Um nariz eletrônico baseado em polímeros condutivos. - Lima, John Paul Hempel (2010)
O estudo de sistemas voltados para a detecção e discriminação de compostos e substâncias gasosas tem se destacado nas áreas da nanociência e da nanotecnologia devido ao grande interesse no controle de odores e aromas presentes em alimentos, cosméticos e no meio ambiente. Dentre os diversos tipos de sensores matriciais de gases, conhecidos como narizes eletrônicos, os feitos à base de polímeros vêm se destacando devido ao baixo custo, fácil processabilidade, operação em temperatura ambiente e boa resposta sensorial. O presente trabalho mostra a confecção e análise de sensores poliméricos e um nariz eletrônico de pequenas dimensões, portátil e de baixo custo baseado em polímeros condutivos. Como materiais ativos dos sensores foram estudados materiais pertencentes à classe das polianilinas, politiofenos, polipirrol e ftalocianina de níquel, depositados por duas técnicas diferentes: spin coating e automontagem. As análises da espessura, reprodutibilidade e estabilidade elétrica mostraram diferenças em relação aos materiais empregados e a técnicas escolhidas, em que a uniformidade superficial não está associada diretamente com a estabilidade elétrica. Sensores que empregam PAni e POMA sofrem variação da resistência elétrica em função do tempo, o que está relacionado com a perda de dopagem desses materiais. O projeto e desenvolvimento de uma câmara de medidas são relatados com simulações que mostraram o perfil adequado para o posicionamento dos sensores. Para nortear a concepção do nariz, foi realizado um comparativo entre resistência e capacitância elétricas como parâmetros de interrogação mostrando resultados similares na discriminação, mas com diferenças de 100 vezes em valor relativo, o que resultou na escolha da resistência elétrica. O nariz eletrônico concebido apresenta poder de discriminação não só comparável ao da técnica de cromatografia gasosa, como também permite discriminar diversos tipos de analitos: perfumes, álcool etílico puro e adulterado, sucos de maçã, vinhos, cachaças e cachaças adulteradas e mel, tanto através da técnica de PCA quanto por redes neurais artificiais. O emprego de uma elipsóide como selecionador da região das classes facilitou o processo de visualização e análise dos dados enquanto que o uso de redes neurais mostrou classificações corretas próximas a 100% para praticamente todos os analitos.