Universidade Federal de Sergipe

Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa

Núcleo de Pós-Graduação em Química

DISTRIBUIÇÃO E QUANTIFICAÇÃO DE

HIDROCARBONETOS EM SEDIMENTOS DO ESTUÁRIO

DO RIO SERGIPE

Aluno: Manoel Bomfim Lima

Orientador: Prof. Dr. Marcelo da Rosa Alexandre

São Cristóvão - SE

2012

DISTRIBUIÇÃO E QUANTIFICAÇÃO DE HIDROCARBONETOS EM

SEDIMENTOS DO ESTUÁRIO DO RIO SERGIPE

MANOEL BOMFIM LIMA

Dissertação apresentada ao

Programa de Pós-Graduação

em Química da Universidade

Federal de Sergipe, como

parcial requisito para a

obtenção do título de Mestre

em Química.

Orientador: Prof. Dr. Marcelo da Rosa Alexandre

São Cristóvão - SE

2012

FICHA CATALOGRÁFICA ELABORADA PELA BIBLIOTECA CENTRAL

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE

Lima, Manoel Bomfim L732d Distribuição e quantificação de hidrocarbonetos em sedimentos

do estuário do Rio Sergipe / Manoel Bomfim Lima ; orientador Marcelo da Rosa Alexandre. – São Cristóvão, 2012. 76 f. ; il. Dissertação (Mestrado em Química)–Universidade Federal de Sergipe, 2012.

O 1. Biomarcadores geoquímicos. 2. Sedimentos. 3. Estuário –

Rio Sergipe. I. Alexandre, Marcelo da Rosa, orient. II. Título

CDU: 547.2:627.223.7

Dedico esta obra a minha querida esposa ELIZÂNGELA

ARAÚJO SANTOS LIMA pelo incentivo e parceria na

realização deste trabalho, aos meus dois filhos amados

EMMANUELL SANTOS LIMA e EMMANUELLE

SANTOS LIMA, e aos meus pais ANA MARIA LIMA e

MANOEL LIMA DOS SANTOS (in memoriam) por

sempre terem me incentivado a galgar esses passos.

AGRADECIMENTOS

Toda conquista que almejamos é construída por meio de desafios que

devemos vencer. Durante esse processo de caminhada, existem momentos que nos

levam a tomadas de decisão, renúncias, sacrifícios momentos impares em nossa vida.

Mas tudo isso só é possível devido a permissão do D-us Altíssimo - D-us de Avraham,

de Yitz‟chak e de Ya‟akov. Conforme texto do Tanakh, especificamente no livro de

Yesha‟yahu: “ Seca-se a erva, e caem as flores, mas a palavra de nosso D-us subsiste

eternamente ( Is 40:8). De forma que, o meu primeiro agradecimento é para ELE, por

permitir e me possibilitar condições humanas de resistir aos grandes desafios que até o

momento foi possível vencer.

O segundo momento de agradecimento é para o Prof. Dr. Marcelo da Rosa

Alexandre. Caríssimo professor, não tenho palavras para descrever os meus sinceros

agradecimentos por ter caminhado com você durante este período de formação

acadêmica. Foram valiosíssimas as suas contribuições neste processo de aprendizagem.

Pude perceber ao longo desta caminhada que são várias as suas qualidades como

professor, orientador e ser humano, dentre elas descrevo algumas: compromisso,

responsabilidade, humildade, simplicidade, paciência, etc. Entretanto, quero lhe dizer

que foi uma benção celestial tê-lo como orientador. Por fim, meu muito OBRIGADO, e

que o Criador Eterno te dê em dobro o bem que fazes aos seus semelhantes.

Gostaria nesse momento de lembrar do prof. Dr. Sandro Navickiene, uma

pessoa muito especial, a quem admiro muito, como professor e sobre tudo como ser

humano, devido a sua simplicidade, seriedade e compromisso com esse processo de

formação educacional. Professor muito obrigado por sua colaboração nesta etapa da

minha caminhada.

Não posso deixar de lembrar como muita admiração do Prof. Dr. Haroldo

Silveira Dórea, excelente profissional a quem tenho grande respeito e admiração.

Professor, de coração agradeço por sua participação nesse processo de ensino-

aprendizagem, foi muito promissora a sua colaboração desde a graduação até esse

momento, o mestrado. Meu muito obrigado.

Também quero deixar registrado o meu agradecimento aos professores das

disciplinas cursadas no mestrado ( Prof. Dr. Marcelo da Rosa Alexandre, Prof. Dr.

Perícles Barreto, Profa. Dra. Elizangela Passos, Profa. Dra. Luciane Romão, Prof. Dr.

Ricardo, Prof. Dr. Sandro, Prof. Dr. Haroldo Silveira Dórea ).

Aos professores da Banca na Qualificação ( Prof. Dr. Haroldo e Profa. Dra.

Lisiane) suas observações foram valiosíssimas para a conclusão deste trabalho.

Ao Mestre Elissandro S. Emídio pela grande colaboração, sempre disposto a

ajudar. Caro colega meu muito obrigado, muita paz e sucesso onde quer que você vá.

Aos professores da Banca na Defesa da Dissertação ( Profa. Dra. Elisângela

de Andrade Passos (DQI-UFS) , Profa. Dra. Maria Nogueira Marques (ITP-UNIT) e o

Prof. Dr. Alberto Wisniewski Júnior (DQI-UFS) pelas preciosíssimas orientações que

de certa forma contribuíram muito para a melhoria deste trabalho, meus sinceros

agradecimentos.

Enfim, a todos os colegas do LCP, em especial : Antônio Sérgio Oliveira

dos Santos que no primeiro momento me ajudou muito, bem como nas horas que ligo

sempre me atende e Danielle Góis pela parceria nesse projeto.

OBRIGADO A TODOS!

“Toda boa dádiva e todo dom perfeito vêm do alto, descendo do

Pai das luzes, em quem não há mudança, nem sombra de variação”.

(Ya’akov 1:17)

SUMÁRIO

LISTA DE SIGLAS i

LISTA DE FIGURAS ii

LISTA DE TABELAS iii

RESUMO iv

ABSTRACT v

1. INTRODUÇÃO 1

2. OBJETIVOS 3

2.1 Objetivos Gerais 3

2.2 Objetivos Específicos 3

3. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 4

3.1 Biomarcadores Geoquímicos 4

3.1.1 Hidrocarbonetos 5

3.1.1.1 Hidrocarbonetos Alifáticos 6

3.1.1.2 Hidrocarbonetos Isoprenóides 7

4. PROCEDIMENETO EXPERIMENTAL 9

4.1 Área de estudo 9

4.1.1 A Bacia Hidrográfica do Rio Sergipe 9

4.2 Amostragem 10

5 . METODOS E MATERIAIS 11

5.1 Material 11

5.1.1 Reagentes, solventes e outros materiais 11

5.1.2 Equipamentos 11

5.1.3 Limpeza dos materiais 11

5.2 Métodos 12

5.2.1 Extração 12

5.2.2 Tratamento com cobre metálico 13

5.2.2.1 Ativação do cobre metálico 13

5.2.2.2 Extração de Enxofre 13

5.2.3 Limpeza e Fracionamento da amostra (Clean up ) 14

5.2.4 Coluna de Fracionamento Otimizada 15

5.2.4.1 Componentes químicos da coluna 15

5.2.4.2 Preparação da coluna 17

5.2.4.3 Teste de eficiência da coluna 17

5.2.5 Fracionamento 18

5.2.6 Análise cromatográfica 19

5.3 Parâmetros Analíticos de Validação 20

5.3.1 Linearidade 21

5.3.1.1 Curva Analítica 21

5.3.2 Sensibilidade 22

5.3.2.1 Limite de Detecção e Limite de Quantificação 22

5.3.3 Recuperação para Hidrocarbonetos Alifáticos em sedimento 23

5.3.4 Precisão 24

5.4 Análise Granulométrica 25

5 . RESULTADOS E DISCUSSÃO 27

6.1 Otimização da coluna de fracionamento 27

6.2 Linearidade 29

6.2.1 Curva Analítica 29

6.3 Recuperação 31

6.4 Caracterização do sedimento 33

6.4.1Granulometria 33

6.4.2Carbono Orgânico Total e Matéria Orgânica Total 35

6.5 Distribuição e quantificação de hidrocarbonetos 36

7. CONCLUSÕES 45

8. BIBLIOGRAFIA 51

APÊNDICES 61

Apêndice I - Fotos dos pontos de amostragem 62

Apêndice II - Área dos Hidrocarbonetos após clean up com Sílica 63

Apêndice III Área dos Hidrocarbonetos após clean up com Sílica+Alumina+Sulfato

de Sódio Anidro 64

Apêndice IV Curva de Calibração para os Hidrocarbonetos Alifáticos 65

Apêndice V Recuperação dos Hidrocarbonetos nível baixo ( 0,5 µg/mL) 68

Apêndice VI Recuperação dos Hidrocarbonetos nível alto ( 4,0 µg/mL) 69

Apêndice VII Tempo de retenção dos hidrocarbonetos estudados 70

Apêndice VIII Cromatogramas dos Hidrocarbonetos Alifáticos em sedimento do rio

Sergipe no inverno 71

Apêndice IX Cromatogramas dos Hidrocarbonetos Alifáticos em sedimento do rio

Sergipe no inverno 74

LISTA DE SIGLAS

ABNT – Associação Brasileira de Normas e Técnicas

Ace – Acenafteno

Acf – Acenaftileno

An - Antraceno

ANVISA – Agência Nacional de Vigilância Sanitária

C/N- Carbono/Nitrogênio

DCM: Diclorometano

Fen – Fenantreno

Flt – Fluoranteno

Flu – Fluoreno

F1- fração da extração contendo os hidrocarbonetos alifáticos

F2 - fração da extração contendo os HPAs

GC-FID - cromatografia gasosa com detector por ionização de chama (Gas

Chromatography-Flame Ionization Detector)

GC-MS - cromatografia gasosa acoplada à espectrometria de massas ( Gas

Chromatography-Mass Spectrometry )

HA – Hidrocarbonetos Alifáticos

HPAs – Hidrocarbonetos Policíclicos Aromáticos

HAR - Hidrocarbonetos Alifáticos Resolvidos

HMW – Alta Massa Molar (High Molecular Weight )

HPAs – Hidrocarbonetos Policíclicos Aromáticos

IUPAC – União Internacional de Química Pura e Aplicada ( International Union of

Pure and Applied Chemistry )

IPC - Índice Preferencial de Carbono

LCP - Laboratório de Análise de Compbustíveis e Poluentes

LD - Limite de Detecção ( Limit of Detection )

LMW – Baixa Massa Molar ( Low Molecular Weight )

LMW/HMW - Baixa Massa Molar / Alta Massa Molar ( Low Molecular Weight/High

Molecular Weight)

LQ - Limite de Quantificação ( Limit of Quantification )

MOT - Matéria Orgânica Total

m/z - Razão massa/carga

Naf – Naftaleno

n-C16-d - Hexadecano deuterado

ND - não detectável

Ph - Fitano

Pr - Pristano

Pr/Ph - razão pristano/fitano

PI - Padrão Interno

Pir – Pireno

R – Coeficiente de Correlação

R2 - Coeficiente de determinação

RSD - Desvio Padrão Relativo ( Relative Standard Deviation )

RTA - razão terrestre aquática

S/R - Razão sinal/ruído

TAH - Hidrocarbonetos Alifáticos Totais

TOC - Carbono Orgânico Total

USEPA - Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos ( United States

Environmental Protection Agency )

UCM - Mistura Complexa não-Resolvida (Unrevolved Complex Mixture )

LISTA DE FIGURAS

Figura 1: Bacias hidrográficas do rio Sergipe 2

Figura 2: Fórmula estrutural de Hidrocarbonetos 5

Figura 3: Fórmula estrutural dos isoprenóides Pristano e Fitano 6

Figura 4: Fórmula estrutural de um Hidrocarbonetos Alifático 6

Figura 5: Esquema de degradação do Fitol 8

Figura 6: Fórmula estrutural da Clorofila A 8

Figura 7: Bacia Hidrográfica do rio Sergipe 10

Figura 8: Amostrador do tipo draga usado na coleta 11

Figura 9: Distribuição espacial dos pontos de amostragem 12

Figura 10: Liofilizador usado para desidratar as amostras de sedimentos coletadas no

estuário do rio Sergipe. 13

Figura 11: Banho ultrassônico usado na extração dos Hidrocarbonetos Alifáticos 15

Figura 12: Rotaevaporador usado para pré-concentrar os extratos 16

Figura 13: Estrutura da sílica gel mostrando um possível poro da partícula de sílica (a),

um grupo siloxano (b), um grupo silanol isolado (c), silanóis vicinais (d) e silanóis

geminais (e). 19

Figura 14: Fluxograma esquemático para separação das frações alifáticas e aromáticas

na coluna de sílica 21

Figura 15: Coluna otimizada para separação da fração alifática dos extratos das

amostras nesse estudo 22

Figura 16: Cromatógrafo Gasoso a clopado a um espectômetro de massas 23

Figura 17: Relação sinal-ruído 26

Figura 18:Grau de separação dos Hidrocarbonetos usando a coluna de sílica 31

Figura 19: Percentagem de recuperação para os HPAs de menor massa molar 31

Figura 20: Grau de separação dos Hidrocarbonetos usando a coluna de sílica-alumina 32

Figura 21: Procedimento par construção da curva analítica 33

Figura 22: Comparando a recuperação dos analitos nos dois níveis de fortificação 36

Figura 23: Comparando a composição granulométrica nos pontos de amostragem 39

Figura 24: Perfil dos n-alcanos nos pontos de amostragem P4 e P5 40

Figura 25: Comparando os n-alcanos no ponto P1 (a); ponto P2 (b); ponto P3 (c); ponto

P4 (d); ponto P5 (e);ponto P6 (f); ponto P7 (g);ponto P8 (h); ponto P9 (i) 46

Figura 26: Cromatograma do ponto 7 indicando a presença da UCM 47

LISTA DE TABELAS

Tabela 1: Pontos de amostragem da coleta de sedimento no estuário do rio Sergipe 10

Tabela 2: Colunas de fracionamento para Hidrocarbonetos 18

Tabela 3: Parâmetros analíticos de validação 24

Tabela 4: Coeficiente de correlação linear e Correlação 25

Tabela 5: Recuperação dos analitos em função da concentração 27

Tabela 6: Escala Granulométrica de Wentworth 29

Tabela 7: Dados para a construção da curva analítica 33

Tabela 8: Parâmetros da curva analítica 34

Tabela 9: Massa de sedimento, concentração do MIX de HA e concentração do PI 35

Tabela 10: Limites de Detecção e Quantificação para os n-alcanos estudados 37

Tabela 11 : Carbono orgânico total, matéria orgânica total e granulometria dos

sedimentos do estuário do Rio Sergipe no inverno e verão 38

Tabela 12: Concentrações de hidrocarbonetos alifáticos calculadas em sedimentos do

Rio Sergipe 41

Tabela 13: Índices de distribuição calculados em sedimentos do Rio Sergipe 42

RESUMO

A bacia Hidrográfica do Rio Sergipe está situada na região central do estado de Sergipe,

no sentido oeste-leste, abrangendo 26 municípios, com uma área correspondente a

3.673 km² e ocupação populacional de 1.213.607 habitantes, segundo o censo 2010 do

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Nesta região são desenvolvidas

diversas atividades, entre elas podemos destacar a atividade de pesca, a atividade

petrolífera e de abastecimento humano. O presente trabalho visa compreender a

distribuição dos hidrocarbonetos alifáticos no estuário do rio Sergipe. A partir do estudo

desses hidrocarbonetos ou biomarcadores geoquímicos, é possível saber como acontece

a deposição sedimentar dos alcanos saturados e isoprenóides, bem como o impacto

ambiental associado a esse aporte. Para a realização desse estudo dezoito amostras de

sedimentos superficiais foram coletadas ao longo do estuário. Para a compreensão da

distribuição desses hidrocarbonetos na região foram considerados vários índices

geoquímicos, entre eles: o Índice Preferencial de Carbono (IPC), a Razão Terrestre

Aquática (RTA), e Razão Pristano/Fitano. Os resultados da análise dos sedimentos

amostrados indicaram a influência antrópica, o que pode ser observado a partir das

concentrações elevadas dos n-alcanos pares na série homóloga. Também foi observado

em sete dos nove pontos estudados a presença de uma mistura complexa não-resolvida

(UCM), evidência muito importante de contaminação petrogênica. Nos pontos

estudados, no inverno, os n-alcanos apresentaram valores de concentração entre 9,86 e

30,78 µg.g-1

enquanto que no verão os valores apresentaram variação entre 2,8 e 26,1

µg.g-1

. A quantidade de mistura complexa não resolvida (UCM) na primeira campanha

(inverno) variou entre 31,1 e 500,1 µg.g-1

, enquanto que no verão essa variação foi de

1,2 a 135,8 µg.g-1

. Já os hidrocarbonetos alifáticos totais apresentaram no inverno

valores entre 12,5 e 553,2 µg.g-1

e no verão variou de 9,7 a 236,7 µg.g-1

. Os índices de

distribuição e os parâmetros de composição sugerem uma origem predominantemente

antropogênicas em sete dos nove pontos de amostragem. Para dois pontos (P6 e P9) os

índices apontam para uma origem predominantemente biogênica. Nos pontos de

amostragem (P4 e P5) no inverno, o IPC foi de 1,1 e 1,2 respectivamente, e indicativos

de que a origem dos hidrocarbonetos naquela região é antrópica, sendo corroborado

com os valores de IPC calculados na segunda campanha (verão), variando de 0,9 a 3,3.

Os resultados encontrado neste estudo mostram que há uma relação fortíssima com o

perfil de cada ponto de amostragem. São várias as características que descrevem cada

ponto de amostragem, entre elas, à presença de portos usados para travessia entre as

cidades de Barra dos Coqueiros e Aracaju, atividades de pequenos navios cargeiros e

barcos de pesca, presença marcante na região, e que geram resíduos de hidrocarbonetos.

Palavras-Chave: Biomarcadores Geoquímicos , Sedimento, Estuário, Rio Sergipe.

ABSTRACT

The Sergipe River Watershed is located in the central region of the state of Sergipe. It flows

from west to east, covering 26 municipalities, with a corresponding area of 3.673 Km2 and

population of 1,213,607 inhabitants in its surrounding, according to the 2010 census of the

Brazilian Geography and Statistics (IBGE). In this region are developed several activities,

among them we can highlight the activity of fishing, petroleum extraction and water supply for

human consumption. The present work aims to understand the distribution of aliphatic

hydrocarbons in the Sergipe River estuary. Studying the hydrocarbons distribution, or

geochemical biomarkers, one can infer on how the sedimentary deposition of saturated alkanes

and isoprenoids happens, as well as the environmental impact associated with this input. To

conduct this study, eighteen samples of surface sediments were collected along the estuary. To

understand the distribution of these hydrocarbons, a number of geochemical indices were used,

among them there is the Carbon Preference Index (CPI), the Terrestrial Aquatic Ratio (TAR),

the pristane/phytane ratio, etc. The results found indicate human influence, which can be

observed from the high concentrations of even n-alkanes in the homologous series. It was also

observed in seven of nine points studied the presence of unresolved complex mixture (UCM),

most significant evidence of petrogenic contamination. In the samples collected during the

winter time, the n-alkanes showed concentration values between 9.86 and 30.78 µg.g-1

while in

the summer, theses values showed variation between 2.8 and 26.1 µg.g-1

. The amount of

unresolved complex mixture (UCM) in the winter sampling campaign ranged between 31.1 and

500.1 µg.g-1

, whereas in summer, this variation ranged from 1.2 and 135.8 µg.g-1

. The total

aliphatic hydrocarbons found in the samples collected in the winter ranged from 12.5 up to

553.2 µg.g-1

and in the summer, from 9.7 to 236.7 µg.g-1

. The distribution indexes and

composition parameters suggest a predominantly anthropogenic origin in seven of nine sites

studied. For two sampling sites (P6 and P9) the indices point out to a predominantly biogenic

origin. For the sampling sites P4 and P5, in the winter, the CPI was 1,1 and 1,2 respectively,

indicating that the origin of the hydrocarbons in the region is anthropogenic; being supported

with CPI values in the summer, 0.9 to 3.3 respectively. The results found in this study show

that there is a very strong relationship with the profile of each sampling point. There are several

characteristics that describe each sampling point, such as the presence of harbors were small

boats are used for transport between the city of Aracaju and Barra dos Coqueiros, as well as

small ships and fishing boats activities that possible generate hydrocarbons residues which

eventually will sink in the sediments.

Keywords: Geochemical Biomarkers, Sediment, Estuary, Sergipe River

1

1 INTRODUÇÃO

A compreensão e avaliação das características do ambiente em que vivemos é de

suma importância, dada a velocidade com a qual sociedade tem avançado. Neste aspecto, é

possível perceber o impacto da produção industrial, levando-nos a reflexão sobre algumas

medidas que devem ser adotadas, sobretudo no que se refere aos resíduos gerados em grande

ou pequena escala de produção e seu descarte no meio ambiente (FREITAS, 2003).

A preocupação em cuidar bem da natureza deveria ser diária, já que a qualidade

de vida é sinônimo de cuidar bem do ambiente em que vivemos. Assim sendo, a qualidade do

ar que respiramos, da água que consumimos ou até o tipo de alimento, deriva desse cuidado

ambiental. O tema em discussão não deve ser discutido apenas no contexto da academia, mas

em um horizonte mais amplo. Essa atividade pode ser desenvolvida através do monitoramento

de compostos ou grupos de compostos, podendo estes serem orgânicos ou inorgânicos

(SANTOS, 2004).

A caracterização da matéria orgânica em uma região estuarina é um fator

importante porque nos leva a compreender melhor a origem do material sedimentar ali

depositado, visto que, estudos já realizados na costa litorânea brasileira revelam que os

contaminantes são oriundos de esgostos domésticos não tratados, resíduos industriais,

petróleo e derivados (WEBER, 1992). Contudo, os ecossistemas aquáticos são ambientes

deposicionais que apresentam em seus sedimentos registros dos processos que ocorreram “in

situ” e em sua bacia de drenagem (AMORIM et al., 2009).

Territorialmente, Sergipe compreende uma unidade federativa de 22050 km2. Sua

hidrografia é bastante significativa, sendo composta por diversos rios. No estado de Sergipe

foram catalogadas 8 grandes bacias hidrográficas sendo 3 federais (a do rio São Francisco, a

do rio Real e a do rio Vaza Barris) e cinco estaduais (a do Japaratuba, a do rio Piauí, a do rio

Sergipe, o grupo de bacias costeria 1 (GC1) e o grupo de bacias costeria 2 (GC2) (Figura 1).

2

Figura 1: Bacias hidrográficas de Sergipe (SEMARH, 2012)

A região estuarina correspondente a Bacia do rio Sergipe é formada por diversos

afluentes merecendo destaque o rio do Sal (ao norte), o rio Poxim (ao sul) e próprio rio

Sergipe (a oeste), sendo sua foz o oceano atlântico (a leste) (ROCHA, 2006).

Como os grandes cursos de água existentes no mundo, a bacia do rio Sergipe

funciona como região de descarte de esgotos domésticos e efluentes industriais, sobretudo na

região próxima a sua foz, compreendendo os municípios de Aracaju, Barra dos Coqueiros e

Nossa Senhora do Socorro (ALVES et al., 2006).

Dentre os compostos orgânicos, pode-se dar destaque a uma grande classe de

compostos, os hidrocarbonetos. No presente estudo, apenas os hidrocarbonetos alifáticos

serão avaliados. Estes compreendem os compostos de cadeia aberta, saturada, normal ou

ramificada, dentre os quais podem ainda ser subclassificados em alcanos saturados não-

ramificados (também denominados de alcanos) e os isoprenóides (pristano e fitano). Esses

hidrocarbonetos são de grande importância e norteadores para a caracterização geoquímica

ambiental da região onde o estudo foi desenvolvido. Neste, busca-se compreender a

distribuição dos hidrocarbonetos no estuário do rio Sergipe.

3

2 OBJETIVOS

2.1 Objetivos Gerais

O objetivo principal deste estudo é avaliar a distribuição de hidrocarbonetos

presentes nos sedimentos do estuário do Rio Sergipe.

2.2 Objetivos Específicos

Determinar o teor de matéria orgânica presente nos sedimentos do Rio Sergipe;

Estabelecer a granulometria e verificar o comportamento da matéria orgânica quando esta

é incorporada no sedimento;

Determinar os níveis de biomarcadores geoquímicos, especialmente os hidrocarbonetos

alifáticos, nos sedimentos coletados no Estuário do Rios Sergipe;

Obter índices e razões entre os biomarcadores estudados;

Estabelecer a real contribuição da atividade petrolífera no aporte de material orgânico no

ambiente estudado.

4

3 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

3.1 Biomarcadores Geoquímicos

Os biomarcadores podem ser definidos como compostos orgânicos complexos,

que podem ser encontrados em betumes, petróleo e sedimentos, e que cujas estruturas

moleculares apresentam uma ligação inequívoca com compostos naturais presentes em

organismos vivos tais como bactérias, fitoplânctons, zooplânctons e vegetais superiores

(PETERS et al., 2005; TISSOT et al., 1984). No petróleo, a principal classe de biomarcadores

é a dos hidrocarbonetos. Estes compostos estão presentes, devido ao processo de maturação

da matéria orgânica que deu origem ao mesmo (PEDERZOLLI, et al., 2004).

Dessa forma, a matéria orgânica em sedimentos costeiros tem origem em diversas

fontes, dentre as quais podem ser citadas, as terrestres, as aquáticas, as atmosféricas e as

antropogênicas, neste estudo representada pelo aporte de contaminantes derivado do petróleo

(ALEIXO et al., 2007; CARREIRA et al., 2009). É importante também ressaltar que a

compreensão da origem da matéria orgânica nesses ambientes pode ser norteador na

interpretação acerca da sua origem e da qualidade ambiental nas amostras consideradas

(STEFENS, 2006).

Os hidrocarbonetos podem ser considerados uma das classes de compostos mais

abundantes da matéria orgânica presente nas zonas costeiras (MAIOLI et al., 2010),

apresentando uma ampla distribuição, principalmente em ambientes estuarinos formados por

rios, lagos, lagoas, etc. (WAGENER et al., 2006; CARREIRA et al., 2009). Por essa razão,

diversos autores têm utilizado a distribuição desses compostos como parâmetro para avaliar a

qualidade ambiental de ambientes estuarinos ( MAIOLI et al., 2010; EMÍDIO et al., 2010 )

Para a interpretação dos dados obtidos, alguns parâmetros são considerados, tais

como o Índice Preferencial de Carbonos (IPC) que fornece informações sobre a

predominância entre os n-alcanos ali depositados, também as razões entre compostos ou

grupos de compostos, tais como, a razão Pristano/Fitano que caracteriza o tipo de processo

deposicional da matéria orgânica sedimentada, a Razão Terrestre Aquática (RTA) que indica

qual tipo de fonte da matéria orgânica, se autóctone ou alóctone. A presença da mistura

complexa não resolvida (UCM) também é um importante parâmetro na identificação da

origem dos hidrocarbonetos alifáticos (CARREIRA et al., 2009). Outro parâmetro é a razão

5

Carbono/Nitrogênio (C/N). Segundo Saito, et al.,(1989), a C/N indica se os hidrocarbonetos

ali presentes são de origem terrestre ou aquática. A concentração dos compostos Resolvidos é

de grande importância para a avaliar o nível dos hidrocarbonetos sobretudo em ambientes

aquáticos conforme descreve Readman et al. ( 2002).

Outros parâmetros importantes podem ainda ser correlacionados para

complementar as informações sobre os compostos estudados, tais como, a razão Mistura

Complexa não Resolvida/Hidrocarbonetos Alifáticos Resolvidos (UCM/HAR), onde valores

maiores que 4 sugerem que os hidrocarbonetos provém de fontes antropogênicas, bem como

a razão Mistura Complexa não Resolvida/Alcanos Resolvidos(UCM/R) (MAIOLI et al.,

2010) e ainda a razão Baixa Massa Molar/Alta Massa Molar (LMW/HMW), que auxiliam na

interpretação dos resultados obtidos (SAKARI et al., 2008).

O uso dos n-alcanos como biomarcadores é possível porque eles apresentam

diferenças em relação ao tamanho da cadeia carbônica e distribuição, permitindo assim a

identificação de sua origem como sendo de fontes autóctones, alóctones ou ainda

contaminação petrogênica (CARREIRA et al., 2009).

3.1.1 Hidrocarbonetos

Os hidrocarbonetos são compostos orgânicos que possuem em sua estrutura

apenas átomos de carbono e hidrogênio (SOLOMONS, 2001; KOTZ, 2005) (Figura 2).

Figura 2: Fórmulas estruturais de hidrocarbonetos

Esta classe de compostos é muito grande, podendo ser subdividida em alcanos,

alcenos, alcadienos, cicloalcanos, cicloalcenos e aromáticos. Nesse trabalho dar-se-á ênfase

6

apenas aos alcanos de cadeias carbônicas normais e os isoprenóides (alcanos ramificados)

pristano e fitano (Figura 3).

Figura 3: Fórmula estruturais dos isoprenóides Pristano e Fitano

3.1.1.1-Hidrocarbonetos Alifáticos

Os alcanos normais saturados constituem um grupo de biomarcadores

geoquímicos de grande importância na identificação da origem da matéria orgânica presente

nos sedimentos (Figura 4).

Dodecano

Figura 4: Fórmula estrutural de um hidrocarboneto Alifático

Estudos realizados revelam que quando a origem dos hidrocarbonetos é natural há

uma preferência de n-alcanos ímpares sobre os pares, quando o processo de formação se dá

de forma espontânea, ou seja, biogênica. Esta preferência natural ocorre se sua origem for

marinha (BLUMER et al, 1971) ou terrestre, sendo a primeira devido à diagênese de

compostos proveniente de organismos aquáticos, tais como os fitoplânctons, e a última devido

a decomposição de plantas superiores (VOLKMAN et al., 1992).

Por outro lado se a origem desses n-alcanos se dá de maneira não natural, ou seja,

se a origem é fóssil, não há predominância de n-alcanos pares ou ímpares (MEDEIROS,

2000; MEDEIROS et al., 2005).

7

Para avaliação dessa preferência entre n-alcanos numa série homóloga, utiliza-se

o Índice Preferencial de Carbono (IPC) , uma razão de grandeza adimensional, proposta por

Bay e Evans em 1961, e descrita pela equação 1:

Onde Cx refere-se ao hidrocarboneto com „x‟ átomos de carbono.

Para valores de IPC entre 4 e 7 pode-se concluir que a origem desses n-alcanos é

biogênica e valores próximos a 1 indicam contaminação de origem petrogênica (Oliveira et

al., 2007)

A Razão Terrestre Aquática (RTA) (equação 2) é um outro índice também usado

para avaliar a origem da matéria orgânica, relacionando os ambiente terrestre e aquático

(BOURBONNIERE et al., 1996; CARREIRA et al., 2009).

Onde Cx refere-se ao hidrocarboneto com „x‟ átomos de carbono.

Este parâmetro também é muito importante na interpretação da origem dos n-

alcanos. Valores de RTA próximos a 1 indicam predomínio de fontes aquáticas sobre as

fontes terrígenas. Para valores maiores que 1 há predomínio das fontes terrígenas,

característica que indica a predominância de n-alcanos de maior peso molecular,

especificamente os alcanos n-C27, n-C29 e n-C31, sobre os alcanos n-C15, n-C17 e n-C19.

3.1.1.2 – Hidrocarbonetos Isoprenóides

Os alcanos saturados de cadeia ramificados denominados de isoprenóides, mais

especificamente, o Pristano e o Fitano, (Figura 3), são compostos originários da reação de

óxido-redução do Fitol, componente da clorofila A (Figura 6). Para a formação do Pristano, a

oxidação; e para o Fitano, a redução (Figura 5).

8

Figura 5: Esquema da degradação do Fitol (Adaptada de KILLOPS e KILLOPS, 2005)

O processo de degradação da clorofila A (Figura 6) sobre condições oxidativas

produz o querogênio do tipo I (mistura que favorece a produção do Pristano), bastante rico em

hidrocarbonetos alifáticos. Em condições redutoras a degradação do Fitol produz o Fitano

(KILLOPS e KILLOPS, 2005).

Figura 6: Fórmula Estrutural da Clorofila A (Adaptada de STREIT et al., 2005)

Os isoprenóides Pristano e Fitano também são compostos utilizados para

compreender a origem dos hidrocarbonetos alifáticos no ambiente estudado, sobretudo no

meio marinho (CRIPPS, 1989; BICEGO et al, 2006). Para valores da razão Pristano/Fitano

próximos a 1 há evidências de contaminação antropogênica, mas há necessidade de considerar

9

outros parâmetros, como por exemplo, a concentração de n-alcanos totais (CRIPPS, 1989). Já

valores dessa razão Pristano/Fitano maiores que 1 indicam que possivelmente o ambiente não

tem contaminação por óleo (LOURENÇO, 2003).

10

4 PROCEDIMENTO EXPERIMENTAL

4.1 Área de estudo

4.1.1 A Bacia Hidrográfica do rio Sergipe

O Rio Sergipe tem uma extensão de 210 quilômetros. Nasce no município de

Nossa Senhora da Glória-SE, especificamente na Serra Negra, divisa com o Estado da Bahia,

atravessando Sergipe no sentido oeste/leste até desaguar no Oceano Atlântico, entre os

municípios de Aracaju e Barra dos Coqueiros (ROCHA, 2006). A sua Bacia Hidrográfica é

composta por vários afluentes, dentre eles podem ser citados, em sua margem direita, os rios

Sovacão, Lages, Campanha, Jacoca, Vermelho, Jacarecica e Pitanga Poxim e na margem

esquerda os rios do Sal, Cágado, Ganhamoroba, Parnamirim e Pomomba; a Lagoa dos

Mastros, o Açude da Macela, em Itabaiana e as Barragens Jacarecica I e II, que perfazem todo

o estuário do rio (Figura 7) ( ALVES, 2006).

Figura 7: Bacia Hidrográfica de Sergipe (ALVES, 2006)

11

O crescimento urbano e o desenvolvimento industrial submetem a bacia à intensa

poluição, resultante dos efluentes domésticos e industriais que sem qualquer tratamento são

despejados no rio. Segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), a

população de Sergipe, de acordo com o senso de 2010 é de 2.036.277 habitantes. Destes,

1.213.607 habitantes vivem em áreas de influência da bacia do rio Sergipe.

4.2 Amostragem

A amostragem foi realizada com auxílio de coletor metálico do tipo draga de

arraste (Figura 8) em nove pontos, em julho/2010 (Campanha 1 - Inverno) e

março/2011(Campanha 2 - Verão), no estuário do rio Sergipe entre os municípios de Aracaju,

Barra dos Coqueiros e Nossa Senhora do Socorro (Tabela 1, Figura 9 e Apêndice I). Os

pontos de amostragem foram distribuídos ao longo do estuário do rio Sergipe (Ponto 4, Ponto

5, Ponto 6, Ponto 7 e Ponto 8), no rio Poxim próximo a sua foz ( Ponto 1, Ponto 2 e Ponto 3)

e um outro ponto (Ponto 9) na foz do rio do Sal (Figura 9).

Figura 8: Amostrador do tipo draga usado na coleta

12

Tabela 1: Pontos de amostragem da coleta de sedimento no estuário do Rio Sergipe

Pontos de

coleta Localização Latitude S Longitude O

P1 Parque dos Cajueiros 10057‟33,94” 37

03‟12,68”

P2 Shopping Rio Mar 10056‟49,98” 37

02‟53,11”

P3 Ponte do Rio Mar 10056‟29,97” 37

02‟51,93”

P4 Atalaia Nova 10056‟24,52” 37

02‟08,36”

P5 Iate Clube 10055‟34,43” 37

02‟33,88”

P6 Barra dos Coqueiros 10054‟26,81” 37

03‟21,46”

P7 Mercado 10054‟19,41” 37

02‟51,66”

P8 Ponte Aracaju-Barra dos

Coqueiros

10058‟31,15” 37

02‟54,29”

P9 Rio do Sal (N. Sra do Socorro) 10051‟42,59” 37

03‟10,87”

Figura 9: Distribuição espacial dos pontos de amostragem

As amostras foram acondicionadas em frascos de vidros previamente lavados

com água da torneira, detergente, água destilada e acetona e secos em estufa. As amostras de

sedimentos foram coletadas e em seguida tratadas com clorofórmio. Os recipientes foram

fechadas com papel alumínio e vedados com tampa de rosca. Os recipientes já contendo os

13

sedimentos coletados foram mantidos resfriados em gelo até a chegada no laboratório, onde

foram congeladas para posterior liofilização (Figura 10).

As amostras liofilizadas foram armazenadas em refrigerador até o momento da

extração e análise.

Figura 10: Liofilizador usado para secar as amostras de sedimentos coletadas no estuário do

rio Sergipe.

14

5 MATERIAL E MÉTODOS

5.1 MATERIAL

5.1.1 Reagentes, solventes e outros materiais

Acetona grau PA (Tedia, USA), diclorometano grau HPLC (Tedia, USA), hexano

grau HPLC, frascos de 2, 4 e 20 mL, micropipetas automáticas com volumes reguláveis

(Jencons Scientific, USA). Colunas de vidro, sílica-gel (70-230 mesh, silicycle), alumina

neutra 50-200 µm (Sorbent Technologies, Canadá), sulfato de sódio anidro PA (Qhemis,

Brasil) e padrão interno hexadecano deuterado e solução de alcanos, pristano e fintano

(AccuStandard, USA).

5.1.2 Equipamentos

Cromatógrafo a gás acoplado a espectrômetro de massa modelo QP-2010 plus da

Shimadzu (Kyoto, Japão) (GC-MS) equipado com amostrador automático modelo AOC-20i;

injetor split/splitless e coluna capilar DB- 5MS (5% fenil e 95% dimetilpolisiloxano), de sílica

fundida, 30 m de comprimento, 0,25 mm d.i., 0,25 μm de espessura do filme (J&W

Scientific, EUA); Cromatógrafo a gás modelo CG-2010 equipado com detector por ionização

de chama (GC-FID) e coluna capilar RTX-5, 30 m de comprimento, 0,25 mm d.i., 0,25 μm de

espessura do filme; Balança analítica de precisão, com quatro casas decimais, Sartorius

modelo TE2145; Estufa de secagem e esterilização Tecnal modelo TE-393/1; Ultra-som –

Unique Modelo USC1400; Centrífuga (Universal); Evaporador rotativo (Fisiton 802 D);

Liofilizador (L101 – Liopop); Ultra-freezer (URUSR30 – Liopop)

5.1.3 Limpeza dos materiais

A limpeza do material seguiu protocolo adotado no Laboratório de Análise de

Compostos Orgânicos e Poluentes (LCP) do Departamento de Química, conforme segue:

Lavar com água comum duas vezes

Lavar com uma solução de sabão neutro

Lavar com água comum duas vezes

15

Lavar com água destilada duas vezes

Lavar com dimetilcetona

Após essa etapa da limpeza, a vidraria é seca em uma estufa a 1000C ou à

temperatura ambiente, depois são envolvidos em filme de PVC e guardados (INMETRO,

2011; SANTOS, 2011)

5.2 MÉTODOS

5.2.1 Extração

A extração dos analitos desejados constitui uma etapa muito importante no estudo

destes no ambiente onde estão presentes. Existem diferentes técnicas de extração de

compostos orgânicos em matrizes sólidas que usam solventes orgânicos, dentre elas o soxhlet,

ultra-som e agitação mecânica (CALVACANTE, et al., 2008). Neste estudo optou-se pela

extração por ultra-som (método 3550 da USEPA) (Figura 11). A escolha desta técnica de

extração foi feita considerando os seguintes critérios: maior rapidez na extração; menor

quantidade de solvente extrator e eficiência já comprovada na extração de hidrocarbonetos,

analitos de interesse (FERREIRA, 2010; SANTOS, 2011; SILVA et al., 2006)

Figura 11: Banho ultrassônico usado na extração dos Hidrocarbonetos Alifáticos

As amostras de sedimento (~ 4 g) foram transferidas para tubos de ensaios limpos.

Após a adição de 7 mL de diclorometano, as mesmas foram agitadas e levadas para a

extração em banho ultrassônico (Figura 11) por 30 minutos. Em seguida, os tubos contendo as

16

amostras foram centrifugados por 2 minutos e o sobrenadante recolhido em balão de fundo

redondo de 50 mL. Esse processo foi repetido por mais duas vezes. Posteriormente os extratos

foram pré-concentrados em rota-evaporador (Figura 12) até um volume aproximado de 2 mL.

Os extratos já pré-concentrados foram transferidos cuidadosamente para frascos de

capacidade volumétrica igual 5 mL, etiquetados e acondicionados em geladeira até posterior

fracionamento (SANTOS, 2011).

Figura 12: Rota-evaporador utilizado para pré-concentrar os extratos

5.2.2 Tratamento com Cobre metálico

5.2.2.1 Ativação do Cobre metálico

A presença de enxofre em amostra lipídicas é muito comum, sobretudo em pontos

de amostragem onde há presença de redes de esgoto não tratada. Sendo pois de grande

importância a realização do tratamento dos extratos com cobre metálico para a remoção dos

compostos de enxofre presentes, os quais podem interferir na análise cromatográfica. (

SANTOS, 2007 ).

Para a limpeza e ativação do cobre metálico usou-se o seguinte procedimento

experimental:

a) Com o auxílio de uma caneta, pequenas dimensões do fio de cobre foram enroladas

em forma de mola;

17

b) Em um béquer, os pedaços de fios de cobre foram tratados por 10 minutos com

solução de HCl 10% sob agitação magnética.

c) O cobre metálico foi enxaguado com água ultra-pura e a água de lavagem dispensada

em recipiente adequado;

d) Para garantir a completa eliminação do HCl 10% do cobre ativado, o processo de

enxague (item c) foi repetido mais duas vezes, usando acetona e metanol,

respectivamente.

e) Após o tratamento de enxague o cobre foi submerso em Hexano e armazenado sobre

refrigeração até o seu uso.

5.2.2.2 Extração de compostos de enxofre

Após a extração das amostras foi adicionado o cobre metálico previamente

ativado para remoção de compostos de enxofre. Em todos os pontos foi observada a presença

de enxofre, sendo que nos pontos 5 e 7 apresentaram um elevado teor desta substância,

observado pela coloração escura no cobre.

5.2.3 Limpeza e fracionamento da amostra (Clean Up)

A análise química de traços de analitos em uma amostra compreende várias

etapas, que vão desde a sua amostragem até a análise cromatográfica. Dentre elas, uma das

etapas mais importantes é o limpeza do extrato. Na literatura há várias propostas de

procedimentos de clean up já aceitas e definidas. A escolha do tipo de clean up e

fracionamento a ser utilizado depende das características dos analitos a serem fracionados.

Para hidrocarbonetos, o fracionamento pode ser feito apenas com sílica ou adição de outros

adsorventes na mesma coluna de vidro (Tabela 2), sendo também necessário observar a

quantidade de adsorvente e solventes de eluição a serem utilizados nesta etapa

(CAVALCANTE et al., 2008).

18

Tabela 2: Colunas de fracionamento para Hidrocarbonetos (Adatptada de CALVACANTE et

al., 2008)

Procedimento Adsorventes Quantidade de

adsorvente Solventes de eluição Quantidade de

solvente

Sílica 10 g DCM ( fração alifática) 40 mL

USEPA1 Na2SO4 anidro 2 cm Pentano 25 mL

DCM/pentano ( 2:3) 25 mL

Sílica 8 g Hexano ( fração alifática) 30 mL Alternativa

(Met1)2 Alumina 8 g hexano/DCM (9:1) 20 mL

Na2SO4 anidro 3 cm hexano/DCM (4:1) 40 mL

Cobre em pó 5 g

Sílica 8 g Hexano ( fração alifática) 30 mL

LAT3 Alumina 4 g hexano/acetato de etila

(39:1) 40 mL

Na2SO4 anidro 3 cm hexano/acetato de etila (8:2) 20 mL

Cobre em pó 0,3 g

CENPES4 Sílica 20 g Hexano ( fração alifática) 50 mL

Alumina 10 g hexano/DCM (1:1) 200 mL

Na2SO4 anidro 2,5 g

Areia 2,5 g

Otimizada5 Sílica 2 g Hexano ( fração alifática) 5 mL

Alumina 1 g hexano/DCM (1:1) 20 mL

Na2SO4 anidro 0,5 g

FONTE: 1US-EPA (2006c),

2MET1 (SANGE et al, 2002),

3LAT (CALVACANTE et al, 2008),

4CENPES

(UFRJ), 5Usada nesse estudo

Diante das possibilidades de clean up existentes, foi realizado testes em colunas

de fracionamentos, contendo apenas a sílica . Com resultados não satisfatórios buscou-se

outra alternativa para definir o clean up a ser utilizado neste estudo.

A partir da proposta de clean up descrita em outros trabalhos (Tabela 2) foi

possível projetar uma alternativa que possibilitasse uma separação efetiva da fração desejada

(a fração alifática) e mais econômica.

5.2.4 Coluna de Fracionamento Otimizada

5.2.4.1 Componentes químicos da coluna

a) Sílica-Gel

19

A sílica é uma substância química inorgânica que possui em sua estrutura grupos

SiO4 distribuídos de maneira tetraédrica unidos por siloxanos no seu interior e vários grupos

silanóis (Si-OH) na superfície (AIROLDI et al., 2000) (Figura 13):

Figura 13: Estrutura da sílica gel mostrando um possível poro da partícula de sílica (a), um

grupo siloxano (b), um grupo silanol isolado (c), silanóis vicinais (d) e silanóis geminais (e)

(COSTA, 2007; OLIVEIRA, 2008).

Além dos grupos característicos presentes na sílica na sua superfície podem existir

moléculas de água ligadas por meio de ligações de hidrogênio diminuindo o poder adsorvente

da sílica. Para melhorar a capacidade de adsorção, as moléculas de água podem ser removidas

por aquecimento térmico numa faixa de temperatura de 373 – 423 K sem prejudicar sua

estrutura e quantidade de grupos silanóis (OLIVEIRA, 2008).

A grande importância da sílica-gel está na sua funcionalidade: Adsorção de

metais, Catálise, Coluna cromatográfica, entre outras. Neste estudo a aplicação da sílica se dá

na preparação da coluna cromatográfica, como um dos adsorventes utilizados.

b) Alumina

A alumina apresenta em sua composição óxido de alumínio (Al2O3), sendo um

excelente adsorvente, com grande aplicação em catálise, remoção de enxofre e adsorvente

seletivo. A alumina ativada apresenta maior área superficial e elevado número de sítios de

adsorção (SILVA et al., 2006), o que justifica a sua escolha como um dos componentes

químicos para a composição da coluna de fracionamento a ser usada neste trabalho.

20

c) Sulfato de Sódio Anidro

Sólido cristalino branco de fórmula molecular Na2SO4 e tem grandes aplicações

industriais, para processamento de polpa de madeira, produção de vidro, detergentes, corantes

para tecidos. Neste estudo o sulfato de sódio foi utilizado para formar as bases inferior e

superior da coluna de fracionamento (Figura 15).

5.2.4.2 Preparação da Coluna

A preparação da coluna é uma etapa a ser consideração no fracionamento da

amostra que requer bastante cuidado, sendo, pois, necessário a observação de algumas etapas

na sua preparação (SANTOS, 2011)

a) A sílica e a alumina utilizadas foram ativadas por 16 horas a temperatura de 120 oC e

sulfato de sódio anidro foi calcinado na mufla a 400 oC por 4 horas.

b) Inicialmente a coluna de vidro foi lavada com diclorometano e após seca, foi inserida

na sua base a lã de vidro.

c) Foi adicionado uma quantidade suficiente de sulfato de sódio calcinado (~0,5g) na

coluna, para obter uma base uniforme.

d) Foram adicionados 10 mL de diclorometano na coluna cromatográfica, com sua

torneira fechada, para favorecer o empacotamento da alumina.

e) Foi pesado 1 g de alumina em um béquer e em seguida colocada na coluna, evitando a

formação de rachaduras ou bolhas durante empacotamento.

f) Em um béquer contendo 25 mL de diclorometano foi adicionado 2 g de sílica gel, que

após a homogeneização foi transferida para a coluna lentamente. A torneira da coluna

cromatográfica foi aberta em fluxo baixo para facilitar um melhor empacotamento.

g) Após a adição da sílica gel foi adicionado ainda sobre esta, aproximadamente 0,5 g de

sulfato de sódio calcinado (Figura 15).

h) Foi feito a troca de solvente deixando inicialmente todo diclorometano presente

escoar até o nível superior de sulfato de sódio, adicionando posteriormente 10 mL de

n-hexano deixando também escoar até a base superior formada com o sulfato.

5.2.4.2 – Teste de eficiência da coluna

21

Para testar a eficiência da coluna sílica-alumina, foi adicionada à mesma,

quantitativamente, 500 µL de uma mistura contendo padrões de n-alcanos e HPAs conforme

fluxograma de fracionamento (Figura 14).

Figura 14: Fluxograma esquemático para separação das frações alifáticas e aromáticas na

coluna de sílica

Alíquotas de 1 mL da fração alifática (F1 – eluídas com hexano) foram coletadas

em frascos de 2 mL (indicadas como HA1, 2 , 3, 4 e 5) , totalizando 5 mL (Apêndice III). Já

para a fração aromática (F2 – eluída com a mistura de diclorometano:hexano na proporção de

1:1) foram coletadas alíquotas de 2,0 mL (indicadas como HPA1, 2 , 3, 4, 5, 6, 7 , 8, 9 e 10 ),

resultando em um total de 20 mL (Apêndice III).

As 15 frações descritas foram pré-concentradas em fluxo de nitrogênio até 0,5

mL e injetadas no GC/MS no modo de varredura SCAN. Inicialmente foi feito uma corrida

com hexano (branco do solvente), em seguida as amostras fracionadas foram analisadas.

Otimizadas as condições, os extratos obtidos dos sedimentos foram submetidos ao

fracionamento.

5.2.5 – Fracionamento

a) O extrato previamente concentrado até cerca de 0,5 mL foi quantitativamente

transferido para a coluna cromatográfica, com o auxílio de uma pipeta de Pasteur.

b) A torneira da coluna foi aberta até o nível do extrato chegar a aproximadamente 1 mm

do sulfato de sódio da base superior. 5 mL de n-hexano foram adicionados na coluna

lentamente como solvente de eluição para a fração 1 (F1), que contém

22

majoritariamente hidrocarbonetos alfáticos, sendo essa fração recolhida em um

frasco de volume de 9 mL.

c) A fração alifática foi pré-concentradas até aproximadamente 1 mL em rota-

evaporador, transferida para vial de 2 mL, e armazenada em geladeira sob baixa

temperatura (~4 oC) até o momento da análise.

Figura 15: Coluna otimizada para separação da fração alifática dos extratos das amostras

nesse estudo

5.2.6 – Análise cromatográfica

Alíquotas de 1 µL do extrato fracionado – Fração 1 (F1) foram submetidas a

análise cromatográfica utilizando os sistemas GC/MS (Figura 15) e GC/FID.

a) Condições do GC/MS

Temperatura do injetor: 250 ºC;

Programação no injetor: splitless por 1 minuto, split 1:10;

Programação de temperatura do forno da coluna: temperatura inicial de 40 ºC (1 min),

rampa de 10 ºC.min-1

até 310 ºC com isoterma de 19 min, Tempo de análise: 49 min;

Sílica

Sulfato de Sódio

Anidro

Alumina

Sulfato de Sódio

Anidro

23

Gás de arraste: Hélio, com uma vazão constante 1,2 mL.min-1

;

Temperatura da interface: 300 ºC;

Modo de ionização: impacto de elétrons (70 eV)

Modo de operação do espectrômetro de massas: SCAN (varredura: 40-570 m/z)

Figura 16: Cromatógrafo Gasoso acoplado a Espectrômetro de massas usado nesse estudo.

b) Condições do GC/FID

A temperatura do detector FID foi de 320 oC;

O gás Make Up foi o Nitrogênio a 30 mL.min-1

;

O gás hidrogênio 40 mL.min-1

foi utilizado como combustível da chama do detector;

O ar sintético 400 mL.min-1

foi utilizado como comburente;

O gás hélio 1,2 mL.min-1

foi utilizado como gás de arraste;

Programação de temperatura do forno: temperatura inicial de 40 ºC (1 min), rampa de 10

ºC.min-1

até 310 ºC com isoterma de 19 min, Tempo de análise: 49 min.

5.3 Parâmetros Analíticos de Validação

O desempenho de uma técnica analítica depende de dois parâmetros: a qualidade

das medidas instrumentais e a confiabilidade estatísticas dos cálculos envolvidos no seu

processamento (RIBEIRO et al., 2008). Diante dessa necessidade, órgãos de metrologia

definiram parâmetros que validam e justificam trabalhos acadêmicos. No Brasil há duas

grandes agências credenciadoras para verificar a competência de laboratórios de ensaios, a

24

ANVISA e o INMETRO (RIBANI et al., 2004). Os parâmetros para validação de método

podem apresentar diferenças conceituais podendo ser definidos em grupos diferentes (Tabela

3)

Tabela 3: Parâmetros Analíticos de Validação (Adaptada de RIBANI et al., 2004)

INMETRO ANVISA

Especificidade

Seletividade

Faixa de trabalho

Intervalo da curva de Calibração

Linearidade

Linearidade

------------

Curva de Calibração

Limite de Detecção (LD)

Limite de Detecção (LD)

Limite de Quantificação (LQ)

Limite de Quantificação (LQ)

Exatidão

Exatidão Precisão

Precisão

Robustez

Robustez Incerteza de medição -------------

Alguns parâmetros analíticos foram considerados neste estudo como parâmetros

de validação do mesmo: a linearidade do método, a sensibilidade, precisão e recuperação.

5.3.1 Linearidade

A linearidade de um método expressa a faixa na qual o sinal, denominado de

variável dependente y, é linearmente proporcional à sua concentração, denominada variável

independente x (RIBEIRO et al., 2008) ou ainda corresponde à capacidade do método em

produzir resultados linearmente proporcionais à concentração do analito estudado dentro de

uma faixa trabalho definida.

5.3.1.1 Curva Analítica

A curva analítica corresponde ao modelo matemático usado para estabelecer uma

relação entre os sinais (áreas) e quantidades de analito a ser quantificado. A curva poder

descrita pela Equação 3:

y = ax + b (3) , onde:

25

y = sinal medido (variável conhecida)

x = concentração do analito a ser determinada (variável desconhecida);

a = coeficiente angular;

b = coeficiente linear.

A linearidade é medida a partir do coeficiente de correlação linear (R) ao

quadrado (R2), também chamada de coeficiente de determinação do modelo, e o coeficiente

angular. Para se minimizar o erro na determinação de y, o coeficiente de correlação deve estar

bem próximo de 1, mas segundo o Instituto Nacional de Metrologia, Normatização e

Qualidade Industrial (INMETRO) um valor de R acima 0,90 já é considerado adequado

para a quantificação dos analitos estudados.

Tabela 4: Coeficiente de correlação linear e tipo de correlação

R Correlação

1 Perfeita

0,91 - 0,99 Fortíssima

0,61 - 0,91 Forte

0,31 - 0,61 Média

0,01 - 0,30 Fraca

0 Nula FONTE: (BRITO et al., 2003)

5.3.2 Sensibilidade

A sensibilidade de um método é determinada a partir dos limites de Detecção e

Quantificação (RIBEIRO et al., 2008). Neste estudo foi realizada considerando o método da

relação sinal-ruído. A relação sinal-ruído foi determinada a partir da razão entre a altura do

menor pico para um determinado composto e altura do ruído do sinal próximo ao pico

considerado (Figura 17).

26

Figura 17: Relação sinal-Ruído (Adaptada de HUBER, 2010)

5.3.2.1 Limite de Detecção e Limite de Quantificação

O limite de detecção corresponde a menor concentração do analito que pode ser

detectada. Já o limite de quantificação corresponde a menor concentração de um analito que

pode ser determinada (RIBANI et al., 2004; RIBEIRO et al., 2008).

Para determinar o limite de detecção usando método da relação sinal-ruído

considerou-se como limite de detecção a razão de 3 a 5 (INMETRO, 2003) e o limite de

quantificação a razão de 10 a 20 (HUBER, 2010 ).

5.3.3 Recuperação para os hidrocarbonetos Alifáticos em sedimento

A recuperação (%R) de um analito é um dos parâmetros a ser realizado para

avaliar a eficiência do método usado. A partir da recuperação, pode-se dizer o quanto o

método está recuperando do analito durante o processo de extração. Ou seja, a recuperação

está relacionada a exatidão, pois reflete a quantidade de determinado analito, recuperado no

processo, em relação a quantidade real presente na amostra (BRITO et al., 2002)

Para calcular a recuperação dos analitos foram considerados dois níveis de

concentração 0,5 µg.mL-1

(nível baixo) e 4 µg.mL-1

(nível alto), ambos os níveis dentro da

faixa de concentração na qual a curva analítica foi construída, e um branco da amosta

(matriz).

A recuperação para os analitos foi calculada de acordo com a equação 4:

27

A recuperação para o branco da matriz pode ser calculada conforme a equação 5:

( 5 )

Onde:

C1 – concentração determinada na amostra adicionada;

C2 – concentração determinada na amostra não adicionada

C3 – concentração adicionada.

Nos ensaios de recuperação pode ainda aplicar o teste “t” de Student, também

denominado de teste de significância (BRITO al., 2002). O calculo de “t” pode ser realizado

a partir da expressão matemática (Equação 6):

(6 )

Onde:

%R = recuperação média

Srec = desvio padrão da recuperação

n = nº de repetições

A exatidão do método pode ser observada conforme descrito no manual da

Association of Official Analytical Chemists (AOAC) (Tabela 5).

28

Tabela 5: Recuperação do analito em função da concentração

Concentração do analito (%) Intervalo de Recuperação Aceito (%)

> 10 98 -102

> 1 97 - 103

> 0,1 95 - 105

> 0,01 90 - 107

> 0,001 - > 0,00001 80 - 110

> 0,000001 60 - 115

> 0,0000001 40 - 120 FONTE: BRITO et al., 2003

5.3.4 Precisão

A precisão representa a dispersão dos resultados obtidos em função de um valor

médio (RIBANI et al., 2004; RIBEIRO et al., 2008), podendo ser calculada a partir do desvio

padrão relativo (RSD), por meio das expressões 7 e 8:

( 7 )

( 8 )

Onde:

S = desvio padrão;

n = número de medidas;

X = valor médio do total de medidas;

Xi = valor da medida

5.4 Análise Granulométrica

A Análise Granulométrica pode ser realizada por peneiramento, sedimentação ou

pela combinação dos dois processos citados, conforme a descrição abaixo:

a) O sedimento é pesado e tratado para a retirada de sais solúveis presentes na amostra;

29

b) A retirada desses sais solúveis é feita pela lavagem repetida da amostra com água

destilada e papel filtro. A lavagem é feita até que o filtrado fique complemente isento

de sais de cloro, que é testado mediante adição de Nitrato de Prata (AgNO3) 0,1 mol.L-

1.

c) Após a retirada dos sais, a amostra é levada para a secagem, desta vez em estufa a 60

oC.

d) Obtido o peso da amostra em uma balança analítica, procede-se a separação do

material em diferentes intervalos de tamanho de grãos, utilizando a escala

granulométrica de Wentworth (Tabela 6), da seguinte forma:

d1) Método do peneiramento:

Nas análises granulométricas sedimentológicas o limite 1/16 mm (0,062 mm)

é normalmente escolhido como diâmetro conveniente para distinguir entre técnicas para

sedimentos grosseiros e finos. Esse método é utilizado para separar a amostra neste limite

de tamanho de grãos. No caso específico deste trabalho, a separação do tamanho de grão é

feita apenas entre areia, e a combinação de silte e argila, não havendo distinção entre

subclasses de cada fração, assim, o método do peneiramento é utilizado apenas para

separar a fração areia do material.

Tabela 6 – Escala granulométrica de Wentworth

Diâmetro

( mm )

Escala de Wentworth

( americana )

1024 Matação

256 Bloco

64 Seixo

4 Grânulo

2 Muito grossa

1 Grossa

Areia

1/2 Média

1/4 Fina

1/8 Muita Fina

1/16 Grosso

1/32 Médio

Silte

1/64 Fino

1/128 Muito Fino

1/256 Argila

1/512

Argila

1/1024 Ultra Argila

1/2048

30

6 RESULTADOS E DISCUSSÃO

6.1 Otimização da coluna de fracionamento

O clean up constitui-se de duas etapas de grande importância para a análise

química: o fracionamento e a limpeza da amostra. O clean up utilizando adsorção em fase

sólida é o método mais utilizado na “limpeza” da amostra e separação dos seus constituintes

(CAVALCANTE et al., 2008) . Para um bom resultado no fracionamento da mistura,

inicialmente deve-se definir as condições necessárias para esse fracionamento, visto que

durante a realização desta etapa, pode haver perda de analitos e/ou contaminação da fração

obtida.

A partir de soluções padrões de hidrocarbonetos, uma solução de trabalho foi

preparada pela adição de 500 µL de solução padrão de n-alcanos (1 µg.mL-1

) e 500 µL de

solução padrão de HPAs (1 µg.mL-1

), sendo diluída para 2 mL com n-hexano. Da solução

resultante, foi retirada uma alíquota correspondente a 200 µL e inserida numa micro-coluna

contendo 0,5 g de sílica. Foram recolhidas um total de 14 frações em dois grupos: F1 (Fração

Alifática) e F2 (Fração Aromática), sendo que a primeira de cada grupo medindo 1 mL e

demais frações 0,5 mL. As frações foram identificadas por HA-1, 2,3,4,5,6 e 7 (fração

alifática) e HPA-1, 2,3,4,5,6 e 7 (fração aromática) e injetadas no GC/MS no modo SCAN.

Após análise cromatográfica , foram identificados todos os hidrocarbonetos da

fração alifática, do n-C11 ao n-C35 sendo desta forma obtidas as suas respectivas áreas

(Apêndice II). Semelhantemente, na fração F2 foram identificados 16 HPAs presentes, do

Naftaleno (MM=128) ao Dibenzo[a,h]antraceno (MM=278).

A partir do 3o mL de eluição (fração HA-3) correspondente a fração F1 (fração

alifática) já aparecem os primeiros HPAs de menor massa molar (LMW), onde oito dos 16

HPAs presentes no extrato fracionado são eluídos juntos com os alcanos normais. O

percentual de HPAs é correspondente a 9,7% do total de HPAs utilizados no ensaio (Figura

18).

31

Figura 18: Grau de Separação dos Hidrocarbonetos usando coluna de sílica

Foram eluídos os seguintes HPAs: Naftaleno (Naf ), Acenaftileno ( Ace),

Acenafteno (Acf), Fluoreno (Flu), Fenantreno ( Fen ), Antaceno (Ant ), Fluoranteno (Flt ) e o

Pireno (Pir). Calculando a percentagem de recuperação desses HPAs já no 3o mL de eluição,

percebe-se que ela é bastante representativa quando utilizado somente a sílica como

adsorvente (Figura 19)

Figura 19: Percentagem de recuperação para os HPAs de menor massa molar

A partir da análise das frações, foi possível perceber que no fracionamento com a

coluna de sílica, no intervalo de 2,0 mL a 4,0 mL, há uma mistura dos hidrocarbonetos

alifáticos e aromáticos, mostrando que a separação não foi eficiente (Figura 18). Diante dos

resultados obtidos, optou-se por utilizar uma coluna contendo sílica e alumina, conforme

descrito no item 5.2.4.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0

Pe

rce

nta

gem

de

re

cup

era

ção

Volume (mL)

Clean up Sílica HA HPA

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Naf Ace Acf Flu Fen Ant Flt Pir

Pe

rce

nta

gem

de

Re

cup

era

ção

HPAs

HPAs de menor massa molar

32

A partir das frações obtidas através do fracionamento com a nova coluna de sílica-

alumina observa-se uma boa eficiência de separação das frações alifáticas e aromáticas

(Figura 20) ( Apêndice III).

Figura 20: Grau de Separação usando coluna sílica-alumina

A partir desses resultados, ficou estabelecido que a coluna do clean up de sílica-

alumina seria utilizada para realizar a etapa de fracionamento das amostras.

6.2 Linearidade

6.2.1Curva Analítica

A curva analítica foi preparada a partir de uma solução padrão do MIX de n-alcanos

(Hidrocarbonetos Alifáticos) considerando sete pontos (Tabela 7).

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

1 2 3 4 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25

Po

rce

nta

gem

de

re

cup

era

ção

Volume ( mL )

Clean up Sílica-Alumina HA HPAs

33

Tabela 7: Dados para a construção da curva analítica

Ponto da

curva

Conc. Final

(µg.mL-1

)

Conc. MIX

(µg.mL-1

)

Vol. MIX

(µL)

Conc. PI

(µg.mL-1

)

Vol. Final

(µL)

1 0,1 5,0 20,0 5,0 1000,0

2 0,5 5,0 100,0 5,0 1000,0

3 1,0 50,0 20,0 5,0 1000,0

4 2,5 50,0 50,0 5,0 1000,0

5 5,0 50,0 100,0 5,0 1000,0

6 7,5 50,0 120,0 5,0 1000,0

7 10,0 50,0 200,0 5,0 1000,0

Conc. = concentração Vol.= volume PI= padrão interno

Na preparação das soluções referentes aos sete pontos (Tabela 7) partiu-se de

duas soluções do MIX de HA (Hidrocarbonetos Alifáticos) com concentrações iguais a 5,0

µg.mL-1

e 50,0 µg.mL-1

, denominadas de soluções trabalho e representadas simbolicamente

por ST1 e ST2 respectivamente. A solução do Padrão Interno (PI) teve concentração igual a

5,0 g.mL-1

. Para a construção da curva foram considerados 7 pontos representados P1, P2, P3,

P4, P5, P6 e P7 com concentração definida conforme descrição (Ver tabela 7) (Figura 21).

Figura 21: Procedimento para a construção da curva analítica (Adaptada de SANTOS, 2011).

34

Após a injeção no GC-MS das soluções dos sete pontos da curva, foi possível

calcular o coeficiente de correlação linear (R), bem como, o fator de correlação ao quadrado

(R2). Os valores de coeficientes de correlação para os hidrocarbonetos apresentaram

fortíssima correlação, com valores com R entre 0,91 e 0,99 (Tabelas 5 e 8). As curvas

analíticas para os hidrocarbonetos indicados na tabela 8 estão no anexo XI.

Tabela 8: Parâmetros da Curva Analítica

Hidrocarboneto a b R R2

n-C10 1,059458 0,0015922 0,9999035 0,9998069

n-C11 1,097735 0,0054195 0,9998922 0,9997844

n-C12 1,139509 0,0053155 0,9999597 0,9999195

n-C13 1,186580 0,0102077 0,9998648 0,9997297

n-C14 1,221615 0,0175495 0,9998588 0,9997176

n-C15 1,261979 0,0197128 0,9998884 0,9997768

n-C16 1,299182 0,0140540 0,9998866 0,9997733

n-C17 0,008900 0,0001000 0,9979979 0,9960000

n-C18 1,375950 0,0278625 0,9987720 0,9997544

n-C19 1,389728 0,0306183 0,9998020 0,9996040

n-C20 1,408206 0,0386253 0,9997791 0,9995582

n-C21 1,430047 0,0469173 0,9996906 0,9993814

n-C22 1,451693 0,0455124 0,9997476 0,9994953

n-C23 1,462365 0,0487267 0,9995674 0,9991349

n-C24 1,483822 0,0490378 0,9996955 0,9993911

n-C25 1,476033 0,0508177 0,9995813 0,9991627

n-C26 1,527026 0,0536717 0,9994773 0,9989548

n-C27 1,513662 0,0514187 0,9994705 0,9989413

n-C28 1,521786 0,0583461 0,9995158 0,9990318

n-C29 1,511065 0,0570973 0,9994293 0,9988590

n-C30 1,528302 0,0541955 0,9994941 0,9989884

n-C31 1,483323 0,0610645 0,9994514 0,9989030

n-C32 1,500186 0,0659723 0,9992227 0,9984459

n-C33 1,511298 0,0667449 0,9992080 0,9984166

n-C34 1,488496 0,0816519 0,9987497 0,9975010

n-C35 1,406110 0,0823265 0,9982708 0,9965447

n-C36 1,361199 0,0908687 0,9980761 0,9961560

n-C37 1,369029 0,0859669 0,9984100 0,9968224

n-C38 1,335585 0,0984945 0,9980679 0,9961396

n-C39 1,234758 0,1164313 0,9967793 0,9935689

n-C40 1,170737 0,1141210 0,9967793 0,9935689

Pristano 0,001200 -0,000030 0,9927235 0,9855000

Fitano 1,411761 0,0147529 0,9999320 0,9998641 a =Coeficiente angular b=Coefiente linear R=Fator de correlação R

2=Fator de determinação

35

6.4 Recuperação

Para verificar o quanto método usado neste trabalho é capaz de recuperar os analitos

estudados, o teste foi realizado em triplica com dois níveis de fortificação (0,5 µg.mL-1

e 4,0

µg.mL-1

). O ponto considerado para a realização do teste de recuperação foi o ponto 6, visto

que ele contém todos os hidrocarbonetos estudados. Foi feito um branco da amostra e cada

nível de fortificação foi definido como um grupo com três extrações, denominadas de

sedimento fortificado e extrato fortificado (Tabela 9).

Tabela 9: Massa de sedimento, Concentração da MIX de HA e Concentração do PI

Amostra Dia para

análise

Massa

(g)

MIX de HA

(µg.mL-1

)

[PI]

( µg.mL-1

)

Branco do sedimento 1 4 --- 2,5

sedimento fortificado 1 4 0,5 2,5

sedimento fortificado 1 4 0,5 2,5

sedimento fortificado 1 4 4,0 2,5

sedimento fortificado 2 4 4,0 2,5

sedimento fortificado 2 4 4,0 2,5

sedimento fortificado 2 4 0,5 2,5

Extrato fortificado 1 4 0,5 2,5

Extrato fortificado 1 4 4,0 2,5

Extrato fortificado 1 4 4,0 2,5

Extrato fortificado 2 4 4,0 2,5

Extrato fortificado 2 4 0,5 2,5

Extrato fortificado 2 4 0,5 2,5 HA= Hidrocarbonetos Alifáticos PI = Padrão Interno

Após injeção no GC-MS observou que a recuperação média dos Hidrocarbonetos

Alifáticos no nível mais baixo (0,5 µg.mL-1

) variou de 78,3 (n-C40) a 119,5% (n-C21) com

RSD entre 0,3 a 23,3% (Apêndice V), já no nível mais alto (4,0 µg.mL-1

) os valores de

recuperação variaram de 70,8 (n-C10) a 119,2% (n-C21) com RSD entre 0,8 a 16,5%

(Apêndice VI). O teste de recuperação realizado está de acordo com o protocolo de validação

dentro da intervalo de 70 a 120% (RIBANI et al., 2004).

Para a obtenção dos valores de recuperação para os n-alcanos estudados foi feito

o uso da equação 5.

36

É importante ressaltar que a recuperação dos hidrocarbonentos alifáticos estudados

foi mais eficiente no nível mais baixo de fortificação (0,5 µg.mL-1

) para os n-alcanos de

menor massa molar (n-C10 a n-C18), enquanto no nível mais alto de fortificação 4,0 (µg.mL-

1) a recuperação apresentou melhores resultados para os n-alcanos de maior massa molar (n-

C19 a n-C40) (Figura 22).

Figura 22: Comparando a recuperação dos analitos nos dois níveis de fortificação

6.4 Sensibilidade

Para avaliar a sensibilidade do método foram obtidos valores para o limite de detecção

de 0,002 a 0,003 µg.g-1

e para o limite de quantificação valores de 0,003 a 0,13 µg.g-1

(Tabela

10).

0

20

40

60

80

100

120

n-C

10

n-C

11

n-C

12

n-C

13

n-C

14

n-C

15

n-C

16

n-C

17

n-C

18

n-C

19

n-C

20

n-C

21

n-C

22

n-C

23

n-C

24

n-C

25

n-C

26

n-C

27

n-C

28

n-C

29

n-C

30

n-C

31

n-C

32

n-C

33

n-C

34

n-C

35

n-C

36

n-C

37

n-C

38

n-C

39

n-C

40

n-alcanos

Recuperação 0,5 pm 4,0 ppm

37

Tabela 10: Limites de Detecção e Quantificação para os n-alcanos estudados

ALCANO LD (µg.g-1

) LQ ( µg.g-1

)

C10 0,003 0,013

C11 0,003 0,013

C12 0,003 0,013

C13 0,003 0,013

C14 0,003 0,013

C15 0,003 0,013

C16 0,003 0,013

C17 0,003 0,013

C18 0,002 0,003

C19 0,003 0,013

C20 0,002 0,003

C21 0,002 0,003

C22 0,002 0,003

C23 0,002 0,003

C24 0,002 0,003

C25 0,002 0,003

C26 0,002 0,003

C27 0,002 0,003

C28 0,002 0,003

C29 0,002 0,003

C30 0,002 0,003

C31 0,002 0,003

C32 0,002 0,003

C33 0,002 0,003

C34 0,002 0,003

C35 0,002 0,003

C36 0,003 0,05

C37 0,003 0,05

C38 0,003 0,05

C39 0,003 0,05

C40 0,003 0,13

6.6 Caracterização do sedimento

6.6.1 Granulometria

A Granulometria ou Análise Granulométrica do sedimento é importante porque

auxilia na classificação de tamanho de grãos, ou na percentagem em peso que cada fração

possui em relação ao total de amostra em análise. Também é importante devido à facilidade

38

dos compostos orgânicos se encontrarem preferencialmente adsorvidos em determinadas

espécies minerais (ALEXANDRE et al., 2006).

A composição granulométrica das amostras, medida como porcentagem de silte +

argila, no inverno variou entre 1,3% para o ponto P4 e 57,3% para o ponto P2 (Tabela 7).

Esses resultados estão dentro da faixa esperada para regiões estuarianas de mesma formação

hidrogeológica. Resultados semelhantes foram obtidos por FROEHNER et al. (2008) em

sedimentos do rio Barigui na região metropolitana de Curitiba, por exemplo.

Tabela 11 : Carbono orgânico total, matéria orgânica total e granulometria dos sedimentos do

estuário do Rio Sergipe no inverno e verão

AMOSTRAS Silte-Argila(%) TOC(%) TOM(%) NT(%)

P1 41,0 5,8 0,70 0,18 2,4 0,93 0,00 0,00

P2 57,3 30,0 2,37 2,05 11,1 10,38 0,15 0,11

P3 14,6 34,3 0,28 1,18 1,4 4,59 0,00 0,00

P4 1,3 1,2 0,13 0,04 0,2 0,41 0,00 0,00

P5 49,0 37,7 1,89 1,20 4,4 4,80 0,01 0,00

P6 48,3 40,7 3,17 2,51 10,8 11,34 0,16 0,17

P7 43,4 35,1 1,67 1,34 6,5 5,60 0,06 0,00

P8 7,4 3,2 0,15 0,10 1,1 0,42 0,00 0,00

P9 11,2 5,6 0,26 0,09 1,3 0,04 0,00 0,00

ND=Não detectado, TOC=Carbono Orgânico Total, TOM=Matéria Orgânica Total, NT=Nitrogênio total,

C/N=Razão Carbono/Nitrogênio, AZUL=Inverno, VERMELHO=Verão

No verão, estação bastante seca no Nordeste do Brasil, a composição

granulométrica apresentou uma variação de 1,2% para o ponto P4 e 40,7% para o ponto P6

(Tabela 11). Observando a Figura 23 mesmo em estações bem distintas houve boa

reprodutividade da composição silte-argilosa nos pontos de amostragem, exceto para o ponto

P3. Outro característica a ser observada é a composição de silte + argila no ponto 1, no

inverno o percentual de silte-argila é 41,0% enquanto que no verão esse percentual é 5,8%.

Comparando os percentuais de silte-argila neste ponto percebemos que no verão sua

composição silte-argilosa é aproximadamente 7 vezes menor justificando o percentual de

matéria orgânica total para esse ponto (Tabela 11).

39

Figura 23: Comparando composição granulométrica dos pontos de amostragem

6.6.2 Carbono Orgânico Total (TOC), Nitrogênio Total (NT) e Matéria orgânica total

(MOT)

A análise de carbono orgânico total e nitrogênio total é de suma importância em

amostras de sedimentos. A razão C/N pode ser usada para observar a origem da matéria

orgânica (AMORIM et al., 2009; MEYERS, 2003). O percentual médio do carbono orgânico

(Corg) para os pontos de amostragem no inverno variou de 0,13% no ponto P4 a 3,17% no

ponto P6 (Tabela 11) e no verão de 0,04% no ponto P4 a 2,51% no ponto P6 (Tabela 11). O

percentual baixo de carbono orgânico no ponto P4 pode ser justificado por seu alto teor de

areia, pois a capacidade de acumulação da matéria orgânica em sedimentos está diretamente

associado ao tamanho dos grãos (LAW, 1981, CARREIRA et al., 2009). Dessa forma, por

apresentar grande quantidade de silte e argila, justifica-se uma concentração mais elevada de

matéria orgânica no ponto P5. A razão C/N calculada para os pontos P2, P5, P6 e P7

observada na primeira campanha (no inverno) apresenta valores altos, sobretudo para o P5

com valor igual a 270,3 indicando assim predominância de matéria orgânica de origem

terrestre nesses pontos de amostragem (GAO et al., 2007). Já amostragem realizada na

segunda campanha, no verão, apenas em dois (P2 e P6) dos nove pontos foi possível

determinar a razão C/N, com valores 19,0 e 15,1 respectivamente (Tabela 11).

Ainda com relação aos percentuais de carbono orgânico (Tabela 11) podemos perceber

que o teor de matéria orgânica presente tem influência do tipo de granulometria do sedimento

a hidrodinâmica da região (VENTURINI et al, 2004), bem como a história geológica da

região estudada.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9

Pe

rce

nta

gae

m d

e s

ilte

+arg

ila

Pontos de Amostragem

Granulometria Inverno Verão

40

6.6 Distribuição e quantificação de hidrocarbonetos

O teor total de hidrocarbonetos alifáticos apresentou valores no inverno entre 9,9 µg.

g-1

para o ponto P9 e 30,8 µg.g-1

para o ponto P6 (Tabela 12), e no verão concentrações

variando entre 2,6 µg.g-1

para o ponto 2 e 26,1 µg.g-1

para o ponto 6 (Tabela 12). Observou-se

uma abundância maior dos n-alcanos nos pontos P6 e P7 nas duas campanhas com

concentrações 30,8 µg.g-1

e 30,5 µg.g-1

na primeira campanha, e 26,1 µg.g-1

e 19,1 µg.g-1

na

segunda, para os respectivos pontos. A maior concentração dos hidrocarbonetos para os

pontos P6 e P7 podem ser justificados em função do alto percentual de matéria orgânica total

(TOM%) e pelo elevado percentual de silte+argila encontrado nesses pontos (Tabela 11)

(Figura 23).

Nos pontos de amostragem P4 e P5 da primeira campanha observou-se uma

predominância do alcano n-C15 e distribuição quase que uniforme dos demais n-alcanos

identificados, sem predominância de hidrocarbonetos com números de átomos de carbono

pares ou ímpares (Figura 24). Isso pode ser atribuído a fontes de matéria orgânica aquáticas

(predomínio de n-C15) e também forte evidência de que a origem dos compostos ali

presentes pode ser petrogênica (JAFFÉ et al., 2001; GOU et al., 2011).

Figura 24: Perfil dos n-alcanos nos pontos de amostragem P4C1 e P5C1

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

n-C

15

n-C

16

n-C

17

n-C

18

n-C

19

n-C

20

n-C

21

n-C

22

n-C

23

n-C

24

n-C

25

n-C

26

n-C

27

n-C

28

n-C

29

n-C

30

n-C

31

n-C

32

n-C

33

n-C

34

n-C

35

n-C

36

n-C

37

n-C

38

n-C

39

n-C

40

µg/

g

n-alcanos

P4C1

P5C1

41

É importante também ressaltar que nos demais pontos analisados os n-alcanos n-C27,

n-C29 e n-C31 (Figuras 25), se apresentam mais abundante, o que indicam maior

contribuição deposicional associada a plantas superiores (TOLOSA et al., 2004).

No verão (segunda campanha) o perfil dos hidrocarbonetos alifáticos apresentou

distribuição com característica um pouco diferente. Algumas delas podem ser pontuadas: a

quantidade de hidrocarbonetos em cada ponto de amostragem (Figura 25-P1, 25-P2, 25-P3,

25-P4, 25-P5, 25-P7, 25-P8 e 25-P9), exceto para o ponto P6 (Figura 25-P6); predominância

dos hidrocarbonetos n-C27 e n-C29; redução da concentração total dos hidrocarbonetos

resolvidos nos pontos de amostragem, exceto para o ponto P1 (Tabela 12).

Tabela 12: Concentrações de hidrocarbonetos alifáticos calculadas em sedimentos do Rio

Sergipe

AMOSTRAS Cmax UCM(%) ∑n-alcanos (µg/g)

UCM

( µg/g) HAR

(µg/g)

TAH

(µg/g)

P1 C29 C29 82,7 54,9 15,0 16,5 140,8 73,4 29,5 60,3 170,3 133,7

P2 C29 C29 83,1 84,7 22,0 8,4 253,0 81,0 51,2 14,6 304,2 95,6

P3 C29 C27 60,7 71,9 11,2 10,2 50,8 55,0 32,9 21,5 83,7 76,5

P4 C15 C27 ND ND 12,1 8,9 ND ND 12,5 16,3 12,5 16,3

P5 C15 C29 ND ND 10,8 18,3 ND ND 18,4 39,4 18,4 39,4

P6 C29 C29 77,0 74,3 30,8 26,1 228,3 88,1 68,3 30,5 296,6 118,6

P7 C29 C29 90,4 57,4 30,5 19,1 500,1 135,8 53,1 100,9 553,2 236,7

P8 C29 C29 81,9 79,6 19,8 3,7 178,5 25,3 39,3 6,5 217,8 31,8

P9 C29 C29 73,5 12,4 9,9 2,8 31,1 1,2 11,2 8,5 42,3 9,7 Cmax=Carbono máximo; UCM=Mistura Complexa Não-Resolvida; ∑n-alcanos=Somatório de n-alcanos;

HAR=Hidrocarbonetos Alifáticos Resolvidos; TAH=Hidrocarbonetos Alifáticos Totais; AZUL=Inverno

VERMELHO=Verão

O IPC é um índice que pode contribuir para a compreensão da origem dos n-alcanos

em determinado ambiente, seja ela terrestre ou aquático. Na interpretação deste índice,

Killops e Killops (2005), atribuem os valores entre 2 e 40 como característicos de ceras

epicuticulares de plantas superiores. Já os valores próximos a 1, indicam contaminação

petrogênica. Neste estudo o Índice Preferencial de Carbono no inverno apresentou valores

para os pontos de amostragem entre 1,1 e 4,1 pode ser observado, para os pontos P4 e P5,

valores de IPC próximos a 1 (Tabela 13), indicando que não há predominância de n-alcanos

ímpares sobre os pares, o que é um forte indicativo da presença de petróleo (GUO et al.,

2011; WANG et al., 2006). Os outros pontos apresentam valores próximos ou superiores a 3,

sugerindo uma fonte de mistura de hidrocarbonetos para a matéria orgânica deposicional.

42

Estes dados também concordam com os valores encontrados para Cmax, LMW/HMW e o

índice RTA.

No verão os valores de IPC variam de 0,9 a 3,3 (Tabela 13), corroborando com os

valores encontrados na primeira campanha, especialmente para o ponto P4. Os valores de IPC

calculados na segunda campanha apresentam forte indício que a origem dos hidrocarbonetos

ali presentes tem grande contribuição antropogênica, podendo sua origem estar relacionada a

presença de derivados do petróleo (CELINO et al., 2008).

Tabela 13: Índices de distribuição calculados em sedimentos do Rio Sergipe

AMOSTRAS IPC RTA Pr/Ph UCM/HAR UCM/n-alcano

LMW/HMW

P1 2,9 0,9 9,6 2,8 0,6 0,5 4,8 1,2 9,4 4,4 0,3 0,2

P2 2,7 2,2 6,1 6,1 0,5 2,8 4,9 5,5 11,5 9,6 0,2 0,2

P3 2,8 2.1 4,2 4,1 1,7 1,5 1,5 2,6 4,5 5,4 0,4 0,2

P4 1,1 1,4 1,6 3,5 0,8 2,6 ND ND ND ND 0,4 0,2

P5 1,2 1,7 9,1 19,4 1,2 2,2 ND ND ND ND 0,4 0,1

P6 3,9 3,3 10,8 5,7 1,6 0,8 3,3 2,9 7,4 3,4 0,3 0,3

P7 2,9 2,3 4,9 7,7 1,1 1,7 9,4 1,3 16,4 7,1 0,4 0,1

P8 2,6 1,7 1,9 2,3 1,2 0,9 4,5 3,9 9 6,8 0,7 0,3

P9 4,1 1,5 9,5 3,6 0,9 2,3 2,8 0,1 3,1 0,4 0,4 0,2 UCM=Mistura Complexa Não-Resolvida; HAR=Hidrocarbonetos Alifáticos Resolvidos; TAH=Hidrocarbonetos

Alifáticos Totais; IPC=Índice Preferencial de Carbono; RTA=Razão Terrestre Aquática; LMW=Baixa Massa

Molecular; HMW=Alta Massa Molecular AZUL=Inverno VERMELHO=Verão

A razão pristano/fitano é outro índice importante para a compreensão da natureza da

matéria orgânica depositada em determinado ambiente. No inverno foram encontrados valores

para esta razão entre 0,5 e 1,7 (Tabela 13), caracterizando o meio como sendo anaeróbico e

contendo matéria deposicional de origem petrolífera. No verão os valores variam de 0,5 a 2,8

(Tabela 13) indicando forte contribuição nos pontos P1, P6 e P8 de que a origem dos

hidrocarbonetos possivelmente advém de uma mistura de fontes. EMÍDIO et al., (2010),

também em estudo desenvolvido no estuário do rio Japaratuba, avaliaram esses índices

geoquímicos encontrando valores para a razão Pr/Ph entre 0,41-0,54. Também GOU et al.,

2011 na China no rio Xihe encontrou valores para razão Pr/Ph entre 0,71 – 1,17, justificando

os valores encontrados aqui no estuário do rio Sergipe. Os valores encontrados nesses estudos

se devem a baixa concentração do pristano, já que ele é mais comum entre os

hidrocarbonetos biogênicos.

A razão entre compostos de origem terrestre e aquática (Razão Terrestre Aquática –

RTA) tem um papel também importante, visto que pode contribuir, juntamente com outros

43

índices já mencionados, na interpretação da origem da matéria orgânica sedimentar ali

existente.

Segundo Bourbonniere & Meyers (1996) para valores de razão terrestre aquática

maiores que 1 ( RTA > 1 ) há predominância de matéria orgânica terrestre e para valores de

RTA < 1 indica a predominância de matéria orgânica aquática. Na primeira campanha

(inverno) foram encontrado valores compreendidos entre 1,6 no ponto P4 e 10,8 no ponto P6

(Tabela 13), e no verão esta razão vai de 2,3 a 19,4 para os pontos P8 e P5, respectivamente.

Esses valores encontrados indicam que os hidrocarbonetos estudados são provenientes de

misturas de fontes, com leve predominância de hidrocarbonetos de origem terrestre ( HU et

al., 2009).

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

n-C

13

n-C

14

n-C

15

n-C

16

n-C

17

n-C

18

n-C

19

n-C

20

n-C

21

n-C

22

n-C

23

n-C

24

n-C

25

n-C

26

n-C

27

n-C

28

n-C

29

n-C

30

n-C

31

n-C

32

n-C

33

n-C

34

n-C

35

n-C

36

n-C

37

µg

/g

n-alcanos

P1 Inverno

Verão

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

n-C

14

n-C

15

n-C

16

n-C

17

n-C

18

n-C

19

n-C

20

n-C

21

n-C

22

n-C

23

n-C

24

n-C

25

n-C

26

n-C

27

n-C

28

n-C

29

n-C

30

n-C

31

n-C

32

n-C

33

n-C

34

n-C

35

n-C

36

n-C

37

µg/

g

n-alcanos

P2 Inverno

Verão

44

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

n-C

14

n-C

15

n-C

16

n-C

17

n-C

18

n-C

19

n-C

20

n-C

21

n-C

22

n-C

23

n-C

24

n-C

25

n-C

26

n-C

27

n-C

28

n-C

29

n-C

30

n-C

31

n-C

32

n-C

33

n-C

34

n-C

35

µg

/g

n-alcanos

P3 Inverno

Verão

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

n-C

14

n-C

15

n-C

16

n-C

17

n-C

18

n-C

19

n-C

20

n-C

21

n-C

22

n-C

23

n-C

24

n-C

25

n-C

26

n-C

27

n-C

28

n-C

29

n-C

30

n-C

31

n-C

32

n-C

33

n-C

34

n-C

35

n-C

36

n-C

37

n-C

38

n-C

39

n-C

40

µg

/g

n-alcanos

P4 Inverno Verão

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

n-C

14

n-C

15

n-C

16

n-C

17

n-C

18

n-C

19

n-C

20

n-C

21

n-C

22

n-C

23

n-C

24

n-C

25

n-C

26

n-C

27

n-C

28

n-C

29

n-C

30

n-C

31

n-C

32

n-C

33

n-C

34

n-C

35

n-C

36

n-C

37

µg

/g

n-alcanos

P5 Inverno

Verão

45

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

n-C

10

n-C

11

n-C

12

n-C

13

n-C

14

n-C

15

n-C

16

n-C

17

n-C

18

n-C

19

n-C

20

n-C

21

n-C

22

n-C

23

n-C

24

n-C

25

n-C

26

n-C

27

n-C

28

n-C

29

n-C

30

n-C

31

n-C

32

n-C

33

n-C

34

n-C

35

n-C

36

n-C

37

n-C

38

n-C

39

n-C

40

µg

/g

n-alcanos

P6 Inverno

Verão

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5

n-C

11

n-C

12

n-C

13

n-C

14

n-C

15

n-C

16

n-C

17

n-C

18

n-C

19

n-C

20

n-C

21

n-C

22

n-C

23

n-C

24

n-C

25

n-C

26

n-C

27

n-C

28

n-C

29

n-C

30

n-C

31

n-C

32

n-C

33

n-C

34

n-C

35

n-C

36

n-C

37

n-C

38

µg/

g

n-alcanos

P7 Inverno

Verão

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

n-C

10

n-C

11

n-C

12

n-C

13

n-C

14

n-C

15

n-C

16

n-C

17

n-C

18

n-C

19

n-C

20

n-C

21

n-C

22

n-C

23

n-C

24

n-C

25

n-C

26

n-C

27

n-C

28

n-C

29

n-C

30

n-C

31

n-C

32

n-C

33

n-C

34

n-C

35

n-C

36

n-C

37

µg

/g

n-alcanos

P8 Inverno

Verão

46

Figura 25 – Comparativo da distribuição dos n-alcanos no ponto 1 (P1); ponto 2 (P2); ponto

3 (P3); ponto 4 (P4); ponto 5 (P5); ponto 6 (P6); ponto 7 (P7); ponto 8 (P8); ponto 9 (P9) na

primeira (azul-inverno) e segunda campanha (vermelho-verão)

Outra característica também a ser considerada numa amostra contendo

hidrocarbonetos é a presença de uma mistura de compostos não-resolvidos, denominada de

Mistura Complexa Não Resolvida (UCM - do inglês Unresolved Complex Mixture). A

presença dessa mistura complexa não resolvida é um forte indicador de contaminação por

petróleo (CARREIRA et al., 2009, ABOUL-KASSIM et al., 1996; WANG et al., 1999a;

READMAN et al., 2002; COMMENDATORE et al., 2004; WEGENER A.L.R, et al., 2006).

Na amostragem realizada no inverno, observou-se que em sete dos nove pontos coletados,

P1, P2, P3, P6, P7, P8 e P9, foi identificada a presença dessa mistura complexa não resolvida,

com valores de concentração entre 31,1 µg.g-1

no ponto P9 e 500,1 µg.g-1

no ponto P7 (Figura

25 e Tabela 12). No verão a amostragem realizada confirma a presença da UCM para os

mesmo pontos com a ocorrência da menor e maior concentração nos pontos P9 e P7 com

valores 1,2 µg.g-1

e 135,8 µg.g-1

respectivamente. GOU et al., 2011 na China no rio Xihe

encontrou valores de UCM entre 218,3 – 760,9 (µg.g-1

), valores próximos aos encontros no

estuário do rio Sergipe.

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

n-C

15

n-C

16

n-C

17

n-C

18

n-C

19

n-C

20

n-C

21

n-C

22

n-C

23

n-C

24

n-C

25

n-C

26

n-C

27

n-C

28

n-C

29

n-C

30

n-C

31

n-C

32

n-C

33

n-C

34

n-C

35

µg

/g

n-alcanos

P9 Inverno

Verão

47

Figura 26: Cromatograma do ponto 7 indicando a presença da UCM

Em todos os pontos onde foi identificado a presença de UCM (Figura 26), a

distribuição dos hidrocarbonetos alifáticos ocorreu de maneira unimodal, havendo elevação da

linha base entre os n-alcanos n-C18 e n-C35, o que é característico da presença de óleo

degradado por microorganismos (BOULOUBASSI, 1990). Outras razões como Mistura

Complexa não-Resolvida/ Hidrocabonetos Alifáticos Resolvidos (UCM/HAR), e Mistura

Complexa não-Resolvida/ somatório dos n-alcanos (UCM/∑n-alcanos ) podem lapidar melhor

as interpretações a respeito da presença da UCM em uma análise química. A razão

UCM/HAR também é um parâmetro importante na avaliação da origem fração alifática em

determinado ambiente, visto que para valores maiores que 4, há indicação de contaminação

por petróleo e/ou seus derivados (SIMONEIT, 1984).

No inverno, para os pontos de amostragem P1, P2, P7 e P8 (Tabela 12), foram

encontrados valores maiores que 4, sendo muito acentuado para a amostra do ponto P7 (9,4),

indicando, desta forma, uma possível contaminação de compostos de origem petrogênica. Já

para a razão UCM/∑n-alcanos foram encontrados os valores que variam entre 3,1 e 16,4,

justificando a predominância da UCM sobre somatório de n-alcanos e caracterizando a

origem dos hidrocarbonetos alifáticos neste estudo como não natural. No verão essas razões

apresentaram valores de 0,1 a 5,5 e de 0,4 a 9,6 para as respectivas razões. Estes resultados

estão de acordo com outros estudos desenvolvidos na Baía de Septiba, Rio de Janeiro, por

CARREIRA et al., (2009).

48

Foi também calculada a razão LMW/HMW, outro índice de grande importância

para se compreender a origem de n-alcanos (COMMENDATORE et al., 2000). No inverno

foram encontrados valores de 0,2 (ponto P2) a 0,7 (ponto P8 ) (Tabela 13), e no verão valores

de 0,1 a 0,3 (Tabela 13). As razões foram inferiores a 1 indicando que a origem dos n-alcanos

é biogênica, o que é característico para valores menores que 1. Para o ponto P8 (no inverno)

o valor de LMW/HMW encontrado é mais próximo de 1 (0,7) o que pode indicar n-alcanos de

origem antropogênica, nesse ponto avaliado. Resultados semelhantes foram encontrados em

sedimentos estuarinos do rio Xihe pelos pesquisadores GUO et al. (2011).

49

7 CONCLUSÕES

O trabalho apresentado buscou avaliar o nível dos hidrocarbonetos alifáticos bem

como sua origem no estuário do Rio Sergipe, especificamente no trecho correspondente aos

municípios de Aracaju, Barra dos Coqueiros e Nossa Senhora do Socorro. A extração foi feita

por ultra-som baseando-se no método 3550B-USEPA. A análise e identificação foram feitas

por meio da cromatografia gososa com detectores do tipo FID e MS. Foram identificados em

todos os pontos de amostragem a série homóloga de n-alcanos, sendo comum a todas elas a

presença de n-alcanos de 15 a 35 átomos de carbonos. Também em todos os pontos de coleta

foram identificados os isoprenóides Pristano e Fitano sendo que a maior abundância desses

biomarcadores geoquímicos ocorreu nos pontos 3 e 6, onde foi possível observar uma maior

predominância do isoprenóide pristano caracterizando a origem dos hidrocarbonetos nestes

pontos, como sendo biogênica. Nos demais pontos, sobretudo para os pontos P1, P2, P4 e P9,

este indicador aponta para uma possível origem petrogênica. Por outro lado, mesmo

considerando a razão Pristano/Fitano como sendo um indicador importante para se

compreender as características ambientais de uma região e para avaliar melhor a origem dos

hidrocarbonetos alifáticos em ambientes desta natureza, deve-se levar em considerações

outros parâmetros.

A partir das informações apresentadas pode-se concluir que a presença desses

marcadores de Petróleo tem na sua origem grande contribuição petroquímica, ou por

derramamento de diesel ou pela combustão do mesmo, o que pode ainda ser corroborado pela

presença da UCM na maioria dos pontos avaliados. Isso pode estar relacionado a presença de

embarcações, pois esse estuário apresenta histórico da presença de pequenas embarcações

como meio de transporte predominante. Ainda hoje, existe intensa atividade de recreação e

pesca que é realizada através da utilização de barcos movidos a motores de combustão. É

importante também ressaltar que alguns pontos onde a amostragem foi realizada funciona

como atracadouros para embarcações destinadas a pesca, ou pequenas embarcações

cargueiras. Mas por lado, pode-se também observar através dos parâmetros RTA, C/N, TOM

e TOC que parte dos hidrocarbonetos identificados advém de processos naturais,

decomposição de plantas (elevada concentração do n-C29, por exemplo), o que justifica um

ambiente de baixo nível de contaminantes.

Por fim, pode-se afirmar que a origem dos hidrocarbonetos alifáticos monitorados

nas duas companhas realizadas têm sua origem numa mistura de fontes (natural e

50

antropogênica), sendo pois de grande importância para meio ambiente e preservação do rio

Sergipe fazer o monitoramento mais efetivo, reavaliando os parâmetros apresentados neste

estudo.

51

7 BIBLIOGRAFIA

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61

APÊNDICE

62

APÊNDICE I: Fotos dos pontos de amostragem no estuário do rio Sergipe

63

APÊNDICE II: Área dos Hidrocarbonetos após clean up com Sílica

Fração Alifática (F1)

Fração Aromática (F2)

64

APÊNDICE III: Área dos Hidrocarbonetos após clean up com Sílica + Alumina+ Sulfato de

Sódio Anidro

a) Fração Alifática (F1)

b) Fração Aromática (F2)

65

APÊNDICE IV: Curva de Calibração e nomenclatura IUPAC dos Hidrocarbonetos Alifáticos

estudados

66

67

68

APÊNDICE V: Recuperação dos Hidrocarbonetos nível baixo (0,5 µg.mL-1

)

Alcanos P6-R1 P6-R2 P6-R3 RM RSD%

C10 0,9733 1,153 1,184 110,3% 12,7%

C11 1,0511 1,047 0,996 103,1% 0,3%

C12 0,9622 0,816 0,848 87,5% 7,7%

C13 0,8899 0,728 0,818 81,2% 8,1%

C14 1,0588 0,775 0,732 85,5% 17,8%

C15 0,849 0,862 1,015 90,9% 9,2%

C16 0,9641 0,778 0,807 85,0% 10,0%

C17 1,0027 0,998 0,999 100,0% 0,2%

C18 0,7902 0,866 1,096 91,7% 15,9%

C19 0,7218 0,821 1,138 89,4% 21,7%

C20 0,6937 0,779 1,122 86,5% 22,7%

C21 1,135 1,255 1,194 119,5% 6,0%

C22 0,7307 0,719 0,985 81,2% 15,0%

C23 0,8957 0,831 0,927 88,5% 4,9%

C24 0,7526 0,808 1,073 87,8% 17,1%

C25 0,9258 0,820 0,885 87,7% 5,3%

C26 1,1924 0,882 0,739 93,8% 23,2%

C27 0,9107 0,791 0,869 85,7% 6,1%

C28 0,7535 0,814 1,081 88,3% 17,4%

C29 0,7523 0,844 1,122 90,6% 19,3%

C30 1,1242 0,812 0,722 88,6% 21,1%

C31 0,7941 0,943 1,188 97,5% 19,9%

C32 0,9137 0,908 0,994 93,9% 4,8%

C33 0,998 0,876 0,878 91,7% 7,0%

C34 1,0745 0,867 0,807 91,6% 14,0%

C35 1,1078 0,776 0,701 86,2% 21,6%

C36 1,156 0,820 0,709 89,5% 23,3%

C37 0,8136 0,835 1,026 89,2% 11,7%

C38 0,7852 0,725 0,926 81,2% 10,3%

C39 0,8329 0,765 0,919 83,9% 7,7%

C40 0,8155 0,688 0,844 78,3% 8,3%

69

APÊNDICE VI: Recuperação dos Hidrocarbonetos nível alto (4,0 µg/mL)

Alcano P6-R1 P6-R2 P6-R3 RM RSD%

C10 0,701 0,720 0,702 70,8% 1,1%

C11 0,764 0,688 0,757 73,6% 4,2%

C12 0,753 0,640 0,834 74,2% 9,7%

C13 0,682 0,613 0,891 72,9% 14,5%

C14 0,781 0,691 0,939 80,4% 12,6%

C15 0,850 0,755 1,077 89,4% 16,5%

C16 0,897 0,751 0,972 87,3% 11,2%

C17 0,974 0,766 1,016 91,9% 13,4%

C18 0,852 0,704 0,951 83,6% 12,4%

C19 0,889 0,803 1,056 91,6% 12,9%

C20 0,898 0,798 1,036 91,1% 12,0%

C21 1,185 1,191 1,201 119,2% 0,8%

C22 0,917 0,819 1,061 93,2% 12,2%

C23 0,911 0,852 1,088 95,0% 12,3%

C24 0,899 0,817 1,067 92,8% 12,7%

C25 1,011 0,920 1,119 101,7% 10,0%

C26 0,919 0,845 1,077 94,7% 11,9%

C27 1,184 1,049 1,098 111,0% 6,8%

C28 1,028 0,895 1,058 99,4% 8,7%

C29 1,162 0,956 1,256 112,5% 15,3%

C30 1,015 0,916 1,096 100,9% 9,0%

C31 1,122 1,225 1,158 116,8% 5,2%

C32 0,947 0,849 1,093 96,3% 12,3%

C33 1,072 0,954 1,113 104,6% 8,3%

C34 0,987 0,830 1,092 97,0% 13,2%

C35 0,956 0,849 1,083 96,3% 11,7%

C36 0,960 0,781 1,049 93,0% 13,6%

C37 0,969 0,816 1,076 95,4% 13,1%

C38 1,052 0,814 1,096 98,7% 15,2%

C39 0,972 0,832 1,100 97,2% 14,0%

C40 0,968 0,870 1,141 99,3% 13,7%

70

APÊNDICE VII: Tempo de Retenção para os n-alcanos estudados

hidrocarbonetos Tempo de Retenção (min)

n-C10 8.766

n-C11 9.889

n-C12 12.077

n-C13 13.523

n-C14 15.033

n-C15 16.332

n-C16 17.559

n-C17 18.725

Pristano 18750

Fitano 19.892

n-C18 19.826

n-C19 20.876

n-C20 21.880

n-C21 22.840

n-C22 23.757

n-C23 24.637

n-C24 25.484

n-C25 26.296

n-C26 27.079

n-C27 27.836

n-C28 28.564

n-C29 29.265

n-C30 29.946

n-C31 30.648

n-C32 31.430

n-C33 32.336

n-C34 33.389

n-C35 34.632

n-C36 36.114

n-C37 37.892

n-C38 40.033

n-C39 42.625

n-C40 45.748

71

APÊNDICE VIII: Cromatogramas dos Hidrocarbonetos Alifáticos no Inverno

P1

P2

P3

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P4

P5

P6

73

P7

P8

P9

74

APÊNDICE IX: Cromatogramas dos Hidrocarbonetos Alifáticos no Verão

P1

P2

P3

75

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P5

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76

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P8

P9