MODELOS DE CALIBRACIÓN PARA LA CUANTIFICACIÓN ESPECTROFOTOMÉTRICA DE HIDROCARBUROS TOTALES DEL PETRÓLEO EN SUELO

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Palabras clave: regresión lineal, contaminación, petróleo crudo RESUMEN Los modelos de calibración usados en química analítica deben ser previamente validados para cumplir con su objetivo, lo que generalmente se hace mediante análisis de regre-sión. En el presente estudio se proponen estrategias de validación interna y externa de modelos de calibración lineal simple (MCLS) para determinar hidrocarburos totales del petróleo (HTP) mediante espectrometría ultravioleta-visible (UV-Vis). En la validación cruzada, el modelo se emplea para estimar una a una las concentraciones de referencia con las que fue construido/calibrado, mientras que en la validación externa estima concentraciones de referencias que no fueron utilizadas en la calibración, con lo cual se demuestra su robustez. Se construyeron y validaron cuatro modelos, demostrando en todos los casos la linealidad y robustez de los MCLS en el rango estudiado. Los cuatro MCLS son adecuados para su aplicación en la cuantificación espectrofotométrica de HTP en suelos o en agua extraídos con diferentes disolventes, en cantidades que se encuentran dentro de los límites máximos permitidos en la normativa mexicana. En los modelos calibrados se identificó el efecto matricial debido al tipo de disolvente usado para diluir los hidrocarburos y por el tipo de hidrocarburo, lo cual influyó en los límites de detección y cuantificación. ABSTRACT Calibration models used in analytical chemistry must be previously validated to achieve their aim. Generally, this is achieved by means of regression analysis. This study proposes strategies of internal and external validation of simple linear calibration models (LCM) to determine total petroleum hydrocarbons (TPH) by means of ultraviolet visible

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Arguijo-Portillo, N. V. … Zavala-Cruz, J. (2019). MODELOS DE CALIBRACIÓN PARA LA CUANTIFICACIÓN ESPECTROFOTOMÉTRICA DE HIDROCARBUROS TOTALES DEL PETRÓLEO EN SUELO. Revista Internacional de Contaminación Ambiental, 35(2), 469–479. https://doi.org/10.20937/rica.2019.35.02.17

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