[ca] Aquesta tesi doctoral se centra principalment en la millora de les propietats de detecció electroquímica de l'elèctrode compòsit de grafit epoxi (GEC) mitjançant l'ús de modificadors. L'elèctrode compòsit de resina epoxi i grafit és la plataforma de detecció fonamental en aquest estudi electroquímic, és a dir, són els elèctrodes de treball en la configuració de la cel·la de tres elèctrodes. Però hi ha diversos problemes com ara el soroll, l'enverinament, l'estabilitat de resposta i els temps de resposta elevats associats a la detecció electroquímica de determinats compostos electroactius. Per resoldre aquests problemes, és important dur a terme una recerca de diferents tècniques de modificació i millorar les característiques de resposta dels elèctrodes de treball. A més, el nostre objectiu final en aquest treball de tesi va ser desenvolupar una llengua electrònica (LE) amb una matriu de sensors optimitzada per resoldre mescles de mostres. Amb aquesta finalitat, volem essencialment elèctrodes modificats per obtenir una resposta diferenciada per als diferents compostos implicats en les nostres aplicacions de llengua electrònica. Aquesta és una condició necessària per a les llengües electròniques: diferents sensors que proporcionen senyals diferents per als diferents compostos. Per això aquí, en aquesta investigació, s'ha treballat per trobar alguns modificadors per incorporar juntament amb el compòsit epoxi i grafit al sensor. S'ha estudiat l'efecte d'aquesta modificació en la millora de les plataformes de detecció. Juntament amb l'elèctrode de resina epoxi modificat, també s'han estudiat les possibilitats d'un elèctrode de metall nu a la plataforma de detecció electroquímica. A més, s'han treballat per a una selecció prèvia de sensors òptims per a una llengua electrònica mitjançant anàlisi canònica de variables, anàlisi de components principals i un factor de clustering "F". Per il·lustrar l'aplicabilitat de la llengua electrònica amb aquesta metodologia de selecció prèvia, s'ha demostrat la quantificació i discriminació simultània de tres ingredients farmacèutics diferents, a saber, paracetamol, àcid úric i àcid ascòrbic. El rendiment de la LE proposada amb aquesta selecció prèvia de sensors es va comparar després amb altres LEs treballades anteriorment que realitzaven la resolució de la mateixa mescla.

[en] This PhD thesis is primarily focused on the improvement of electrochemical sensing properties of graphite epoxy composite (GEC) electrode by means of modification. Graphite epoxy resin composite electrode is the fundamental sensing platform in this electrochemical study i.e. they are the working electrodes in the three electrodes cell configuration. But there are various problems such as noise, fouling, unstable baseline and long response time associated with the sensing of electro-active compounds electrochemically. To solve those problems, it is important to carry out extensive research in search of different modification techniques for working electrodes. Additionally, our final objective in this thesis work was to develop an electronic tongue (ET) with optimal sensors for resolving sample mixtures. For that purpose, essentially we want modified electrodes to obtain differentiated response for the different compounds involved in our electronic tongue applications. This is a necessary condition for electronic tongues: different sensors that provide different signals for the different compounds. Therefore here, in this research, work has been carried out to find some modifiers to be incorporated together with the graphite epoxy composite into the sensor. The effect of this modification on improving the sensing platforms has been studied. Along with modified epoxy resin electrode, possibilities of bare metal electrode in the electrochemical sensing platform have also been studied. Additionally works has been carried out for a priory selection of optimal sensors for an electronic tongue using canonical variate analysis, principal component analysis and a clustering factor "F". To illustrate the applicability of the electronic tongue with this a priory selection methodology, simultaneous quantification and discrimination of three different APIs namely Paracetamol, uric acid and ascorbic acid have been demonstrated. The performance of the proposed ET with this a priory selection of sensors was then benchmarked against other previously reported ETs performing the resolution of the same mixtures.