Preparation, characterization, and application of Pd-SnO sensors as an electronic nose in peruvian wine classification and its comparison with chromatographic techniques; Preparação, caracterização e aplicação de sensores de Pd-SnO como nariz eletronico n

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dc.contributor.affiliationPontificia Universidad Católica del Perú. Departamento de Ciencias
dc.contributor.authorParedes-Doig, A.L.
dc.contributor.authorSun-Kou, M.D.R.
dc.contributor.authorPicasso, G.
dc.contributor.authorDoig-Camino, E.
dc.contributor.authorLa Rosa-Toro Gómez, A.L.
dc.date.accessioned2026-03-13T16:58:55Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractSe prepararon sensores basados en SnO dopados con paladio (0, 1, 3, 5 y 7%) mediante el método de impregnación húmeda. Para caracterizarlos, se usaron las técnicas de espectroscopía infrarroja con transformada de Fourier (FTIR), adsorción y desorción de N2 (BET), difracción de rayos X (XRD), microscopía electrónica de barrido (SEM) y espectroscopia de energía dispersiva de rayos X (EDX). Los sensores se evaluaron con etanol para que conformaran, junto a dos sensores comerciales, una nariz electrónica (E-nose) que lograse detectar componentes volátiles del aroma en vinos peruanos. Los resultados fueron interpretados a través del análisis de componentes principales (PCA) con la finalidad de buscar una técnica que complementase la información recolectada por la cromatografía de gases (GC) y la cromatografía líquida (HPLC), y justamente comparando los PCAs obtenidos del GC y el HPLC con los resultantes de la E-nose se encontró que estos últimos clasificaban mejor las muestras. Fue posible diferenciar tanto vinos de la misma uva como de distinta cepa. Además, se logró detectar vinos adulterados, lo cual contribuye a la industria vitivinícola en el control de su producción con la finalidad de mejorar la calidad de esta bebida para el consumidor.
dc.description.sponsorshipFunding: Los autores agradecen a Ciencia Activa-CONCYTEC (Proyecto 159-2015 FONDECYT), a la Pontificia Universidad Católica del Perú, y a la Universidad Nacional de Ingeniería por el soporte financiero para el desarrollo de esta investigación.; Funding text 2: Las muestras de vinos analizados mediante la técnica HPLC mostraron un coeficiente de variación entre 3F y 62UF% Por lo anterior2 se procedió a hacer el análisis PCA% Las alturas de los picos oscilaron de é a Uéé mAU y las áreas corresponden de H6éé a h6ééééé mV·min% Adicionalmente2 se realizó un PCA con los cromatogramas obtenidos de los vinos comerciales y adulterados con el fin de comparar la información que proveen estas técnicas y discernir cuál de ellas es más conveniente para este estudio% La utilidad de hacer un PCA con los cromatogramas de las muestras recae en el hecho de comparar los resultados de la nariz electrónica con las técnicas habituales como son HPLC y GC% El PCA aplicado a los resultados obtenidos del HPLC alcanzó Gh26 F de la varianza MFigura H3N y allí también pueden diferenciarse los vinos comerciales de los adulterados% Sin embargo2 puede verse que no es muy confiable realizar PCA a los cromatogramas ya que los vinos comerciales que se encuentran repetidos no mantienen un mismo lugar en la gráfica2 es decir2 el drift entre dos mediciones de la misma muestra es bastante grande% Pese a esto2 puede considerarse que el error está en el proceso de integración de las señales del cromatograma% Por tanto2 siendo esta técnica una de las mejores para diferenciar componentes líquidos2 podemos afirmar que podría complementar la información dada por una nariz electrónica%; Funding text 3: Los autores agradecen a kiencia Jctiva3kONkYT8k GProyecto 5U;32T5U WONR8kYTHF a la Pontificia Universidad katólica del PerúF y a la Universidad Nacional de Vngeniería por el soporte financiero para el desarrollo de esta investigaciónN; Funding text 4: Por muchos añosV enólogosV catadores y especialistas en el tema vitivinícolaV han diferenciado los vinos de diferente tipo usando sus sentidosé Sin embargoV esto da resultados bastante subjetivosé Por elloV en la actual investigación se utilizó una nariz electrónica para hacer una diferenciación automatizada de los vinosé Para este ensayo se seleccionaron los vinos de diferentes cepas con el objetivo de evaluar si la nariz electrónica podía distinguir vinos de diferente tipoH Gran Blanco zV5:V Rosé zVC: y Gran Tinto zM8:é El PC0 zFigura %: muestra las diferencias entre los tres tipos de vinos3 se tiene una varianza total del %;Sé Se observa un drift significativo entre las mediciones de una misma muestraé Esto puede deberse a que no todas las respuestas de los sensores fueron exactamente iguales tanto en la etapa de detección como en la de purga del vapor de vinoé Existen varios factores que pueden provocar lo anteriorV pero el más importante es la contaminación o saturación del sensorV lo que puede impedir que cada sensor se encuentre en las mismas condiciones para cada medicióné
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.15446/rev.colomb.quim.v47n1.63070
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14657/206111
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia
dc.relation.ispartofurn:issn:0120-2804
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.sourceRevista Colombiana de Quimica; Vol. 47, Núm. 1 (2018)
dc.subjectElectronic nose
dc.subjectDoped SnO sensors
dc.subjectPeruvian wine
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.05.01
dc.titlePreparation, characterization, and application of Pd-SnO sensors as an electronic nose in peruvian wine classification and its comparison with chromatographic techniques; Preparação, caracterização e aplicação de sensores de Pd-SnO como nariz eletronico n
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.otherArtículo
dc.type.versionhttps://vocabularies.coar-repositories.org/version_types/c_970fb48d4fbd8a85/

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