L’individuazione delle sorgenti di emissione del particolato atmosferico può essere effettuata tramite lo studio di serie omologhe di composti organici (come n-alcani, acidi carbossilici ecc.), che vengono quindi considerati come marker molecolari delle sorgenti stesse. L’identificazione e la caratterizzazione di serie omologhe è stata effettuata tramite analisi GC-MS (Gas Cromatografia – Spettrometria di Massa) dopo una preventiva estrazione del campione (solo la componente organica) con diclorometano in bagno ad ultrasuoni per 20 minuti. Un approccio di tipo matematico statistico, basato sullo studio della Funzione di Autocovarianza (ACVF), risulta essere uno strumento fondamentale per l’estrapolazione di informazioni molecolari e strutturali a partire dal segnale gascromatografico, in particolare per l’identificazione della presenza di serie omologhe e la quantificazione dei termini della serie stessa. L’individuazione delle sorgenti di emissione viene effettuata tramite il calcolo di alcuni indici parametrici che si riferiscono al rapporto tra quantità di termini pari rispetto ai dispari (e.g. CPI, Carbon Preference Index). Dallo studio statistico del cromatogramma ottenuto dall’analisi GC-MS è possibile determinare un nuovo parametro R, correlabile al CPI, ma che prevede un calcolo molto più semplice. Si trova, infatti, a partire da un semplice rapporto di valori di autocovarianza (EACVF(T)/EACVF(2T)). Il metodo è stato validato utilizzando cromatogrammi simulati e applicato poi a campioni reali sia di particolato atmosferico che di polline.
Analisi GC-MS di particolato atmosferico: metodo di trattamento del segnale per l’individuazione della sorgente di emissione
MERCURIALI, Mattia;PASTI, Luisa;PIETROGRANDE, Maria Chiara
2007
Abstract
L’individuazione delle sorgenti di emissione del particolato atmosferico può essere effettuata tramite lo studio di serie omologhe di composti organici (come n-alcani, acidi carbossilici ecc.), che vengono quindi considerati come marker molecolari delle sorgenti stesse. L’identificazione e la caratterizzazione di serie omologhe è stata effettuata tramite analisi GC-MS (Gas Cromatografia – Spettrometria di Massa) dopo una preventiva estrazione del campione (solo la componente organica) con diclorometano in bagno ad ultrasuoni per 20 minuti. Un approccio di tipo matematico statistico, basato sullo studio della Funzione di Autocovarianza (ACVF), risulta essere uno strumento fondamentale per l’estrapolazione di informazioni molecolari e strutturali a partire dal segnale gascromatografico, in particolare per l’identificazione della presenza di serie omologhe e la quantificazione dei termini della serie stessa. L’individuazione delle sorgenti di emissione viene effettuata tramite il calcolo di alcuni indici parametrici che si riferiscono al rapporto tra quantità di termini pari rispetto ai dispari (e.g. CPI, Carbon Preference Index). Dallo studio statistico del cromatogramma ottenuto dall’analisi GC-MS è possibile determinare un nuovo parametro R, correlabile al CPI, ma che prevede un calcolo molto più semplice. Si trova, infatti, a partire da un semplice rapporto di valori di autocovarianza (EACVF(T)/EACVF(2T)). Il metodo è stato validato utilizzando cromatogrammi simulati e applicato poi a campioni reali sia di particolato atmosferico che di polline.I documenti in SFERA sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
