com resultados não satisfatórios buscou-se
outra alternativa para definir o clean up a ser utilizado neste estudo.
A partir da proposta de clean up descrita em outros trabalhos (Tabela 2) foi
possível projetar uma alternativa que possibilitasse uma separação efetiva da fração desejada
(a fração alifática) e mais econômica.
5.2.4 Coluna de Fracionamento Otimizada
5.2.4.1 Componentes químicos da coluna
a) Sílica-Gel
19
A sílica é uma substância química inorgânica que possui em sua estrutura grupos
SiO4 distribuídos de maneira tetraédrica unidos por siloxanos no seu interior e vários grupos
silanóis (Si-OH) na superfície (AIROLDI et al., 2000) (Figura 13):
Figura 13: Estrutura da sílica gel mostrando um possível poro da partícula de sílica (a), um
grupo siloxano (b), um grupo silanol isolado (c), silanóis vicinais (d) e silanóis geminais (e)
(COSTA, 2007; OLIVEIRA, 2008).
Além dos grupos característicos presentes na sílica na sua superfície podem existir
moléculas de água ligadas por meio de ligações de hidrogênio diminuindo o poder adsorvente
da sílica. Para melhorar a capacidade de adsorção, as moléculas de água podem ser removidas
por aquecimento térmico numa faixa de temperatura de 373 – 423 K sem prejudicar sua
estrutura e quantidade de grupos silanóis (OLIVEIRA, 2008).
A grande importância da sílica-gel está na sua funcionalidade: Adsorção de
metais, Catálise, Coluna cromatográfica, entre outras. Neste estudo a aplicação da sílica se dá
na preparação da coluna cromatográfica, como um dos adsorventes utilizados.
b) Alumina
A alumina apresenta em sua composição óxido de alumínio (Al2O3), sendo um
excelente adsorvente, com grande aplicação em catálise, remoção de enxofre e adsorvente
seletivo. A alumina ativada apresenta maior área superficial e elevado número de sítios de
adsorção (SILVA et al., 2006), o que justifica a sua escolha como um dos componentes
químicos para a composição da coluna de fracionamento a ser usada neste trabalho.
20
c) Sulfato de Sódio Anidro
Sólido cristalino branco de fórmula molecular Na2SO4 e tem grandes aplicações
industriais, para processamento de polpa de madeira, produção de vidro, detergentes, corantes
para tecidos. Neste estudo o sulfato de sódio foi utilizado para formar as bases inferior e
superior da coluna de fracionamento (Figura 15).
5.2.4.2 Preparação da Coluna
A preparação da coluna é uma etapa a ser consideração no fracionamento da
amostra que requer bastante cuidado, sendo, pois, necessário a observação de algumas etapas
na sua preparação (SANTOS, 2011)
a) A sílica e a alumina utilizadas foram ativadas por 16 horas a temperatura de 120 oC e
sulfato de sódio anidro foi calcinado na mufla a 400 oC por 4 horas.
b) Inicialmente a coluna de vidro foi lavada com diclorometano e após seca, foi inserida
na sua base a lã de vidro.
c) Foi adicionado uma quantidade suficiente de sulfato de sódio calcinado (~0,5g) na
coluna, para obter uma base uniforme.
d) Foram adicionados 10 mL de diclorometano na coluna cromatográfica, com sua
torneira fechada, para favorecer o empacotamento da alumina.
e) Foi pesado 1 g de alumina em um béquer e em seguida colocada na coluna, evitando a
formação de rachaduras ou bolhas durante empacotamento.
f) Em um béquer contendo 25 mL de diclorometano foi adicionado 2 g de sílica gel, que
após a homogeneização foi transferida para a coluna lentamente. A torneira da coluna
cromatográfica foi aberta em fluxo baixo para facilitar um melhor empacotamento.
g) Após a adição da sílica gel foi adicionado ainda sobre esta, aproximadamente 0,5 g de
sulfato de sódio calcinado (Figura 15).
h) Foi feito a troca de solvente deixando inicialmente todo diclorometano presente
escoar até o nível superior de sulfato de sódio, adicionando posteriormente 10 mL de
n-hexano deixando também escoar até a base superior formada com o sulfato.
5.2.4.2 – Teste de eficiência da coluna
21
Para testar a eficiência da coluna sílica-alumina, foi adicionada à mesma,
quantitativamente, 500 µL de uma mistura contendo padrões de n-alcanos e HPAs conforme
fluxograma de fracionamento (Figura 14).
Figura 14: Fluxograma esquemático para separação das frações alifáticas e aromáticas na
coluna de sílica
Alíquotas de 1 mL da fração alifática (F1 – eluídas com hexano) foram coletadas
em frascos de 2 mL (indicadas como HA1, 2 , 3, 4 e 5) , totalizando 5 mL (Apêndice III). Já
para a fração aromática (F2 – eluída com a mistura de diclorometano:hexano na proporção de
1:1) foram coletadas alíquotas de 2,0 mL (indicadas como HPA1, 2 , 3, 4, 5, 6, 7 , 8, 9 e 10 ),
resultando em um total de 20 mL (Apêndice III).
As 15 frações descritas foram pré-concentradas em fluxo de nitrogênio até 0,5
mL e injetadas no GC/MS no modo de varredura SCAN. Inicialmente foi feito uma corrida
com hexano (branco do solvente), em seguida as amostras fracionadas foram analisadas.
Otimizadas as condições, os extratos obtidos dos sedimentos foram submetidos ao
fracionamento.
5.2.5 – Fracionamento
a) O extrato previamente concentrado até cerca de 0,5 mL foi quantitativamente
transferido para a coluna cromatográfica, com o auxílio de uma pipeta de Pasteur.
b) A torneira da coluna foi aberta até o nível do extrato chegar a aproximadamente 1 mm
do sulfato de sódio da base superior. 5 mL de n-hexano foram adicionados na coluna
lentamente como solvente de eluição para a fração 1 (F1), que contém
22
majoritariamente hidrocarbonetos alfáticos, sendo essa fração recolhida em um
frasco de volume de 9 mL.
c) A fração alifática foi pré-concentradas até aproximadamente 1 mL em rota-
evaporador, transferida para vial de 2 mL, e armazenada em geladeira sob baixa
temperatura (~4 oC) até o momento da análise.
Figura 15: Coluna otimizada para separação da fração alifática dos extratos das amostras
nesse estudo
5.2.6 – Análise cromatográfica
Alíquotas de 1 µL do extrato fracionado – Fração 1 (F1) foram submetidas a
análise cromatográfica utilizando os sistemas GC/MS (Figura 15) e GC/FID.
a) Condições do GC/MS
Temperatura do injetor: 250 ºC;
Programação no injetor: splitless por 1 minuto, split 1:10;
Programação de temperatura do forno da coluna: temperatura inicial de 40 ºC (1 min),
rampa de 10 ºC.min-1
até 310 ºC com isoterma de 19 min, Tempo de análise: 49 min;
Sílica
Sulfato de Sódio
Anidro
Alumina
Sulfato de Sódio
Anidro
23
Gás de arraste: Hélio, com uma vazão constante 1,2 mL.min-1
;
Temperatura da interface: 300 ºC;
Modo de ionização: impacto de elétrons (70 eV)
Modo de operação do espectrômetro de massas: SCAN (varredura: 40-570 m/z)
Figura 16: Cromatógrafo Gasoso acoplado a Espectrômetro de massas usado nesse estudo.
b) Condições do GC/FID
A temperatura do detector FID foi de 320 oC;
O gás Make Up foi o Nitrogênio a 30 mL.min-1
;
O gás hidrogênio 40 mL.min-1
foi utilizado como combustível da chama do detector;
O ar sintético 400 mL.min-1
foi utilizado como comburente;
O gás hélio 1,2 mL.min-1
foi utilizado como gás de arraste;
Programação de temperatura do forno: temperatura inicial de 40 ºC (1 min), rampa de 10
ºC.min-1
até 310 ºC com isoterma de 19 min, Tempo de análise: 49 min.
5.3 Parâmetros Analíticos de Validação
O desempenho de uma técnica analítica depende de dois parâmetros: a qualidade
das medidas instrumentais e a confiabilidade estatísticas dos cálculos envolvidos no seu
processamento (RIBEIRO et al., 2008). Diante dessa necessidade, órgãos de metrologia
definiram parâmetros que validam e justificam trabalhos acadêmicos. No Brasil há duas
grandes agências credenciadoras para verificar a competência de laboratórios de ensaios, a
24
ANVISA e o INMETRO (RIBANI et al., 2004). Os parâmetros para validação de método
podem apresentar diferenças conceituais podendo ser definidos em grupos diferentes (Tabela
3)
Tabela 3: Parâmetros Analíticos de Validação (Adaptada de RIBANI et al., 2004)
INMETRO ANVISA
Especificidade
Seletividade
Faixa de trabalho
Intervalo da curva de Calibração
Linearidade
Linearidade
------------
Curva de Calibração
Limite de Detecção (LD)
Limite de Detecção (LD)
Limite de Quantificação (LQ)
Limite de Quantificação (LQ)
Exatidão
Exatidão Precisão
Precisão
Robustez
Robustez Incerteza de medição -------------
Alguns parâmetros analíticos foram considerados neste estudo como parâmetros
de validação do mesmo: a linearidade do método, a sensibilidade, precisão e recuperação.
5.3.1 Linearidade
A linearidade de um método expressa a faixa na qual o sinal, denominado de
variável dependente y, é linearmente proporcional à sua concentração, denominada variável
independente x (RIBEIRO et al., 2008) ou ainda corresponde à capacidade do método em
produzir resultados linearmente proporcionais à concentração do analito estudado dentro de
uma faixa trabalho definida.
5.3.1.1 Curva Analítica
A curva analítica corresponde ao modelo matemático usado para estabelecer uma
relação entre os sinais (áreas) e quantidades de analito a ser quantificado. A curva poder
descrita pela Equação 3:
y = ax + b (3) , onde:
25
y = sinal medido (variável conhecida)
x = concentração do analito a ser determinada (variável desconhecida);
a = coeficiente angular;
b = coeficiente linear.
A linearidade é medida a partir do coeficiente de correlação linear (R) ao
quadrado (R2), também chamada de coeficiente de determinação do modelo, e o coeficiente
angular. Para se minimizar o erro na determinação de y, o coeficiente de correlação deve estar
bem próximo de 1, mas segundo o Instituto Nacional de Metrologia, Normatização e
Qualidade Industrial (INMETRO) um valor de R acima 0,90 já é considerado adequado
para a quantificação dos analitos estudados.
Tabela 4: Coeficiente de correlação linear e tipo de correlação
R Correlação
1 Perfeita
0,91 - 0,99 Fortíssima
0,61 - 0,91 Forte
0,31 - 0,61 Média
0,01 - 0,30 Fraca
0 Nula FONTE: (BRITO et al., 2003)
5.3.2 Sensibilidade
A sensibilidade de um método é determinada a partir dos limites de Detecção e
Quantificação (RIBEIRO et al., 2008). Neste estudo foi realizada considerando o método da
relação sinal-ruído. A relação sinal-ruído foi determinada a partir da razão entre a altura do
menor pico para um determinado composto e altura do ruído do sinal próximo ao pico
considerado (Figura 17).
26
Figura 17: Relação sinal-Ruído (Adaptada de HUBER, 2010)
5.3.2.1 Limite de Detecção e Limite de Quantificação
O limite de detecção corresponde a menor concentração do analito que pode ser
detectada. Já o limite de quantificação corresponde a menor concentração de um analito que
pode ser determinada (RIBANI et al., 2004; RIBEIRO et al., 2008).
Para determinar o limite de detecção usando método da relação sinal-ruído
considerou-se como limite de detecção a razão de 3 a 5 (INMETRO, 2003) e o limite de
quantificação a razão de 10 a 20 (HUBER, 2010 ).
5.3.3 Recuperação para os hidrocarbonetos Alifáticos em sedimento
A recuperação (%R) de um analito é um dos parâmetros a ser realizado para
avaliar a eficiência do método usado. A partir da recuperação, pode-se dizer o quanto o
método está recuperando do analito durante o processo de extração. Ou seja, a recuperação
está relacionada a exatidão, pois reflete a quantidade de determinado analito, recuperado no
processo, em relação a quantidade real presente na amostra (BRITO et al., 2002)
Para calcular a recuperação dos analitos foram considerados dois níveis de
concentração 0,5 µg.mL-1
(nível baixo) e 4 µg.mL-1
(nível alto), ambos os níveis dentro da
faixa de concentração na qual a curva analítica foi construída, e um branco da amosta
(matriz).
A recuperação para os analitos foi calculada de acordo com a equação 4:
27
A recuperação para o branco da matriz pode ser calculada conforme a equação 5:
( 5 )
Onde:
C1 – concentração determinada na amostra adicionada;
C2 – concentração determinada na amostra não adicionada
C3 – concentração adicionada.
Nos ensaios de recuperação pode ainda aplicar o teste “t” de Student, também
denominado de teste de significância (BRITO al., 2002). O calculo de “t” pode ser realizado
a partir da expressão matemática (Equação 6):
(6 )
Onde:
%R = recuperação média
Srec = desvio padrão da recuperação
n = nº de repetições
A exatidão do método pode ser observada conforme descrito no manual da
Association of Official Analytical Chemists (AOAC) (Tabela 5).
28
Tabela 5: Recuperação do analito em função da concentração
Concentração do analito (%) Intervalo de Recuperação Aceito (%)
> 10 98 -102
> 1 97 - 103
> 0,1 95 - 105
> 0,01 90 - 107
> 0,001 - > 0,00001 80 - 110
> 0,000001 60 - 115
> 0,0000001 40 - 120 FONTE: BRITO et al., 2003
5.3.4 Precisão
A precisão representa a dispersão dos resultados obtidos em função de um valor
médio (RIBANI et al., 2004; RIBEIRO et al., 2008), podendo ser calculada a partir do desvio
padrão relativo (RSD), por meio das expressões 7 e 8:
( 7 )
( 8 )
Onde:
S = desvio padrão;
n = número de medidas;
X = valor médio do total de medidas;
Xi = valor da medida
5.4 Análise Granulométrica
A Análise Granulométrica pode ser realizada por peneiramento, sedimentação ou
pela combinação dos dois processos citados, conforme a descrição abaixo:
a) O sedimento é pesado e tratado para a retirada de sais solúveis presentes na amostra;
29
b) A retirada desses sais solúveis é feita pela lavagem repetida da amostra com água
destilada e papel filtro. A lavagem é feita até que o filtrado fique complemente isento
de sais de cloro, que é testado mediante adição de Nitrato de Prata (AgNO3) 0,1 mol.L-
1.
c) Após a retirada dos sais, a amostra é levada para a secagem, desta vez em estufa a 60
oC.
d) Obtido o peso da amostra em uma balança analítica, procede-se a separação do
material em diferentes intervalos de tamanho de grãos, utilizando a escala
granulométrica de Wentworth (Tabela 6), da seguinte forma:
d1) Método do peneiramento:
Nas análises granulométricas sedimentológicas o limite 1/16 mm (0,062 mm)
é normalmente escolhido como diâmetro conveniente para distinguir entre técnicas para
sedimentos grosseiros e finos. Esse método é utilizado para separar a amostra neste limite
de tamanho de grãos. No caso específico deste trabalho, a separação do tamanho de grão é
feita apenas entre areia, e a combinação de silte e argila, não havendo distinção entre
subclasses de cada fração, assim, o método do peneiramento é utilizado apenas para
separar a fração areia do material.
Tabela 6 – Escala granulométrica de Wentworth
Diâmetro
( mm )
Escala de Wentworth
( americana )
1024 Matação
256 Bloco
64 Seixo
4 Grânulo
2 Muito grossa
1 Grossa
Areia
1/2 Média
1/4 Fina
1/8 Muita Fina
1/16 Grosso
1/32 Médio
Silte
1/64 Fino
1/128 Muito Fino
1/256 Argila
1/512
Argila
1/1024 Ultra Argila
1/2048
30
6 RESULTADOS E DISCUSSÃO
6.1 Otimização da coluna de fracionamento
O clean up constitui-se de duas etapas de grande importância para a análise
química: o fracionamento e a limpeza da amostra. O clean up utilizando adsorção em fase
sólida é o método mais utilizado na “limpeza” da amostra e separação dos seus constituintes
(CAVALCANTE et al., 2008) . Para um bom resultado no fracionamento da mistura,
inicialmente deve-se definir as condições necessárias para esse fracionamento, visto que
durante a realização desta etapa, pode haver perda de analitos e/ou contaminação da fração
obtida.
A partir de soluções padrões de hidrocarbonetos, uma solução de trabalho foi
preparada pela adição de 500 µL de solução padrão de n-alcanos (1 µg.mL-1
) e 500 µL de
solução padrão de HPAs (1 µg.mL-1
), sendo diluída para 2 mL com n-hexano. Da solução
resultante, foi retirada uma alíquota correspondente a 200 µL e inserida numa micro-coluna
contendo 0,5 g de sílica. Foram recolhidas um total de 14 frações em dois grupos: F1 (Fração
Alifática) e F2 (Fração Aromática), sendo que a primeira de cada grupo medindo 1 mL e
demais frações 0,5 mL. As frações foram identificadas por HA-1, 2,3,4,5,6 e 7 (fração
alifática) e HPA-1, 2,3,4,5,6 e 7 (fração aromática) e injetadas no GC/MS no modo SCAN.
Após análise cromatográfica , foram identificados todos os hidrocarbonetos da
fração alifática, do n-C11 ao n-C35 sendo desta forma obtidas as suas respectivas áreas
(Apêndice II). Semelhantemente, na fração F2 foram identificados 16 HPAs presentes, do
Naftaleno (MM=128) ao Dibenzo[a,h]antraceno (MM=278).
A partir do 3o mL de eluição (fração HA-3) correspondente a fração F1 (fração
alifática) já aparecem os primeiros HPAs de menor massa molar (LMW), onde oito dos 16
HPAs presentes no extrato fracionado são eluídos juntos com os alcanos normais. O
percentual de HPAs é correspondente a 9,7% do total de HPAs utilizados no ensaio (Figura
18).
31
Figura 18: Grau de Separação dos Hidrocarbonetos usando coluna de sílica
Foram eluídos os seguintes HPAs: Naftaleno (Naf ), Acenaftileno ( Ace),
Acenafteno (Acf), Fluoreno (Flu), Fenantreno ( Fen ), Antaceno (Ant ), Fluoranteno (Flt ) e o
Pireno (Pir). Calculando a percentagem de recuperação desses HPAs já no 3o mL de eluição,
percebe-se que ela é bastante representativa quando utilizado somente a sílica como
adsorvente (Figura 19)
Figura 19: Percentagem de recuperação para os HPAs de menor massa molar
A partir da análise das frações, foi possível perceber que no fracionamento com a
coluna de sílica, no intervalo de 2,0 mL a 4,0 mL, há uma mistura dos hidrocarbonetos
alifáticos e aromáticos, mostrando que a separação não foi eficiente (Figura 18). Diante dos
resultados obtidos, optou-se por utilizar uma coluna contendo sílica e alumina, conforme
descrito no item 5.2.4.
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0
Pe
rce
nta
gem
de
re
cup
era
ção
Volume (mL)
Clean up Sílica HA HPA
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Naf Ace Acf Flu Fen Ant Flt Pir
Pe
rce
nta
gem
de
Re
cup
era
ção
HPAs
HPAs de menor massa molar
32
A partir das frações obtidas através do fracionamento com a nova coluna de sílica-
alumina observa-se uma boa eficiência de separação das frações alifáticas e aromáticas
(Figura 20) ( Apêndice III).
Figura 20: Grau de Separação usando coluna sílica-alumina
A partir desses resultados, ficou estabelecido que a coluna do clean up de sílica-
alumina seria utilizada para realizar a etapa de fracionamento das amostras.
6.2 Linearidade
6.2.1Curva Analítica
A curva analítica foi preparada a partir de uma solução padrão do MIX de n-alcanos
(Hidrocarbonetos Alifáticos) considerando sete pontos (Tabela 7).
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
Po
rce
nta
gem
de
re
cup
era
ção
Volume ( mL )
Clean up Sílica-Alumina HA HPAs
33
Tabela 7: Dados para a construção da curva analítica
Ponto da
curva
Conc. Final
(µg.mL-1
)
Conc. MIX
(µg.mL-1
)
Vol. MIX
(µL)
Conc. PI
(µg.mL-1
)
Vol. Final
(µL)
1 0,1 5,0 20,0 5,0 1000,0
2 0,5 5,0 100,0 5,0 1000,0
3 1,0 50,0 20,0 5,0 1000,0
4 2,5 50,0 50,0 5,0 1000,0
5 5,0 50,0 100,0 5,0 1000,0
6 7,5 50,0 120,0 5,0 1000,0
7 10,0 50,0 200,0 5,0 1000,0
Conc. = concentração Vol.= volume PI= padrão interno
Na preparação das soluções referentes aos sete pontos (Tabela 7) partiu-se de
duas soluções do MIX de HA (Hidrocarbonetos Alifáticos) com concentrações iguais a 5,0
µg.mL-1
e 50,0 µg.mL-1
, denominadas de soluções trabalho e representadas simbolicamente
por ST1 e ST2 respectivamente. A solução do Padrão Interno (PI) teve concentração igual a
5,0 g.mL-1
. Para a construção da curva foram considerados 7 pontos representados P1, P2, P3,
P4, P5, P6 e P7 com concentração definida conforme descrição (Ver tabela 7) (Figura 21).
Figura 21: Procedimento para a construção da curva analítica (Adaptada de SANTOS, 2011).
34
Após a injeção no GC-MS das soluções dos sete pontos da curva, foi possível
calcular o coeficiente de correlação linear (R), bem como, o fator de correlação ao quadrado
(R2). Os valores de coeficientes de correlação para os hidrocarbonetos apresentaram
fortíssima correlação, com valores com R entre 0,91 e 0,99 (Tabelas 5 e 8). As curvas
analíticas para os hidrocarbonetos indicados na tabela 8 estão no anexo XI.
Tabela 8: Parâmetros da Curva Analítica
Hidrocarboneto a b R R2
n-C10 1,059458 0,0015922 0,9999035 0,9998069
n-C11 1,097735 0,0054195 0,9998922 0,9997844
n-C12 1,139509 0,0053155 0,9999597 0,9999195
n-C13 1,186580 0,0102077 0,9998648 0,9997297
n-C14 1,221615 0,0175495 0,9998588 0,9997176
n-C15 1,261979 0,0197128 0,9998884 0,9997768
n-C16 1,299182 0,0140540 0,9998866 0,9997733
n-C17 0,008900 0,0001000 0,9979979 0,9960000
n-C18 1,375950 0,0278625 0,9987720 0,9997544
n-C19 1,389728 0,0306183 0,9998020 0,9996040
n-C20 1,408206 0,0386253 0,9997791 0,9995582
n-C21 1,430047 0,0469173 0,9996906 0,9993814
n-C22 1,451693 0,0455124 0,9997476 0,9994953
n-C23 1,462365 0,0487267 0,9995674 0,9991349
n-C24 1,483822 0,0490378 0,9996955 0,9993911
n-C25 1,476033 0,0508177 0,9995813 0,9991627
n-C26 1,527026 0,0536717 0,9994773 0,9989548
n-C27 1,513662 0,0514187 0,9994705 0,9989413
n-C28 1,521786 0,0583461 0,9995158 0,9990318
n-C29 1,511065 0,0570973 0,9994293 0,9988590
n-C30 1,528302 0,0541955 0,9994941 0,9989884
n-C31 1,483323 0,0610645 0,9994514 0,9989030
n-C32 1,500186 0,0659723 0,9992227 0,9984459
n-C33 1,511298 0,0667449 0,9992080 0,9984166
n-C34 1,488496 0,0816519 0,9987497 0,9975010
n-C35 1,406110 0,0823265 0,9982708 0,9965447
n-C36 1,361199 0,0908687 0,9980761 0,9961560
n-C37 1,369029 0,0859669 0,9984100 0,9968224
n-C38 1,335585 0,0984945 0,9980679 0,9961396
n-C39 1,234758 0,1164313 0,9967793 0,9935689
n-C40 1,170737 0,1141210 0,9967793 0,9935689
Pristano 0,001200 -0,000030 0,9927235 0,9855000
Fitano 1,411761 0,0147529 0,9999320 0,9998641 a =Coeficiente angular b=Coefiente linear R=Fator de correlação R
2=Fator de determinação
35
6.4 Recuperação
Para verificar o quanto método usado neste trabalho é capaz de recuperar os analitos
estudados, o teste foi realizado em triplica com dois níveis de fortificação (0,5 µg.mL-1
e 4,0
µg.mL-1
). O ponto considerado para a realização do teste de recuperação foi o ponto 6, visto
que ele contém todos os hidrocarbonetos estudados. Foi feito um branco da amostra e cada
nível de fortificação foi definido como um grupo com três extrações, denominadas de
sedimento fortificado e extrato fortificado (Tabela 9).
Tabela 9: Massa de sedimento, Concentração da MIX de HA e Concentração do PI
Amostra Dia para
análise
Massa
(g)
MIX de HA
(µg.mL-1
)
[PI]
( µg.mL-1
)
Branco do sedimento 1 4 --- 2,5
sedimento fortificado 1 4 0,5 2,5
sedimento fortificado 1 4 0,5 2,5
sedimento fortificado 1 4 4,0 2,5
sedimento fortificado 2 4 4,0 2,5
sedimento fortificado 2 4 4,0 2,5
sedimento fortificado 2 4 0,5 2,5
Extrato fortificado 1 4 0,5 2,5
Extrato fortificado 1 4 4,0 2,5
Extrato fortificado 1 4 4,0 2,5
Extrato fortificado 2 4 4,0 2,5
Extrato fortificado 2 4 0,5 2,5
Extrato fortificado 2 4 0,5 2,5 HA= Hidrocarbonetos Alifáticos PI = Padrão Interno
Após injeção no GC-MS observou que a recuperação média dos Hidrocarbonetos
Alifáticos no nível mais baixo (0,5 µg.mL-1
) variou de 78,3 (n-C40) a 119,5% (n-C21) com
RSD entre 0,3 a 23,3% (Apêndice V), já no nível mais alto (4,0 µg.mL-1
) os valores de
recuperação variaram de 70,8 (n-C10) a 119,2% (n-C21) com RSD entre 0,8 a 16,5%
(Apêndice VI). O teste de recuperação realizado está de acordo com o protocolo de validação
dentro da intervalo de 70 a 120% (RIBANI et al., 2004).
Para a obtenção dos valores de recuperação para os n-alcanos estudados foi feito
o uso da equação 5.
36
É importante ressaltar que a recuperação dos hidrocarbonentos alifáticos estudados
foi mais eficiente no nível mais baixo de fortificação (0,5 µg.mL-1
) para os n-alcanos de
menor massa molar (n-C10 a n-C18), enquanto no nível mais alto de fortificação 4,0 (µg.mL-
1) a recuperação apresentou melhores resultados para os n-alcanos de maior massa molar (n-
C19 a n-C40) (Figura 22).
Figura 22: Comparando a recuperação dos analitos nos dois níveis de fortificação
6.4 Sensibilidade
Para avaliar a sensibilidade do método foram obtidos valores para o limite de detecção
de 0,002 a 0,003 µg.g-1
e para o limite de quantificação valores de 0,003 a 0,13 µg.g-1
(Tabela
10).
0
20
40
60
80
100
120
n-C
10
n-C
11
n-C
12
n-C
13
n-C
14
n-C
15
n-C
16
n-C
17
n-C
18
n-C
19
n-C
20
n-C
21
n-C
22
n-C
23
n-C
24
n-C
25
n-C
26
n-C
27
n-C
28
n-C
29
n-C
30
n-C
31
n-C
32
n-C
33
n-C
34
n-C
35
n-C
36
n-C
37
n-C
38
n-C
39
n-C
40
n-alcanos
Recuperação 0,5 pm 4,0 ppm
37
Tabela 10: Limites de Detecção e Quantificação para os n-alcanos estudados
ALCANO LD (µg.g-1
) LQ ( µg.g-1
)
C10 0,003 0,013
C11 0,003 0,013
C12 0,003 0,013
C13 0,003 0,013
C14 0,003 0,013
C15 0,003 0,013
C16 0,003 0,013
C17 0,003 0,013
C18 0,002 0,003
C19 0,003 0,013
C20 0,002 0,003
C21 0,002 0,003
C22 0,002 0,003
C23 0,002 0,003
C24 0,002 0,003
C25 0,002 0,003
C26 0,002 0,003
C27 0,002 0,003
C28 0,002 0,003
C29 0,002 0,003
C30 0,002 0,003
C31 0,002 0,003
C32 0,002 0,003
C33 0,002 0,003
C34 0,002 0,003
C35 0,002 0,003
C36 0,003 0,05
C37 0,003 0,05
C38 0,003 0,05
C39 0,003 0,05
C40 0,003 0,13
6.6 Caracterização do sedimento
6.6.1 Granulometria
A Granulometria ou Análise Granulométrica do sedimento é importante porque
auxilia na classificação de tamanho de grãos, ou na percentagem em peso que cada fração
possui em relação ao total de amostra em análise. Também é importante devido à facilidade
38
dos compostos orgânicos se encontrarem preferencialmente adsorvidos em determinadas
espécies minerais (ALEXANDRE et al., 2006).
A composição granulométrica das amostras, medida como porcentagem de silte +
argila, no inverno variou entre 1,3% para o ponto P4 e 57,3% para o ponto P2 (Tabela 7).
Esses resultados estão dentro da faixa esperada para regiões estuarianas de mesma formação
hidrogeológica. Resultados semelhantes foram obtidos por FROEHNER et al. (2008) em
sedimentos do rio Barigui na região metropolitana de Curitiba, por exemplo.
Tabela 11 : Carbono orgânico total, matéria orgânica total e granulometria dos sedimentos do
estuário do Rio Sergipe no inverno e verão
AMOSTRAS Silte-Argila(%) TOC(%) TOM(%) NT(%)
P1 41,0 5,8 0,70 0,18 2,4 0,93 0,00 0,00
P2 57,3 30,0 2,37 2,05 11,1 10,38 0,15 0,11
P3 14,6 34,3 0,28 1,18 1,4 4,59 0,00 0,00
P4 1,3 1,2 0,13 0,04 0,2 0,41 0,00 0,00
P5 49,0 37,7 1,89 1,20 4,4 4,80 0,01 0,00
P6 48,3 40,7 3,17 2,51 10,8 11,34 0,16 0,17
P7 43,4 35,1 1,67 1,34 6,5 5,60 0,06 0,00
P8 7,4 3,2 0,15 0,10 1,1 0,42 0,00 0,00
P9 11,2 5,6 0,26 0,09 1,3 0,04 0,00 0,00
ND=Não detectado, TOC=Carbono Orgânico Total, TOM=Matéria Orgânica Total, NT=Nitrogênio total,
C/N=Razão Carbono/Nitrogênio, AZUL=Inverno, VERMELHO=Verão
No verão, estação bastante seca no Nordeste do Brasil, a composição
granulométrica apresentou uma variação de 1,2% para o ponto P4 e 40,7% para o ponto P6
(Tabela 11). Observando a Figura 23 mesmo em estações bem distintas houve boa
reprodutividade da composição silte-argilosa nos pontos de amostragem, exceto para o ponto
P3. Outro característica a ser observada é a composição de silte + argila no ponto 1, no
inverno o percentual de silte-argila é 41,0% enquanto que no verão esse percentual é 5,8%.
Comparando os percentuais de silte-argila neste ponto percebemos que no verão sua
composição silte-argilosa é aproximadamente 7 vezes menor justificando o percentual de
matéria orgânica total para esse ponto (Tabela 11).
39
Figura 23: Comparando composição granulométrica dos pontos de amostragem
6.6.2 Carbono Orgânico Total (TOC), Nitrogênio Total (NT) e Matéria orgânica total
(MOT)
A análise de carbono orgânico total e nitrogênio total é de suma importância em
amostras de sedimentos. A razão C/N pode ser usada para observar a origem da matéria
orgânica (AMORIM et al., 2009; MEYERS, 2003). O percentual médio do carbono orgânico
(Corg) para os pontos de amostragem no inverno variou de 0,13% no ponto P4 a 3,17% no
ponto P6 (Tabela 11) e no verão de 0,04% no ponto P4 a 2,51% no ponto P6 (Tabela 11). O
percentual baixo de carbono orgânico no ponto P4 pode ser justificado por seu alto teor de
areia, pois a capacidade de acumulação da matéria orgânica em sedimentos está diretamente
associado ao tamanho dos grãos (LAW, 1981, CARREIRA et al., 2009). Dessa forma, por
apresentar grande quantidade de silte e argila, justifica-se uma concentração mais elevada de
matéria orgânica no ponto P5. A razão C/N calculada para os pontos P2, P5, P6 e P7
observada na primeira campanha (no inverno) apresenta valores altos, sobretudo para o P5
com valor igual a 270,3 indicando assim predominância de matéria orgânica de origem
terrestre nesses pontos de amostragem (GAO et al., 2007). Já amostragem realizada na
segunda campanha, no verão, apenas em dois (P2 e P6) dos nove pontos foi possível
determinar a razão C/N, com valores 19,0 e 15,1 respectivamente (Tabela 11).
Ainda com relação aos percentuais de carbono orgânico (Tabela 11) podemos perceber
que o teor de matéria orgânica presente tem influência do tipo de granulometria do sedimento
a hidrodinâmica da região (VENTURINI et al, 2004), bem como a história geológica da
região estudada.
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9
Pe
rce
nta
gae
m d
e s
ilte
+arg
ila
Pontos de Amostragem
Granulometria Inverno Verão
40
6.6 Distribuição e quantificação de hidrocarbonetos
O teor total de hidrocarbonetos alifáticos apresentou valores no inverno entre 9,9 µg.
g-1
para o ponto P9 e 30,8 µg.g-1
para o ponto P6 (Tabela 12), e no verão concentrações
variando entre 2,6 µg.g-1
para o ponto 2 e 26,1 µg.g-1
para o ponto 6 (Tabela 12). Observou-se
uma abundância maior dos n-alcanos nos pontos P6 e P7 nas duas campanhas com
concentrações 30,8 µg.g-1
e 30,5 µg.g-1
na primeira campanha, e 26,1 µg.g-1
e 19,1 µg.g-1
na
segunda, para os respectivos pontos. A maior concentração dos hidrocarbonetos para os
pontos P6 e P7 podem ser justificados em função do alto percentual de matéria orgânica total
(TOM%) e pelo elevado percentual de silte+argila encontrado nesses pontos (Tabela 11)
(Figura 23).
Nos pontos de amostragem P4 e P5 da primeira campanha observou-se uma
predominância do alcano n-C15 e distribuição quase que uniforme dos demais n-alcanos
identificados, sem predominância de hidrocarbonetos com números de átomos de carbono
pares ou ímpares (Figura 24). Isso pode ser atribuído a fontes de matéria orgânica aquáticas
(predomínio de n-C15) e também forte evidência de que a origem dos compostos ali
presentes pode ser petrogênica (JAFFÉ et al., 2001; GOU et al., 2011).
Figura 24: Perfil dos n-alcanos nos pontos de amostragem P4C1 e P5C1
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
n-C
15
n-C
16
n-C
17
n-C
18
n-C
19
n-C
20
n-C
21
n-C
22
n-C
23
n-C
24
n-C
25
n-C
26
n-C
27
n-C
28
n-C
29
n-C
30
n-C
31
n-C
32
n-C
33
n-C
34
n-C
35
n-C
36
n-C
37
n-C
38
n-C
39
n-C
40
µg/
g
n-alcanos
P4C1
P5C1
41
É importante também ressaltar que nos demais pontos analisados os n-alcanos n-C27,
n-C29 e n-C31 (Figuras 25), se apresentam mais abundante, o que indicam maior
contribuição deposicional associada a plantas superiores (TOLOSA et al., 2004).
No verão (segunda campanha) o perfil dos hidrocarbonetos alifáticos apresentou
distribuição com característica um pouco diferente. Algumas delas podem ser pontuadas: a
quantidade de hidrocarbonetos em cada ponto de amostragem (Figura 25-P1, 25-P2, 25-P3,
25-P4, 25-P5, 25-P7, 25-P8 e 25-P9), exceto para o ponto P6 (Figura 25-P6); predominância
dos hidrocarbonetos n-C27 e n-C29; redução da concentração total dos hidrocarbonetos
resolvidos nos pontos de amostragem, exceto para o ponto P1 (Tabela 12).
Tabela 12: Concentrações de hidrocarbonetos alifáticos calculadas em sedimentos do Rio
Sergipe
AMOSTRAS Cmax UCM(%) ∑n-alcanos (µg/g)
UCM
( µg/g) HAR
(µg/g)
TAH
(µg/g)
P1 C29 C29 82,7 54,9 15,0 16,5 140,8 73,4 29,5 60,3 170,3 133,7
P2 C29 C29 83,1 84,7 22,0 8,4 253,0 81,0 51,2 14,6 304,2 95,6
P3 C29 C27 60,7 71,9 11,2 10,2 50,8 55,0 32,9 21,5 83,7 76,5
P4 C15 C27 ND ND 12,1 8,9 ND ND 12,5 16,3 12,5 16,3
P5 C15 C29 ND ND 10,8 18,3 ND ND 18,4 39,4 18,4 39,4
P6 C29 C29 77,0 74,3 30,8 26,1 228,3 88,1 68,3 30,5 296,6 118,6
P7 C29 C29 90,4 57,4 30,5 19,1 500,1 135,8 53,1 100,9 553,2 236,7
P8 C29 C29 81,9 79,6 19,8 3,7 178,5 25,3 39,3 6,5 217,8 31,8
P9 C29 C29 73,5 12,4 9,9 2,8 31,1 1,2 11,2 8,5 42,3 9,7 Cmax=Carbono máximo; UCM=Mistura Complexa Não-Resolvida; ∑n-alcanos=Somatório de n-alcanos;
HAR=Hidrocarbonetos Alifáticos Resolvidos; TAH=Hidrocarbonetos Alifáticos Totais; AZUL=Inverno
VERMELHO=Verão
O IPC é um índice que pode contribuir para a compreensão da origem dos n-alcanos
em determinado ambiente, seja ela terrestre ou aquático. Na interpretação deste índice,
Killops e Killops (2005), atribuem os valores entre 2 e 40 como característicos de ceras
epicuticulares de plantas superiores. Já os valores próximos a 1, indicam contaminação
petrogênica. Neste estudo o Índice Preferencial de Carbono no inverno apresentou valores
para os pontos de amostragem entre 1,1 e 4,1 pode ser observado, para os pontos P4 e P5,
valores de IPC próximos a 1 (Tabela 13), indicando que não há predominância de n-alcanos
ímpares sobre os pares, o que é um forte indicativo da presença de petróleo (GUO et al.,
2011; WANG et al., 2006). Os outros pontos apresentam valores próximos ou superiores a 3,
sugerindo uma fonte de mistura de hidrocarbonetos para a matéria orgânica deposicional.
42
Estes dados também concordam com os valores encontrados para Cmax, LMW/HMW e o
índice RTA.
No verão os valores de IPC variam de 0,9 a 3,3 (Tabela 13), corroborando com os
valores encontrados na primeira campanha, especialmente para o ponto P4. Os valores de IPC
calculados na segunda campanha apresentam forte indício que a origem dos hidrocarbonetos
ali presentes tem grande contribuição antropogênica, podendo sua origem estar relacionada a
presença de derivados do petróleo (CELINO et al., 2008).
Tabela 13: Índices de distribuição calculados em sedimentos do Rio Sergipe
AMOSTRAS IPC RTA Pr/Ph UCM/HAR UCM/n-alcano
LMW/HMW
P1 2,9 0,9 9,6 2,8 0,6 0,5 4,8 1,2 9,4 4,4 0,3 0,2
P2 2,7 2,2 6,1 6,1 0,5 2,8 4,9 5,5 11,5 9,6 0,2 0,2
P3 2,8 2.1 4,2 4,1 1,7 1,5 1,5 2,6 4,5 5,4 0,4 0,2
P4 1,1 1,4 1,6 3,5 0,8 2,6 ND ND ND ND 0,4 0,2
P5 1,2 1,7 9,1 19,4 1,2 2,2 ND ND ND ND 0,4 0,1
P6 3,9 3,3 10,8 5,7 1,6 0,8 3,3 2,9 7,4 3,4 0,3 0,3
P7 2,9 2,3 4,9 7,7 1,1 1,7 9,4 1,3 16,4 7,1 0,4 0,1
P8 2,6 1,7 1,9 2,3 1,2 0,9 4,5 3,9 9 6,8 0,7 0,3
P9 4,1 1,5 9,5 3,6 0,9 2,3 2,8 0,1 3,1 0,4 0,4 0,2 UCM=Mistura Complexa Não-Resolvida; HAR=Hidrocarbonetos Alifáticos Resolvidos; TAH=Hidrocarbonetos
Alifáticos Totais; IPC=Índice Preferencial de Carbono; RTA=Razão Terrestre Aquática; LMW=Baixa Massa
Molecular; HMW=Alta Massa Molecular AZUL=Inverno VERMELHO=Verão
A razão pristano/fitano é outro índice importante para a compreensão da natureza da
matéria orgânica depositada em determinado ambiente. No inverno foram encontrados valores
para esta razão entre 0,5 e 1,7 (Tabela 13), caracterizando o meio como sendo anaeróbico e
contendo matéria deposicional de origem petrolífera. No verão os valores variam de 0,5 a 2,8
(Tabela 13) indicando forte contribuição nos pontos P1, P6 e P8 de que a origem dos
hidrocarbonetos possivelmente advém de uma mistura de fontes. EMÍDIO et al., (2010),
também em estudo desenvolvido no estuário do rio Japaratuba, avaliaram esses índices
geoquímicos encontrando valores para a razão Pr/Ph entre 0,41-0,54. Também GOU et al.,
2011 na China no rio Xihe encontrou valores para razão Pr/Ph entre 0,71 – 1,17, justificando
os valores encontrados aqui no estuário do rio Sergipe. Os valores encontrados nesses estudos
se devem a baixa concentração do pristano, já que ele é mais comum entre os
hidrocarbonetos biogênicos.
A razão entre compostos de origem terrestre e aquática (Razão Terrestre Aquática –
RTA) tem um papel também importante, visto que pode contribuir, juntamente com outros
43
índices já mencionados, na interpretação da origem da matéria orgânica sedimentar ali
existente.
Segundo Bourbonniere & Meyers (1996) para valores de razão terrestre aquática
maiores que 1 ( RTA > 1 ) há predominância de matéria orgânica terrestre e para valores de
RTA < 1 indica a predominância de matéria orgânica aquática. Na primeira campanha
(inverno) foram encontrado valores compreendidos entre 1,6 no ponto P4 e 10,8 no ponto P6
(Tabela 13), e no verão esta razão vai de 2,3 a 19,4 para os pontos P8 e P5, respectivamente.
Esses valores encontrados indicam que os hidrocarbonetos estudados são provenientes de
misturas de fontes, com leve predominância de hidrocarbonetos de origem terrestre ( HU et
al., 2009).
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
n-C
13
n-C
14
n-C
15
n-C
16
n-C
17
n-C
18
n-C
19
n-C
20
n-C
21
n-C
22
n-C
23
n-C
24
n-C
25
n-C
26
n-C
27
n-C
28
n-C
29
n-C
30
n-C
31
n-C
32
n-C
33
n-C
34
n-C
35
n-C
36
n-C
37
µg
/g
n-alcanos
P1 Inverno
Verão
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
n-C
14
n-C
15
n-C
16
n-C
17
n-C
18
n-C
19
n-C
20
n-C
21
n-C
22
n-C
23
n-C
24
n-C
25
n-C
26
n-C
27
n-C
28
n-C
29
n-C
30
n-C
31
n-C
32
n-C
33
n-C
34
n-C
35
n-C
36
n-C
37
µg/
g
n-alcanos
P2 Inverno
Verão
44
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
n-C
14
n-C
15
n-C
16
n-C
17
n-C
18
n-C
19
n-C
20
n-C
21
n-C
22
n-C
23
n-C
24
n-C
25
n-C
26
n-C
27
n-C
28
n-C
29
n-C
30
n-C
31
n-C
32
n-C
33
n-C
34
n-C
35
µg
/g
n-alcanos
P3 Inverno
Verão
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
n-C
14
n-C
15
n-C
16
n-C
17
n-C
18
n-C
19
n-C
20
n-C
21
n-C
22
n-C
23
n-C
24
n-C
25
n-C
26
n-C
27
n-C
28
n-C
29
n-C
30
n-C
31
n-C
32
n-C
33
n-C
34
n-C
35
n-C
36
n-C
37
n-C
38
n-C
39
n-C
40
µg
/g
n-alcanos
P4 Inverno Verão
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
n-C
14
n-C
15
n-C
16
n-C
17
n-C
18
n-C
19
n-C
20
n-C
21
n-C
22
n-C
23
n-C
24
n-C
25
n-C
26
n-C
27
n-C
28
n-C
29
n-C
30
n-C
31
n-C
32
n-C
33
n-C
34
n-C
35
n-C
36
n-C
37
µg
/g
n-alcanos
P5 Inverno
Verão
45
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
n-C
10
n-C
11
n-C
12
n-C
13
n-C
14
n-C
15
n-C
16
n-C
17
n-C
18
n-C
19
n-C
20
n-C
21
n-C
22
n-C
23
n-C
24
n-C
25
n-C
26
n-C
27
n-C
28
n-C
29
n-C
30
n-C
31
n-C
32
n-C
33
n-C
34
n-C
35
n-C
36
n-C
37
n-C
38
n-C
39
n-C
40
µg
/g
n-alcanos
P6 Inverno
Verão
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
n-C
11
n-C
12
n-C
13
n-C
14
n-C
15
n-C
16
n-C
17
n-C
18
n-C
19
n-C
20
n-C
21
n-C
22
n-C
23
n-C
24
n-C
25
n-C
26
n-C
27
n-C
28
n-C
29
n-C
30
n-C
31
n-C
32
n-C
33
n-C
34
n-C
35
n-C
36
n-C
37
n-C
38
µg/
g
n-alcanos
P7 Inverno
Verão
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
n-C
10
n-C
11
n-C
12
n-C
13
n-C
14
n-C
15
n-C
16
n-C
17
n-C
18
n-C
19
n-C
20
n-C
21
n-C
22
n-C
23
n-C
24
n-C
25
n-C
26
n-C
27
n-C
28
n-C
29
n-C
30
n-C
31
n-C
32
n-C
33
n-C
34
n-C
35
n-C
36
n-C
37
µg
/g
n-alcanos
P8 Inverno
Verão
46
Figura 25 – Comparativo da distribuição dos n-alcanos no ponto 1 (P1); ponto 2 (P2); ponto
3 (P3); ponto 4 (P4); ponto 5 (P5); ponto 6 (P6); ponto 7 (P7); ponto 8 (P8); ponto 9 (P9) na
primeira (azul-inverno) e segunda campanha (vermelho-verão)
Outra característica também a ser considerada numa amostra contendo
hidrocarbonetos é a presença de uma mistura de compostos não-resolvidos, denominada de
Mistura Complexa Não Resolvida (UCM - do inglês Unresolved Complex Mixture). A
presença dessa mistura complexa não resolvida é um forte indicador de contaminação por
petróleo (CARREIRA et al., 2009, ABOUL-KASSIM et al., 1996; WANG et al., 1999a;
READMAN et al., 2002; COMMENDATORE et al., 2004; WEGENER A.L.R, et al., 2006).
Na amostragem realizada no inverno, observou-se que em sete dos nove pontos coletados,
P1, P2, P3, P6, P7, P8 e P9, foi identificada a presença dessa mistura complexa não resolvida,
com valores de concentração entre 31,1 µg.g-1
no ponto P9 e 500,1 µg.g-1
no ponto P7 (Figura
25 e Tabela 12). No verão a amostragem realizada confirma a presença da UCM para os
mesmo pontos com a ocorrência da menor e maior concentração nos pontos P9 e P7 com
valores 1,2 µg.g-1
e 135,8 µg.g-1
respectivamente. GOU et al., 2011 na China no rio Xihe
encontrou valores de UCM entre 218,3 – 760,9 (µg.g-1
), valores próximos aos encontros no
estuário do rio Sergipe.
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
n-C
15
n-C
16
n-C
17
n-C
18
n-C
19
n-C
20
n-C
21
n-C
22
n-C
23
n-C
24
n-C
25
n-C
26
n-C
27
n-C
28
n-C
29
n-C
30
n-C
31
n-C
32
n-C
33
n-C
34
n-C
35
µg
/g
n-alcanos
P9 Inverno
Verão
47
Figura 26: Cromatograma do ponto 7 indicando a presença da UCM
Em todos os pontos onde foi identificado a presença de UCM (Figura 26), a
distribuição dos hidrocarbonetos alifáticos ocorreu de maneira unimodal, havendo elevação da
linha base entre os n-alcanos n-C18 e n-C35, o que é característico da presença de óleo
degradado por microorganismos (BOULOUBASSI, 1990). Outras razões como Mistura
Complexa não-Resolvida/ Hidrocabonetos Alifáticos Resolvidos (UCM/HAR), e Mistura
Complexa não-Resolvida/ somatório dos n-alcanos (UCM/∑n-alcanos ) podem lapidar melhor
as interpretações a respeito da presença da UCM em uma análise química. A razão
UCM/HAR também é um parâmetro importante na avaliação da origem fração alifática em
determinado ambiente, visto que para valores maiores que 4, há indicação de contaminação
por petróleo e/ou seus derivados (SIMONEIT, 1984).
No inverno, para os pontos de amostragem P1, P2, P7 e P8 (Tabela 12), foram
encontrados valores maiores que 4, sendo muito acentuado para a amostra do ponto P7 (9,4),
indicando, desta forma, uma possível contaminação de compostos de origem petrogênica. Já
para a razão UCM/∑n-alcanos foram encontrados os valores que variam entre 3,1 e 16,4,
justificando a predominância da UCM sobre somatório de n-alcanos e caracterizando a
origem dos hidrocarbonetos alifáticos neste estudo como não natural. No verão essas razões
apresentaram valores de 0,1 a 5,5 e de 0,4 a 9,6 para as respectivas razões. Estes resultados
estão de acordo com outros estudos desenvolvidos na Baía de Septiba, Rio de Janeiro, por
CARREIRA et al., (2009).
48
Foi também calculada a razão LMW/HMW, outro índice de grande importância
para se compreender a origem de n-alcanos (COMMENDATORE et al., 2000). No inverno
foram encontrados valores de 0,2 (ponto P2) a 0,7 (ponto P8 ) (Tabela 13), e no verão valores
de 0,1 a 0,3 (Tabela 13). As razões foram inferiores a 1 indicando que a origem dos n-alcanos
é biogênica, o que é característico para valores menores que 1. Para o ponto P8 (no inverno)
o valor de LMW/HMW encontrado é mais próximo de 1 (0,7) o que pode indicar n-alcanos de
origem antropogênica, nesse ponto avaliado. Resultados semelhantes foram encontrados em
sedimentos estuarinos do rio Xihe pelos pesquisadores GUO et al. (2011).
49
7 CONCLUSÕES
O trabalho apresentado buscou avaliar o nível dos hidrocarbonetos alifáticos bem
como sua origem no estuário do Rio Sergipe, especificamente no trecho correspondente aos
municípios de Aracaju, Barra dos Coqueiros e Nossa Senhora do Socorro. A extração foi feita
por ultra-som baseando-se no método 3550B-USEPA. A análise e identificação foram feitas
por meio da cromatografia gososa com detectores do tipo FID e MS. Foram identificados em
todos os pontos de amostragem a série homóloga de n-alcanos, sendo comum a todas elas a
presença de n-alcanos de 15 a 35 átomos de carbonos. Também em todos os pontos de coleta
foram identificados os isoprenóides Pristano e Fitano sendo que a maior abundância desses
biomarcadores geoquímicos ocorreu nos pontos 3 e 6, onde foi possível observar uma maior
predominância do isoprenóide pristano caracterizando a origem dos hidrocarbonetos nestes
pontos, como sendo biogênica. Nos demais pontos, sobretudo para os pontos P1, P2, P4 e P9,
este indicador aponta para uma possível origem petrogênica. Por outro lado, mesmo
considerando a razão Pristano/Fitano como sendo um indicador importante para se
compreender as características ambientais de uma região e para avaliar melhor a origem dos
hidrocarbonetos alifáticos em ambientes desta natureza, deve-se levar em considerações
outros parâmetros.
A partir das informações apresentadas pode-se concluir que a presença desses
marcadores de Petróleo tem na sua origem grande contribuição petroquímica, ou por
derramamento de diesel ou pela combustão do mesmo, o que pode ainda ser corroborado pela
presença da UCM na maioria dos pontos avaliados. Isso pode estar relacionado a presença de
embarcações, pois esse estuário apresenta histórico da presença de pequenas embarcações
como meio de transporte predominante. Ainda hoje, existe intensa atividade de recreação e
pesca que é realizada através da utilização de barcos movidos a motores de combustão. É
importante também ressaltar que alguns pontos onde a amostragem foi realizada funciona
como atracadouros para embarcações destinadas a pesca, ou pequenas embarcações
cargueiras. Mas por lado, pode-se também observar através dos parâmetros RTA, C/N, TOM
e TOC que parte dos hidrocarbonetos identificados advém de processos naturais,
decomposição de plantas (elevada concentração do n-C29, por exemplo), o que justifica um
ambiente de baixo nível de contaminantes.
Por fim, pode-se afirmar que a origem dos hidrocarbonetos alifáticos monitorados
nas duas companhas realizadas têm sua origem numa mistura de fontes (natural e
50
antropogênica), sendo pois de grande importância para meio ambiente e preservação do rio
Sergipe fazer o monitoramento mais efetivo, reavaliando os parâmetros apresentados neste
estudo.
51
7 BIBLIOGRAFIA
ABOUL-KASSIM, T.A.T.; SIMONEIT, B.R.T. Lipid geochemistry of superficial
sediments from thecoastal environment of Egypt. I. Aliphatic hydrocarbons –
characterization and sources. Mar. Chem. 54: 135-158, 1996
AIROLDI, C.; DE FARIAS, R. F. O uso de sílica gel organofuncionalizada como agente
sequestrante de metais. Química Nova, 23, 4: 496 – 503. 2000.
ALEIXO, L.A.G.; TACHIBANA, T; CASAGRANDE, D. Formas de introdução de óleo
no ambiente aquático. Revista Integração, n. 49, 2007.
ALEXANDRE, M.R.; HUANG, Y.; MADUREIRA, L. A. S.; Avaliação de compostos
orgânicos em sedimentos superficiais da baía de Babitonga, Santa Catarina, Brasil.
Geochimica Brasiliensis, 20(2)208-218, 2006.
ALVES, J.P.H. rio Sergipe entorno de Aracaju. In: Rio Sergipe: importância,
vulnerabilidade e preservação. Aracaju: OS Editora, 2006.
AMORIM, M.A; MOREIRA-TURCQ, P.F; TURCQ, B.J; CORDEIRO, R.C . Origem e
dinâmica da deposição dos sedimentos superficiais na Várzea do Lago Grande de
Curuai, Pará, Brasil. Acta Amazônica, vol. 39(1) pag. 165 – 172, 2009.
ANVISA ( Agência Nacional de Vigilância Sanitária ). Resolução RE nº 899, de 29/05/2003
BICEGO, M. C.; TANIGUCHI, S.; YOGUI, G. T.; MONTONE, R. C.; SILVA, D. A. M.;
LOURENÇO, R. A.; MARTINS, C. C.; SASAKI, S. T.; PELLIZARI, V. H.; WEBER, R. R.
Assessment of contamination by polychlorinated biphenyls and aliphatic and aromatic
hydrocarbons in sediments of the Santos and Sao Vicente Estuary System, Sao Paulo,
Brazil. Marine Pollution Bulletin. Vol. 52, 1784–1832, 2006.
BLUMER, M.; GUILLARD, R.R.L.; CHASE, T. Hydrocarbons of marine phytoplankton.
Marine Biology, 8: 183-189, 1971.
52
BOULOUBASSI, I. Aspects de la biogéochimie des hydrocarbures non aromatiques et
aromatiques dans la colonne d’eau et les sediments du milieu côtier: cas du delta du
Rhône. Thése de Doctorat, Université Paris 6, France. 344 p, 1990.
BOURBONNIERE, R.A., MEYERS, P.A. Sedimentary geolipid records of historical
changes in the watersheds and productivities of Lakes Ontario and Erie Limnology and
Oceanography 41, 352-359. 1996.
BRITO, N.M.; AMARANTE JUNIOR, O.P. de; POLESE, L.; SANTOS, T.C.R. dos;
RIBEIRO, M.L. Avaliação da exatidão e da precisão de métodos de análise de resíduos de
pesticidas mediante ensaios de recuperação. Pesticidas: R. Ecotoxicol. Meio Ambiente, v.
12, p. 155-168, 2002.
BRITO, N.M.; AMARANTE JUNIOR, O. P. de; POLESE, L.; SANTOS, T. C. R. dos;
RIBEIRO, M. L. Validação de métodos analíticos: estratégia e discussão. Pesticidas: R.
Ecotoxicol. Meio Ambiente, v. 13, p. 129-146, 2003.
COSTA, J. R., Novos agentes sililantes contendo nitrogênio e enxofre como precursores
para a síntese de sílica gel e de sílicas mesoporosas modificadas. João Pessoa, Programa de
Pós-Graduação em Química, UFPB, 2007. Dissertação de Mestrado, 21p.
CARREIRA, R.S.; RIBEIRO, P.V.; SILVA, C.E.M. Hidrocarbonetos e esterois como
indicadores de fontes e destino de matéria orgânica em sedimentos da Baía de Sepetiba,
Rio de Janeiro. Química. Nova, Vol. 32, No. 7, 1805-1811, 2009.
CAVALCANTE, R.M.; LIMA, D.M. de; NASCIMENTO, R.F. Técnicas de extrações e
procedimentos de clean-up para a determinação de Hidrocarbonetos Policílicos
Aromáticos (HP) em sedimentos da costa do Ceará. Química Nova, Vol. 31 Nº. 06, 2008.
CELINO, J.J.; VEIGA, I.G.; TRIGÜIS, J.A.; QUEIROZ, A.F.S. Fonte e distribuição de
hidrocarbonetos do petróleo nos sedimentos da Baía de todos os Santos, Bahia. Braz. J.
Aquat. Sci. Technol., 12(1):31-38. 2008.
53
COMMENDATORE, M.G; ESTEVES, J.L. Natural and anthropogenic hydrocarbons in
sediments from the Chubut River (Patagonia, Argentina). Marine Pollution Bulletin nº 48,
p. 910–918, 2004.
CRIPPS, G.C. Problems in the identification of anthopogenic hydrocarbonsmGinst
natural background levels in Antartic. Antarc. Sci., 1: 307-312, 1989.
EMÍDIO, E.S; DÓREA, H.S. Comparação entre as extrações ultra-som e Soxhlet para a
determinação de alcanos em sedimentos ambientais. Scientia Plena, vol. 6, nº 9, 2010.
FERREIRA, V.R. ( Dissertação de Mestrado ) Otimização de protocolo analítico para
extração e fracionamento de hidrocarbonetos alifáticos e aromáticos em sedimentos.
Curitiba, 2010.
FREITAS, C.M. de. Problemas ambientais,saúde coletiva e ciências sociais. Cência &
Saúde, 8(1):137-150, 2003.
FROEHNER, S.; MARTINS, R.F. Avaliação dacomposição químicade sedimentos do Rio
Barigüi naregião metropolitanade Curitiba. Química Nova, vol. 31, Nº 8, 2008.
GAO, X.; CHEN, S.; XIE, X.; LONG, A.; MA, F. Non-aromatic hydrocarbons in surface
sediments near the Pearl River estuary in the South China Sea. Environmental Pollution.
148, 40-47. 2007.
GOGOU, A.; BOULOUBASSI, I.; STEPHANOU, E.G. Marine organic geochemistry
of the Eastern Mediterranean: 1. Aliphatic and polyaromatic hydrocarbons in Cretan
Sea surficial sediments. Marine Chemistry nº 68 , p. 265–282, 2000.
GUO, W.; HE, M.; YANG, Z.; LIN, C.; QUAN, X. Aliphatic and polycyclic aromatic
hydrocarbons in the Xihe River, an urban river in China’s Shenyang City: Distribution
and risk assessment. Journal of Hazardous Materials Nº 186 p. 1193 – 1199, 2011.
54
HU, L.; GUO, Z.; FENG, J.; YANG, Z.; FANG, M. Distributions and sources of bulk
organic matter and aliphatic hydrocarbons in surface sediments of the Bohai Sea,
China. Marine Chemistry nº 113, p. 197–211, 2009.
HUBER, Ludwing. Validation of Analytical Methods. Agilent Technologies. USA,
2010.Agi A
IBGE – INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA, Censo
populacional, 2010 ( http://www.censo2010.ibge.gov.br), acessada emJjaneiro, 2011.,
20Technologies USA,
INMETRO – Orientações sobre Validação de Métodos de Ensaios Químicos. Revisão: 01.
DOQ-CGCRE-008. Março, 2003.
INMETRO – Orientação para a acreditação de laboratórios na área de volume. Revisão:
01. DOQ-CGCRE-027. Fevereiro, 2011.
JAFFÉ, R., MEAD, R., HERNANDEZ, M.E., PERALBA, M.C., DI GUIDA, O.A. Origin
and transport of sedimentary organic matter in two subtropical estuaries: a
comparative, biomarker-based study. Organic Geochemistry 32, 507-526, 2001.
KHAIRY, M.A.; KOLB, M.; MOSTAFA, A.R.; EL-FIKY, A.; BAHADIR, M. Risk
assessment of polycyclic aromatic hydrocarbons in a Mediterranean semi-enclosed
basin affected by huam activities ( Abu Qir Bay, Egypt ). Journal of Hazardous Materials,
nº 170, p. 389-397, 2009.
KILLOPS, S; KILLOPS, V. An Introduction to Organic Geochemistry. Blackwell Science
(UK), 2005.
KOTZ, J.C.; JÚNIOR, P.M.T. Química geral e reações químicas. Tradução técnica Flávio
Maron Vichi – São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2005.
LAW, R.J. Hydrocarbon concentrations in water and sediments from UK marine waters,
determined by fluorescence spectroscopy. Mar. Poll. Bull., 12: 153-157, 1981.
55
LOURENÇO, R. A. 2003. Metodologia para determinação de biomarcadores
geoquímicos orgânicos em sedimentos – hidrocarbonetos alifáticos, aromáticos, esteróis
e alquenonas. Dissertação de mestrado. USP, São Paulo-SP.
MAIOLI, O.L. G.; RODDRIGUES, K.C.; KNOPPERS, B.A.; AZEVEDO, D.A. Polycyclic
aromatic and aliphatic hydrocarbons in Mytella charruana, a bivalve mollusk from
Mundaú Lagoon, Brazil. Microchemical Journal nº 96, p. 172–179, 2010.
MAIOLI, O.L.G.; RODDRIGUES, K.C.; KNOPPERS, B.A.; AZEVEDO, D.A. Pollution
source evaluation using petroleum and aliphatic hydrocarbons in surface sediments
from two Brazilian estuarine systems. Organic Geochemistry nº 41, p. 966–970, 2010.
MACEDO, A.C.; MIRANDA, L.; LOUREIRO, M.R.B.; CARDOSO, J.N. Aliphatic and
aromatic hydrocarbons in Candiota coal samples: novel series of bicyclic compounds.
Organic Geochemistry. nº 30, p. 1027±1038, 1999.
MARTINS, C.C.; BÍCEGO, M.C.; TANIGUCHI, S.; MONTONE, R.C. Aliphatic and
polycyclic aromatic hydrocarbons in surface sediments in Admiralty Bay, King George
Island, Antarctica. Antarctic Science 16 (2): 117–122 (2004).
MEYERS, P.A. Applications of organic geochemistry to paleolimnological
reconstructions: a summary of exemples from the Laurentian Great Lakes. Organic
Geochemistry, 34: 261-289. 2003.
OLIVEIRA, V.V. Novos adsorventes derivados de sílica gel modificada com aminas e
glutaraldeído. João Pessoa, Programa de Pós-Graduação em Química, UFPB, 2008.
Dissertação de Mestrado, 5p.
LÓPEZ-LEITÓN, T. J. L.; PINHEIRO, M. E. A.; YUSTY, M. A. L.; LOZANO, J. S.
Aliphatic Hydrocarbons in Birds of Prey from Galicia (NW Spain). Ecotoxicology and
Environmental Safety nº 50, p. 44-47, 2001.
56
LOURENÇO, R.A. Metodologia para determinação de biomarcadores geoquímicos
orgânicos em sedimentos – hidrocarbonetos alifáticos, aromáticos, esteróis e alquenonas.
Dissertação de mestrado. USP, São Paulo-SP, 2003.
MEDEIROS, P.M. Avaliação da origem de hidrocarbonetos em sedimentos marinhos de
Santos e São Sebastião, utilizando-se hidrocarbonetos marcadores geoquímicos.
Dissertação de mestrado. Instituto Oceanográfico da Universidade de São Paulo. São Paulo-
SP, 2000.
MEDEIROS, P. M.; BICEGO M. C.; CASTELAO, R. M.; DEL ROSSO, C.; FILLMAN, G.;
ZAMBONI, A. J. Natural and anthropogenic hydrocarbon inputs to sediments of Patos
Lagoon Estuary, Brazil. Environment International. 31, 77– 87. 2005.
PEDERZOLLI, E.M.; FRONZA, L.; GANDRA, M.; FILHO, P.J.S.; RODRIGUES, M.R.A.;
MACHADO, M.I. Estudo do comportamento dos hidrocarbonetos alifáticos em
ambientes rasos, após simulação de um derrame de petróleo. Instituto Brasileiro de
Petróleo e Gás – IBP. 2004.
PETERS, K.E., WALTERS, C.C., MOLDOWAN, J.M. The Biomarker Guide: Biomarkers
and Isotopes in the Environment and Human History. Second ed., v.1. Cambridge, New
York. 2005
PETERS, K.E; WALTERS ,C.C; MOLDOWAN, J.M. The biomarker guide, vol 2. In:
Biomarkers and isotopes in petroleum exploration and earth history. UK: Cambridge
University Press; 2005.
READMAN, J.W.; FILLMANN, G.; TOLOSA, I.; BARTOCCI, J.; VILLENEUVE, J.-P.;
CATINNI, C.; MEE, L.D. Petroleum and PAH contamination of the Black Sea. Marine
Pollution Bulletin, 4: 48-62. 2002.
RIBANI, M.; BITTOLI, C.B.G.; COLLINS, C.H.C.; JARDIM, I.C.S.F.; MELO, L.F.C.
Validação em Métodos Cromatográficos e Eletroforéticos, Química Nova, v. 27, n. 5p.771
– 780, 2004.
57
RIBEIRO,F.A.L.; FERREIRA, M.M.C.; MORANO, S.C.; SILVA, L.R.; SCHNEIDR, R. P.
Planilha de validação: uma nova ferramenta para estimar figuras de mérito na
validação de métodos analíticos univariados. Quim. Nova, Vol. 31, No. 1, 164-171, 2008
ROCHA, A.F. Caracterização da Bacia do Estuário do Rio Sergipe. In: Rio Sergipe:
importância, vulnerabilidade e preservação. Aracaju: OS Editora, 2006.
SAITO, Y.; NISHIMURA, A., MATSUMOTO, E., 1989. Transgressive sand sheet
covering the shelf and upper slope of Sendai, Northeast Japan. Marine Geology, 89:249-
258.
SAKARI, M.; ZACARIA, M.P.; LAJIS, N.Hj; MOHAMED, C.A.R.; BAHRY, P.S.; ANITA,
S.; CHANDRU, K. Characterization, Distribution, Sources and Origins of Aliphatic
Hydrocarbons from Surface Sediment of Prai Strait, Penang, Malaysia: A Widespread
Anthropogenic Input. EnvironmentAsia 2 (2008)
SANTOS, A.P. dos. (Dissertação de Mestrado ) Determinação de compostos
organoclorados e Hidrocarbonetos Poliaromáticos na Lagoa de Carapicuíba – SP. USP-
SÃO CARLOS, 2007.
SANTOS, A.S.O dos. ( Dissertação de Mestrado ) Estudo comparativo entre extração
soxhlet e ultra-som para determinação de Hidrocarbonetos Policíclicos Aromáticos em
sedimentos do estuário do rio Sergipe por cromatografia a gás aclopada a
espectrometria de massas. UFS, 2011.
SANTOS, F.P. Meio ambiente e poluição. Jus Navigandi, Teresina, ano 9, n. 201, 23 jan.
2004.
58
SEMARH – Secretaria de Estado do Meio Ambiente e dos Recursos Hídricos -Bacias
Hidrográficas de Sergipe (http://www.semarh.se.gov.br/planosderecursoshidricos), acessada
em março de 2012.
SILVA, A.A.R.; LOBO, I.; GUEDES, C.L.B.; PINTO, J.P. Análise de Hidrocarbonetos
Policíclicos Aromáticos (HPAs) em solos utilizando agitação ultrasônica, tubo
aquecedor/minicondensador e cromatografia gasosa Semina: Ciências Exatas e
Tecnológicas, Londrina, v. 27, n. 2, p. 105-112, 2006
SILVA, J.P; SENNA, L. F. de; LAGO, D. C. B. do; JÚNIOR, P. F. da S.; FIGUEIREDO, M.
A. G. de; DIAS, E. G.; CHIARO, S. S. X. Caracterização de adsorventes cerâmicos
comerciais e sua aplicação na remoção de ácidos naftênicos de destilados de Petróleo. 17º
CBECIMat - Congresso Brasileiro de Engenharia e Ciência dos Materiais, 2006, Foz do
Iguaçu, PR, Brasil.
SIMONEIT, B.R.T. Organic matter of the troposphere III: Characterization and sources
of petroleum and pyrogenic residues in aerosols over the western United States.
Atmospheric Environment, 18: 51-67, 1984.
SOLOMONS, G.; FRYHLE, G. Química Orgânica. LTC – Livros Técnicos e Científicos
Editora Ltda. Rio de Janeiro, 2001.
STEFENS, J.L. Caracterização molecular de compostos orgânicos biogênicos e
antropogênicos em sedimentos da lagoa de Rodrigo de Freitas Rio de Janeiro( RJ).
UFRS. Porto Alegre, 2006.
STREIT, N.M.; CANTERLE, L.P.; CANTO, M.W. do; HECKTHEUER, L.H.H. As
Clorofilas. Ciência Rural, Santa Maria, v.35, n.3, p.748-755, 2005
TISSOT, B. P.; WELTE, D. H. Petroleum formation and occurrence. Second revised and
enlarged edition. Springer-Verlag. Berlin, Heidelberg, New York, Tokyo, p. 699, 1984.
59
TOLOSA , I.; MORA, S.; SHEIKHOLESLAMI, M .R.; VILLENEUVE, J. P.; BARTTOCCI,
J.; CATTINI, C. Aliphatic and aromatic hydrocarbons in coastal Caspian Sea sediments.
Marine Pollution Bulletin. Vol. 48, 44–60, 2004.
TORRES, M.A.; BARROS, M.P.; CAMPOS, S.C.G.; PINTO, E.; RAJAMANI, S.; SAYRE,
R.T.; COLEPICOLO, P. Biochemical Biomarkers in algae and marine pollution: A
review. Ecotoxicology and Environmental Safety nº 71, p. 1-15, 2008.
USEPA - Method 8270D. Semivolatile organic compounds by gás chromatography –
mass spectrometry (GC/MS), January, 1998.
USEPA – Ultrasonic Extraction - Method 3550B. Disponível em:
<http://www.trincoll.edu/~henderso/textfi~1/416%20notes/3550b.pdf> Acesso em: julho de
2010.
VENTURINI, N; TOMMASI, L.R.; BÍCEGO, M.C.; MARTINS, C.C. Characterization of
the Benthic Environment of a coastal area adjacent to an oil refinery, todos os Santos
Bay (NE-Brazil). Brazilian Journal of Oceanography, 52(2):123-134, 2004.
VOLKMAN, J.K.; HOLDSWORTH, G.H.; NEILI, G.P.; BAVOR, H.J. Identification of
natural, anthropogenic and petroleum hydrocarbons in aquatic sediments. Sci. Total
Environment, 112: 203 – 219, 1992.
WAGENER, A.L.R.; CARREIRA, R.S.; HAMACHER, C.; SCOFIELD. Hidrocarbonetos
em água do mar: resultados do monitoramento em área de produção de Petróleo na
bacia do Ceará. Geochimica Brasiliensis. nº 20 (1) p. 087-100, 2006.
WANG, X.C.; SUN, S.; MA, H.Q.; LIU, Y. Sources and distribution of aliphatic and
polyaromatic hydrocarbons in sediments of Jiaozhou Bay, Qingdao, China. Marine
Pollution Bulletin nº 52, p. 129–138, 2006.
60
WEBER, R.R. Sistemas costeiros e oceânicos. Química Nova, v. 15, p. 137-143, 1992.
WOODS, R.W.; FEBBO, E.J.; LETINSKI, D.J.; DZAMBA, C.L.; CONNELLY, M.J.;
PARKERTON, T.F. Assessing the aquatic hazerd of commercial hdrocarbon resinas.
Ecotoxicology and Environmental Safety nº 66, p. 159 - 168, 2007.
ZAGHDEN, H.; KALLEL, M.; ELLEUCH, B.; OUDOT, J.; SALIOT, A. Sources and
distribution of aliphatic and polyaromatic hydrocarbons in sediments of Sfax, Tunisia,
Mediterranean Sea Marine. Chemistry nº 105 p. 70–89, 2007.
61
APÊNDICE
62
APÊNDICE I: Fotos dos pontos de amostragem no estuário do rio Sergipe
63
APÊNDICE II: Área dos Hidrocarbonetos após clean up com Sílica
Fração Alifática (F1)
Fração Aromática (F2)
64
APÊNDICE III: Área dos Hidrocarbonetos após clean up com Sílica + Alumina+ Sulfato de
Sódio Anidro
a) Fração Alifática (F1)
b) Fração Aromática (F2)
65
APÊNDICE IV: Curva de Calibração e nomenclatura IUPAC dos Hidrocarbonetos Alifáticos
estudados
66
67
68
APÊNDICE V: Recuperação dos Hidrocarbonetos nível baixo (0,5 µg.mL-1
)
Alcanos P6-R1 P6-R2 P6-R3 RM RSD%
C10 0,9733 1,153 1,184 110,3% 12,7%
C11 1,0511 1,047 0,996 103,1% 0,3%
C12 0,9622 0,816 0,848 87,5% 7,7%
C13 0,8899 0,728 0,818 81,2% 8,1%
C14 1,0588 0,775 0,732 85,5% 17,8%
C15 0,849 0,862 1,015 90,9% 9,2%
C16 0,9641 0,778 0,807 85,0% 10,0%
C17 1,0027 0,998 0,999 100,0% 0,2%
C18 0,7902 0,866 1,096 91,7% 15,9%
C19 0,7218 0,821 1,138 89,4% 21,7%
C20 0,6937 0,779 1,122 86,5% 22,7%
C21 1,135 1,255 1,194 119,5% 6,0%
C22 0,7307 0,719 0,985 81,2% 15,0%
C23 0,8957 0,831 0,927 88,5% 4,9%
C24 0,7526 0,808 1,073 87,8% 17,1%
C25 0,9258 0,820 0,885 87,7% 5,3%
C26 1,1924 0,882 0,739 93,8% 23,2%
C27 0,9107 0,791 0,869 85,7% 6,1%
C28 0,7535 0,814 1,081 88,3% 17,4%
C29 0,7523 0,844 1,122 90,6% 19,3%
C30 1,1242 0,812 0,722 88,6% 21,1%
C31 0,7941 0,943 1,188 97,5% 19,9%
C32 0,9137 0,908 0,994 93,9% 4,8%
C33 0,998 0,876 0,878 91,7% 7,0%
C34 1,0745 0,867 0,807 91,6% 14,0%
C35 1,1078 0,776 0,701 86,2% 21,6%
C36 1,156 0,820 0,709 89,5% 23,3%
C37 0,8136 0,835 1,026 89,2% 11,7%
C38 0,7852 0,725 0,926 81,2% 10,3%
C39 0,8329 0,765 0,919 83,9% 7,7%
C40 0,8155 0,688 0,844 78,3% 8,3%
69
APÊNDICE VI: Recuperação dos Hidrocarbonetos nível alto (4,0 µg/mL)
Alcano P6-R1 P6-R2 P6-R3 RM RSD%
C10 0,701 0,720 0,702 70,8% 1,1%
C11 0,764 0,688 0,757 73,6% 4,2%
C12 0,753 0,640 0,834 74,2% 9,7%
C13 0,682 0,613 0,891 72,9% 14,5%
C14 0,781 0,691 0,939 80,4% 12,6%
C15 0,850 0,755 1,077 89,4% 16,5%
C16 0,897 0,751 0,972 87,3% 11,2%
C17 0,974 0,766 1,016 91,9% 13,4%
C18 0,852 0,704 0,951 83,6% 12,4%
C19 0,889 0,803 1,056 91,6% 12,9%
C20 0,898 0,798 1,036 91,1% 12,0%
C21 1,185 1,191 1,201 119,2% 0,8%
C22 0,917 0,819 1,061 93,2% 12,2%
C23 0,911 0,852 1,088 95,0% 12,3%
C24 0,899 0,817 1,067 92,8% 12,7%
C25 1,011 0,920 1,119 101,7% 10,0%
C26 0,919 0,845 1,077 94,7% 11,9%
C27 1,184 1,049 1,098 111,0% 6,8%
C28 1,028 0,895 1,058 99,4% 8,7%
C29 1,162 0,956 1,256 112,5% 15,3%
C30 1,015 0,916 1,096 100,9% 9,0%
C31 1,122 1,225 1,158 116,8% 5,2%
C32 0,947 0,849 1,093 96,3% 12,3%
C33 1,072 0,954 1,113 104,6% 8,3%
C34 0,987 0,830 1,092 97,0% 13,2%
C35 0,956 0,849 1,083 96,3% 11,7%
C36 0,960 0,781 1,049 93,0% 13,6%
C37 0,969 0,816 1,076 95,4% 13,1%
C38 1,052 0,814 1,096 98,7% 15,2%
C39 0,972 0,832 1,100 97,2% 14,0%
C40 0,968 0,870 1,141 99,3% 13,7%
70
APÊNDICE VII: Tempo de Retenção para os n-alcanos estudados
hidrocarbonetos Tempo de Retenção (min)
n-C10 8.766
n-C11 9.889
n-C12 12.077
n-C13 13.523
n-C14 15.033
n-C15 16.332
n-C16 17.559
n-C17 18.725
Pristano 18750
Fitano 19.892
n-C18 19.826
n-C19 20.876
n-C20 21.880
n-C21 22.840
n-C22 23.757
n-C23 24.637
n-C24 25.484
n-C25 26.296
n-C26 27.079
n-C27 27.836
n-C28 28.564
n-C29 29.265
n-C30 29.946
n-C31 30.648
n-C32 31.430
n-C33 32.336
n-C34 33.389
n-C35 34.632
n-C36 36.114
n-C37 37.892
n-C38 40.033
n-C39 42.625
n-C40 45.748
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APÊNDICE VIII: Cromatogramas dos Hidrocarbonetos Alifáticos no Inverno
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APÊNDICE IX: Cromatogramas dos Hidrocarbonetos Alifáticos no Verão
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