Nariz electrónico para aplicações ambientais, alimentares e clínicas

Abstract

Com o presente trabalho, pretendeu-se, desenvolver um nariz electrónico, composto por uma bateria de sensores piezoeléctricos, capaz de detectar e quantificar diversos compostos, ou pelo menos distinguir padrões de sinais. Este nariz, após selecção dos revestimentos dos sensores mais adequados à aplicação a que se destina, ainda que sejam todos eles não específicos e capazes de se adequarem a diversos tipos de trabalhos, foi utilizado em aplicação em áreas tão distintas como na área ambiental, alimentar, ou clínica. Para além da selecção dos revestimentos dos cristais piezoeléctricos, foi feito um grande esforço na optimização do sistema de aquisição (osciladores e software) para permitir a leitura da frequência de vários sensores em simultâneo e o armazenamento em intervalos de um segundo com uma resolução de 0,1 Hz. A utilização das redes neuronais artificiais em conjunto com a bateria de sensores permitiu desenvolver um nariz electrónico com a capacidade de identificar e quantificar o composto volátil acidentalmente libertado numa sala com 3x3x2,5 m3, aquando da quebra de um frasco de 2,5 L. O sistema desenvolvido permitiu uma rápida e correcta identificação do contaminante de entre um conjunto de dez compostos, bem como a sua quantificação. O nariz electrónico composto por uma bateria de sensores, onde alguns sensores foram substituídos por outros com revestimentos diferentes, aliado a um método de classificação baseado no teorema de Bayes permitiu a classificação de fruta de cinco variedades diferentes, em fruta comestível ou fruta estragada. Esta distinção apresentou uma taxa de sucesso de 95% e, no caso da fruta ser separada por variedades chegou a apresentar, para algumas variedades de fruta, taxas de sucesso de 100%. O sensor revestido com TEA, em conjunto com algumas metodologias analíticas de pré-concentração e de eliminação de interferentes, tornou possível a análise de H2S no hálito. Com este sistema obteve-se um limite de detecção de 50 ppb para o H2S e foi possível distinguir pacientes saudáveis de pacientes com problemas periodontais.

The aim of this work was to develop an electronic nose, based on piezoelectric quartz crystals, to detect and quantify several compounds, or at least to distinguish signal patterns. After selection of the most appropriate coatings, this electronic nose was used in such distinct areas as environmental monitoring, food safety and clinical diagnosis. Besides coating selection, the greatest effort was devoted to the optimization of the frequency acquisition system. Oscillators have been changed and new software has been written in order to monitor and store simultaneously the frequency of several sensors with 0.1 Hz of resolution, and at intervals of 1 second. The combination of the array of sensors with an artificial neural network allowed developing an electronic nose capable of identifying and quantifying the gaseous compound accidentally released in a storage room 3x3x2.5 m3 after the accidental breaking of a 2.5 L flask. The developed system allowed a quick and accurate identification of one compound out of 10, as well as its quantification. The same electronic nose, with a few changes in sensors coatings, combined with a classification method based on Bayes theorem succeeded in classifying fruits from five different varieties in edible or rotten. Without forming fruit variety subsets, discrimination between edible and rotten fruit was achieved with 95 % success. Analysing a single variety of fruit, classification in edible and rotten fruit was achieved with 100 % success for most varieties. An analytical system composed of a sensor coated with TEA a preconcentration column and a few traps and analytical procedures devoted to the elimination of interfering compounds, made possible H2S analysis in breath. Detection limits as low as 50 ppb allowed to distinguish between healthy individuals and patients with periodontal disease.