Modelado quimiométrico de datos cromatográficos de segundo orden con detección mixta. Aplicación al análisis de agroquímicos

M. CARABAJAL, J. ARANCIBIA, G. ESCANDAR

La Plata

Congreso; VIII Congreso Argentino de Química Analítica; 2015

Asociación Argentina de Químicos Analíticos

En regiones con intensa actividad agrícola, se hace imprescindible el uso profuso deagroquímicos que constituyen un amplio grupo de compuestos que se aplican con el propósito de mejorar los rendimientos en diferentes producciones, entre otras, la fruti-hortícola. Esto trae como consecuencia la potencial presencia de residuos de agroquímicos en frutas y derivados, que pueden resultar tóxicos al ser consumidos, evidenciando la importancia de controlar sus niveles en forma estricta. En este trabajo se proponeel desarrollo de un método cromatográfico para la cuantificación simultánea de diez agroquímicos de uso frecuente.Si bien un experimento cromatográfico conduce, en principio, a la resolución completa de los analitos, en sistemas complejos es difícil conseguir dicha separación sin utilizar gradientes de elución con varios solventes, o laboriosas etapas de extracción y limpieza de la muestra. En estos casos, resulta muy útil recurrir a la aplicación de técnicas quimiométricas que permiten, en base a sus propiedades, compensar de forma sencilla y ajustándose a los principios de la química verde la falta de resolución planteada. En el presente trabajose utiliza HPLC en modo isocrático con detección mixta (detección UV con dispositivo de diodos y fluorescente con un dispositivo de barrido rápido), generando señales de segundo orden definidas como tiempo de elución-absorbancia y tiempo de elución-emisión de fluorescencia,respectivamente. Obtenidos estos datos, se plantea la utilización de las potencialidades analíticas de los datos de segundo orden (ventaja de segundo orden) yde esta manera, se propone resolver la interferencia generada por la presencia componentes no calibrados. Se ensayarán entre otros, MCR-ALS, NPLS/RBL y U-PLS/RBL que son los algoritmos más frecuentemente utilizados para este tipo de procesamientos [1].Finalmente, se aplicará el método desarrollado a muestras reales de frutas naturales y productosderivados contemplando procesos de preconcentración en los casos que sean necesarios.Referencias[1] Olivieri, G. Escandar, Practical Theer-Way Calibration, Elsevier, Amsterdam (2014).