Avaliação da repetibilidade do FT-ICR MS utilizando uma amostra de petróleo

ISBN 978-85-85905-21-7

Área

Iniciação Científica

Autores

Cardoso, V.G.K. (UFES) ; Rosa, T.R. (UFES) ; Romão, W. (IFES) ; Filgueiras, P.R. (UFES)

Resumo

O trabalho busca determinar a repetibilidade do FT-ICR MS para uma amostra de óleo pesado nos modos positivo e negativo, identificando as classes presentes nos óleos, comparando com outras corridas da amostra e determinando o erro padrão do equipamento na condição de repetibilidade. Para a realização do trabalho foi obtido uma amostra de petróleo que foi preparada e analisada no equipamento. Foram obtidos espectros para cada modo, utilizando três alíquotas diferentes do mesmo óleo. Os espectros do modo positivo obteve-se uma grande quantidade de compostos de classe N e O₃ em todos os espectros. No modo negativo obteve-se uma grande quantidade de compostos N e O₂ em todos os espectros, constatando que apresenta boa repetibilidade.

Palavras chaves

Petroleômica; Espectrometria de massas; Repetibilidade

Introdução

O petróleo é uma mistura complexa de compostos orgânicos, sendo estes classificados em quatro grupos: hidrocarbonetos saturados, aromáticos, resinas e asfaltenos. A composição química de cada óleo pode variar de acordo com a matriz geradora e toda a história geológica da formação, sendo possível uma variedade infinita de óleos (THOMAS et al, 2001). Para avaliar o perfil de cada óleo é realizada a sua caracterização, sendo fundamental para todo o processo industrial, desde a extração até o refino e o produto final, além da importância econômica e ambiental, no tratamento dos resíduos oleosos. Para isso, diversas características são avaliadas para caracterizar o óleo, como a densidade, acidez e teores de nitrogênio e enxofre (FILGUEIRAS, 2011). Diante disso, a utilização da espectrometria de massas de altíssima precisão e resolução tem se mostrado muito eficiente na avaliação das características do petróleo bruto, pois permite a avaliação de milhares de moléculas com muita eficiência e rapidez (MARSHALL et al, 2004; MARSHALL et al, 2008). Entretanto, por se tratar de uma técnica de alta sensibilidade, é necessário avaliar a qualidade espectral, pois quaisquer erros e incertezas afetam o resultado e é impossível realizar uma análise química livre de erros e incertezas, pois eles são intrínsecos às medições (SKOOG et al, 2006). Uma das formas de lidar com os erros é com a avaliação da repetibilidade de um método de análise, que é o grau de concordância entre os resultados de medições sucessivas de um mesmo mensurando, efetuadas sob as mesmas condições de medição (LIRA, 2004). Com isso, este trabalho tem como objetivo avaliar a repetibilidade do FT- ICR MS utilizando uma amostra de petróleo.

Material e métodos

Foi recebida no laboratório uma porção de petróleo bruto que foi utilizada para o experimento. O preparo das amostras foi dado da seguinte forma: A porção de petróleo foi homogeneizada e pesada uma alíquota de 4 mg do óleo, que foi dissolvido em 4 mL de uma mistura de tolueno e metanol 1:1, que depois de homogeneizada foi dividida em dois vials. Num dos vials foi adicionado 1 μL de ácido fórmico PA para protonação das espécies presentes na amostra, para a obtenção do espectro no modo positivo. No outro vial foi adicionado 1 μL de hidróxido de amônio PA para forçar a desprotonação, para a obtenção do espectro no modo negativo. O procedimento descrito foi realizado mais duas vezes, para obter triplicatas reais do procedimento, obtendo um total de três amostras protonadas (modo positivo) e três amostras desprotonadas (modo negatvo). Depois da preparação das amostras, foi utilizado o espectrômetro de massas FT-ICR MS (Bruker®) para a obtenção dos espectros de cada uma das seis amostras, que foram obtidos sob os mesmo parâmetros de obtenção para cada modo. Depois que os espectros obtidos, foi realizada a recalibração dos mesmos, utilizando o programa DataAnalysis (Bruker®). Depois de recalibrados, os mesmos foram processados no Composer (Sierra Analytics®) e foram obtidas as classes de compostos.

Resultado e discussão

Depois do preparo das amostras, os espectros foram obtidos em triplicatas reais. O perfil do espectro negativo pode ser observado na Figura 1a e do espectro positivo pode ser observado na Figura 1b. O processamento de dados permitiu constatar que nos três espectros do modo negativo foram obtidos muitos compostos das classes N e O₂. Para os compostos da classe N foram encontrados 375, 374 e 370 compostos. Para os compostos da classe O₂, foram encontrados 421, 406 e 398 compostos. Já nos três espectros do modo positivo foram obtidos muitos compostos das classes N e O₃. Para os compostos da classe N foram encontrados 376, 350 e 360 compostos. Para os compostos da classe O₃, foram encontrados 895, 744 e 733 compostos. A Figura 2a mostra a repetibilidade das classes no modo negativo e a Figura 2b mostra a repetibilidade das classes no modo negativo. Depois da obtenção das classes e da quantificação de compostos foi obtida a média dos compostos e o erro padrão. No modo negativo é possível identificar e quantificar 373 ± 1 compostos da classe N e 408 ± 6 compostos da classe O₂. Já no modo positivo é possível identificar e quantificar 791 ± 43 compostos da classe N e 362 ± 6 compostos da classe O₃. Na classe N do modo positivo possível observar o erro consideravelmente maior em relação às outras classes, tal fato pode ter ocorrido por problemas na homogeneização da amostra, que pode ter ocorrido por se tratar de um óleo de baixo °API, sendo assim, muito viscoso.

Perfil espectral do petróleo utilizado nos modos (a) negativo e (b) positivo.


Comparação entre as corridas das classes de compostos presentes no petróleo nos modos (a) positivo e (b) negativo.

Conclusões

O trabalho permitiu estimar a repetibilidade do FT-ICR MS nos modos positivo e negativo utilizando uma amostra bruta de petróleo pesado. Nos dois modos foram obtidos bons resultados, onde o erro obtido foi consideravelmente pequeno para quase todas classes estudadas. A classe N no modo positivo teve um erro um pouco maior que outras classes, isso pode ter ocorrido por problemas na homogeneização da amostra, por se tratar de um óleo de baixo °API.

Agradecimentos

Primeiramente agradeço a Deus. Agradeço à UFES e ao LabPetro por terem permitido a realização dos trabalhos. Agradeço à FAPES pelo financiamento do projeto PIBITI.

Referências

Filgueiras, P. R. Determinação Da Composição de Blends de Petróleos Utilizando FTIR-ATR E Calibração Multivariada. 2011. 113 f. Dissertação (Mestrado em Química). Departamento de Química, Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória, 2011.
Lira, F. A. Metrologia Na Indústria. 3ª. São Paulo: Editora Érica, 2004. 246 p.
Marshall, A. G.; Rodgers, R. P. Petroleomics : The Next Grand Challenge for Chemical Analysis Petroleum and Mass Spectrometry : Divergent. Acconts of Chemical Research. 2004, 37. 53–59.
Marshall, A. G.; Rodgers, R. P. Petroleomics : Chemistry of the Underworld. PNAS. 2008, 105. 18090-18095.
Skoog, D. A., West, D. M.; Holler, F.J.; Crouch, S. R. Fundamentos de Química Analítica. 8ª. São Paulo: Cengage Learning, 2006. 1000 p.
Thomas, J. E. Fundamentos Da Engenharia Do Petróleo. Rio de Janeiro: Editora Interciência, 2001. 271 p.