Обращенные многомерные градуировки как средство раздельного определения однотипных аналитов по спектру смеси c неаддитивным светопоглощением
- Авторы: Власова И.В.1, Матусевич А.А.1, Вершинин В.И.1
-
Учреждения:
- Омский государственный университет имени Ф.М. Достоевского
- Выпуск: Том 80, № 5 (2025)
- Страницы: 518-525
- Раздел: ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ
- Статья получена: 20.06.2025
- Статья одобрена: 20.06.2025
- URL: https://ruspoj.com/0044-4502/article/view/685447
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0044450225050073
- EDN: https://elibrary.ru/atrfwd
- ID: 685447
Цитировать
Аннотация
Многомерные градуировки применяются в спектрофотометрическом анализе для определения ряда аналитов в многокомпонентных растворах. Такие градуировки связывают обобщенные сигналы, измеренные при нескольких длинах волн, с концентрациями аналитов. Цель данной работы – проверка применимости обращенных многомерных градуировок (ОМГ) для раздельного определения однотипных аналитов при неаддитивности их светопоглощения. Объекты анализа – модельные водные растворы, одновременно содержащие Cu(II), Co(II), Ni(II), Zn(II), Pb(II) и избыток фотометрического реагента 4-(2-пиридилазо) резорцина. В таких растворах наблюдались статистически значимые отклонения от аддитивности светопоглощения, вероятно, вызванные сдвигом равновесия комплексообразования. Исходными данными для построения ОМГ были спектры модельных смесей из обучающей выборки. В ходе эксперимента варьировали число аналитических длин волн (m) и число смесей в обучающей выборке (n). Концентрации металлов в смесях из тест-выборки рассчитывали порознь методом множественной линейной регрессии, используя разные спектральные интервалы и разные ОМГ. Лучшие результаты получены при m = 16 и n = 30. Погрешности определения Со, Ni и Zn в единичных смесях не превышают 25 отн.% (по модулю), а обобщенные погрешности (RMSEP) составили 10–15 отн.%. Погрешности определения меди и свинца отличались значительно более высокими значениями. Эксперимент показал, что с помощью ОМГ можно раздельно определять компоненты смесей с похожими, но не аддитивными спектрами. Однако объем исходных данных при этом должен быть намного больше, чем при оценке суммарного содержания тех же аналитов, точность результатов будет ниже, а возможность правильного определения всех аналитов не гарантируется.
Полный текст

Об авторах
И. В. Власова
Омский государственный университет имени Ф.М. Достоевского
Автор, ответственный за переписку.
Email: vlaso-iri@yandex.ru
Россия, Омск
А. А. Матусевич
Омский государственный университет имени Ф.М. Достоевского
Email: vlaso-iri@yandex.ru
Россия, Омск
В. И. Вершинин
Омский государственный университет имени Ф.М. Достоевского
Email: vlaso-iri@yandex.ru
Россия, Омск
Список литературы
- 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. V. 344. P. 41.
- Ni Y., Huang C., Kokot S. Application of multivariate calibration and artificial neural networks to simultaneous kinetic-spectrophotometric determination of carbamate pesticides // Chemometr. Intel. Lab. Systems. 2004. V. 28. № 5. P. 177.
- Vershinin V.I., Petrov S.V. The estimation of total petroleum hydrocarbons in waste waters by multiwave IR spectrometry with multivariate calibrations // Talanta. 2016. V. 148. P. 163.
- Bozdogan A., Acar A.M., Kunt G.K. Simultaneous determination of acetaminophen and caffeine in tablet preparations by partial least-squares multivariate spectrophotometric calibration // Talanta 1992. V. 39. № 8. P. 977.
- Перьков И.Г., Дрозд А.В., Арцебашев Г.И. Выбор оптимальных длин волн и прогнозирование погрешностей в многокомпонентном спектрофотометрическом анализе // Журн. аналит. химии. 1987. Т. 42. № 1. С. 68.
- Brereton R.G. Introduction to multivariate calibration in analytical chemistry // Analyst. 2000. V. 125. № 11. P. 2125.
- Esbensen K.H. Multivariate Data Analysis – in Practice. An Introduction to Multivariate Data Analysis and Experimental Design. 5th Ed. Woodbridge: Camo Process. AS, 2004. 588 p.
- Olivieri A.C., Faber N.M., Ferre J., Boque R. Uncertainty estimation and figures of merit for multivariate calibration (IUPAC Technical Report) // Pure Appl. Chem. 2006. V. 78. № 4. P. 633.
- Антонова Т.В., Вершинин В.И., Власова И.В. УФ-спектрометрическое определение суммарного содержания аренов в сточных водах // Журн. аналит. химии. 2021. Т. 76. № 7. С. 603.
- Вершинин В.И., Баженова Л.С. Применение обращенных многомерных градуировок для определения суммарного содержания фенолов / Заводск. лаборатория. Диагностика материалов. 2023. Т. 89. № 9. С. 5.
- Власова И.В., Вершинин В.И. Спектрометрическое определение суммарного содержания однотипных аналитов с помощью обращенных многомерных градуировок // Журн. аналит. химии. 2022. Т. 77. № 11. С. 1032. https://doi.org/10.31857/S0044450222110159
- Отто М. Современные методы аналитической химии (в 2-х т.т.). Т. 2. М.: Техносфера, 2004. С. 138.
- Берштейн И.Я., Каминский Ю.А. Спектрофотометрический анализ в органической химии. Л.: Химия, 1986. 200 с.
- Иванов В.М. Гетероциклические азотсодержащие азосоединения. М.: Наука, 1982. 229 с.
- Новый справочник химика и технолога. Аналитическая химия. Часть 3. / Под ред. Калинкина И.П. СПб: НПО “Профессионал”, 2004. 692 с. (табл. 14.4.16).
- Булатов М.И. Расчеты равновесий в аналитической химии. Л.: Химия, 1984. 184 с.
- Бурюкина П.А., Власова И.В., Спиридонова К.А. Применение хемометрических алгоритмов в спектрофотометрическом анализе смесей с подобными спектрами поглощения // Аналитика и контроль. 2013. Т. 17. № 3. С. 333.
Дополнительные файлы
