RESUMO O cobre (Cu) é um contaminante frequente das águas residuais, o que pode levar a intoxicação humana e danos ambientais. A hidroxiapatita (HAP) pode ser utilizada para remoção dessa substância de efluentes, pois é de fácil produção e alto rendimento. Assim, o presente estudo objetivou analisar a influência de vários fatores (factorial design) na adsorção do Cu+2 em solução. A HAP foi produzida por meio de precipitação aquosa e, subsequentemente, caracterização por difração de raios X (DRX), espectroscopia no infravermelho por transformada de Fourier (FTIR), espectroscopia por energia dispersiva (EDS) e microscopia eletrônica de transmissão (TEM). A influência das variáveis pH, concentração inicial (Ci) e massa adsorvente na adsorção de Cu+2 foi analisada por intermédio de um planejamento fatorial 12 (23), com 4 pontos centrais. As três variáveis analisadas foram estatisticamente significantes, sendo possível observar remoções acima de 80% do metal dissolvido em solução. A análise de variância (ANOVA) mostrou que o pH da solução (1), a massa adsorvente (3), a concentração inicial de metal (2) e a interação 2x3 (23) foram estatisticamente significantes. A eficiência máxima de remoção de Cu+2 obtida no procedimento de otimização foi de 85,33%.

ABSTRACT Copper is a frequent contaminant of wastewater, which can lead to human intoxication and environmental damage. The hydroxyapatite (HAP) can be used to remove this substance from wastewater, as it is easy to produce and has high yield. Thus, the present study aimed to analyze the influence of several factors (factorial design) on the adsorption of Cu+2 in solution. HAP was produced by means of aqueous precipitation and subsequently characterized by XRD, FTIR, EDS, and TEM. The influence of the variables pH, initial concentration (Ci), and adsorbent mass on the adsorption of Cu+2 was performed through 12 factorial design (23), with four central points. The three variables analyzed were statistically significant, being possible to observe removals above 80% of the dissolved metal in solution. The analysis of variance (ANOVA) showed that the pH of the solution (1), the adsorbent mass (3), the initial concentration of metal (2), and the interaction 2×3 were statistically significant. The maximum Cu+2 removal efficiency obtained in the optimization procedure was 85.33%.

A computational interface, using sybyl format as an input file, was created in order to calculate connectivity indexes. After generation and classification of all substructures, which derive from the molecular structure, this interface calculates all possible orders from zero up to the maximun number of bonds in the molecule. Other topological indexes such as Wiener and Schultz indexes can also be calculated.