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Universidade Estadual de Campinas
Instituto de Qumica
QA416: Qumica Analtica IV
Mdulo 3 Tcnicas Espectroanalticas
Docente Responsvel: Ronei Jesus Poppi
Determinao de paracetamol em medicamentos por
espectroscopia no infravermelho prximo.
Integrantes do grupo
Bianca Alves de Oliveira RA: 148360
Lucas de Paiva Cog Men RA: 148755
Luiz Eduardo Rodrigues Firmino RA: 148785
Priscila Alves de Arajo RA: 147664
William Zeni RA: 148242
Data do Experimento: 11/11 e 18/11
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Objetivos:
Utilizar calibrao multivariada para determinar paracetamol em
medicamento
junto a espectroscopia no infravermelho prximo
Resultados e Discusso:
A seguir, os valores de massa utilizadas no preparo de todas as
amostras do
experimento e a porcentagem de paracetamol nessas amostras esto
expressos
na tabela 1:
Tabela 1: Massas dos constituintes utilizadas no preparo das
amotras de
calibrao e validao, bem como os valores tericos de porcentagem
de
paracetamol
Amostra Paracetamol (g) Placebo (g) Total(g) % Paracetamol
(m/m)
C1 1,191 0,800 1,991 59,819
C2 1,314 0,683 1,997 65,799
C3 1,427 0,591 2,018 70,714
C4 1,506 0,494 2,000 75,300
C5 1,610 0,390 2,000 80,500
C6 1,708 0,290 1,998 85,485
C7 1,800 0,202 2,002 89,910
C8 1,909 0,097 2,006 95,165
V1 1,2542 0,7517 2,0059 62,525
V2 1,3740 0,6638 2,0378 67,426
V3 1,4723 0,4837 1,9560 75,271
V4 1,6698 0,3314 2,0012 83,439
V5 1,7636 0,2675 2,0311 86,830
Utilizando a espectrocospia do infravermelho prximo (NIR), foram
obtidos os
espectros das amostras de calibrao, validao e de medicamento,
mostrados
nas figuras de 1 a 3, a seguir, onde a reflectncia ( %R) est em
funo de
nmero de onda ( cm-1)
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Figura 1: Conjunto de espectros das amostras de calibrao onde
relacionado
nmero de onda (cm-1) e porcentagem de reflectncia (%R)
Figura 2: Conjunto de espectros das amostras de validao onde
relacionado
nmero de onda (cm-1) e porcentagem de reflectncia (%R)
3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 1000010
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
Nmero de Onda (cm-1)
% R
3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 1000010
20
30
40
50
60
70
Nmero de Onda (cm-1)
%R
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Figura 3: Conjunto de espectros das amostras de medicamentos
onde
relacionado nmero de onda (cm-1) e porcentagem de reflectncia
(%R)
A coordenada Y dos conjuntos dos espectros acima estava em
porcentagem de
reflectncia (%R), a qual no h relao direta concentrao do
analito. Assim
sendo, utilizando o Matlab, a coordenada Y foi transformada de
%R para o log
(1/R), o qual proporcional a concentrao do analito, gerando
novos espectros
que seguem abaixo nas figuras de 4 a 6.
Figura 4: Conjunto dos espectros das amostras de calibrao
relacionando
nmero de onda (cm-1) e log (1/R)
3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 1000010
20
30
40
50
60
70
Nmero de onda (cm-1)
%R
3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 100000.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
Nmero de Onda (cm-1)
log (
1/R
)
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Figura 5: Conjunto dos espectros das amostras de validao
relacionando
nmero de onda (cm-1) e log (1/R)
Figura 6: Conjunto dos espectros das amostras de medicamento
relacionando
nmero de onda (cm-1) e log (1/R)
Antes de desenvolver o modelo, foi realizado o pr-processamento
dos
espectros por MSC (Correo do Espalhamento Multiplicativo),
removendo a
flutuaes de linha base que esto relacionadas aos parmetros
fsicos das
amostras. Isto , a variao no espectro causado por espalhamento
de luz pelas
amostras removida e, dessa forma, assegura que os espectros
estejam
3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 100000.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
Nmero de Onda (cm-1)
log (
1/R
)
3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 100000.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
Nmero de Onda (cm-1)
log (
1/R
)
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relacionados apenas ao objeto de estudo. Segue abaixo os
conjuntos de
espectros j pr-processados, nas figuras de 7 a 9.
Figura 7: Conjunto dos espectros das amostras de calibrao aps
correo por
MSC
Figura 8: Conjunto dos espectros das amostras de validao aps
correo por
MSC
3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 100000.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
Nmero de Onda (cm-1)
log (
1/R
)
3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 100000.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
Nmero de Onda (cm-1)
log (
1/R
)
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Figura 9: Conjunto dos espectros das amostras de medicamento aps
correo
por MSC
Para determinar a dimensionalidade do modelo a construdo,
utiliza o processo
de validao cruzada. Dessa forma, obtido um grfico que relaciona
o nmero
de variveis latentes (nmero de dimenses) e ao RMSEC (Raiz do
erro
quadrtico mdio da validao cruzada), mostrado na figura 10.
Figura 10: Grfico do nmero de dimenses versus o valor de
RMSEC
3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 100000.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
Nmero de Onda (cm-1)
log (
1/R
)
1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 52
3
4
5
6
7
8
9
Nmero de dimenses
Rm
sec
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Para determinar o nmero de dimenso ideal para a construo do
modelo,
escolhe-se o valor que apresenta o menor valor de RMSEC. Neste
caso, o
nmero 2. Isso quer dizer que o modelo a ser construdo possui
duas dimenses.
No se deve utilizar nmeros menores que este, pois seria
considerado falta de
ajuste (modelo no adequado) e para nmeros maiores que 2,
seria
considerado sobreajuste (modelo com um erro maior e com
rudo)
Obs:. O grfico no deveria apresentar a curva ascendente vista
direita. Ela
pode ter aparecido por conta de erros aleatrios ao longo do
experimento.
Aps selecionar o valor de duas dimenses e construir o modelo
adequado,
foram previstas porcentagens de paracetamol nas amostras de
calibrao,
validao e amostras de medicamento. Como mostrado na tabela,
foram
comparados estes valores previstos pelo modelo e os valores
esperados
(tericos)
Tabela 2: Comparao entre as porcentagens calculadas e prevista
pelo modelo
e os erros relativos para amostras de calibrao e validao
Amostra Porcentagem esperada
Porcentagem prevista
Erros Relativos
C1 59.820 59.815
0.007
C2 65.800 67.854 -3.122
C3 70.710 71.268 -0.789
C4 75.300 71.984 4.404
C5 80.500 80.238 0.325
C7 85.490 86.428 -1.097
C8 89.910 90.904 -1.106
C9 95.160 94.197 1.011
V1 62.510 66.629 -6.590
V2 67.420 69.749 -3.455
V3 75.250 77.280 -2.698
V4 83.400 82.306 1.311
V5 86.800 85.083 1.979
Como visto na tabela 2, os erros relativos so prximos de 5%,
faixa aceitvel
para o NIR, ou seja, o modelo estabeleceu boa previso.
Por fim, pode-se calcular a massa de paracetamol em cada
comprimido, como
era o objetivo do experimento, conforme visto a seguir:
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Tabela 3: Valores de porcentagem prevista pelo modelo e massa
de
paracetamol para amostra de medicamentos para diferentes
laboratrios
Fabricante Massa de um comprimido (g)
% Paracetamol (m/m)
Massa de Paracetamol (mg)
Germed 0,8304 83,1351 690,35
Multilab 0,9923 70,5254 699,82
Teuto 0,8143 81,1594 660,88
Onde o clculo da massa de paracetamol dado como se segue:
100% ------ 0,8304 g (massa do comprimido)
(% paracetamol em m/m) 83,1351 % ------ X g (massa do
paracetamol)
X = 0,6903 g
Multiplica-se o resultado por 1000 e tem-se o valor em mg.
Concluso
O experimento se mostrou bem didtico em relao aos conceitos
da
Espectroscopia no Infravermelho prximo (NIR). Podemos ento
concluir alguns
aspectos importantes com relao ao NIR: O mtodo foi pouco
seletivo na
anlise do paracetamol nos medicamentos, sendo necessrio todo um
processo
de calibrao multivariada para se fazer a anlise
corretamente.
Tambm frisamos que, aps o processo matemtico e o ajuste de
dimenso do
modelo, vimos uma outra caracterstica do NIR: a sua pouca
exatido. Com erros
de at 5% na porcentagem de paracetamol prevista, temos um mtodo
pouco
exato com relao aos outros. O NIR ento, se mostra ineficaz para
anlises
em que se espera uma grande exatido e preciso ou para anlises de
baixas
concentraes.
Na verdade, ficou claro que essa falta de exatido compensada
pela
praticidade do mtodo, como o pouco tempo gasto, simplicidade,
limpeza e baixo
custo.
Por fim, a concluso de que o uso do mtodo na determinao de
paracetamol
se mostrou bem eficaz, dentro dos parmetros e erros
esperados.
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Referncias
1. Souza, A. M.; Breitkreitz, M. C.; Filgueiras, P. R.;
Rohwedder, J. J. R. e
Poppi, R. J., EXPERIMENTO DIDTICO DE QUIMIOMETRIA PARA
CALIBRAO MULTIVARIADA NA DETERMINAO DE
PARACETAMOL EM COMPRIMIDOS COMERCIAIS UTILIZANDO
ESPECTROSCOPIA NO INFRAVERMELHO PRXIMO: UM TUTORIAL,
PARTE II, Quim. Nova, Vol. 36, No. 7, 1057-1065, 2013
2. Holler, F. J.; Skoog, D.A.; Stanley, R. C., PRINCPIOS DE
ANLISE
INSTRUMENTAL, 6a.edio, Bookman, 2009
