Instituto alemão de higiene ambiental e toxicologia aprova o uso do SP2000 para análise de matrizes ambientais

O Instituto de Higiene Ambiental e Toxicologia de Ruhrgebiets foi fundado em 1902 durante a epidemia de tifo, para melhorar a higiene em geral, por recomendação de Robert Koch. Hoje o instituto ainda se dedica à análise de matrizes ambientais como água, solo, ar e diversos tipos de resíduos.

O laboratório analisa cerca de 70 amostras todos os dias, com picos de até 100 amostras por dia. A água potável é analisada de acordo com os requisitos especificados no “Trinkwasserverordnung” e as piscinas devem ser monitoradas de acordo com a DIN 19643.

A plataforma SP2000 oferece análise totalmente automática de pH, condutividade (EC), turbidez e acidez em diversas matrizes de água, e adicionalmente, a medição do Coeficiente de Absorção Espectral (SAC) 254, 436 e 410nm.

Por que o Instituto automatizou suas análises com o SP2000?

 

• Maior capacidade de amostra

Analisar as amostras manualmente para todos os parâmetros acima é muito trabalhoso. O SP2000 mede facilmente cerca de 90 amostras para todos os parâmetros sem qualquer intervenção do operador.

• Medição na hora

Alguns dos parâmetros como pH e turbidez devem ser medidos imediatamente ou, pelo menos, no dia da amostragem. Como o robô pode ser operado sem supervisão, essas amostras podem ser carregadas no final do dia de trabalho e analisadas à noite, estendendo muito a jornada de trabalho do laboratório, mas não da equipe!

• Vários parâmetros em uma plataforma

O pH, EC, turbidez, acidez, SAC 254, 436 e 410nm são determinados automaticamente a partir de uma única amostra na mesma plataforma do SP2000.

• Capacidade de usar seus próprios frascos de amostra

A integração de frascos plásticos de coleta de amostras de 250 ml com uma tampa de rosca cônica, permitindo que as amostras sejam coletadas sem uma almofada de ar, foi uma grande vantagem. Os frascos de coleta de amostra podem ser colocados diretamente no analisador e são usados em todo o processo. Minimizando a introdução de erro da divisão da amostra, etc.

Para conhecer melhor esta solução, clique aqui.