Planejamento e Otimização de Experimentos

O planejamento e a otimização de experimentos são ferramentas usadas para examinar sistematicamente diferentes tipos de problemas nos mais diversos setores de pesquisa, desenvolvimento e produção. Quando os experimentos são realizados de forma aleatória é de se esperar que os resultados também sejam obtidos de forma aleatória. Por isso, faz-se necessário o planejamento de experimentos para que a informação de interesse possa ser obtida.

Em qualquer procedimento experimental, algumas variáveis podem influenciar o resultado de forma positiva ou negativa. Quando a lista de variáveis a serem investigadas está completa, um planejamento experimental é escolhido para estimar a influência das diferentes variáveis nos resultados. O planejamento fatorial permite determinar a influência de todas as variáveis experimentais, bem como os seus efeitos de interação na resposta investigada. Para se fazer um planejamento fatorial completo, os experimentos devem ser realizados em todas as

possíveis combinações dos níveis dos fatores. Desta forma, para k variáveis investigadas em dois níveis cada, serão necessários, pelo menos, 2k _{experimentos. Ou seja, para duas variáveis}

investigadas são necessários, no mínimo, 4 experimentos. Porém, quando se conhece pouco sobre o procedimento experimental faz-se necessária uma triagem das variáveis que realmente influenciam os resultados, de forma significativa. Neste caso, se a quantidade de variáveis a serem investigadas é muito grande, torna-se inviável o uso de um planejamento fatorial completo. Por exemplo, se tiverem 7 (sete) variáveis a serem estudadas, serão necessários 27

= 128 experimentos. No entanto, planejamentos fatoriais fracionários permitem o estudo de um grande número de variáveis realizando apenas um número limitado de experimentos sem perder as informações de interesse163,164_{. Este tipo de planejamento é aplicável, principalmente,}

em triagens de variáveis.

Muitas vezes a determinação das variáveis que influenciam nos resultados e a intensidade desta influência são apenas uma das etapas do processo. Principalmente em química analítica, a otimização de um procedimento experimental é uma necessidade, seja para a redução de gastos ou de tempo, entre outros. Uma excelente ferramenta para otimização de um procedimento analítico é a utilização de metodologia de superfície de resposta. A metodologia de superfícies de respostas é uma boa forma de ilustrar graficamente a relação entre diferentes variáveis experimentais e as respostas. A única exigência que se faz para a determinação do ponto de ótimo (melhor resultado) é que a função polinomial que explica os resultados contenha termos quadráticos. Para ajustar os dados experimentais a um modelo quadrático, normalmente aplica-se o planejamento composto central163,164_{. Este planejamento é}

divido, basicamente, em três partes:

• Planejamento fatorial completo ou fracionário, para determinação das variáveis que influenciam significativamente os resultados;

• Experimentos no ponto central. O ponto central é a condição intermediária aos níveis de todas as variáveis estudadas;

• Planejamento axial (ou estrela), que são experimentos realizados em pontos axiais, com distância ± α da origem. Este tipo de planejamento pode ser melhor entendido quando ilustrado graficamente. A Figura 9 apresenta um sistema de coordenadas situando cada etapa do planejamento composto central.

+ α -α + α -α 0 0 - 1 - 1 + 1 + 1 X₁ X2 + α -α + α -α 0 0 - 1 - 1 + 1 + 1 + α -α + α -α 0 0 - 1 - 1 + 1 + 1 X₁ X2

Figura 9. Planejamento composto central para duas variáveis. (¡) planejamento fatorial 22, (É) ponto central e (z) planejamento axial.

O planejamento experimental permite conclusões apenas dentro da região investigada (superfície de resposta), porém, é uma ferramenta bastante útil e confiável para otimização de processos em química analítica.

2. OBJETIVOS

Esta pesquisa teve por objetivo principal o desenvolvimento de FE para serem empregadas em CLAE-FR, baseadas na imobilização do polímero PMTDS na superfície e poros de partículas de sílicas metalizadas (sílica zirconizada e sílica titanizada) de 5 μm. Para justificar as suas competitividades, as FE desenvolvidas deverão apresentar desempenho cromatográfico similar e estabilidade maior quando comparadas às fases disponíveis comercialmente.

Para alcançar os objetivos delineados, foram realizadas as seguintes etapas:

• Síntese dos suportes de sílica metalizada, através da modificação da superfície da sílica com tetrabutóxido de zircônio ou titânio, otimizando a percentagem do metal incorporado à sílica.

• Caracterização textural e estrutural das partículas de sílica metalizada, empregando métodos físicos e químicos.

• Preparação das fases estacionárias, empregando o método de evaporação estática do solvente e, aplicando, para a imobilização do PMTDS sobre as partículas de sílica metalizada, a radiação gama e o tratamento térmico.

• Avaliação da adsorção do PMTDS sobre os suportes de sílica metalizada, fenômeno da auto-imobilização119_.

• Otimização das condições de imobilização das fases estacionárias para a obtenção de colunas cromatográficas com bom desempenho cromatográfico.

• Caracterização das fases estacionárias sorvidas e imobilizadas, empregando testes químicos, físicos e cromatográficos.

• Avaliação da estabilidade química das fases estacionárias otimizadas em condições alcalinas de fase móvel e comparação com a estabilidade de fases estacionárias similares baseadas em suportes de sílica nua, nas mesmas condições.

• Avaliação da aplicabilidade das fases estacionárias na separação de diferentes classes de compostos.

3. EXPERIMENTAL

3.1. Reagentes

- Acenafteno, 99 %, Aldrich. - Ácido Nítrico, p.a., Synth.

- Água Deionizada Milli Q Plus, Millipore. - Anilina, 99,5 %, Fluka.

- Benzeno p.a., Synth. - Benzilamina, 99 %, Merck. - Benzonitrila, Riedel – de Häen. - Butilbenzeno, 98 %, Merck.

- Butanol, grau cromatográfico, Tedia. - Cafeína, 100 % USP, Aldrich.

- Clorofórmio p.a., Tedia.

- Diclorometano, grau cromatógrafo, Tedia. - Diclorometano, p.a., Merck.

- Etilbenzeno, Merck. - Fenol, 99 %, Aldrich.

- Hexano, grau cromatográfico, Tedia. - Isopropanol p.a., Tedia.

- Metanol grau cromatográfico, Tedia. - Naftaleno, Carlo Erba.

- N,N-Dimetilanilina, 98 %, Fluka. - o-Terfenila, 99 %, Merck.

- Óxido de titânio, 99,7% de pureza, Alfa Aesar. - Óxido de zircônio, 99,7% de pureza, Alfa Aesar. - Peneira molecular de 30 nm, Alfa Inorganics Ventron. - Pentilbenzeno, 98 %, Merck.

- Poli(metiltetradecilsiloxano) (PMTDS), United Technologies. - Sílica Kromasil, partículas de 5 μm, Akzo Nobel.

- Tetrabutóxido de zircônio, 99 %, Aldrich. - Tolueno p.a., Merck.

- Trifenileno, 98 %, Fluka. - Uracil, 98 %, Aldrich.