Разработка и апробация угольно-пастовых электродов на основе моторных масел
Дипломная работа - Химия
Другие дипломы по предмету Химия
?ии. В данной работе мы использовали два вида режимов регистрации вольтамперограмм: 1) варьирование скорости развертки 2) использование маркеров различной природы. Как известно, в вольтамперометрии скорость развертки является мощным инструментом, выявляющим особенности электрохимических процессов.
На рис. 3.9 представлены графики счетов МГК-моделирования массивов данных, включающих вольтамперограммы электровосстановления маркера CuSO4 на УПЭ, модифицированном полусинтетическим моторным маслом, при трех скоростях развертки. Полученные трехфакторные образы предложено использовать в качестве визуальных отпечатков природы исследуемых объектов для решения задач их идентификации.
Рис. 3.9. Графики счетов МГК-моделирования вольтамперограмм восстановления при трех скоростях развертки Cu+2 на УПЭ, модифицированном полусинтетическим маслом.
По графикам счетов прослеживается уменьшение разброса данных в кластерах, которые относятся к разным скоростям развертки потенциалов, что может свидетельствовать, что такие трехфакторные образы предположительно более стабильные во времени и их можно использовать в качестве калибровочных для идентификации исследуемых объектов для обеспечения лучших результатов.
Три главные компоненты содержат более 90% объясненной дисперсии, которая характеризует степень сжатия данных. Поэтому для описания различий в вольтамперометрическом поведении маркеров оптимальным числом главных компонент было выбрано - 3.
При визуальном сравнении трехфакторных образов различных масел по скорости развертки заметны различия в положении кластеров. В решении задач идентификации многокомпонентных растворов полученные трехфакторные образы можно использовать как основу для установления схожести и отличия между исследуемыми растворами (рис. 3.10).
синтетическое масло
минеральное масло
полусинтетическое масло трансмиссионное масло
Рис. 3.10. Трехфакторные образы моторных масел по скорости развертки
Из рисунка 3.10 видно, что каждое моторное масло характеризуется своим индивидуальным расположением на плоскости главных компонент облаков. По аналогии с электронным носом, такие графики, называемые визуальными отпечатками природы исследуемого раствора, можно использовать для оценки схожести и различия между исследуемыми объектами. Для статистической оценки воспроизводимости идентификации провели SIMCA-классификацию (табл. 3.3-3.5).
Таблица 3.3 Доля правильно и ошибочно распознанных образцов моторных масел с использованием SIMCA-классификации.
Маркер - 10-3 М Cu+2 на фоне 0.01 М HCl, vразв = 0.1; 1; 5 В/с
образцы1-й день2 день3 деньNПРNОРNПРNОРNПРNОРс11,000,040,330,000,500,00с21,000,060,000,510,000,26с31,000,231,000,270,500,29с41,000,170,000,280,000,29с51,000,250,330,160,670,24с61,000,170,580,380,580,20с71,000,300,670,480,330,02с81,000,450,330,270,330,30п91,000,460,580,290,670,32п101,000,480,000,150,000,16п111,000,590,170,250,000,00п171,000,200,000,000,330,33м121,000,380,080,040,000,00м131,000,330,330,100,000,19м141,000,190,330,210,000,00м151,000,130,580,000,330,00NПР, NОР - доли правильно и ошибочно распознанных образцов
Таблица 3.4 Доля правильно и ошибочно распознанных образцов моторных масел с использованием SIMCA-классификации.
Маркер - 10-3 М Pb+2 на фоне 0.01 М HCl, vразв = 0.1; 1; 5 В/с
образцы1-й день2 день3 деньNПРNОРNПРNОРNПРNОРс11,000,210,500,240,250,36с21,000,520,000,180,330,32с31,000,180,330,280,330,44с41,000,360,920,350,000,23с51,000,210,000,460,670,13с61,000,180,170,100,500,11с71,000,290,000,170,330,18с81,000,530,500,390,330,17п91,000,360,250,170,000,26п101,000,290,250,100,000,08п111,000,510,330,130,000,20п171,000,170,000,020,330,13м121,000,470,250,040,000,06м131,000,240,330,180,000,21м141,000,180,000,030,500,14м151,000,230,000,000,000,00NПР, NОР - доли правильно и ошибочно распознанных образцов
Таблица 3.5 Доля правильно и ошибочно распознанных образцов моторных масел с использованием SIMCA-классификации.
Маркер - 10-4 М о-нитроанилин на фоне 0.01 М HCl, vразв = 0.1; 1; 5 В/с
образцы1-й день2 день3 деньNПРNОРNПРNОРNПРNОРс11,000,631,000,560,670,51с21,000,500,330,350,780,42с31,000,561,000,751,000,69с41,000,510,220,280,670,57с51,000,740,890,760,890,81с61,000,571,000,641,000,76с71,000,540,110,650,220,29с81,000,710,670,680,670,61п91,000,681,000,810,890,79п101,000,790,670,361,000,78п111,000,830,330,820,670,81п171,000,711,000,680,890,76м121,000,710,670,720,670,64м131,000,650,330,570,330,79м141,000,761,000,830,670,67м151,000,390,330,500,670,25NПР, NОР - доли правильно и ошибочно распознанных образцов
По результатам SIMCA-классификации следует, что доля правильно распознанных образцов значительно увеличивается по сравнению с однофакторными моделями и составляет в целом более 33%, а для некоторых случаев достигает и 100%. Улучшение результатов идентификации можно также наблюдать и в случае использования трехфакторных образов по скорости развертки для остальных маркеров. Таким образом, можно судить, что, трехфакторные модели по скорости развертки улучшают воспроизводимость анализа.
.2 Идентификация моторных масел с использованием трехфакторных образов по природе маркеров
Для сравнительного анализа были построены трехфакторные образы по природе маркера - включающие одновременно вольтамперограммы электровосстановления трех маркеров. Как видно из вольтамперограмм, маркеры восстанавливаются в одном и том же диапазоне потенциалов и имеют различные высоту и положение пиков. (рис. 3.5).
Рис. 3.11. Вольтамперограммы восстановления 10-4 М о-на, a-днф, о-нб на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированном полусинтетическим маслом. Первый экспериментальный день, скорость развертки - 1 В/с
На рис. 3.12 представлены трехфакторные образы исследуемых моторных масел по природе маркеров. При визуальном сравнении образов различных масел так же, как и в случае с трехфакторными о