Групповая идентификация моторных масел — КиберПедия 

Археология об основании Рима: Новые раскопки проясняют и такой острый дискуссионный вопрос, как дата самого возникновения Рима...

Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...

Групповая идентификация моторных масел

2022-11-14 27
Групповая идентификация моторных масел 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Для оценки возможностей идентификации моторных масел по их природе предложена групповая идентификация с использованием трехфакторных моделей по скорости развертки и по природе маркеров. Каждую группу представляют масла одного типа – согласно природе исследуемых объектов – синтетические, полусинтетические, минеральные.

Результаты SIMCA-идентификации представлены в табл. 3.8-3.11

 

 

Таблица 3.8

Доля правильно и ошибочно распознанных групп моторных масел с использованием SIMCA-классификации. Маркер – 10-3 М Cu+2 на фоне 0.01 М HCl, vразв = 1 В/с

образцы

1-й день

2 день

3 день

NПР

NОР

NПР

NОР

NПР

NОР

синт

1,00

0,25

1,00

0,25

0,50

0,05

пс

1,00

0,42

1,00

0,42

0,00

0,00

мин

1,00

0,35

1,00

0,35

0,00

0,00

NПР, NОР – доли правильно и ошибочно распознанных образцов.

Таблица 3.9

Доля правильно и ошибочно распознанных групп моторных масел с использованием SIMCA-классификации. Маркер – 10-4 М о-нитроанилин на фоне 0.01 М HCl, vразв = 1 В/с

образцы

1-й день

2 день

3 день

NПР

NОР

NПР

NОР

NПР

NОР

синт

1,00

0,36

0,75

0,39

0,88

0,35

пс

1,00

0,42

1,00

0,50

1,00

0,56

мин

1,00

0,44

0,42

0,50

0,50

0,50

NПР, NОР – доли правильно и ошибочно распознанных образцов.

Таблица 3.10

Доля правильно и ошибочно распознанных групп моторных масел с использованием SIMCA-классификации с трехфакторными образами по скорости развертки. Маркер – 10-3 М Cu+2 на фоне 0.01 М HCl, vразв = 0.1; 1; 5 В/с

образцы

1-й день

2 день

3 день

NПР

NОР

NПР

NОР

NПР

NОР

синт

0,98

0,46

0,75

0,46

0,67

0,44

пс

1,00

0,63

0,77

0,53

0,71

0,51

мин

1,00

0,66

0,52

0,28

0,25

0,19

NПР, NОР – доли правильно и ошибочно распознанных образцов.

Таблица 3.11

Доля правильно и ошибочно распознанных групп моторных масел с использованием SIMCA-классификации с трехфакторными образами по природе маркеров. Маркеры – 10-4 М о-нитроанилин, a-динитрофенол, о-нитробензойная кислота на фоне 0.01 М HCl, скорость развертки – 1 В/с

образцы

1-й день

2 день

3 день

NПР

NОР

NПР

NОР

NПР

NОР

синт

1,00

0,63

0,99

0,67

0,96

0,58

пс

1,00

0,64

0,94

0,69

1,00

0,71

мин

0,97

0,60

0,97

0,59

0,97

0,57

NПР, NОР – доли правильно и ошибочно распознанных образцов.

Из данных таблиц следует, что, в случае групповой идентификации, доля правильно распознанных групп масел для большинства данных составляет более 70%.

Таким образом, предложенные угольно-пастовые электроды в сочетании с различными режимами регистрации вольтамперограмм: скорость развертки потенциалов и природа маркеров обладают свойствами мультисенсорных систем типа электронный язык и позволяют идентифицировать моторные масла различной природы.

 

 

Выводы

1) Впервые предложено, что в качестве связующего в угольно-пастовом электроде можно использовать сам аналит – моторное масло.

2) Определены рабочие условия снятия аналитического сигнала:

соотношение графит: моторное масло равно 6: 1; дифференциальные вольтамперограммы при времени накопления 15 секунд; скорости развертки: 0.1; 1; 5 В/с; область катодных потенциалов: 0.0 ÷ -1.0 В; маркеры: Cu2+, Pb2+, о-нитроанилин, a-динитрофенол, о-нитробензойная кислота.

3) С помощью метода главных компонент установлено наличие полезной химической информации, позволяющее проводить дискриминацию исследуемых объектов по их природе (доля объясненной моделью дисперсии по первой главной компоненте 44%, по второй главной компоненте 24%, по третьей главной компоненте 16%).

4) Показана возможность построения трехфакторных образов моторных масел:

- по скорости развертки потенциалов: 0.1; 1; 5 В/с

- по природе маркеров: о-нитроанилин, a-динитрофенол, о-нитробензойная кислота.

5) Определено оптимальное число главных компонент МГК-моделирования – доля объясненной дисперсии вольтамперометрических данных при использовании трех главных компонент более 0.90; относительное стандартное отклонение не превышает 0.2.

6) Рассчитаны показатели сходимости результатов идентификации индивидуальных образцов масел: доля правильно распознанных образцов равна 1.00, ошибочно распознанных – 0.25.

7) Рассчитаны показатели воспроизводимости идентификации масел: доля правильно распознанных индивидуальных образцов масел не менее 0.35; доля правильно распознанных групп масел не менее 0.94.

Список литературы

1) Будников Г.К., Евтюгин Г.А., Майстренко В.Н. Модифицированные электроды для вольтамперометрии в химии биологии и медицине. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. С. 213.

2) Власов Ю.Г., Легин А.В., Рудницкая А.М. // Российский хим. журн. 2008. Т. 52. С. 101.

3) Родионова О.Е., Померанцев А.Л. // Успехи химии. 2006. Т. 57. С. 302

4) Winquist F., Wide P., Lundstrom I. // Anal. Chim. Acta. // 1997. V. 357. P. 21.

5) Krantz-Rulcker C., Stenberg M., Winquist F., Lundstrom I. // Anal. Chim. Acta. // 2001. V. 426. P. 217.

6) Winquist F., Bjorklund R., Krantz-Rulcker C., Lundstrom I., Ostergren K., Skoglund T. // Sens. A A ctuators B. 2005. V. 111. P. 299.

7) Сидельников А.В., Зильберг Р.А., Кудашева Ф.Х., Майстренко В.Н. и др. // Журн. аналит. химии. 2008. Т. 63. С. 1072.

8) Будников Г.К., Майстренко В.Н., Вяселев М.Р. Основы современного электрохимического анализа. М.: Мир: Бином ЛЗ, 2003. С. 438.

9) Власов Ю.Г., Легин А.В., Рудницкая А.М. // Успехи химии. 2006. Т. 75. С. 141.

10) Hayashi K., Yamanaka M., Toko K., Yamafuji K. // Sens. Actuators B. 1990. V. 2. P. 205.

11) Toko K. // Mat. Sci. Eng. С. // 1996. V. 4. P. 69.

12) Toko K. // Sens. Actuators B. 2000. V. 64. P. 205.

13) Winquist F., Krantz-Rulcker C., Lundstrom I. // MRS Bulletin. 2004. N 10. P. 1.

14) Twomey K., Truemper A., Murphy K. // Sensors. 2006. V. 6. P. 1679.

15) Ivarsson P., Holmin S., Hojer N., Krantz-Rulcker C., Winquist F. // Sens. A A ctuators B. 2001. V. 76. P. 449.

16) Holmin S., Bjorefors F., Eriksson M., Krantz-Rulcker C., Winquist F. // Electro­analysis. 2002. V. 14. P. 839.

17) Jaworski A., Wikiel H., Wikiel K. // Electroanalysis. 2009. V. 21. P. 580.

18) Проблемы аналитической химии / Отделение химии и наук о мате­риалах РАН. Т. 14: Химические сенсоры / Под ред. Ю.Г. Власова; Санкт-Петербургский государственный университет. М.: Наука, 2011.

19) Эсбенсен. Анализ многомерных данных, сокр. пер. с англ. под ред. О.Родионовой, Из-во ИПХФ РАН, 2005

20) Schreyer S., Mikkelsen S. // Sens. A A ctuators B. 2000. V. 71. P. 147.

21) Parra V., Hernando T., Rodriguez-Mendez M.L., de Saja J.A. // Electrochim. Acta. 2004. V. 49. P. 5177.

22) Rodriguez-Mendez M.L., Apetrei C., de Saja J.A. // Electrochim. Acta. 2008. V. 53. P. 5867.

23) Paixao T.R.L.C., Bertotti M. // Sens. Actuators B. 2009. V. 137. P. 266.

24) Pigani L., Foca G., Ionescu K. et al. // Anal. Chim. Acta. 2008. V. 614. P. 213.

25) Zhang D., Peng Y., Qi H., Gao Q., Zhang C. // Sens. Actuators B. 2009. V. 136. P. 113.

26) Pigani L., Foca G., Ulrich A. et al. // Anal. Chim. Acta. 2009. V. 643. P. 67

27) Pournaghi-Azar M.H., Ojani R. // Talanta. 1997. V. 44. P. 297.

28) Kilmartin P.A., Zou H., Waterhouse A.L. // J. A A gric. Food Chem. 2001. V. 49. P. 1957.

29) Yilmaz N., Ozkan S.A., Uslu B., Senturk Z., Biryol I. // J. P P harm. Biomed. A A nal. 1998. V. 17. P. 349.

30) Holmin S., Krantz-Rulcker C., Lundstrom I., Winquist F. // Meas. Sci. Technol. 2001. V. 12. P. 1348.

31) Han J.H., Kim D.S., Kim J.S. et al. // J. Korean Electrochem. Soc. 2004. V. 7. P. 206.

32) Wu J., Liu J., Fu M., Li G., Lou Z. // Sensors. 2005. V. 5. P. 529.

33) Holmin S., Spangeus P., Krantz-Rulcker C., Winquist F. // Sens. A A ctuators B. 2001. V. 76. P. 455.

34) Winquist F., Krantz-Rulcker C., Wide P., Lundstrom I. // Meas. Sci. Technol. 1998. V. 9. P. 1937.

35) Ivarsson P., Kikkawa Y., Winquist F. et al. // A A nal. Chim. A A cta. 2001. V. 449. P. 59.

36) Autodux. Люди и Автомобили. http://www.autodux.ru/oil/index.html

37) Супрема Ойл. http://www.supremaoil.ru/

38) Аналитический портал химической промышленности «NEWCHEMISTRY.ru». http://www.newchemistry.ru

39) Oil-top.net. Всё о моторных маслах. http://www.oil-top.net

40) Gutierrez J.M., Moreno-Baron L., Cespedes F., Munoz R., del Valle M. // Electroanalysis. 2009. V. 21. P. 445.

41) Valdes-Ramirez G., Gutirrez M., del Valle M. et al. // Biosens. Bioelectron. 2009. V. 24. P. 1103.

42) R.G. Brereton. Chemometrics: Data analysis for the laboratory and chemical plant. Wiley, Chichester, UK. 2003.

43) Каттрал, Р. В. Химические сенсоры [Текст] // Р. В. Каттрал. – М.: Научный мир, 2000. – 174 c.

44) Улахович, Н. А., Медянцева Э. П., Будников Г. К. // Журн. аналит. химии. 1993. Т. 48, № 6. С. 980–998.

45) Майстренко В. Н, Сапельникова С. В., Кудашева Ф. Х. // Журн. аналит. химии. 2000. Т. 55, № 6. С. 586–589.

46) Miller, L. L, Van de Mark M. R. // Amer. Chem. Soc. 1978. Vol. 100, № 2. P. 639–640.

47) Van de Mark, M. R., Miller L. L. // J. Amer. Chem. Soc. 1978. Vol. 100, № 10. P. 3223–3225.

48) Merz, A., Bard A. // J. Amer. Chem. Soc. 1978. Vol. 82, № 10. P. 3222–3223.

49) Martin, C. R., Rhoades T. A., Ferguson J. A. // Anal. Chem. 1982. Vol. 54, № 9. P. 1639–1641.

 

 

Приложение

 

 

Рис. 4.1. График счетов ГК1-ГК2 МГК-моделирования вольтамперограмм электровосстановления 10-3 М Pb+2 на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированных смазочными маслами разных типов при скорости развертки 1 В/с

Рис. 4.2. График счетов ГК1-ГК3 МГК-моделирования вольтамперограмм электровосстановления 10-3 М Pb+2 на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированных смазочными маслами разных типов при скорости развертки 1 В/с

Рис. 4.3. График счетов ГК1-ГК2 МГК-моделирования вольтамперограмм электровосстановления 10-3 М Pb+2 на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированных моторными маслами разных типов при скорости развертки 1 В/с

 

Рис. 4.4. График счетов ГК1-ГК3 МГК-моделирования вольтамперограмм электровосстановления 10-3 М Pb+2 на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированных моторными маслами разных типов при скорости развертки 1 В/с

 

Рис. 4.5. График счетов ГК1-ГК2 МГК-моделирования вольтамперограмм электровосстановления 10-4 М о-нитроанилина на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированных смазочными маслами разных типов при скорости развертки 1 В/с

Рис. 4.6. Графики счетов ГК1-ГК3 МГК-моделирования вольтамперограмм электровосстановления 10-4 М о-нитроанилина на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированных смазочными маслами разных типов при скорости развертки 1 В/с

Рис. 4.7. График счетов ГК1-ГК2 МГК-моделирования вольтамперограмм электровосстановления 10-4 М о-нитроанилина на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированных моторными маслами разных типов при скорости развертки 1 В/с

Рис. 4.8. График счетов ГК1-ГК3 МГК-моделирования вольтамперограмм электровосстановления 10-4 М о-нитроанилина на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированных моторными маслами разных типов при скорости развертки 1 В/с

 

Рис. 4.9. График счетов ГК1-ГК2 МГК-моделирования вольтамперограмм электровосстановления 10-4 М a-динитрофенола на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированных смазочными маслами разных типов при скорости развертки 1 В/с

Рис. 4.10. График счетов ГК1-ГК3 МГК-моделирования вольтамперограмм электровосстановления 10-4 М a-динитрофенола на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированных смазочными маслами разных типов при скорости развертки 1 В/с

 

Рис. 4.11. График счетов ГК1-ГК2 МГК-моделирования вольтамперограмм электровосстановления 10-4 М a-динитрофенола на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированных моторными маслами разных типов при скорости развертки 1 В/с

Рис. 4.12. График счетов ГК1-ГК3 МГК-моделирования вольтамперограмм электровосстановления 10-4 М a-динитрофенола на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированных моторными маслами разных типов при скорости развертки 1 В/с

Рис. 4.13. График счетов ГК1-ГК2 МГК-моделирования вольтамперограмм электровосстановления 10-4 М о-нитробензойной кислоты на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированных смазочными маслами разных типов при скорости развертки 1 В/с

Рис. 4.14. График счетов ГК1-ГК3 МГК-моделирования вольтамперограмм электровосстановления 10-4 М о-нитробензойной кислоты на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированных смазочными маслами разных типов при скорости развертки 1 В/с

Рис. 4.15. График счетов ГК1-ГК2 МГК-моделирования вольтамперограмм электровосстановления 10-4 М о-нитробензойной кислоты на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированных моторными маслами разных типов при скорости развертки 1 В/с

Рис. 4.16. График счетов ГК1-ГК3 МГК-моделирования вольтамперограмм электровосстановления 10-4 М о-нитробензойной кислоты на фоне 0.01 М HCl на УПЭ, модифицированных моторными маслами разных типов при скорости развертки 1 В/с


Поделиться с друзьями:

Таксономические единицы (категории) растений: Каждая система классификации состоит из определённых соподчиненных друг другу...

Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций...

Индивидуальные и групповые автопоилки: для животных. Схемы и конструкции...

История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.078 с.