Estudio númerico del transporte y bloqueo de membranas mesoporosas para su utilización en el desarrollo de sensores electroanalíticos.

S. CARUGNO; L. RODRIGUEZ; G.A. GONZALEZ; F. BATTAGLINI

Bahia Blanca

Congreso; V Congreso Argentino de Química Analítica.; 2009

Asociacion Argentina de Quimicos Analiticos

Una de las aplicaciones más sencillas de una membrana porosa como sensor corresponde a una celda electroquímica en la cual un electrodo es cubierto con una membrana porosa conteniendo un agente de reconocimiento que al unirse al analito a determinar, bloquea los poros de la membrana alterando el transporte, la capacidad y el proceso de transferencia electrónica en la superficie del electrodo [1]. En los últimos años, los avances en la síntesis de materiales mesoporosos han hecho posible el desarrollo de sistemas muy sensibles para la detección de iones y/o moléculas. Varios sistemas se han divulgado en la literatura, membranas multiporo [2-4], y membranas de un sólo poro [5-7] En este trabajo se presenta un modelo numérico computacional basado en las ecuaciones de Nernst Plank para el transporte iónico y Poisson para el campo eléctrico, que recrea el transporte iónico y la respuesta amperométrica para voltametrís cíclica, tomando como base membranas de alumina comercialmente accesibles. Se demuestra que el modelo propuesto es apto para describir al sistema en estudio comparando los resultados obtenidos con valores teóricos esperados y resultados experimentales, para diferentes porcentajes de bloqueo de la membrana, pero considerando que los poros individualemnte están completamente bloqueados. Se presenta además un detalle del efecto sobre la respuesta amperométrica cuando los poros individualmente no están bloqueados en forma total, comparado con iguales porcentajes de membrana bloqueada que en el caso anterior, evidenciándose que dichos resultados dependen fuertemente de la geometría y del modo en que se realiza el bloqueo de los mismos. El desarrollo de modelos computacionales realísticos [8], como el aquí presentado, permiten una comprensión del sistema en estudio, la identificación de los parámetros relevantes y la predicción del comportamiento del mismo. Referencias [1] Katz, E.; Willner, I. Electroanalysis 2003;15, 913-947. [2] Bayley, H.; Martin,C.R. Chem.Rev. 2000, 100, 2575-2594. [3] Vlassiouk,I.; Takmakov, P.; Smirnov, S. Langmuir 2005, 21, 4776-4778. [4] Chan, S.; Horner, S.; Fauchet, P.; Miller, B. J. Am. Chem. Soc. 2001, 123, 11797-11798. [5] Siwy, Z.; Trofin, L.; Kohli, P.; Baker, L.A.; Trautmann, C.; Martin; C.R. J. Am. Chem. Soc. 2005 127, 5000-5001. [6] Uram, J.D.; Ke, K.; Hunt, A.J:; Mayer, M. Angew. Chem. Int. Ed. 2006, 45, 2281 –2285. [7] Ito, T.; Sun, L; Henriquez,R.R.; Crooks, R. M. Acc. Chem. Res.2004, 37, 937-945. [8] Graciela González, Graciela Priano, Mauricio Günther, Fernando Battaglini Sens. Actuators B: Chem.2008, doi:10.1016/j.snb.2008.11.006.