WWW.DIS.KONFLIB.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

 
<< HOME
Научная библиотека
CONTACTS

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 6 |

«Кафедра аналитической химии КОМПЬЮТЕРНАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ХИМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА Методические рекомендации по дисциплине Аналитическая химия и физико-химические методы анализа ...»

-- [ Страница 1 ] --

Учреждение образования

«БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Кафедра аналитической химии

КОМПЬЮТЕРНАЯ

ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ

ХИМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Методические рекомендации

по дисциплине «Аналитическая химия

и физико-химические методы анализа»

Версия 2 Минск 2010 УДК 004.9:543.6(075.8) ББК 24.4я77 К63 Рассмотрены и рекомендованы к изданию редакционноиздательским советом университета Составители:

А. К. Болвако, Е. В. Радион Рецензент:

кандидат технических наук, доцент кафедры информационных систем и технологий А. А. Дятко По тематическому плану изданий учебно-методической литературы университета на 2010 год.

Предназначено для студентов химико-технологических специальностей.

© УО «Белорусский государственный технологический университет»,

ВВЕДЕНИЕ

Отличительной особенностью современных физико-химических методов анализа является привлечение последних достижений информационных технологий и электроники для получения, сбора, накопления и анализа экспериментальной информации. Большинство современного химико-технологического оборудования производится с использованием компьютерных систем, а для обработки данных, полученных в ходе анализа, широко применяются различные компьютерные программы. При этом различное оборудование поставляется с программным обеспечением (ПО), которое имеет, как правило, различные интерфейсы пользователя, зачастую подходы и приемы работы с ПО в значительной степени зависят от метода, лежащего в основе определения.

Независимо от метода анализа все полученные результаты должны быть обработаны единым образом, для того чтобы можно было получить данные о правильности, воспроизводимости и точности метода или методики анализа. В простейшем случае такой обработкой является нахождение среднего значения и доверительного интервала для заданного уровня вероятности, оценка погрешностей при построении градуировочной зависимости по методу наименьших квадратов, нахождение и отсеивание грубых промахов и т. п. При углубленном анализе используется оценка погрешностей, включающая погрешность приготовления растворов, погрешность измерения объема с помощью мерной посуды, погрешности, обусловленные прочими факторами. В то же время подход и логика проведения вычислений при этом остаются такими же.

Для автоматизации рутинных вычислений при работе химикованалитиков разработаны специализированные пакеты ПО, осуществляющие сбор, накопление, анализ данных измерений и представление документации по проведенным измерениям, а также обеспечивающие необходимую метрологическую составляющую результатов выполнения измерений (например, DControl и QControl, LabWare и др.).

Автоматизация процессов, при которых планируются, выполняются, записываются, контролируются, хранятся и подаются в форме отчета результаты исследований, позволяет вывести на новый, высокий современный уровень как контроль качества, так и возможность принятия управленческих решений.

Пакеты прикладного ПО могут быть предназначены для автоматизации внутрилабораторного контроля качества химического анализа и других сложных измерений, а также для выполнения иных расчетов в лабораториях – построения градуировочных кривых, оценки метрологических характеристик результатов измерений и ведения лабораторного журнала.

Специализированное ПО может осуществлять автоматизацию документооборота в лабораториях различного профиля с учетом требований нормативных документов, обеспечивающих единство измерений (ГОСТ, ИСО, МВИ, МИ и др.), а также вести документацию в соответствии с требованиями органов по аккредитации лабораторий.

Прикладное ПО может использоваться в любой лаборатории: от лаборатории нефтехимического, фармацевтического или пищевого предприятия до медицинских и научно-исследовательских лабораторий.

Помимо этого, в аналитической химии используются универсальные программные продукты, такие как Statistica, Origin, PASW Statistics, DataFit и др.

Наиболее простым, доступным, но в то же время не менее мощным инструментом, позволяющим проводить все указанные расчеты, являются электронные таблицы (Microsoft Office Excel, Open Office Calc и т. п.).

В данном пособии будут рассмотрены основные приемы работы с приложением «Практикум по ФХМА» на базе электронных таблиц для проведения математической, графической и статистической обработки результатов анализа. «Практикум по ФХМА» разработан преподавателем А.К. Болвако.

1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ С позиций метрологии – науки об измерениях – химический анализ есть измерение химического состава вещества. В этом определении понятие «измерение» использовано специально для того, чтобы подчеркнуть метрологический аспект химического анализа. В химическом анализе измеряемой величиной является число химических частиц (атомов, ионов, молекул) одного или нескольких видов в исследуемых образцах. В этом его несомненное сходство с другими метрологическими операциями – измерениями массы, длины, силы тока, напряженности магнитного поля и т. д.

Измерение – совокупность операций, выполняемых с помощью технического средства, хранящего единицу величины, позволяющего сопоставить измеряемую величину с ее единицей и получить значение величины. Это значение называют результатом измерений.



Результат измерений должен сопровождаться указанием погрешности, с которой он получен.

Погрешность измерений – отклонение результатов измерений от истинного (действительного) значения измеряемой величины.

Систематическими называются погрешности, которые при повторных измерениях остаются постоянными или изменяются закономерно, обычно прогрессируя.

Систематическая ошибка метода (рис. 1) является разностью между средним значением нескольких измеренных значений и эталонным значением. Систематическую ошибку оценивают, выполняя параллельные измерения на образце с известным или принятым эталонным значением, в идеале на стандартном образце, и сравнивая среднее значение измеренных результатов с эталонным значением.

Рис. 1. Систематическая ошибка результатов измерений Если эталонного образца нет, то можно оценить систематическую ошибку путем анализа образца с введенной стандартной добавкой (введение стандартной добавки включает введение известного количества анализируемого вещества в ранее исследованный образец).

Случайными называются погрешности, изменяющиеся при повторных измерениях непредвиденно, случайным образом.

Истинное значение физической величины неизвестно и применяется в теоретических исследованиях; действительное значение величины определяется экспериментально из предположения, что результат эксперимента (измерения) наиболее близок к истинному значению величины.

Цель любого измерения – это получение результата измерений с оценкой истинного значения измеряемой величины. Для этого проводится обработка результатов измерений, в большинстве случаев с помощью вероятностно-статистических методов.

Правильность определяется как близость друг к другу результатов одного измерения и принятого эталонного значения. Следует заметить, что правильность является свойством одного измерения и она подвержена влиянию как случайных, так и систематических погрешностей. Говорят, что результаты правильны, если они точны и не имеют систематической ошибки.

Сходимость – это мера разброса результатов, т. е. свидетельство, насколько близки друг к другу группы результатов. Эта величина не дает никаких сведений о том, насколько близки результаты к истинному значению. Сходимость аналитического метода оценивается путем выполнения повторных независимых измерений на идентичных образцах. Из наблюдаемого разброса результатов может быть рассчитано значение сходимости для данного метода. Оно обычно представляется в виде стандартного отклонения или относительного стандартного отклонения в процентах. На величину сходимости влияет величина случайных ошибок.

Воспроизводимость характеризует максимально возможное различие результатов при оценке сходимости. Она описывает разброс результатов в серии измерений, выполненных на одном образце в течение достаточно длительного временного периода в нескольких лабораториях разными операторами на различных приборах. Можно предположить, что воспроизводимость отражает разброс результатов метода, связанный со всеми возможными причинами. Данный тип сходимости характеризует ожидаемый разброс результатов, когда метод используется для анализа одного и того же образца в нескольких разных лабораториях.

Повторяемость характеризует минимально возможное различие результатов независимых параллельных измерений. Она отражает сходимость, которую можно ожидать для серии параллельных измерений, сделанных одно за другим в одной и той же лаборатории одним и тем же оператором на одном и том же приборе. Этот тип исследования сходимости полезен для оценки вероятного разброса результатов измерений, выполненных в одной и той же серии измерений.

Считается, что однократные измерения допустимы только в порядке исключения, т. к. они, по существу, не позволяют судить о достоверности измерительной информации. Если можно принять, что в погрешности результата измерений роль систематической погрешности пренебрежимо мала по сравнению со случайной погрешностью, то при определении необходимого количества измерений следует исходить из возможности проведения статистической обработки результатов измерений.

Известно, что при 7-8 измерениях оценки их результатов приобретают некоторую устойчивость. Если необходимо получение достоверных результатов измерений, то их число должно быть 25–30. Если объект измерений до этого не исследовался и, кроме предварительных, обычно расчетных значений величин, о нем мало что известно, число измерений должно быть увеличено до 50–100, а при необходимости нахождения законов распределения оцениваемых величин число измерений целесообразно увеличить на порядок.

Главная цель увеличения числа измерений (если систематическая составляющая погрешности исключена) состоит в уменьшении случайности результата измерений и, следовательно, в наилучшем приближении результата к истинному значению величины. Но увеличивать число измерений с целью найти истинное значение величины бессмысленно.

По результатам измерений чаще всего рассчитывают среднее арифметическое значение и статистическое среднее квадратическое отклонение (СКО) величины. Среднее арифметическое является оценкой математического ожидания величины, а статистическое СКО – оценкой теоретического СКО.

Пусть изучается некоторая случайная величина x. Произведено n независимых измерений с результатами x1, x2, … xi, … xn. Для оценки истинного значения измеряемой величины используется среднее арифметическое значение x :

Несмещенной оценкой дисперсии является величина Статистическое СКО (стандартное отклонение) рассчитывается по формуле При обработке результатов измерений приходится встречаться с различными законами распределения измеряемых величин, рассматриваемых как случайные величины: нормальный закон распределения, равномерный закон распределения, треугольный закон распределения и др. Нормальный закон распределения, как правило, проявляется всегда, когда случайная величина является результатом действия большого числа различных факторов. К нормальному закону приближаются все остальные законы распределения.

Нормальный закон распределения (закон Гаусса) величины х представляется плотностью распределения где х – СКО (теоретическое); mx – математическое ожидание случайной величины.



Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 6 |

Похожие работы:

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЯДЕРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ МИФИ Л.Н. ДЕМИНА МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ИЗМЕРЕНИЙ, ИСПЫТАНИЙ И КОНТРОЛЯ Рекомендовано УМО Ядерные физика и технологии в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений Москва 2010 УДК 006.91(075) ББК 30.10я7 Д 30 Демина Л.Н. Методы и средства измерений, испытаний и контроля: Учебное пособие. – М.: НИЯУ МИФИ, 2010. – 292 с. В учебном пособии изложены основные понятия, методы и...»

«Список новых поступлений в отдел физико-технической литературы Научной библиотеки ПетрГУ за второе полугодие 2013 года Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем Андреева, Т. А. Программирование на языке Pascal : учебное пособие / Т. А. Андреева. - Москва : ИнтернетУниверситет Информационных Технологий : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010. - 234 с. : ил., табл. ; 22 см. Основы информационных технологий). - Библиогр.: с. 233-234. Иванов, О. В....»

«1 ГОУ ВПО Кемеровский государственный университет Кафедра теоретической физики Учебно-методический комплекс по специализации Теоретическая физика Для специальности 010701 Физика Кемерово 2008 2 Содержание 1. Характеристика специализации Теоретическая физика. 1.1. Кафедра и руководитель специализации. 1.2. Научная деятельность кафедры, связанная с данной специализацией, гранты и достижения кафедры. 1.3. Потребности рынка труда и распределение специалистов специализации 1.4. Характеристика...»

«Министерство Образования Российской Федерации ЮЖНО-РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ И СЕРВИСА (ЮРГУЭС) МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ к самостоятельной работе по теме “Кратные и криволинейные интегралы” для студентов 1-2 курсов всех специальностей заочной и дистанционной форм обучения Шахты 2001 2 Составители Син Л.И. Доцент кафедры математики ЮРГУЭС Алейникова О.А. Ассистент кафедры математики ЮРГУЭС Рецензент Михайлов А.Б. Доцент кафедры математики ЮРГУЭС, канд. физико-математических...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Оренбургский государственный университет Физический факультет Университетская физическая школа А.А. ЧАКАК, Н.А. МАНАКОВ ЕГЭ 2012. ФИЗИКА РЕКОМЕНДАЦИИ. ТЕСТЫ. СПРАВОЧНЫЕ МАТЕРИАЛЫ Рекомендовано к изданию Ученым советом федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования Оренбургский...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования АМУРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (ГОУВПО АмГУ) Рентгеноструктурный анализ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ по направлению подготовки 010600.68 - Прикладные математика и физика Утвержден на заседании кафедры физического материаловедения и лазерных технологий _ _ 201_г., (протокол № от _201 ) Зав. кафедрой Е.С.Астапова 2010 г. 1 Печатается по решению...»

«Международный университет природы, общества и человека Дубна Кафедра Ядерной физики ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ ПО ФИЗИКЕ ОПТИКА Дубна, 2006 Лабораторный практикум по общей физике. Оптика. / А.В. Карпов, Н.И. Ескин, И.С. Петрухин, под редакцией Г.Р. Лошкина. Технический редактор А.С. Деникин. В учебное пособие включены описания 11 лабораторных работ по общей физике (раздел Оптика). Работы и методические указания к ним разработаны сотрудниками университета Дубна и МФТИ под редакцией профессора...»

«МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. М.В. ЛОМОНОСОВА Факультет вычислительной математики и кибернетики ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАНЯТИЯ ПО ФИЗИКЕ ДЛЯ СТУДЕНТОВМАТЕМАТИКОВ Под редакцией профессора В.А. Макарова ЧАСТЬ III Н.В. Нетребко, И.П. Николаев, М.С. Полякова, В.И. Шмальгаузен ЭЛЕКТРИЧЕСТВО И МАГНЕТИЗМ МОСКВА 2006 УДК 530.1 (075.8) ББК 22.2 Н62 Печатается по решению Редакционно-издательского совета Факультета вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им....»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования АМУРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Утверждено На заседании кафедры ТиЭФ _ 2007 г. Зав. кафедрой_Е.А.Ванина УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС дисциплины “Общая физика ДЛЯ ИНЖЕНЕРНЫХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ Составители: Козачкова О.В. (общая редакция), Ульянычева В.Ф., Копылова И.Б., Ванина Е.А., Сетейкин А.Ю., Польшин В.И. г. Благовещенск 2007 г. СОДЕРЖАНИЕ УМКД ЧАСТЬ 1: СОДЕРЖАНИЕ СТАНДАРТА...»

«УДК 574/577 ББК 28.57 Ф48 Электронный учебно-методический комплекс по дисциплине Физиология растений подготовлен в рамках инновационной образовательной программы Создание и развитие департамента физико-химической биологии и фундаментальной экологии, реализованной в ФГОУ ВПО СФУ в 2007 г. Рецензенты: Красноярский краевой фонд науки; Экспертная комиссия СФУ по подготовке учебно-методических комплексов дисциплин Ф48 Физиология растений. Версия 1.0 [Электронный ресурс] : метод. указания по...»




 
© 2013 www.dis.konflib.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.