129.
Trevizan L. C., Bressani F. A., Ferreira M. M. C., Nogueira A. R. A., Nóbrega J. A., "ICP OES e Quimiometria na Análise de Refrigerantes" [" ICP OES and Chemometric Analysis of Beverages"]. Salvador, BA, 30/05-02/06/2004: 27a Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Química - XXVI Congresso Latinoamericano de Química [27th Annual Meeting of the Brazilian Chemical Society - XXVI Latin American Congress of Chemistry], Livro de Resumos [Book of Abstracts], (2004) QA-203. Poster QA-203.


Português
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QA-203
ICP OES e Quimiometria na Análise de Refrigerantes
Lilian C. Trevizan1* (PG), Flavia A. Bressani1 (PG), Márcia M. C. Ferreira2 (PQ),  Ana Rita A. Nogueira3 (PQ), Joaquím A. Nóbrega1 (PQ)
1. Grupo de Análise Instrumental Aplicada (GAIA), Departamento de Química, Universidade Federal de São Carlos, SP. 2. Instituto de Química, Universidade Estadual de Campinas, Campinas, SP. 3. Embrapa Pecuária Sudeste, São Carlos, SP.

Palavras Chave: Quimiometria, refrigerantes, ICP OES.
ICP OES foi utilizado para determinação de vários elementos em refrigerantes de diversas marcas e tipos. A análise exploratória (análise de agrupamentos hierárquicos e análise de componentes principais) se mostrou eficiente para o tratamento dos dados obtidos. Foi possível agrupar os refrigerantes por marcas comerciais e distinguir também os refrigerantes à base de cola e laranja.
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XXVI Congresso Latinoamericano de Química/27a Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Química - SBQ


English
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QA-203
ICP OES and Chemometric Analysis of Beverages
Lilian C. Trevizan1* (PG), Flavia A. Bressani1 (PG), Márcia M. C. Ferreira2 (PQ),  Ana Rita A. Nogueira3 (PQ), Joaquím A. Nóbrega1 (PQ)
1. Grupo de Análise Instrumental Aplicada (GAIA), Departamento de Química, Universidade Federal de São Carlos, SP. 2. Instituto de Química, Universidade Estadual de Campinas, Campinas, SP. 3. Embrapa Pecuária Sudeste, São Carlos, SP.

Key Words: Chemometrics, beverages, ICP OES.
ICP OES was used for determination of various elements in beverages of diverse marks and types. Exploratory analysis (hierarchical cluster analysis and principal component analysis) showed to be efficient for treatment of the obtained data. It was possible to group the beverages according to commercial marks and to distinguish beverages based on cola from those based on orange.
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XXVI Congresso Latinoamericano de Química/27a Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Química - SBQ