Quimiometria

Código:

Q4022

Sigla:

Q4022

Nível:

400

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Química

Ocorrência: 2024/2025 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Química e Bioquímica
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Química

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
M:Q	2	Plano de estudos a partir do ano letivo 2023/2024	1	-	6	42	162

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

O objetivo desta unidade curricular é o de ensinar os fundamentos teóricos e a utilização de software contendo técnicas quimiométricas para o planeamento de experiências e análise linear e não linear de dados. 

Resultados de aprendizagem e competências

No final desta unidade curricular o estudante terá adquirido conhecimentos, aptidões e competências que lhe permitam:

 

Compreender:
- Compreender os métodos quimiométricos;
- Descrever as técnicas de pré-processamento de dados;
- Desenvolver planeamentos experimentais apropriados;
- Descrever os métodos quimiométricos para análise multivariada de dados (classificação e regressão);
- Compreender quando usar técnicas de decomposição multicomponente.

Competências:
- Aplicar a teoria em casos de dados químicos da vida real;
- Aplicar software comercial para análise de dados;
- Comunicar por escrito e oralmente uma análise completa de dados de um determinado problema.

Conhecimento:
- A seleção das melhores técnicas quimiométrica para resolver problemas químicos específicos;
- Discutir as vantagens e desvantagens de métodos quimiométricos.

 

Modo de trabalho

Presencial

Programa

1. Estruturas dos dados experimentais e pré-processamento dos dados.

2. Planeamento de experiências (DOE)
2.1 – Análise factorial.
2.2 – Superfícies de resposta.

3. Análise dos componentes principais (PCA). Aplicações avançadas.

4. Análise de Fatores (FA)

5. Técnicas de classificação não supervisionada.
5.1 – Projecções gráficas lineares e não lineares.
5.2 – Técnicas de aglomeração hierásquicas (HCA).

6. Técnicas de classificação supervisionada.
6.1 – Análise Linear descriminante (LDA)
6.2 – Modelagem suave independente por analogia de classe (SIMCA)
6.3 – K vizinhos mais próximos (KNN)
6.4 – Máquina de vetores de suporte (SVM)
6.5 – Análise de fatores paralelos (PARAFAC)
6.6 – Redes de neurónios artificiais (ANN)

7. Resolução de Curvas multivariadas com mínimos quadrados alternantes (MCR-ALS)

8. Técnicas de calibração.
8.1 – Mínimos quadrados ordinários (OLS)
8.2 – Regresão linear múltipla (MLR)
8.3 – Regressão nos componentes principais (PCR)
8.4 – Mínimos quadrados parciais (PLS)

9. Introdução às Redes de neurónios artificiais (ANN)

10. Algoritmos genéticos (GA)

Aulas Teórico-Práticas

Tratamento e representação de dados multivariados, usando métodos lecionados nas aulas Teóricas.

Ferramentas computacionais para tratamento quimiométrico.
– Programas EXCEL; STATISTICA e software livre.

– Programação de técnicas quimiométricas em OCTAVE/MATLAB

Bibliografia Obrigatória

D.L. Massart, B.G.M. Vandeginste, L.M.C. Buydens, S. De Jong, P.J. Lewi, J. Smeyers-Verbeke; Handbook of Chemometrics and Qualimetrics: Part A, Elsevier, 1997
Brereton, R.G. ; Chemometrics: Data Driven Extraction for Science, Wiley, Chichester., 2018. ISBN: 978-1-118-90466-4 (2ª Edição)

Bibliografia Complementar

K.R. Beebe, R.J. Pell, M.B. Seasholtz; Chemometrics: A Practical Guide, Wiley, 1998
E.Morgan; Chemometrics: Experimental Design, Wiley, 1991
D.C. Montgomery; Design and Analysis of Experiments, Wiley, 2001
D.L. Massart, B.G.M. Vandeginste, L.M.C. Buydens, S. De Jong, P.J. Lewi, J. Smeyers-Verbeke; Handbook of Chemometrics and Qualimetrics: Part B, Elsevier, 1997
J. Zupan, J. Gasteiger; Neural Networks for chemistry – an introduction, VCH, 1993
H. Martens, T. Naes; Multivariate calibration, Wiley, 1989
E.R. Malinowski; Factor Analysis in Chemistry, Wiley, 1991
Brereton, R.G.; Applied Chemometrics for Scientists, Wiley, Chichester, 2007. ISBN: 978-0-470-01686-2

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Os alunos são introduzidos à teoria das técnicas quimiométricas nas aulas teóricas. Nas aulas teórico-práticas os alunos irão trabalhar em problemas de análise quimiométrica de dados usando os métodos ensinados usando software de análise quimiométrica. Os resultados são apresentados em relatórios escritos que são defendidos por via oral em datas pré-determinadas durante o semestre.

Software

Microsoft Excel
Statistica TIBCO (TM)
OCTAVE (GNU)

Palavras Chave

Ciências Físicas > Química > Química analítica

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	40,00
Prova oral	15,00
Trabalho prático ou de projeto	45,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Apresentação/discussão de um trabalho científico	2,00
Estudo autónomo	78,00
Frequência das aulas	42,00
Trabalho escrito	20,00
Elaboração de projeto	20,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

Fórmula de cálculo da classificação final

A classificação final tem 2 componentes:

(1) Componente Prática (M3TP):
Realização de três (3) trabalhos escritos (a) e correspondente apresentação oral, distribuídos ao longo do semestre, 60%.

(a) Os "trabalhos escritos" incluem a componente de projeto, que envolve o tratamento de dados (Excel, STATISTICA ou equivalente) e programação (Octave ou Matlab) ou, eventualmente, Softwares livres para análise de dados multivariados.

A classificação máxima de cada trabalho é de 4 valores (3 valores pelo relatório e 1 valor pela apresentação oral). A não realização de um ou mais trabalhos e sua apresentação tem um peso zero nas respetivas componentes.

Os trabalhos escritos deverão versar sobre tópicos lecionados e devem incluir o trabalho prático de aplicação de métodos/técnicas lecionadas

Nas apresentações orais são avaliados três fatores: qualidade da apresentação de suporte; fluência na apresentação; qualidade científica.

(2) Componente Teórica (M1Ex)
Realização de um (1) teste escrito no final do semestre com peso total de 40% (8 valores)


Nota Final = 0,6 M3TP + 0,40 M1Ex

M3TP - Média dos 3 trabalhos práticos
M1Ex - Nota do teste escrito (Exame Época Normal ou de Recurso)

Provas e trabalhos especiais

Trabalho de estágio/projeto

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Melhoria de classificação

Observações