Изображение на обложке

Оптимизация обращенных многомерных градуировок Для определения суммарного содержания фенолов

L. S. Bazhenova, V. I. Vershinin

Аннотация


Суммарное содержание (СΣ) разных фенолов определяли методом многоволновой спектрофотометрии, применяя обращенные многомерные градуировки (ОМГ). Цель исследования – найти оптимальные ОМГ, обеспечивающие точную оценку суммарного содержания фенолов в смесях сложного качественного состава. Модельные объекты – водные растворы, каждый из которых содержал от трех до пяти индивидуальных фенолов с концентрациями порядка 10-5-10-4 М. В общей сложности смеси содержали 18 разных фенолов. Компоненты каждой смеси переводили в однотипные азокрасители по реакции с диазотированной сульфаниловой кислотой и регистрировали спектры поглощения окрашенных растворов в области 200-600 нм. С помощью авторского программного обеспечения по спектрам растворов известного состава (обучающие выборки) строили ОМГ и использовали их для анализа других смесей (тест-выборка). Оптимальные ОМГ выявляли в ходе многофакторного компьютерного эксперимента. Параметром оптимизации служила обобщенная погрешность анализа (RMSEP) смесей из тест-выборки. Факторы оптимизации - число аналитических длин волн (m), объем обучающей выборки (n) и ширина спектрального интервала (Δλ). Оптимизацию вели двумя способами: 1) последовательно варьируя разные факторы (метод Гаусса-Зейделя) и 2) варьируя все факторы одновременно. Второй способ позволил получить более эффективные ОМГ. В частности, при m = 19, n = 16 и Δλ = 300 нм единичные погрешности оценки СΣ по модулю не превышали 10 %, а обобщенная погрешность составляла               3.5 % от среднего содержания фенолов в смесях из тест-выборки. Оптимизированная методика будет применена для оценки суммарного содержания фенолов в сточных водах

Ключевые слова


групповой анализ; фенолы; многоволновая спектрофотометрия; многомерные градуировки; многофакторная оптимизация; планирование эксперимента

Полный текст:

PDF

Литература


REFERENCES

Vershinin V.I. [Methodological aspects of group analysis of organic substances]. Zh. analit. khimii. [J. Anal. Chem.], 2023, vol. 78, no. 2, pp. 129-143. doi: 10.31857/S0044450223020147. (in Russian).

Brereton R.G. Introduction to multivariate calibration in analytical chemistry. Analyst, 2000, vol. 125, no. 11, pp. 2125 2154. doi:10.1039/B003805I.

Quansheng C., Jiewen Z., Muhua L., Jianrong C., Jianchua L. Determination of total polyphenols content in green tea using FT-NIR spectroscopy and different PLS algorithms J. Pharm. Biomed. Anal., 2008, vol. 46, № 3, pp. 568-573. doi: 10.1016/j.jpba.2007.10.031.

Rambla F. J., Garrigues S., de la Guardia M. PLS-NIR determination of total sugar, glucose, fructose and sucrose in aqueous solutions of fruit juices. Anal. Chim. Acta, 1997, vol. 344, no. 1-2, pp. 41-53. doi: 10.1016/S0003-2670(97)00032-9.

Janik L.J., Cozzolino D., Dambergs R., Cynkar W., Gishen M. The prediction of total anthocyanin concentration in red-grape homogenates using visible-near-infrared spectroscopy and artificial neural networks. Anal. Chim. Acta, 2007, vol. 594, no. 1, pp.107-118. doi: 10.1016/j.aca.2007.05.019.

Vershinin V.I., Petrov S.V. The estimation of total petroleum hydrocarbons content in waste waters by multiwave IR spectrometry with multivariate calibrations. Talanta, 2016, vol. 148, pp. 163-169. doi: 10.1016/j.talanta.2015.10.076.

Vlasova I.V., Vershinin V.I. [Spectrometric determination of the total concentration of similar analytes using inverted multivariate calibrations]. Zh. analit. khimii. [J. Anal. Chem.], 2022, vol. 77, no. 11, pp. 1032-1039. doi: 10.31857/S0044450222110159 (in Russian).

Vershinin V.I., Bazhenova L.S. [Application of inverted multivariate calibrations to determine the total content of phenols]. Zavod. Lab. Diagnostika mater. [Industr. Lab. Diagnostics Mater.], 2023, vol. 89, no. 9, pp. 5-12. doi: 10.26896/1028-6861-2023-89-9-5 12. (in Russian).

Khatmullina R.M., Safarova V.I., Latypova V.Z. [Reliability of the assessment of water pollution by petroleum hydrocarbons and phenols using some of total indices]. Zh. analit. khimii. [J. Anal. Chem.], 2018, vol. 73, no. 7, pp. 545-551. doi: 10.7868/S0044450218070095. (in Russian).

Adler Ju.P., Markova E.V., Granovskij Ju.V. Planirovanie experimenta pri poiske optimalnykh uslovii [Planning of experiments in searching for optimal conditions]. Moscow, Nauka, 1976, 280 p. (in Russian).

Smagunova A.N., Pashkova G.V., Belykh L.I. Matematicheskoe planirovanie eksperimenta v metodicheskikh issledovanijakh analiticheskoi khimii [Mathematical planning of an experiment in analytical chemistry methodical research]. Irkutsk, IGU, 2015, 137 p. (in Russian).

Oliveira А.F., Gonzalez M.H., Nogueira A.R. Use of multiple lines for improving accuracy, minimizing systematic errors from spectral interferences, and reducing matrix effects in MIP OES measurements. Microchem. J., 2018, vol. 143, no. 12, pp. 326-330. doi: 10.1016/j.microc.2018.08.032.

Anderson R.B., Bell J.F., Wiens R.C., Morris R.V., Clegg S.M. Clustering and training set selection methods for improving the accuracy of quantitative laser induced breakdown spectroscopy. Spectrochim Acta. Part B: Atomic Spectrosc., 2012, vol. 70, no. 4, pp. 24-32. doi: 10.1016/j.sab.2012.04.004.

Shabanova E.V., Vasil’eva I. E. [Applicability of multivariate calibrations in atomic emission spectrometry with arc discharge]. Analitika i kontrol’ [Analytics and Control], 2021, vol. 25, no. 4, pp. 296-307. doi: 10.15826/analitika.2021.25.4.006 (in Russian).

Cozzolino D., Cynkar W.U, Shah N., Dambergs R.G., Smith P.A. A brief introduction to multivariate methods in grape and wine analysis (review). Int. J. Wine Res., 2009, no. 1, pp. 123-130. doi: 10.2147/IJWR.S4585.

Brilenok N.S., Bakhareva M.V., Vershinin V.I. [UV-spectrometric determination of total phenols using diazotized sulfanilic acid]. Zh. analit. khimii. [J. Anal. Chem.], 2018, vol. 73, no. 6, pp. 446-454. doi: 10.7868/S0044450218060051 (in Russian).

Allen M.P. Understanding regression analysis. N.Y.: Springer US, 2004, 216 p.

Antonova T.V., Ivanova V.A., Shiligin P.V. [To the problem of precision spectrophotometric assessments of the total content of phenols]. Analitika i kontrol’ [Analytics and Control], 2012, vol. 16, no. 4, pp. 343-349 (in Russian).

Valchuk N.S., Bazhenova L.S., Vershinin V.I. [Effect of foreign substances on the determination of phenols total content using single-wavelength and multi-wavelength UV-spectrometry]. Analitika i kontrol’ [Analytics and Control], 2025, vol. 29, no. 1, pp. 45-53. doi:10.15826/analitika. 2025.29.1.002. (in Russian).

Magasumova A.T., Safarova A.M., Khatmullina R.M., Fatjanova E.V. [Identification of phenols in waste waters of petrochemical enterprises in Bashkortostan]. Georesursy [Georesources], no. 8 (50), pp. 61-64 (in Russian).

Lichutina T.F., Miskevich I.V., Brovko O.S., Gusakova M.A. Optimizatsija normirivanija sbrosa stokov predprijatii TSBP v vodotoki [Optimization of regulation for effluent discharges into watercourses by pulp and paper mills]. Yekaterinburg: Ural. Otd. Ross. Akad. Nauk, 2005, 212 p. (in Russian).




DOI: https://doi.org/10.15826/analitika.2026.30.2.003

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.