Sensores basados en materiales híbridos organo-inorgánicos controlados por Inteligencia Artificialaplicación al análisis de líquidos complejos

Résumé

El objetivo de esta Tesis ha sido el diseño, la síntesis y la caracterización de materiales híbridos organo-inorgánicos, nanoestructurados y funcionales, para su utilización como fases activas de sensores electroquímicos para el reconocimiento iónico. Para ello se han elaborado materiales de diversa naturaleza: i) los materiales híbridos obtenidos por el método sol-gel, y ii) los compuestos de intercalación en arcillas esmectíticas. Los materiales híbridos obtenidos por el método sol-gel, a su vez, han consistido en la obtención de matrices organosilícicas diferenciadas: los organopolisiloxanos que incorporan ionóforos como agentes de reconocimiento iónico (del tipo de los éteres corona, concretamente el 18-corona-6 y el Dimetilsila-17-corona-6); y las matrices organopolisiloxánicas funcionalizadas con grupos amino. Asimismo se ha estudiado la intercalación de derivados de la piridina (2- y 4-mercaptopiridina) y del biopolímero quitosano (copolímero de la glucosamina y la N-acetilglucosamina) en esmectitas (montmorillonita y hectorita). Para la obtención de estos híbridos organo-inorgánicos se han empleado diferentes procedimientos de síntesis, adecuados para cada caso, realizándose asimismo una completa caracterización de los materiales mediante la utilización de diversas técnicas, como son el análisis químico elemental, los análisis térmico diferencial y termogravimétrico (ATD-TG), las espectroscopias FTIR y RMN de alta resolución en sólidos, la difracción de Rayos X (DRX), la microscopía electrónica de barrido (MEB) o la microscopía electrónica de transmisión (MET) con microanálisis por energía dispersiva de Rayos X (EDX). Posteriormente se ha abordado el diseño y la construcción de los sensores electroquímicos utilizando como fases activas los materiales preparados. La evaluación electroanalítica de cada uno de los sensores desarrollados, utilizando técnicas potenciométrica