Chemometric profile of gunpowder

Dissertação para obtenção do grau de Mestre no Instituto Universitário Egas MonizThe forensic investigations regarding firearm-related crimes are of paramount importance, focusing mainly on visual analysis of marks in firearm-related elements. When the cartridge or the projectile, printed with specific marks from the firearm who fired the round, are not available, the analysis needs to find alternative approaches to continue with the forensic investigation. This often leads to the chemical analysis of the compounds created when the firearm is discharged. With the popular and political pressure on manufacturers, the most characteristics elements of gunshot residue, such as lead, antimony and barium, are quickly being removed from the formulations and replaced with others that grant gunshot residue chemical analysis less probatory value. This led to an increase in studies focused on the organic compound profiles of the ammunitions. These are mainly located in the propellant – smokeless gunpowder. The most common procedures for the profile analysis of chemical compounds in gunshot residues are spectroscopy and chromatography. In the present work, we propose the use of solid-phase microextraction in combination with Gas Chromatography-Flame Ionisation Detection and Attenuated Total Reflectance- Fourier Transform Infrared Spectroscopy to evaluate their discriminative capability for the determination of chemical profile of different gunpowder samples. The results showed visible differences among samples from different manufacturers and models. The obtained data was used in for training and validation of predictive models, with the objective of identifying the manufacturer and model of specific ammunitions. The results showed an overall accuracy of around 60% when classifying data not used for the predictive model. Problems in data acquisition may have harmed the predictor's accuracy, while overfitting of the models is also a possibility. Nevertheless, these results showed that the analytical approaches and predictive model herein proposed have great potential for identifying specific ammunition manufacturers and models.As investigações criminais a crime onde foi utilizada arma de fogo é de extrema importância, baseando-se principalmente na análise visual de marcas em elementos municiais. Quando o invólucro ou o projétil, com essas marcas especificas da arma de fogo que disparou a munição, não estão disponíveis, é preciso encontrar abordagens alternativas para prosseguir com a investigação. Isto leva frequentemente à análise química dos compostos gerados pelo disparo da arma de fogo. Devido à pressão popular e política sobre os fabricantes, os elementos mais característicos do resíduo de disparo de uma arma de fogo, como o chumbo, antimónio e bário, estão rapidamente a ser removidos das formulações e substituídos por outros que conferem a este resíduo um menor valor probatório. Isto levou a um aumento dos estudos focados no perfil químico dos compostos orgânicos de uma munição. Estes encontram-se principalmente na carga propulsora – pólvora química. Os procedimentos mais comuns para a análise do perfil dos compostos químicos em resíduo de disparo de arma de fogo são os espetroscópicos e os cromatográficos. Neste trabalho, propomos o uso de microextração de fase sólida em combinação com cromatografia gasosa acoplada a detetor de ionização de chama e ainda Espetroscopia de Infravermelho com Transformada de Fourier com Refletância Total Atenuada para avaliar o seu potencial discriminativo relativo à determinação do perfil químico de várias amostras de pólvora química. Nos resultados são visíveis diferenças entra amostras de diferentes fabricantes e modelos de munições. Os dados obtidos foram usados para treinar e validar modelos preditivos, com o objetivo de identificar o fabricante e o modelo de munições específicas. Os resultados obtidos apresentação uma precisão de cerca de 60% dos modelos preditivos quando classificam dados que não foram usados no seu treino. Problemas relacionados com a aquisição de dados podem ter prejudicado a precisão do modelo, sendo que overffiting dos modelos é também uma possibilidade. Contudo, estes resultados provam que esta abordagem analítica, aliada aos modelos preditivos desenvolvidos, tem um elevado poder discriminatório na identificação dos fabricantes e modelos de munições específicas