REVISTA DE BIOLOGIA E CIÊNCIAS DA TERRA
ISSN 1519-5228
Volume 12 - Número 1 - 1º Semestre 2012
Caracterização de argilas utilizadas em olarias em Feira de Santana-BA, através de
análise espectral.
Filipe Ramos Mello1 ; Suzana Modesto de Oliveira Brito2 ; Joselisa Maria Chaves3
RESUMO
A região de Feira de Santana – BA é pouco estudada quanto a composição do seu solo. Em
particular, os argilominerais constituintes desse solo são completamente desconhecidos. Neste
trabalho utilizou-se a espectrorradiometria como técnica de identificação preliminar de
argilominerais presentes em quatro pontos de coleta, visando a caracterização desses materiais antes
de investir em processos de separação e tratamento, que são demorados, de custo relativamente alto
e lançam resíduos para o ambiente. A espectrorradiometria dispensa o pré-tratamento de amostras
acelerando o processo de análise mineralógica As amostras foram coletadas em quatro pontos onde
são feitas retiradas de material para olarias. Os espectros foram obtidos sem nenhum tratamento
prévio e permitiram identificar todas as amostras como fazendo parte do grupo das caoesmectitas,
sendo que, em algumas amostras identificou-se a presença de halosita e nacrita. Duas amostras
apresentaram exatamente o mesmo espectro, o que permite o direcionamento das análises
posteriores, proporcionando economia de recursos e de tempo.
Palavras-chaves: Argilas, Espectroscopia,Caracterização Mineral.
Characterization of clays used in potteries of Feira de Santana-BA by spectral
analysis.
ABSTRACT
There are no studies on the composition of the clay minerals of Feira de Santana – BA. In this work
four samples of clays used in pottery were studied by spectral techniques. These techniques enable
the previous characterization of the samples without any kind of pre-treatment. This feature allows
a better distribution of the time and materials used in clay separation and purification. The samples
were collected in four sites of mineral prospection and were grounded and dried before analysis.
The spectra were collected with the samples as received. The spectral analysis showed that the four
samples are from the group of kaosmectite and it was possible to identify the presence of halosyte
and nacrite in two samples as mixtures. The technique is environmentally friendly, non destructive
and allows time and resources economy.
Keywords: Clay, Spectroscopy, Mineral Characterization.
128
1 INTRODUÇÃO
A análise espectral de amostras através
de espectrorradiometria é capaz de trazer
respostas acuradas quanto a mineralogia de
argilas, pois permite capturar o espectro emitido
por cada elemento, proporcionando respostas
quanto a sua composição química (Clark, 1999).
Cada elemento da natureza possui uma resposta
espectral que o caracteriza (as assinaturas
espectrais), dessa forma é possível através da
análise dos espectros identificar e caracterizar
argilas, entre outros minerais.
Quando a superfície de um mineral é
exposta a radiação eletromagnética em certa
faixa de comprimento de onda, os fótons podem
ser refletidos, absorvidos ou transmitidos
(reflectância, absorbância e transmitância).
Todas as superfícies naturais interagem com os
fótons. Esses fótons são absorvidos ou refletidos
mediante processos eletrônicos e vibracionais
das moléculas formadoras do material
fornecendo informações químicas sobre o
mineral, quando expostos a luz (Clark 1999).
Essas interações podem ser medidas através da
espectrografia, dando origem aos espectros de
absorção, emissão e transmissão. Esses
espectros são característicos para cada
substância e para cada faixa de comprimentos
de onda estudada. No caso de amostras de
minerais, a espectrorradiometria é uma técnica
executada no intervalo de comprimento de onda
de 0,4 a 2,4 µm, direto sobre a superfície do
material em pó, não requerendo nenhum
tratamento prévio do mineral. A interação da
radiação nesta faixa de comprimentos de onda
com o material analisado produz espectros
individuais, que podem ser comparados com
espectros padrão para obtenção da estrutura do
material estudado.
O objetivo desse trabalho é identificar e
caracterizar os tipos de argilominerais que
constituem amostras coletadas em olarias no
município de Feira de Santana, com a finalidade
de mapear os tipos de argilas existentes na
região. Para isso são utilizados dados de
espectroscopia de reflectancia das amostras
brutas obtidos por espectrorradiometria, visando
obter dados preliminares de identificação em
um intervalo de tempo mais curto.
A caracterização mineral do município
de Feira de Santana é limitada e não se
encontram dados a respeito dos argilominerais
existentes na região. A necessidade de
conhecimento dos recursos minerais explorados
no município é extensa, visando à preservação
ambiental dos sítios de coleta, que geralmente
se localizam próximos a lagoas e nascentes.
Além disso, o conhecimento da natureza do
mineral coletado para uso em olarias pode
permitir um melhor beneficiamento do mesmo,
resultando em maior valor agregado e em
melhoria da qualidade de vida da população que
vive deste recurso natural. A rapidez na
obtenção de resultados é fundamental para esse
propósito, visto que acelera a tomada de
decisões sobre o sítio de coleta em questão.
2 MATERIAIS E MÉTODOS
Metodologia de Coleta e Preparação das
Amostras
Inicialmente foi feita a identificação e
localização dos sítios de coleta de argilas,
utilizados por olarias no município de Feira de
Santana. Com o objetivo de evitar pontos de
coleta clandestinos, foi solicitado à Secretaria
Municipal de Meio Ambiente uma relação
contendo os pontos de coleta cadastrados junto
ao órgão. Os pontos cadastrados de coleta de
argilas para olarias estavam situados nas
localidades da Lagoa Salgada, São José,
Candeal e Onça-flor.
Os sítios de coleta já se apresentavam
bastante degradados, com trincheiras totalmente
reviradas, não sendo possível identificar o
horizonte “B”, onde se encontram os
argilominerais (Kiehl, 1979), desse modo o
material para estudo foi coletado a partir do
material já extraído pelos “oleiros”, alocado em
forma de montoeira. Assim as amostras foram
extraídas na forma de torrões e/ou
conglomerados.
As amostras em torrões são as mais
usuais e são utilizadas para várias análises.
Amostras obtidas desta maneira se prestam para
certas análises físicas e de um modo geral, para
todas as análises químicas (Kiehl, 1979).
Estando o material seco e rígido foi
necessária a utilização da picareta, para
desagregá-lo. Por fim o material foi removido
com pá e depositado numa sacola coletora de 10
x 15 cm. Após a coleta o material foi levado
129
para o laboratório e armazenado em frascos e
local apropriado.
As amostras foram nomeadas de acordo
com o nome do local de coleta: Lagoa Salgada,
LS; São José, SJ; Candeal, C; e Onça-flor, OF.
As amostras foram secas a 60°C em
estufa por 1 hora e moídas em moinho de bolas
para redução do tamanho e desagregação da
amostra, durante 10 min. As amostras foram
então peneiradas em diferentes malhas sendo
aproveitadas apenas a fração que passou na
peneira de 0,005 mm (74 mesh), que era a
malha mais estreita disponível.
Obtenção dos Espectros
As amostras foram colocadas em placa
sintética de cor preta (500 mg), de forma a
cobrir toda a superfície da placa. Esse material
foi analisado em espectrorradiometro modelo
FieldSpec Pro FR (ASD, 2002) com um FOV
(Field Of View; Campo de Visada) de 25 graus,
fonte de iluminação halógena (NORIS), placa
de referência Spectralon, que cobre a faixa
espectral de 0,4 a 2,5 µm, durante 60 segundos.
Tratamento dos Espectros
A) Remoção do contínuo
O conjunto de assinaturas espectrais
obtido para as amostras de argila teve o
continuo removido pela técnica continuumremoval (Rsi, 2009), com o objetivo de
manipular os dados com qualidade para
visualização e realce. Define-se o continuo
como sendo a linha base, que toca o máximo
número possível de pontos da curva de
reflectância espectral sem cruza - lá (Hoff,
2002). A remoção do continuo é realizada
através de operações de subtração utilizando-se
o software Envi 4.7.
B) Análise empírica dos dados espectrais
Após remoção do contínuo os dados
espectrais foram utilizados na elaboração de
uma biblioteca espectral própria. Essa biblioteca
é composta por curvas espectrais de
argilominerais puros (curvas de referência
obtidas na biblioteca da USGS) e das curvas
espectrais das amostras de argila extraídas em
campo.
O método empírico utiliza uma base
bibliográfica da USGS (United States
Geological Survey) e os trabalhos de Ducart
(2004), Senna (2003) e Clark (1999). Para a
análise dos espectros são observadas a forma da
curva semelhante; localização das bandas de
absorção (µm); profundidade das bandas de
absorção; presença de argilominerias; e
presença de outros minerais (Senna & Souza
Filho 2003, Hoff 2002).
A geometria dos picos ou bandas são
elementos fundamentais na determinação de
minerais. Esses picos ou bandas podem ser
descritos como: largos, agudos, simétricos, com
braço direito assimétrico, com ombro esquerdo
ou direito e com dublete (Lyon & Khu, 1989
citado por Senna, 2003).
3 RESULTADOS E DISCUSSÕES
Os resultados obtidos a partir da coleta
dos espectros e seus principais picos de
absorção são mostrados nas figuras a seguir
(Figuras 1 a 6).
Amostra C
O espectro coletado dessa amostra é
apresentado nas Figura 1 e 2. Observa-se que
esse espectro possui valores baixos de
reflectância devido à presença de matéria
orgânica. Absorções mais acentuadas são
verificadas em 2.189, 2.208, 1.922, 1.413,
1.392, 1.331 e 0,478 μm. Ocorre absorção
alongada em 0.890 μm o que evidência a
presença de ferro (Fe), assim como em picos
discretos em 0.965 e 1.02 µm. A absorção em
2.208 μm é característica da presença de Al-OH.
Outras absorções são notadas em 2.115, 2.314,
2.360, 2.386 e 2.422 µm.
De acordo com a bibliografia consultada
(Hunt 1977, Clark 1995), verifica-se que essa
amostra possui características espectrais
próximas a caoesmectita 2 (USGS), assim tratase de uma mistura entre caulinita e
argilomineral do grupo das esmectitas.
Essa amostra possui uma absorção
acentuada em 1.413 e em 1.922 μm (presença de
H2O). A amostra possui forte absorção em 2.208
μm (presença de Al-OH) e possui leve absorção
dupla entre 2.36 μm e 2.385 μm (presença de
mistura espectral, atribuído a presença de
argilomineral do grupo das esmectitas).
Percebe-se ao se comparar o espectro
coletado a partir da amostra C e o espectro da
caoesmectita (da biblioteca da USGS), que os
130
mesmos possuem perfis semelhantes (Figura 2).
Pode-se observar que a faixa entre 0,4 e 0,6 µm
apresenta picos em nosso material que não
aparecem no espectro da caoesmectita, Esses
picos, associados aos picos em 2,36 e 2,385 µm,
indicam presença de magnésio na amostra,
sugerindo que este material é uma mistura de
caoesmectita e um dos minerais do grupo das
esmectitas por possuir características de ambos.
De fato, considerando que a caoesmectita é
derivada da esmectita, é possível encontrar-se
misturas desses minerais na natureza.
Figura 1 - Espectro da amostra C mostrando as principais bandas observadas.
Figura 2 - Comparação entre o espectro da amostra C [1], caoesmecita3 [2] e caoesmectita2 [3] e espectro da
caoesmectita1 [4]
131
Amostra LS
O espectro da amostra LS é mostrado na
figura 3 e as comparações do mesmo com os
espectros obtidos na literatura são mostradas nas
figuras 4 e 5. O espectro coletado dessa amostra
possui valores baixos de reflectância devido à
presença de matéria orgânica. Absorções mais
acentuadas são verificadas em 2.208 (media
absorção); 1.912 μm (forte absorção) e 1.413
μm, média com fraca absorção em 0.513 μm. As
absorções em 1,413 μm e 1,912µm são
atribuídas a presença de água no material, a
absorção em 2,209 μm é atribuída a Al-OH.
Absorções são verificadas em 0.567,
0.590, 1.02 (transições eletrônicas de Fe +3),
1.116, 1.25, 1.331, 2.312 e 2.358 (caracterísitcas
de minerais do grupo das esmectitas), 2.385 e
2.39 (causadas por misturas espectrais não
identificadas). Essas bandas são atribuídas na
literatura (Pontual e Ganson, 1997) a misturas
de minerais, não sendo possível a identificação
individual de cada um.
Verifica-se que essa amostra possui
características
espectrais
idênticas
a
caoesmectita 3 (da biblioteca da USGS) (Kiehl,
1979). Pode-se então supor que a amostra é uma
mistura entre os argilominerais caulinita e
esmectita. No entanto, a forma geral do espectro
é clássica da caoesmectita. A fórmula química
da caoesmectita é Al2Si2O5(OH)4.
A amostra possui absorções destacadas
em 1.413 e 1912 μm (atribuídas a OH e H2O)
características das esmectitas. Entre o intervalo
2.13 e 2.385 μm o espectro da amostra LS
possui semelhança ao espectro da Halosita da
biblioteca JPL (JPL library spectra), tendo
semelhança na forma da curva e nos picos de
absorções (Figura 5). Isso nos leva a crer que
essa amostra pode ser composta de caoesmectita
e halosita misturadas.
Figura 3 - Espectro da amostra LS
132
Figura 4 - Espectros da amostra LS [1] e da Caoesmectita 3 [2]
Figura 5 - Comparação entre o espectro da amostra LS [1] e de espectro da halosita [2] da biblioteca espectral JPL.
133
Amostra SJ
O espectro da amostra SJ é mostrado na
figura 6 e a comparação deste espectro com
vários espectros da literatura é mostrada na
Figura 7. O espectro coletado dessa amostra
possui valores elevados de reflectância, que
indicam menor presença de matéria orgânica
que a observada nas amostras obtidas nos outros
sítios de coleta. Absorções são verificadas em
2.499; 2.446; 2.385; 2.360; 2.312; 2.312; 2.265;
2.207 e 2.184µm. Estes picos são diagnósticos
da presença de caulinita o que reforça a idéia de
que essa amostra também é uma mistura entre
caulinita e minerais do grupo das esmectitas. A
absorção em 2.115 µm é associada a minerais
do grupo das canditas, no entanto neste espectro
o pico não apresenta a profundidade
característica desses minerais, assim, não
podemos atribuí-lo com precisão. A absorção
média e alongada em 1.925 µm indica presença
de moléculas de H2O; as absorções em 1.841 e
1.799 µm indicam a presença discreta de
sulfatos e caulinita; os picos em 1.413 e
1.389µm são atribuídos a presença de H2O e
OH; os picos a 1.329; 1.269; 1.111; 1.019 e
1.000 µm são considerados transições
eletrônicas de Fe+3, bem como os picos em
0.907 e 0.477 μm (óxidos e hidróxidos de ferro).
A absorção entre 2.200 e 2.380 μm é devido à
presença de argilominerais misturados, não
identificados individualmente.
De acordo com a bibliografia consultada
(Hunt 1977, Clark 1995, Senna 2008), verificase que essa amostra possui características
espectrais idênticas a Caulinita/Esmectita
(Caoesmectita). Analisando detalhadamente o
intervalo entre 1.413 e 2.207 μm verifica-se a
semelhança com o espectro das caoesmectitas 1
e 2. Mesmo assim, percebe-se em baixa
frequência que a amostra SJ possui uma
absorção discreta que não se encontra no
espectro da caoesmectita 2. Essa situação ocorre
pela possível presença de outro mineral
associado. Em pesquisa realizada na biblioteca
espectral da USGS, com apoio de bibliografia
específica (Gomes 1988, Clark 1999), o
espectro da amostra SJ foi comparado com
espectros dos minerais do grupo da caulinita,
como dicta; nacrita e halosita além de minerais
do grupo das esmectitas, montmorilonita,
nontronita, saponita e por fim argilominerais
aluminosos por serem propícios a associação
com a caoesmectita.
Ao serem comparados os espectros da
caoesmectita 2, da nacrita e da amostra SJ
(figura 7), verifica-se uma absorção na amostra
SJ que não é verificada no espectro da
caoesmectita2, no entanto é verificado na
nacrita (USGS). Entende-se que além da
caoesmctita (caulinita + argilomineral do grupo
das esmectitas) a amostra SJ contém em sua
composição a nacrita que tem formula química
Al4[Si4O10]
(OH)8,.
Figura 6 - Espectro da amostra SJ
134
Figura 7 - Comparação entre espectro da amostra SJ [1], com os espectros da Nacrita [2] caoesmectita 5[3];
caoesmectita 4[4]; caoesmectita 3[5], caoesmectita 2[6], e caoesmectita 1[7]
Figura 8 - Comparação entre o espectro da amostra OF [1] e o espectro da amostra LS [2]
135
Amostra OF
Essa
amostra
possui
as
mesmas
características da amostra LS, como se pode ver
na figura 8. A amostra LS foi caracterizada
como uma mistura de caoesmectita 3 e halosita.
Assim, a amostra OF também foi identificada
como uma mistura de caoesmectita 3 e halosita
uma seleção das amostras a serem
encaminhadas a processamento posterior para
separação da fração argila, diminuindo os custos
com reagentes e o tempo de processamento.
Além disso, por se constituir em técnica não
destrutiva, não produz resíduos a serem
lançados
no
ambiente,
reduzindo
a
contaminação de efluentes provocada pelo uso
de reagentes químicos no tratamento do
material.
4 CONCLUSÕES
As argilas coletadas foram analisadas por
espectrorradiometria e foram identificadas como
sendo parte do grupo das caoesmectitas.
Também foram identificadas misturas de
minerais existentes na amostra. Assim, a
amostra C (Candeal) é constituída por uma
caoesmetita 2; as amostras LS (Lagoa Salgada)
e OF (Onça Flor) são idênticas e constituem
uma mistura de caoesmectita 3 e halosita, o que
já era esperado, devido a proximidade dos sítios
de coleta; e a amostra SJ (São José) é
constituída de uma mistura de caoesmectita e
nacrita.
Pode-se ver que a análise espectral foi de
grande utilidade na identificação prévia dos
materiais, permitindo inclusive a decisão sobre
análises posteriores. Por exemplo, como as
amostras LS e OF são constituídas do mesmo
material, torna-se desnecessário a análise
detalhada das duas amostras, o que diminui o
tempo do trabalho e proporciona economia de
recursos.
Embora permita a identificação de materiais
através do espectro, a espectrorradiometria não
possui um mecanismo de quantificação dos
componentes da amostra, sendo necessária a
complementação da análise com outras técnicas,
como difração de raios X (DRX), fluorescência
de raios X (FRX), etc. No entanto, a realização
de um estudo prévio por espectrorradiometria
permite o melhor direcionamento do trabalho,
otimizando a utilização dos recursos
disponíveis.
A espectrorradiometria apresenta-se, então,
como uma técnica útil para a identificação
preliminar de amostras de argilominerais,
diminuindo o tempo de processamento das
amostras, visto que as mesmas não precisam de
nenhum tratamento para serem analisadas,
exceto moagem e secagem. A técnica permite
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ALMEIDA, José Antonio. P. 1992. Estudo
Morfodinâmico do Sitio Urbano de Feira de
Santana – Ba. Dissertação de Mestrado,
Instituto de Geociências, UFBA, Salvador,
140p.
ANJOS, Nelson da Franca Ribeiro dos;
BASTOS, Carlos Alberto de Miranda. 1968.
Estudo das possibilidades hidrogeologicas de
Feira de Santana - Bahia. Recife, SUDENE,
Div. Documentação, 125p.
BASTOS, Gracinete Souza. 2000. Uso de
Sistemas de Informações Geográficas para
zoneamento Geotécnico do Município de Feira
de Santana. Feira de Santana, Sitientibus, 23
(1): 113-136.
INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA
E ESTATÍSTICA (IBGE). 2006. Censo
demográfico.
Disponível
em:
www.ibge.br/municipios.
Acessado
em:
10/01/1010.
SUPERINTENDÊNCIA
DE
RECURSOS
HÍDRICOS DA BAHIA (SRH). 2003. Banco de
dados geográficos. Salvador, CD-Rom SIGBA.
CLARK, R.N. 1995. Reflectance Spectra, AGU
Handbook of Physical Constants, 178-188.
Disponivel
em:
http://www.clarkvision.com/rnc/publist.html.
Acesso em: dezembro de 2009.
CLARK, R. N., Chapter. 1999. Spectroscopy of
Rocks and Minerals, and Principles of
Spectroscopy, in Manual of Remote Sensing,
136
Volume 3, Remote Sensing for the Earth
Sciences, (A.N. Rencz, ed.) John Wiley and
Sons, New York, p 3- 58. Disponível em:
http://www.clarkvision.com/rnc/publist.html.
Acesso em: janeiro 2010.
HOFF, Rosemary. 2002. Integração de dados
geológicos
de
sensoriamento
remoto,
espectrorradiometricos e geofísicos aplicados à
prospecção de depósitos filoneanos de fluorita
hidrotermal no sudeste de Santa Catarina. Tese
de Doutorado, Programa de Pós-graduação em
Geociências, UFRGS, Porto Alegre.
SENNA, J. A.; Souza Filho, C. R. 2005.
Caracterização e modelagem de argilas
utilizadas pela indústria cerâmica por
espectroscopia de reflectância e dados
multiespectrais ASTER - Um experimento no
depósito de ball clay de São Simão, São Paulo.
Anais
XII
Simpósio
Brasileiro
de
Sensoriamento Remoto, p. 650-659. Disponível
em:
http://marte.dpi.inpe.br/col/ltid.inpe.br/sbsr/200
4/11.26.16.58/doc/1903.pdf.
Acesso
em:
fevereiro de 2010.
HUNT, G.R. 1977. Spectral signatures of
particulate minerals, in the visible and nearinfrared, Geophysics 42, 501-513. Disponivel
em:
http://econgeol.geoscienceworld.org/cgi/content
/abstract/74/7/1613. Acesso em: janeiro de
2010.
SENNA, Juliano Alves. 2008. Caracterização
Espectro-mineralógica e aspectos sobre a
gênese de matérias-primas cerâmicas clássicas
do Brasil: estudo de caso em depósitos de
pirofilita, talco, e caulinita. Tese de Doutorado,
Instituto
de
Geociências,
UNICAMP,
Campinas-SP, 210 p.
LYON, R. J.; P; KHU, H. 1989. Spectral Band
Shapes as criteria for mineral discrimination in
field spectroscopy. In: Thematic Remote
Sensing for Exploration Geology, 7 ed, Calgary,
Alberta, Canadá, Proceeding,
ULLMANN, Gustavo; LUDERITZ, Dejanira
Saldanha, MONGUILHOTT, Michele. 2009.
“Caracterização espectral das rochas, suas
alterações e solos associados localizados no
escudo sul-rio-grandense, RS.” construção de
uma biblioteca espectral digital on-lineresultados
parciais.
Disponível
em
www.agbpa.com.br. acesso em outubro de
2009.
KIEHL, Edmar José.
1979. Manual de
edafologia: relações solo-planta. São Paulo,
Agronômica Ceres, 204p.
MELLO, Filipe Ramos; BRITO, Suzana
Modesto Oliveira. 2009. Modelagem e
caracterização mineralógica de argilas
utilizadas em olarias de Feira de Santana.
Relatório Técnico Parcial, FAPESB, Salvador,
2009, 90 p.
PONTUAL, Sasha; MERRY, Nick &
GAMSON, Paul. 1997. Spetral Interpratation
Field Manual. Auspec International, 168p.
RESEARCH SYSTEMS, Inc (RSI). 2009. ENVI
User'sGuide. ENVI Version 4.7, 94 p.
SENNA, Julio Alves. 2003. Caracterização de
argilominerais de utilização na indústria
cerâmica por espectroscopia de reflectância.
Dissertação de mestrado, Instituto de
Geociências, UNICAMP, Campinas-SP, X p.
______________________________________
[1] - Empresa Baiana de Desenvolvimento Agrícola
(EBDA),
Salvador-Bahia-Brasil.
[email protected].
Técnico
em
Desenvolvimento Rural, Mestre em Ciências Ambientais,
Programa de Pós-graduação em Modelagem em Ciências
da Terra e do Ambiente.
[2] - Universidade Estadual de Feira de Santana, Feira de
Santana-Bahia-Brasil. [email protected]. Professora
Doutora, Programa de Pós-graduação em Modelagem em
Ciências da Terra e do Ambiente.
[3] - Universidade Estadual de Feira de Santana, Feira de
Santana-Bahia-Brasil.
[email protected].
Professora
Doutora, Programa de Pós-graduação em Modelagem em
Ciências da Terra e do Ambiente.
137