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Título : Application of a multivariate exploratory analysis technique in the study of dissolved organic matter and metal Ions in waters from the eastern Quadrilátero Ferrífero, Brazil.
Autor : Gontijo, Erik Sartori Jeunon
Oliveira, Francysmary Sthéffany Dias
Fernandes, Mariana Luiza
Silva, Gilmare Antônia da
Roeser, Hubert Mathias Peter
Palabras clave : Quadrilátero Ferrífero
Dissolved organic carbon
Kohonen neural network
Environmental geochemistry
Fecha de publicación : 2013
Citación : GONTIJO, E. S. J. et al. Application of a multivariate exploratory analysis technique in the study of dissolved organic matter and metal Ions in waters from the eastern Quadrilátero Ferrífero, Brazil. Journal of the Brazilian Chemical Society, v. 25, p. 208-218-218, 2013. Disponível em: <http://www.scielo.br/scielo.php?pid=S0103-50532014000200003&script=sci_arttext>. Acesso em: 15 out. 2014.
Resumen : Amostras de água foram coletadas em 10 pontos em trechos do leste do Quadrilátero Ferrífero (QF), que é uma região mineira situada no sudeste do Brasil. Os objetivos deste estudo foram encontrar possíveis relações entre carbono orgânico dissolvido (COD), metais e outros parâmetros físico-químicos medidos utilizando a rede neural de Kohonen como ferramenta para analisar esses dados geoquímicos multivariados na área estudada. As análises físico-químicas foram feitas in situ e em laboratório, onde as concentrações de COD e vários íons metálicos foram determinadas. A rede de Kohonen permitiu a visualização e interpretação mais amigáveis dos dados, além de definir relações entre eles. Assim, para os dados analisados, foi verificada relação entre COD e Fe e um possível efeito da sazonalidade na distribuição das amostras. Possíveis evidências litológicas puderam ser detectadas pela análise exploratória, especialmente se considerados os elementos Ca, Mg, Mn e Sr.
metadata.dc.description.abstracten: Water samples were collected at 10 points in parts of the eastern Quadrilátero Ferrífero (QF), located in a mining region in the southeast of Brazil. The aims of this study were to find possible relationships among dissolved organic carbon (DOC), metals and other parameters measured in the region studied and evaluate the Kohonen neural network as a tool to analyse this geochemical multivariate data set. Physico-chemical analyses were performed in situ and in the laboratory, where concentrations of DOC and a suite of metal ions were determined. The Kohonen neural network allowed an easier visualisation and interpretation of the results and helped to define the relationships among them. In this way, a relationship between DOC and Fe and a possible effect of seasonality on the distribution of the samples were indicated. Signs of lithology were detected in the analyses, especially considering the elements Ca, Mg, Mn and Sr.
URI : http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/4731
metadata.dc.identifier.doi: http://dx.doi.org/10.5935/0103-5053.20130285
ISSN : 1678-4790
metadata.dc.rights.license: O periódico Journal of the Brazilian Chemical Society permite que a UFOP deposite uma cópia em formato eletrônico dos artigos de seus alunos e professores publicados neste periódico no Repositório Institucional. Contato via e-mail em 13 set. 2013.
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