Quintas, AlexandreFerreira, CarlaFamília, CarlosCosta, Inês Bordalo Malta Beja e2020-01-092020-01-092019-12http://hdl.handle.net/10400.26/30817Dissertação para obtenção do grau de Mestre no Instituto Universitário Egas MonizO trabalho que se segue consiste na discriminação de diferentes tipos de pólvora, com base em análises cromatográficas e espectroscópicas, e com o propósito de possibilitar a identificação de amostras de pólvora desconhecida, em contextos policiais e forenses. Estas análises foram efetuadas em 29 tipos de pólvora diferentes, provenientes das três marcas de fabricantes de pólvoras e munições mais comercializadas em Portugal, a Maxam (através da sua sucursal portuguesa, a Cacicambra), a Nobel Sports e a Baschieri & Pellagri. Para ambos os métodos foram utilizados três replicados de cada tipo de pólvora, perfazendo um total de 87 amostras. Esta investigação foi realizada em cooperação com o Centro Nacional de Peritagens, sediado no Departamento de Armas e Explosivos da Polícia de Segurança Pública de Lisboa. A análise química foi efetuada através de GC/MS, o solvente utilizado foi o diclorometano (DCM) e elaborou-se um perfil químico das pólvoras através dos seus cromatogramas, visualizando os diferentes picos cromatográficos e respetivas áreas, correspondentes às substâncias presentes em cada pólvora. A análise espectroscópica foi realizada através de NIRS. Foram efetuadas leituras diretamente nos grãos de pólvora e também na pólvora dissolvida em metil-etil-cetona (MEK). Os espectros foram obtidos através do Vision Spectral Analysis Software. Relativamente aos resultados, através da análise de GC/MS verificou-se a discriminação de 15 das 29 pólvoras, sendo que as restantes 14 apresentaram perfis químicos demasiado semelhantes para poderem ser diferenciados através desta técnica. A análise de NIRS na pólvora dissolvida em MEK revelou-se inconclusiva uma vez que o aparelho apenas conseguiu detetar a presença do solvente utilizado. Já a análise de NIRS dos grãos de pólvora permitiu construir, através dos dados dos espectros, um modelo estatístico capaz de discriminar corretamente todas as 29 pólvoras em estudo, sendo, por isso, a técnica mais robusta apresentada neste estudo.porPólvoraGC/MSNIRSDiscriminaçãomaster thesis202358631