🗊Презентация Метрологические основы аналитической химии

ЛЕКЦИЯ 17 на тему «Метрологические основы аналитической химии»

План: 1. Метрология как наука. Правильность и воспроизводимость. 2. Классификация ошибок количественного анализа. 3. Методы проверки правильности результатов анализа. 4. Некоторые понятия математической статистики и их использование в количественном анализе. Доверительный интервал и доверительная вероятность 5. Пример статистической обработки и представления результа­тов количественного анализа. Литература: Харитонов Ю.Я. Аналитика. Кн. 2, гл.1, §1.4-1.7.

1. Метрология как наука. Правильность и воспроизводимость. Под параллельными определениями понимают получение нескольких результатов еди­ничных определений для одной пробы практически в одинаковых усло­виях. При проведении химического анализа обычно не ограничиваются единичным определением, а проводят несколько параллельных определений (как правило, 3-5) для одной и той же пробы в одинаковых условиях. Средний результат параллельных определений называют результатом анализа и обозначают через с или х. Отклонение результатов анализа от истинного содержания определяемого компонента (µ) называют погрешностью (или ошибкой) определения.

Пусть μ - истинное значение определяемой величины; х1,х2,хi..хn - измеренные (единичные) значения определяемой величины ­результаты единичных определений; п - общее число единичных определений. Под единичным определением понимают однократное проведение всей последовательности операций, предусмотренных методикой анализа. Результат единичного определения - это значение содержания оп­ределяемого компонента, найденное при единичном определении.

Часто вместо истинного значения определяемой величины μ используют действительное значение содержания а (или просто дей­cтвительнoe значение а), под которым подразумевают экспериментально полученное или расчетное значение определяемого содержания, настоль­ко близкое к истинному, что для данной цели может быть использовано вместо него. Тогда величина хср.= (х1+х2+…+хп) / п = (∑хі) / п (1) есть среднее арифметическое (среднее) из результатов единичных опре­делений. Считается, что хср. - наиболее вероятное значение определяе­мой величины, более вероятное, чем каждое отдельное значение хi.

Правильностью измерений называют качество измерений, отражающее близость к нулю систематических погрешностей. Правильностью измерений называют качество измерений, отражающее близость к нулю систематических погрешностей. Под правuльностью результата анализа понимают качество анализа, отражающее близость к нулю разности между средним арифметическим и истинным μ (или действительным а) значением определяемой величины: хср.- μ →0 или хср.- а →0 при n → ∞ при n → ∞

2. Классификация ошибок количественного анализа Ошибки количественного анализа условно подразделяют на систе­матические, случайные и грубые.

Источники систематических ошибок Методические - обусловлены особенностями методики анализа. Инструментальные - обусловлены несовершенством используе­мых приборов и оборудования. Индивидуальные - обусловлены субъективными качествами аналити­ка. Так, например, дальтонизм может влиять на определение конечной точки титрования при визуальной фиксации изменения окраски индикатора. Правильность результатов анализа определяется наличием или от­сутствием систематических ошибок.

Б. Случайные ошибки Погрешность, которая при повторных измерениях изменяется случайным образом, называется случайной погрешностью измерений. Причины их возникновения многообразны, и исключить их полностью невозможно. Промах – это погрешность, резко искажающая результат анализа и обычно легко обнаруживаемая, вызванная, как правило, небрежностью или некомпетентностью аналитика. Случайные ошибки показывают отличие результатов параллельных определений друг от друга и характеризуют воспроизводимость анализа.

3. Методы проверки правильности результатов анализа Аналитический сигнал – среднее результатов измерений физической величины на заключительном этапе анализа, функционально связанное с содержанием определяемых компонентов. В качественном химическом анализе – изменение агрегатного состояния или внешнего вида вещества в результате химической реакции. При определении количества компонента измеряется величина аналитического сигнала: масса осадка, сила тока, интенсивность линии спектра и т.д. Затем рассчитывают содержание компонента с использованием функциональной зависимости аналитический сигнал–содержание: у = f(c), которая устанавливается расчетным или опытным путем и может быть представлена в виде формулы, таблицы или графика.

На основании существующей зависимости между измеренным аналитическим сигналом и содержанием находят концентрацию определяемого компонента. Обычно при этом используют методы градуировочного графика, стандартов или добавок. 1). Метод градуировочного графика:

2). Метод добавок При определении содержания компонента методом добавок берут п аликвот анализируемой пробы: 1, 2, 3, …, п. В аликвоты 2, 3, …, п вводят известные, возрастающие количества определяемого компонента. Во всех аликвотах измеряют аналитический сигнал – содержание определяемого компонента, приняв за условный нуль содержание определяемого компонента в аликвоте без добавки (аликвота 1).

Рис. 2. Метод добавок.

Во всех рассмотренных способах используют образцы сравнения (эталоны), т.е. образцы, пробы, растворы с точно установленным содержанием компонента. Во всех рассмотренных способах используют образцы сравнения (эталоны), т.е. образцы, пробы, растворы с точно установленным содержанием компонента. Методы анализа, использующие образцы сравнения – это так называемые относительные методы химического анализа. Абсолютных (безэталонных) методов в аналитической химии немного – например, методы гравиметрии, прямой кулонометрии, некоторые варианты радиохимических методов.

Если число наблюдений велико, величина S стремится к некоторому постоянному значению σ, которое можно назвать статистическим пределом S: Если число наблюдений велико, величина S стремится к некоторому постоянному значению σ, которое можно назвать статистическим пределом S: σ = lim S n→∞ Этот предел называют стандартным отклонением, а квадрат этой величины – дисперсией измерений. Таким образом, в условиях аналитического определения обычно находят выборочное среднее x, а не генеральное среднее µ и выборочное стандартное отклонение S , а не σ.

Доверительная вероятность Р - вероятность нахождения действительного значения определяемой величины а в пределах доверитель­ного интервала. Изменяется от 0 до 1 или (что то же самое) от 0% до 100%. В фармацевтическом анализе при контроле качества лекарственных препаратов доверительную вероятность чаще всего принимают равной Р = 0,95 = 95% и обозначают как P0,95. При оценке правильности методик или методов анализа доверительную вероятность обычно считают равной Р = 0,99 = 99%.

_ Полуширину доверительного интервала Δx находят по формуле: _ Δx = tP, f s /√n где tP, f - коэффициент нормированных отклонений (коэффициент Стью­дента, функция Стьюдента, критерий Стьюдента), который зависит от доверительной вероятности Р и числа степеней свободы f = n - 1, т. е. от числа п проведенных определений. Численные значения tP, f рассчитаны для различных возможных величин Р и n и табулированы в справочниках. Чем больше п, тем меньше tP, f Однако при n > 5 уменьшение tP, f уже сравнительно невелико, поэтому на практике обычно считают достаточ­ным проведение пяти параллельных определений (n= 5).

5. Пример статистической обработки и представления результа­тов количественного анализа. Пусть содержание определяемого ком­понента в анализируемом образце, найденное в пяти параллельных еди­ничных определениях (п = 5), оказалось равным, %: 3,01; 3,04; 3,08; 3,16 и 3,31. Известно, что систематическая ошибка отсутствует. Требуется провести статистическую обработку результатов количе­ственного анализа (оценить их воспроизводимость) при доверительной вероятности, равной Р = 0,95.

Относительная (процентная) ошибка среднего результата ε: _ _ ε = (Δx /x) ·100%.  

Оценка правильности результатов анализа - проблема значительно более трудная, чем оценка воспроизводимости. Для оценки правильности необходимо сравнение результата измерения с истинным значением. Строго говоря, такое значение никогда не может быть известно. Однако для практических целей можно вместо истинного использовать любое значение, систематическая погрешность которого пренебрежимо мала. Если при этом и случайная погрешность также пренебрежимо мала, то такое значение можно считать точной величиной (константой) и постулировать в качестве истинного. Величина, принимаемая за истинное значение, называется действительной величиной и обозначается a

Важнейшие способы получения информации о действительном (или, по крайней мере, не содержащем систематической погрешности) значении содержания определяемого компонента в анализируемом образце состоят в следующем:

Данные независимого анализа. Образец анализируют повторно, используя другую методику анализа, о которой известно (из опыта практического применения), что она не содержит систематической погрешности.

2. Способ "введено - найдено". В этом случае аналитик сам готовит для анализа образец с известным содержанием определяемого компонента. Полученный результат ("найдено") сравнивают с заданным содержанием ("введено").

3. Использование стандартных образцов. В качестве объекта анализа выбирают подходящий СО, а данные о содержании определяемого компонента берут из паспорта СО. После получения тем или иным способом независимых данных о содержании определяемого компонента их необходимо сравнить с результатами, полученными с помощью проверяемой методики.

Чувствительность, селективность и их характеристики Точность результатов анализа в целом и ее отдельные составляющие, правильность и воспроизводимость, могут сильно изменяться в зависимости от состава образца. При уменьшении содержания определяемого компонента или при увеличении содержания посторонних компонентов точностные характеристики непрерывно ухудшаются, и с какого-то момента определение, а затем и обнаружение компонента оказывается вообще невозможным. Работоспособность методики в таких "экстремальных", неблагоприятных для анализа условиях характеризуют еще два важнейших понятия химической метрологии - чувствительность и селективность.

Чувствительность. Традиционно под "чувствительностью" понимают возможность обнаружения или определения при помощи данной методики малых содержаний вещества ("методика высокочувствительна" - значит, она позволяет работать в области очень низких концентраций). Простейшей численной величиной, характеризующей эту возможность, служит коэффициент чувствительности (S).

Однако знание одной лишь величины S не позволяет ответить на вопрос, насколько низкие содержания можно определять с помощью той или иной методики. Во-первых, коэффициент чувствительности - величина размерная, поэтому сопоставление коэффициентов чувствительности для принципиально разных (различающихся природой аналитического сигнала) методов невозможно. Во-вторых, сопоставление значений S даже одинаковой размерности имеет смысл действительно только "при прочих равных условиях", т.е. в первую очередь при одинаковой точности измерения аналитических сигналов. В то же время эта точность может меняться от методики к методике. Поэтому для характеристики чувствительности используют еще две величины, называемые пределом обнаружения и пределом определения.

Предел обнаружения (cmin) - это наименьшее содержание вещества, которое может быть обнаружено по данной методике с заданной степенью достоверности. Таким образом, предел обнаружения (как это и следует из названия) характеризует методику с точки зрения возможностей качественного анализа.

Для характеристики возможностей методики с точки зрения количественного анализа используют величину, называемую пределом определения clim. Предел определения - это минимальное содержание компонента, которое можно определить с заданной степенью точности, характеризуемой предельно допустимой величиной относительного стандартного отклонения

Селективность. Под селективностью (или избирательностью) понимают возможность определения данного вещества в присутствии посторонних компонентов. Численной характеристикой селективности служит коэффициент селективности ki,J

Заключение Аналитическая химия – это наука о методах и средствах получения информации о составе вещества. Но любая информация представляет интерес только тогда, когда известно, насколько она достоверна. Оценка достоверности результатов – это неотъемлемая часть химического анализа, это задача не менее важная и ответственная, чем само их получение. В данном пособии рассмотрены лишь некоторые, наиболее простые, но вместе с тем и наиболее распространенные приемы, используемые для оценки качества результатов химического анализа. На практике контроль качества результатов химического анализа часто оказывается достаточно сложным. Это связано со спецификой химического анализа – многостадийной косвенной измерительной процедуры, которая включает не только операцию измерения как таковую, но и предварительные этапы пробоотбора и пробоподготовки, а также градуировку. Отдельную задачу представляет собой обеспечение качества результатов химического анализа, достижение необходимой точности. Ее решение требует множества мер не только научного, но и организационного характера. Эти мероприятия, устанавливаемые законодательно, разрабатывают и проводят в жизнь специальные отраслевые, национальные и межгосударственные службы.

Изучением всех вопросов, связанных с измерением химических величин, методами и средствами обеспечения их единства, контроля и обеспечения качества результатов химического анализа занимается специальный раздел аналитической химии – химическая метрология. Основные правила и законы химической метрологии едины для всех методов анализа. Знание химической метрологии, умение правильно обрабатывать, оценивать и интерпретировать результаты химического анализа и, шире, любого химического эксперимента – одна из важных составляющих подготовки химика-исследователя.