| dc.description | Elementos terras raras (ETR) são um grupo de elementos de grande importância tecnológica e com características físicas e químicas semelhantes entre si. Devido ao aumento do consumo global, fruto dos avanços tecnológicos das últimas décadas, os lixos eletrônicos se tornaram os resíduos com fluxo de geração mais rápido. Além dos problemas ambientais envolvendo a deposição indevida desses resíduos, que apresentam ETR e outros metais potencialmente tóxicos em sua composição, a extração mineral dos elementos terras raras também gera grande quantidade de resíduos que podem ser prejudiciais ao meio ambiente. A recuperação desses metais a partir de resíduos com uma rota secundária de produção seria uma
alternativa ambientalmente amigável, podendo ainda melhorar o problema da balança econômica relacionado às terras raras. Dentre os resíduos eletroeletrônicos, as lâmpadas fluorescentes vêm apresentando um aumento no número de unidades descartadas desde a política de banimento de lâmpadas incandescentes. Esses resíduos são constituídos por um pó de fósforo rico em terras raras e são uma preocupação do ponto de vista ambiental. A caracterização química desses resíduos é uma etapa essencial para auxiliar nos processos de reciclagem, que podem diminuir a disponibilidade de metais potencialmente tóxicos no ambiente e estimular a recuperação das terras raras para suprimento da indústria de alta tecnologia.
O objetivo do trabalho é desenvolver um método analítico para determinar a concentração simultânea de La, Eu, Gd, Y, Ce e Tb em resíduos de lâmpadas fluorescentes a partir de um método cromogênico utilizando espectrometria de absorção molecular UV-Vis e ferramentas quimiométricas multivariadas para
construção do modelo. O reagente cromogênico escolhido foi o arsenazo-III. Os métodos quimiométricos avaliados nesse estudo foram regressão linear múltipla (MLR, do inglês, multi-linear regression), a regressão por mínimos quadrados parciais (PLS, do inglês, partial least square) e rede neural artificial (ANN, do inglês, artificial neural network). Os resultados foram obtidos a partir do software de visualização e
tratamento de dados, Orange. Os modelos foram consolidados a partir dos dados obtidos na leitura de soluções padrão, enquanto o poder de predição para cada modelo foi testado a partir das amostras de controle, que foi preparada com as soluções padrão de ETR em concentrações diferentes das analisadas no estudo de varredura, mas respeitando a faixa de concentração estabelecida previamente. A
partir desses resultados, os parâmetros de avaliação foram considerados satisfatórios (R2 maior ou igual a 0,90) para La, Y, Ce e Tb utilizando o modelo não linear ANN. Apesar disso, as predições geradas por esse modelo forneceram apenas resultados negativos para as amostras de controle, indicando possível influência do reagente cromogênico na construção do modelo. | |
