Тема: ПОЛИМЕТАКРИЛАТНЫЕ ОПТОДЫ В МНОГОКОМПОНЕНТНОМ ЦИФРОВОМ ЦВЕТОМЕТРИЧЕСКОМ ЭКСПРЕСС-АНАЛИЗЕ СОСТАВА ВЕЩЕСТВ

Актуальность темы. Оптические химические сенсоры играют важную роль в промышленном и экологическом мониторинге, благодаря их малой стоимости, возможности миниатюризации и гибкости. Среди различных типов оптических химических сенсоров особой привлекательностью обладают колориметрические сенсоры (оптоды), позволяющие получать визуально наблюдаемый и сравнительно легко измеримый аналитический сигнал.
Определяемые вещества (например, тяжелые металлы), как правило, присутствуют в исследуемых объектах не индивидуально, а в виде групп из нескольких химических элементов, поэтому важно применять методы многокомпонентного анализа вместо определения отдельных компонент в пробах, т.к. при однокомпонентном определении наблюдается сравнительно низкая селективность. При этом требуются значительные дополнительные затраты времени на разделение компонентов и на устранение влияния мешающих компонентов. Одновременное определение содержания нескольких веществ в анализируемой пробе позволяет повысить производительность и расширить номенклатуру выполняемых анализов, которых требуется все больше для обеспечения надлежащего качества промышленного сырья и продукции в самых различных отраслях, повышения эффективности и качества сельскохозяйственного производства, решения экологических проблем.
Исследования в области одновременного многокомпонентного анализа развиваются по разным направлениям. Наиболее общий и традиционный подход заключается в использовании факта, что содержания разных компонентов могут формировать разные аналитические сигналы и (или) их параметры, например, оптические характеристики в различных областях спектра. Реализующее этот подход спектрофотометрическое многокомпонентное определение получило достаточно широкое распространение, хотя и приводит к значительным затратам времени на анализ в связи с большим количеством обрабатываемых данных при выявлении аналитических сигналов от разных компонентов. Также использование методов многокомпонентного спектрофотометрического определения требует наличия у персонала лаборатории высокой квалификации как в области аналитико - химических методов, так и в сфере математических методов обработки результатов спектрофотометрических измерений. Методы, как правило, реализуются в ручном режиме и требуют достаточно больших временных затрат для проведения анализа.
Цифровое цветометрическое многокомпонентное определение в настоящее время практически не используется, так как считается, что оно не позволяет создать достаточно информативный набор исходных данных для эффективного применения. В связи с этим существует необходимость разработки метода многокомпонентного цифрового цветометрического анализа, основанного на применении полиметакрилатных оптодов и хемометрических методов обработки результатов, позволяющего определять вещества без предварительного разделения с необходимой точностью и достоверностью и с наименьшими затратами времени на проведение измерений.
Целью диссертационной работы является разработка и экспериментальные исследования экспресс-метода многокомпонентного цифрового цветометрического анализа (МТЦЦА) для определения состава веществ на основе полиметак- рилатных оптодов с показателями точности и достоверности, не уступающими характеристикам традиционной твердофазной спектрофотометрии.
В связи с поставленной целью в работе должны быть решены следующие задачи:
• исследование состояния проблемы многокомпонентного количественного химического анализа;
• выбор стандартной цветовой модели, обеспечивающей проведение цифрового цветометрического анализа с наилучшими характеристиками градуировочных зависимостей получаемых аналитических сигналов;
• разработка и программно-аппаратная реализация экспресс-метода многокомпонентного цифрового цветометрического анализа на основе полиметакри-
латных оптодов;
• экспериментальные исследования применения разработанного метода многокомпонентного цифрового цветометрического анализа для определения тяжелых металлов в пробах воды.
Методы исследования. Использованы методы теории измерений, цифровой обработки сигналов, теории погрешностей, количественного химического анализа. Обработка экспериментальных данных проводилась с использованием хемометрических статистических методов PCA и PLS и с помощью специализированных программных пакетов MATLAB, Adobe Photoshop и Microsoft Excel. Программное обеспечение для МЦЦА разрабатывалось в среде графического программирования NI LabVIEW.
Достоверность полученных результатов диссертационной работы подтверждается сравнением результатов, полученных разработанным методом цифрового цветометрического анализа, с результатами, полученными известным методом твердофазной спектрофотометрии.
Научная новизна
1. Предложен и экспериментально обоснован с помощью агрегирования предпочтений метод выбора стандартной системы представления цвета, обеспечивающей проведение цифрового цветометрического анализа с наилучшим возможным набором характеристик градуировочных зависимостей получаемых аналитических сигналов.
2. Разработан и программно реализован экспресс-метод многокомпонентного цифрового цветометрического анализа на основе полиметакрилатных опто- дов с обработкой получаемых экспериментальных многомерных данных методом PLS (проекции на латентные структуры).
3. На основе разработанного метода многокомпонентного цифрового цветометрического анализа предложена и экспериментально исследована методика одновременного определения кобальта и никеля в пробах воды, взятых в воде реки Томь, в водопроводной воде и в сточной воде одного из машиностроительных предприятий г. Томска.
Практическая ценность работы. Результаты диссертационной работы могут быть использованы для повышения производительности и расширения номенклатуры выполняемых анализов, которых требуется все больше для обеспечения надлежащего качества промышленного сырья и продукции в самых различных отраслях, включая сельское хозяйство, пищевую и фармацевтическую промышленности, охрану окружающей среды. Разработанный многокомпонентный ТЩА может найти применение при проведении параллельного экспресс-анализа содержания нескольких токсичных веществ без их разделения в объектах различного происхождения.
Реализация и внедрение результатов работы. Результаты исследований использованы при выполнении следующих НИР:
• грант РНФ 14-19-00926 «Основанный на полимерных оптодах мобильный цветометрический экспресс-анализ природных и техногенных объектов на содержание опасных веществ», 2014-2016 гг.;
• грант РНФ 18-19-00203 «Агрегирование предпочтений для решения задач обработки многомерных гетероскедастичных измерительных данных», 20182020 гг.
Результаты работы также используются: в лаборатории мониторинга окружающей среды Томского государственного университета при проведении экологического мониторинга; в учебном процессе отделения автоматизации и робототехники Инженерной школы информационных технологий и робототехники ТПУ. Акты внедрения приложены к диссертационной работе.
Положения выносимые на защиту
1. Предложенный метод выбора стандартной системы представления цвета на основе агрегирования предпочтений позволил рекомендовать для проведения цифрового цветометрического анализа цветовую модель RGB, обеспечивающую наилучший возможный набор характеристик градуировочных зависимостей получаемых аналитических сигналов.
2. Разработанный метод многокомпонентного цифрового цветометрического анализа обеспечивает сравнимые с твердофазной спектрофотометрией метрологические характеристики при значительно меньшем (в десятки раз) объеме исходных экспериментальных данных, требуемых для обработки многомерных данных методом PLS.
3. Результаты экспреиментального МЦЦА-определения кобальта и никеля при их совместном присутствии в водах показали, что правильность и прецизионность сопоставимы с результатами, полученными ТФС, при расширенном в 3-10 раз диапазоне определения и при в (3-4,5)-103 раз меньших временных затратах.
Апробация результатов работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на следующих конференциях: International Congress on Analytical Sciences (ICAS2006), Moscow, Russia, 2006; Общероссийская научная конференция с международным участием «Полифункциональные химические материалы и технологии», Томск, 2007 г.; 9th International Symposium on Measurement Technology and Intelligent Instruments (ISMTII-2009), Saint-Petersburg, Russia, 2009 г.; 13th IMEKO TC1-TC7 Joint Symposium, London, UK, 2010; XVI и XIX Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии», Томск, 2010 и 2013 гг.; IX и XII Всероссийская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии», Томск, 2011 и 2014 гг.; XX IMEKO World Congress, Busan, Republic of Korea, 2012 г.
Публикации. Основные результаты исследований отражены в 15 публикациях: 4 статьи в ведущих научных журналах и изданиях, рекомендуемых ВАК, в том числе 3 проиндексированы в базах данных Web of Science и Scopus; 8 статей в рецензируемых научных журналах и сборниках трудов международных и российских конференций, в том числе 1 проиндексирована в базе данных Scopus; 2 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ; 1 патент на изобретение.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 94 наименования. Работа содержит 121 страницу основного текста, включая 49 рисунка и 40 таблиц.
Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулирована цель исследований, определены решаемые задачи, указаны научная новизна и практическая ценность результатов работы.
В первой главе «Оптические методы многокомпонентного количественного химического анализа» рассмотрены оптические методы одновременного определения нескольких компонентов и проблемы их применения; приведен обзор применяемых цветовых моделей и химических цветометрических сенсоров.
Во второй главе «Однокомпонентный цифровой цветометрический анализ» описана процедура получения полиметакрилатного оптода, проведен и экспериментально обоснован выбор стандартной системы представления цвета для проведения ЦЦА, рассмотрена аппаратно-программная реализация цифрового цветометрического анализатора, приведены результаты его практического применения.
В третьей главе «Многокомпонентный цифровой цветометрический анализ» обсуждается возможность одновременного определения нескольких веществ с помощью цифрового цветометрического анализа на базе полиметакрилатных оптодов, предложен метод проведения многокомпонентного анализа и приведено описание его аппаратно-программной реализации.
В четвертой главе «Экспериментальные исследования метода многокомпонентного цифрового цветометрического анализа на примере определения кобальта и никеля» приведены исследования разработанного метода многокомпонентного цифрового цветометрического анализа (МЦЦА) при определении Co (II) и Ni (II) при их совместном присутствии в различных водах (в воде реки Томь, в водопроводной воде и в сточной воде одного из машиностроительных предприятий г. Томска).

Купить

1. Предложен и экспериментально обоснован с помощью агрегирования предпочтений метод выбора стандартной системы представления цвета, обеспечивающей проведение цифрового цветометрического анализа с наилучшим возможным набором характеристик градуировочных зависимостей получаемых аналитических сигналов; метод позволил рекомендовать для проведения цифрового цветометрического анализа цветовую модель RGB.
2. Разработан и программно реализован экспресс-метод многокомпонентного цифрового цветометрического анализа на основе полиметакрилатных опто- дов с обработкой получаемых экспериментальных многомерных данных модифицированным алгоритмом SIMPLS (проекции на латентные структуры); метод обеспечивает сравнимые с твердофазной спектрофотометрией метрологические характеристики при значительно меньшем (в десятки раз) объеме исходных экспериментальных данных.
3. Предложена и экспериментально исследована методика одновременного определения кобальта и никеля в при их совместном присутствии в водах на основе разработанного метода многокомпонентного цифрового цветометрического анализа, которая показала, что правильность и прецизионность сопоставимы с результатами, полученными ТФС, при расширенном в 3-10 раз диапазоне определения и при в (3-4,5)-103 раз меньших временных затратах.
4. Результаты диссертационной работы используются в лаборатории мониторинга окружающей среды ТГУ и в учебном процессе отделения автоматизации и робототехники Инженерной школы информационных технологий и робототехники ТПУ.
5. Результаты диссертационной работы использованы при выполнении двух грантов РНФ.

Купить