Algoritmo das Projeções Sucessivas Para Seleção de ... - PPGQ

Capítulo VI. Classificação de solos brasileiros
por unidade de área) da ordem de GW.cm -2[131] . A amostra é, então, aquecida de
modo a vaporizar uma pequena quantidade das espécies que a constituem,
promovendo a formação de um micro-plasma de elevada temperatura.
Conseqüentemente, processos como atomização e excitação são desencadeados e,
durante a relaxação, átomos ou íons que foram excitados no plasma geram um
espectro de emissão característico do material volatilizado, que é usado como
resposta analítica [132-133] .
Com o LIBS, é possível determinar quase todos os elementos da tabela
periódica em amostras no estado sólido, líqüido ou gasoso [133] . Além disso, a técnica
tem como vantagens [131-133] :
• Possibilitar análises quase que não destrutivas, ou seja, pouca quantidade de amostra
é perdida durante as medidas (cerca de nanograma a micrograma).
• Pouco ou nenhum tratamento na amostra é necessário. Assim, a análise se torna mais
rápida, mais barata e livre de geração de resíduos.
• Possibilidade de realizar medidas a distância. Assim, é promovida uma maior
segurança do analista em locais de alta periculosidade e inacessíveis às tradicionais
técnicas analíticas.
Apesar dessas vantagens, a técnica encontra-se em estado de
desenvolvimento e, devido às dificuldades apresentadas na calibração, um grande
esforço tem sido necessário para o desenvolvimento de metodologias de caráter
quantitativo. No contexto das análises qualitativas, o LIBS tem sido empregado com
sucesso para a classificação de diferentes amostras, tais como ligas, objetos
arqueológicos, polímeros, explosivos, entre outras [131-132] . Contudo, apenas um artigo
já foi publicado explorando as medidas provenientes do LIBS para a classificação de
solos [134] .
No trabalho apresentado por Bousquet et al. [134] , os autores utilizaram
inicialmente espectros LIBS com 50000 variáveis. Estes foram reduzidos para 68
pontos correspondentes às linhas espectrais de oito elementos presentes no solo
(alumínio, silício, ferro, cálcio, manganês, potássio, titânio e magnésio). A PCA foi
então aplicada aos dados reduzidos e apenas duas classes de amostras foram
discriminadas.
De fato, poucas metodologias têm sido desenvolvidas explorando os
atrativos do LIBS com a análise multivariada, especificamente para aplicações de
82