Изображение на обложке

ПРИМЕНИМОСТЬ МНОГОМЕРНЫХ ГРАДУИРОВОК В АТОМНО-ЭМИССИОННОЙ СПЕКТРОМЕТРИИ С ДУГОВЫМ РАЗРЯДОМ

Elena V. Shabanova, Irina E. Vasil’eva

Аннотация


Последние достижения в области инструментальной аналитической химии связаны с разработкой приборов, регистрирующих множество аналитических сигналов и использующих разнообразные способы обработки информации, что, в свою очередь, требует использования прогрессивных математических приёмов для обработки большого объёма получаемых данных. Наибольший интерес многомерные подходы представляют для наук о Земле и жизни, т.к. большинство исследований основано на измерении химического состава сложных природных органоминеральных веществ и характеризации их составов, от которых напрямую зависят их свойства. Природные объекты по своему происхождению многомерны, поэтому традиционно для их изучения и аналитического контроля привлекают несколько методов анализа и одномерные приёмы обработки, чтобы достичь требуемой точности результатов. Применение специальных математических приёмов обработки аналитических сигналов в эмиссионных спектрах объективно снижает затраты при улучшении точности. В работе сделана попытка оценить необходимость применения в атомно-эмиссионной спектрометрии с дуговым разрядом многомерных градуировок при одновременном анализе разнотипных объектов. Рассмотрены разные варианты градуирования в двух методиках прямого атомно-эмиссионного определения массовых долей (1) F и (2) Li, P, B, Mn, Ni, Co, V, Cr, W, Mo, Sn, Ga, Pb, Cu, Zn, Ag, Sb, As, Tl, Ge, Bi и Cd (22 элемента) в порошковых пробах горных пород, рыхлых отложений, донных осадков, почв, зол, золотосеребряных руд и продуктов их переработки.

Ключевые слова: атомно-эмиссионная спектрометрия с дуговым разрядом, многомерная градуировка, прямой анализ, природные объекты

DOI: http://dx.doi.org/10.15826/analitika.2021.25.4.006

Полный текст:

PDF (Russian)

Литература


REFERENCES

Margoshes M. Data acquisition and computation in spectrochemical analysis: A forecast. Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy, 1970, vol. 25, pp. 113–122. https://doi.org/10.1016/0584-8547(70)80015-5.

Raikhbaum, Ya.D., Fizicheskie osnovy spektral’nogo analiza [Physical Basis of Spectral Analysis], Moscow: Nauka, 1980. 159 p. (in Rusian).

Danzer K., Wagner M. Multisignal calibration in optical emission spectroscopy. Fresenius' Journal of Analytical Chemistry, 1993, vol. 346, no. 6–9, pp. 520–524. doi :10.1007/BF00321235.

Weiss Z. Emission yields and the standard model in glow discharge optical emission spectroscopy: links to the underlying physics and analytical interpretation of the experimental data. Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy, 2006, vol. 61, no. 2, pp. 121–133. Doi:10.1016/j.sab.2005.11.006.

Dyar M.D., Carmosino M.L., Brevers E.A., Ozanne M.V., Clegg S.M., Wiens R.C. Comparison of partial least squares and lasso regression techniques as applied to laser-induced break-down spectroscopy of geological samples. Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy, 2012, vol. 70, no. 4, pp. 51-67. Doi:10.1016/j.sab.2012.04.011.

Geladi P. Some recent trends in the calibration literature. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2002, vol. 60, no. 1–2, pp. 211–224. doi:10.1016/S0169-7439(01)00197-6.

Hopke P.K. The evolution of chemometrics. Analytica Chimica Acta, 2003, vol. 500, pp. 365–377. doi:10.1016/S0003-2670(03)00944-9.

Oliveira A.F., Gonzalez M.H., Nogueira A.R.A. Use of multiple lines for improving accuracy, minimizing systematic errors from spectral interferences, and reducing matrix effects in MIP OES measurements. Microchemical Journal, 2018, vol. 143, pp. 326-330. Doi:10.1016/j.microc.2018.08.032.

Anderson R.B., Bell III 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. Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy, 2012, vol. 70, no. 4, pp. 24-32. Doi:10.1016/j.sab.2012.04.004.

Cook R.D., Forzani L. PLS regression algorithms in the presence of nonlinearity. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, vol. 213, 104307. doi :10.1016/j.chemolab.2021.104307.

Vasilyeva I.E., Shabanova E.V. Calibration model of simultaneous multielement atomic-emission analysis using analytical line groups of each determined element. Fresenius' Journal of Analytical Chemistry, 1998, vol. 361, pp. 280–282. Doi:10.1007/s002160050880.

FR.1.31.2015.20474. Opredelenie massovykh dolei ftora v poroshkovykh probakh. Metodika kolichestvennogo khimicheskogo analiza gornykh porod, rykhlykh otlozhenii, donnykh osadkov, pochv, zol, shlakov, rud i produktov ikh pererabotki metodom dugovoi atomno-emissionnoi spektrometrii s fotoelektricheskoi registratsiei spektrov i vvedeniem veshchestva v dugovoi razriad po sposobu vduvaniia-prosypki [Determination of the mass fractions of fluorine in powder samples. Technique of quantitative chemical analysis of rocks, loose sediments, bottom sediments, soils, ash, slags, ores and products of their processing by the method of arc atomic emission spectrometry with photoelectric registration of spectra and introduction of the substance into the arc discharge by the blow-spilling way.] Irkutsk: IGC SB RAS, 2014. 26 p. (in Russian).

FR.1.31.2020.36185. Metodika izmerenii massovykh dolei elementov v poroshkakh organomineral'nykh prob metodom atomno-emissionnoi spektrometrii s nepreryvnym vvedeniem veshchestva v plazmu dugovogo razriada i integral'noi registratsiei spektrov fotodiodnymi lineikami [Technique of measuring the mass fractions of elements in organomineral sample powders by atomic emission spectrometry with continuous introduction of a substance into an arc discharge plasma and integrated registration of spectra with photodiode arrays.] Irkutsk: IGC SB RAS, 2019. 42 p. (in Russian).

Raposo F. Evaluation of analytical calibration based on least-squares linear regression for instrumental techniques: A tutorial review. TrAC Trends in Analytical Chemistry, 2016, vol. 77, pp. 167–185. Doi:10.1016/j.trac.2015.12.006.

Vasil'eva I.E., Shabanova E.V. [Arc atomic emission analysis for the study of geochemical objects]. Zavodskaia laboratoriia. Diagnostika materialov [Industrial laboratory. Diagnostics of materials], 2012, vol. 78, no. 1(II), pp. 14-24. (in Russian).

Shabanova E., Vasilyeva I. Modeling of data structure for multivariate calibration in atomic emission spectrometry. In: Progress in Chemometric research. New York: NOVA Science Publishers, 2005, pp. 137-149.

Vasil’eva I.E., Shabanova E.V. Certified reference materials of geological and environmental objects: Problems and solutions. Journal of Analytical Chemistry, 2017, vol. 72, no. 2, pp. 129–146. Doi:10.1134/S1061934817020149.

Shabanova E.V., Vasil'eva I.E. [Scintillation atomic emission spectrometry for the determination of precious metals: current state and prospects]. In: Analytical control of precious metals. Ser. "The World of Chemistry", edited by Yu.A. Karpov, V.B. Baranovskaya, L P. Zhitenko. Moscow: Technosphera, 2019, pp. 79-121. (in Russian).




DOI: https://doi.org/10.15826/analitika.2021.25.4.006

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.