1. Pantheon
  2. Trabalhos Acadêmicos e Técnicos
  3. Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação
  4. Química
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorVale, Daniella Lopez-
dc.contributor.authorMotta, Jonathan Gonçalves-
dc.date.accessioned2025-07-09T21:55:40Z-
dc.date.available2025-07-11T03:00:10Z-
dc.date.issued2024-08-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/26302-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAgrotóxicospt_BR
dc.subjectPraguicidaspt_BR
dc.subjectEspectroscopia no infravermelhopt_BR
dc.subjectClassificação de espectrospt_BR
dc.subjectFerramenta de código abertopt_BR
dc.subjectPythonpt_BR
dc.titleFerramenta interativa de identificação de compostos por análise ponderada de espectros de FT-IR: aplicação em agrotóxicospt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9219419085511667pt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5195176320871346pt_BR
dc.contributor.advisorCo1Michel, Ricardo Cunha-
dc.contributor.advisorCo1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7631294110820860pt_BR
dc.contributor.referee1Cardozo, Thiago Messias-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7811942118906171pt_BR
dc.contributor.referee2Amado, Roberto Salgado-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0735654736121608pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta interativa para a identificação de compostos químicos por meio da análise ponderada de espectros de infravermelho por transformada de Fourier (FT-IR), com ênfase na análise de agrotóxicos. A espectroscopia no infravermelho é uma técnica analítica que permite a identificação de compostos químicos através da interação da radiação infravermelha com as moléculas dos compostos. Apesar de sua precisão e caráter não destrutivo, a interpretação dos espectros pode ser complexa e demorada. A ferramenta proposta visa facilitar a identificação de compostos de forma rápida e precisa, utilizando algoritmos de classificação desenvolvidos em Python, com o auxílio de espectros IV coletados de um banco de dados de acesso livre. A metodologia inclui a coleta, préprocessamento e armazenamento dos espectros em um banco de dados SQL, a implementação de algoritmos de análise e a construção de uma interface de usuário intuitiva desenvolvida em React.js e CSS. No final do processo, a ferramenta gera um relatório detalhado que inclui uma comparação gráfica e tabular dos cinco principais candidatos identificados como mais semelhantes ao composto analisado. O desempenho da ferramenta é comparado diretamente com a capacidade de classificação de algoritmos de aprendizado de máquina como K-Nearest Neighbors (KNN), Regressão Logística e Naive-Bayes. O objetivo principal é contribuir para o monitoramento ambiental, oferecendo uma solução acessível e eficiente para a identificação de agrotóxicos, facilitando o trabalho de pesquisadores e profissionais da área ambiental.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Químicapt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICApt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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