Optimización y validación de métodos analíticos para el análisis de trazas de compuestos orgánicos volátiles y pesticidas en aguas por GC-MS

En el trabajo que se presenta a continuación, se ha optimizado y validado, en primer lugar, una metodología HS-GC/MS para el análisis de forma cualitativa y cuantitativa de 30 VOCs en aguas superficiales continentales y de vertido de la cuenca del Duero. El método de extracción de dichos analitos ha...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Antolin Puebla, Beatriz
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2018
País:España
Institución:Universidad de Valladolid
Repositorio:UVaDOC. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolid
OAI Identifier:oai:uvadoc.uva.es:10324/32194
Acceso en línea:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/32194
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:GC-MS
VOCs
Pesticidas
Análisis Cluster
Descripción
Sumario:En el trabajo que se presenta a continuación, se ha optimizado y validado, en primer lugar, una metodología HS-GC/MS para el análisis de forma cualitativa y cuantitativa de 30 VOCs en aguas superficiales continentales y de vertido de la cuenca del Duero. El método de extracción de dichos analitos ha sido optimizado mediante un diseño de experimentos factorial completo, y validado en términos de LOD, LOQ, precisión, linealidad y veracidad (recuperación). El método se aplicó de forma cuantitativa a distintas muestras reales de agua a través del método de patrón interno. En segundo lugar, se ha desarrollado una metodología SBSE-GC/MS para el análisis de forma cuantitativa de 25 plaguicidas en aguas superficiales continentales. El método ha sido validado en términos de LOD, LOQ, precisión, linealidad y veracidad (recuperación). La cuantificación de esta familia de contaminantes se ha realizado por el método de patrón externo. Finalmente, se trató de establecer relaciones entre analitos y muestras a través de un análisis estadístico multivariante tanto para VOCs como para los pesticidas, usando Análisis en Componentes Principales y Análisis Clúster Jerárquico.