Il lavoro descrive la caratterizzazione chimica della componente organica di campioni di particolato atmosferico mediante analisi GC-MS (GasCromatografia-Spettrometria di Massa). Poiché un campione di particolato atmosferico (PM10, PM2.5) costituisce una matrice formata da un elevato numero di componenti, la sua analisi cromatografica determina un segnale molto complesso e di difficile interpretazione. Viene descritto un metodo matematico-statistico, basato sullo studio della Funzione di Autocovarianza (ACVF) calcolata a partire da un cromatogramma precedentemente linearizzato. Questo metodo risulta molto utile per l’interpretazione del segnale al fine di ricavare rilevanti informazioni sulla composizione quali-quantitativa della miscela. In particolare il metodo è molto utile per identificare la presenza di serie omologhe di composti organici da utilizzare come traccianti o marker di una specifica sorgente di contaminazione atmosferica. In particolare lo studio è stato dedicato alla caratterizzazione di idrocarburi lineari, poiché essi sono di notevole interesse per differenziare aerosol di origine antropogenica o biogenica. Lo studio dei cromatogrammi basato sul calcolo della ACVF permette di determinare il numero dei componenti delle serie omologhe e la distribuzione dei termini, per esempio la predominanza di termini pari o dispari, utile per il riconoscimento dell’origine del campione. E’ anche possibile l’identificazione e la quantificazione dell’UCM (Unresolved Complex Mixture), ossia di quella miscela di componenti che i metodi cromatografici tradizionali non sono in grado di separare o risolvere. In questo lavoro è stato sviluppato un algoritmo in linguaggio Fortran per la linearizzazione dei tempi di ritenzione del cromatogramma sperimentale, che viene effettuata utilizzando una miscela standard di una serie omologa di idrocarburi lineari (nell'intervallo del numero di atomi di carbonio del campione di interesse). Le potenzialità del metodo dell’ACVF risulta particolarmente aumentata quando esso è applicato a segnali GC-MS acquisiti in modalità SIM, monitorando frammenti di molecole specifiche. E’ in progetto l’estensione dello studio ad altre serie omologhe di composti organici, quali acidi carbossilici, alcoli, aldeidi, chetoni, per una caratterizzazione ancora più dettagliata di campioni di particolato atmosferico. Il metodo sviluppato è molto versatile e può essere applicato a segnali complessi ottenuti dall’analisi cromatografia di campioni di interesse ambientale di diversa origine.

Identificazione di serie omologhe di idrocarburi in particolato atmosferico

MERCURIALI, Mattia;BASAGLIA, Giulia;PIETROGRANDE, Maria Chiara
2006

Abstract

Il lavoro descrive la caratterizzazione chimica della componente organica di campioni di particolato atmosferico mediante analisi GC-MS (GasCromatografia-Spettrometria di Massa). Poiché un campione di particolato atmosferico (PM10, PM2.5) costituisce una matrice formata da un elevato numero di componenti, la sua analisi cromatografica determina un segnale molto complesso e di difficile interpretazione. Viene descritto un metodo matematico-statistico, basato sullo studio della Funzione di Autocovarianza (ACVF) calcolata a partire da un cromatogramma precedentemente linearizzato. Questo metodo risulta molto utile per l’interpretazione del segnale al fine di ricavare rilevanti informazioni sulla composizione quali-quantitativa della miscela. In particolare il metodo è molto utile per identificare la presenza di serie omologhe di composti organici da utilizzare come traccianti o marker di una specifica sorgente di contaminazione atmosferica. In particolare lo studio è stato dedicato alla caratterizzazione di idrocarburi lineari, poiché essi sono di notevole interesse per differenziare aerosol di origine antropogenica o biogenica. Lo studio dei cromatogrammi basato sul calcolo della ACVF permette di determinare il numero dei componenti delle serie omologhe e la distribuzione dei termini, per esempio la predominanza di termini pari o dispari, utile per il riconoscimento dell’origine del campione. E’ anche possibile l’identificazione e la quantificazione dell’UCM (Unresolved Complex Mixture), ossia di quella miscela di componenti che i metodi cromatografici tradizionali non sono in grado di separare o risolvere. In questo lavoro è stato sviluppato un algoritmo in linguaggio Fortran per la linearizzazione dei tempi di ritenzione del cromatogramma sperimentale, che viene effettuata utilizzando una miscela standard di una serie omologa di idrocarburi lineari (nell'intervallo del numero di atomi di carbonio del campione di interesse). Le potenzialità del metodo dell’ACVF risulta particolarmente aumentata quando esso è applicato a segnali GC-MS acquisiti in modalità SIM, monitorando frammenti di molecole specifiche. E’ in progetto l’estensione dello studio ad altre serie omologhe di composti organici, quali acidi carbossilici, alcoli, aldeidi, chetoni, per una caratterizzazione ancora più dettagliata di campioni di particolato atmosferico. Il metodo sviluppato è molto versatile e può essere applicato a segnali complessi ottenuti dall’analisi cromatografia di campioni di interesse ambientale di diversa origine.
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