WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

САРАТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ИМЕНИ Н.Г. ЧЕРНЫШЕВСКОГО

На правах рукописи

Погорелова Елена Сергеевна

МАССИВЫ ПОТЕНЦИОМЕТРИЧЕСКИХ СЕНСОРОВ ДЛЯ

РАЗДЕЛЬНОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОЛЕЙ ТЕТРААЛКИЛАММОНИЯ И

АЛКИЛПИРИДИНИЯ В МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ СМЕСЯХ

02.00.02 – аналитическая химия

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени кандидата химических наук

Научный руководитель:

доктор химических наук, профессор, Кулапина Елена Григорьевна Саратов –

Работа выполнена на кафедре аналитической химии и химической экологии Саратовского государственного университета им. Н.Г. Чернышевского

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………...... Глава 1. МУЛЬТИСЕНСОРНЫЕ СИСТЕМЫ В АНАЛИЗЕ ОРГАНИЧЕСКИХ СОЕДИНЕНИЙ И МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КАТИОННЫХ ПОВЕРХНОСТНО-АКТИВНЫХ ВЕЩЕСТВ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)…………………………………………………………... 1.1.Мультисенсорные системы типа «электронный язык» в анализе органических соединений…………………………………………….. 1.2. Области применения катионных поверхностно-активных веществ и методы их определения……………………………………………... 1.2.1. Области применения КПАВ …………………………………… 1.2.2. Электрохимические методы определения КПАВ……………. 1.3. Ионный транспорт различных веществ в полимерных мембранах 1.3.1. Транспортные процессы в пористых мембранах……………… 1.3.2. Транспортные процессы в ионообменных мембранах……….. Глава 2. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ…………………………………. 2.1. Постановка задачи исследования……………………………………... 2.2. Объекты исследования, реактивы, аппаратура………………………. 2.3. Синтез электродно-активных компонентов, получение мембран и электродов……………………………………………………………… 2.4. Методы исследования…………………………………………………..

Глава 3. ПОВЕРХНОСТНЫЕ И ОБЪЕМНЫЕ СВОЙСТВА МЕМБРАН

НА ОСНОВЕ ТЕТРАФЕНИЛБОРАТОВ И

ДОДЕЦИЛСУЛЬФАТОВ ТЕТРААЛКИЛАММОНИЯ………….. 3.1. Физико-химические характеристики тетрафенилборатов и додецилсульфатов тетраалкиламмония………………………………. 3.2. Поверхностные свойства мембран …..………………………………. 3.3. Объемные свойства мембран ………………………………………… 3.3.1. Сопротивление мембран ………………………………………. 3.3.2. Оценка констант мембранного равновесия и кажущихся констант диссоциации органических ионообменников в фазе мембран………………………………………………………... 3.4. Применение потенциометрических сенсоров в качестве датчиков при потенциометрическом титровании солей тетраалкиламмония….

Глава 4 ВЛИЯНИЕ ГИДРОФОБНОСТИ КПАВ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ

ТРАНСПОРТНЫХ ПРОЦЕССОВ В ПОЛИВИНИЛХЛОРИДНЫХ

ПЛАСТИФИЦИРОВАННЫХ МЕМБРАНАХ……………………..

4.1. Транспортные (объемные) свойства мембран на основе органических ионообменников в условиях диффузионного массопереноса и постоянного тока…………………………………………………. 4.1.1 Пропускающая способность ионообменных мембран и молекулярных сит……………………………………………… 4.1.2. Объемные свойства мембран: диффузия, проницаемость, поток ионов, коэффициент распределения…………………. 4.1.3. Сорбционная емкость, степень обогащения, селективность ионообменных мембран и молекулярных сит …………….. 4.2. Сравнение параметров проникновения КПАВ через ионообменные мембраны и молекулярные сита……………………………………..

Глава 5 МАССИВЫ ПОТЕНЦИОМЕТРИЧЕСКИХ СЕНСОРОВ ДЛЯ

РАЗДЕЛЬНОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ КАТИОНОВ ТЕТРААЛКИЛАММОНИЯ И АЛКИЛПИРИДИНИЯ…………………………… 5.1. Электроаналитические свойства КПАВ-сенсоров………………… 5.2 Селективность потенциометрических сенсоров на основе додецилсульфатов, тетрафенилборатов алкилпиридиния и тетраалкиламмония к гомологам КПАВ………………………… 5.3. Перекрёстная чувствительность КПАВ-сенсоров………………….. 5.4 Мультисенсорные системы типа «электронный язык» для раздельного определения солей алкилпиридиния и тетраалкиламмония в многокомпонентных смесях……………… 5.4.1. Раздельное определение солей АП и ТАА в двухкомпонентных смесях…………………………………………………….. 5.4.2. Раздельное определение солей алкилпиридиния и тетраалкиламмония в трехкомпонентных смесях…………………… 5.4.3. Раздельное определение солей тетраалкиламмония в четырехкомпонентных смесях …………………………………… Глава 6 АНАЛИТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПОТЕНЦИОМЕТРИЧЕСКИХ КПАВ-СЕНСОРОВ………………………………………. 6.1. Мультисенсорные системы типа «электронный язык» для раздельного определения солей тетраалкиламмония в сточных водах…… 6.2. Применение массивов сенсоров и метода ИНС для определения гомологов алкилпиридиния в бинарных смесях, пропущенных через молекулярные сита…………………………………………… 6.3. Определение суммарного содержания КПАВ в технических препаратах КАТАПАВ, АЛКАПАВ и СЕПТАПАВ……………… 6.4. Применение потенциометрических сенсоров для изучения сорбции цетилтриметиламмония бромида на поверхности полититаната калия 6.5 Применение потенциометрических сенсоров на основе органических ионообменников для определения содержания основного

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ПАВ – поверхностно-активное вещество, ИСЭ – ионоселективный электрод, АП – алкилпиридиний, ДП – децилпиридиний, ДДП – додецилпиридиний, ЦП – цетилпиридиний, ОДП – октадецилпиридиний, ТАА – тетраалкиламмоний, БДМДДА – бензилдиметилдодециламмоний, БДМТДА – бензилдиметилтетрадециламмоний, ДМДСА – диметилдистеариламмоний, ЦТАБ – цетилтриметиламмоний, ДДС – додецилсульфат, ТФБ – тетрафенилборат, ДБФ – дибутилфталат, ПВХ – поливинилхлорид, ЭАК – электродноактивный компонент.



КТТ – конечная точка титрования, ИНС – искусственная нейронная сеть.

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы.

В настоящее время химические сенсоры играют важную роль как в использовании современных технологий, так и при контроле содержания различных веществ в промышленности, медицине, охране окружающей среды и т.д. О важности разработки новых сенсоров и расширения областей их применения свидетельствует выпуск международных специализированных журналов, регулярное проведение профильных международных конференций.

Следует отметить, что многие имеющиеся к настоящему времени сенсоры не обладают высокой селективностью; выбор чувствительных материалов мембран не всегда позволяет повысить селективность определения различных химических веществ.

Власовым Ю. Г (1995 г.) для анализа многокомпонентых объектов предложена концепция «электронного языка» как аналитического устройства на основе слабоселективных сенсоров с высокой перекрестной чувствительностью и использующего для обработки сигналов различные математические методы распознавания образов.

Актуальной задачей в настоящее время является разработка экспрессных, высокоселективных методов определения ПАВ, в том числе и в гомологических рядах. Соли четвертичных аммониевых и пиридиниевых соединений широко используются в производстве косметико–гигиенических препаратов, антистатиков и кондиционеров для тканей, в медицине - в качестве дезинфекционных и антисептических средств. Среднегодовые темпы спроса на них в промышленно развитых стран составляют 6-7%. Такое широкое применение солей ТАА и АП вызывает интерес к их определению в различных объектах.

Имеются единичные работы по раздельному определению четвертичных алкилбензиламмониевых солей и солей алкилпиридиния методом капиллярного электрофореза с УФ – детектированием и мицеллярной электрокинетической хроматографией, ВЭЖХ – МС, ЖХ – МС с ионной ловушкой и электроспрей– ионизацией. Указанные методы длительны, требуют применения органических растворителей и дорогостоящего оборудования.

В связи с этим актуальной задачей является разработка экспрессных, дешевых и простых методов раздельного определения солей тетралакиламмония (ТАА) и алкилпиридиния (АП). Указанным требованиям отвечает потенциометрия с ионселективными сенсорами.

Имеющиеся ПАВ-селективные сенсоры позволяют детектировать или индивидуальные поверхностно-активные вещества или суммарные содержания ПАВ отдельных типов. Задача раздельного определения гомологов алкилсульфатов и полиоксиэтилированных нонилфенолов решена с использованием набора неселективных сенсоров. Для раздельного определения солей тетралакиламмония и их смеси с солями алкилпиридиния мультисенсорные системы не описаны.

Актуальным является также определение количественных характеристик мембранного транспорта катионов тетраалкиламмония и алкилпиридиния в сложных поливинилхлоридных пластифицированных мембранах на основе органических ионообменников и молекулярных ситах; возможность прогнозирования состава бинарных смесей гомологов для их разделения с помощью молекулярных сит.

Цель работы: создание массивов слабоселективных сенсоров с высокой перекрестной чувствительностью для раздельного определения солей тетраалкиламмония и алкилпиридиния в многокомпонентных смесях, выявление влияния гидрофобности КПАВ на характеристики транспортных процессов в ионообменных мембранах и молекулярных ситах.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо было решить следующие задачи:

• исследовать поверхностные и объемные свойства мембран на основе тетрафенилборатов, додецилсульфатов тетраалкиламмония, определить их электроаналитические характеристики;

• оценить селективность и перекрестную чувствительность потенциометрических сенсоров на основе органических ионообменников для их применения в мультисенсорных системах типа «электронный язык» для раздельного определения солей ТАА и АП в многокомпонентных смесях;

• определить количественные характеристики мембранного транспорта ионообменных мембран и молекулярных сит в условиях диффузионного массопереноса и постоянного тока и установить влияние гидрофобности КПАВ на транспортные свойства мембран;

• показать возможность применения молекулярных сит для разделения гомологов АП, обосновать выбор способа определения их концентрации;

• создать массивы сенсоров для раздельного определения солей тетраалкиламмония и алкилпиридиния в модельных растворах, сточных водах;

разработать методики экспрессного определения содержания солей ТАА и АП в различных технических продуктах, сточных водах, бромида цетилтриметиламмония как модификатора поверхности полититаната калия, основного вещества в некоторых азотсодержащих лекарственных препаратах.

Научная новизна полученных результатов заключается в том, что:

• созданы массивы потенциометрических сенсоров на основе тетрафенилборатов и додецилсульфатов тетраалкиламмония и алкилпиридиния, оценена селективность и электроаналитические характеристики отдельных сенсоров;

• определены физико-химические параметры новых электродноактивных соединений, электродные, транспортные, динамические свойства мембран на их основе;

• установлены закономерности влияния гидрофобности гомологов алкилпиридиния на транспортные характеристики ионообменных мембран и молекулярных сит на их основе; рассчитаны количественные характеристики мембранного транспорта (коэффициенты проницаемости, распределения, диффузии, поток катионов, сорбционная емкость, степень обогащения, селективность мембран);

• по параметрам мембранного транспорта обоснован выбор молекулярных сит для разделения гомологов КПАВ в условиях диффузионного массопереноса и постоянного тока;

• предложены экспрессные способы раздельного определения солей тетраалкиламмония и алкилпиридиния с помощью массивов сенсоров и метода ИНС в модельных смесях, искусственно загрязненных сточных водах, при разделении КПАВ с использованием молекулярных сит.

Практическая значимость работы состоит в том, что:

• на основании физико-химических свойств тетрафенилборатов и додецилсульфатов тетраалкиламмония установлен оптимальный состав мембран потенциометрических сенсоров, определены их основные операционные характеристики;

• показано применение сенсоров для определения концентрации цетилтриметиламмония бромида (ЦТАБ) на поверхности и в объеме полититаната калия (ПТК). Рассчитаны количественные характеристики сорбции ЦТАБ и показано его влияние на морфологию поверхности ПТК, что улучшает его эксплуатационные свойства;

• установлены концентрационные интервалы и соотношения гомологов алкилпиридиния для их разделения с использованием молекулярных сит в условиях диффузионного массопереноса и постоянного тока;

• разработаны методики экспрессного определения содержания основного вещества в ряде азотсодержащих лекарственных препаратов, технических препаратах, оценены воспроизводимость и правильность результатов.

Положения, выносимые на защиту:

• массивы сенсоров и метод искусственных нейронных сетей для раздельного определения солей тетраалкиламмония и алкилпиридиния в многокомпонентных смесях;

• физико-химические характеристики тетрафенилборатов и додецилсульфатов тетраалкиламмония и электроаналитические свойства мембран на их основе;

• закономерности влияния гидрофобности КПАВ на количественные характеристики транспортных процессов в ионообменных мембранах и молекулярных ситах;

• аналитическое применение сенсоров.

МУЛЬТИСЕНСОРНЫЕ СИСТЕМЫ В АНАЛИЗЕ ОРГАНИЧЕСКИХ СОЕДИНЕНИЙ И МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КАТИОННЫХ ПОВЕРХНОСТНОАКТИВНЫХ ВЕЩЕСТВ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)

1.1. Мультисенсорные системы типа «электронный язык» в анализе органических соединений.

В настоящее время химические сенсоры играют важную роль при контроле содержания различных веществ в промышленности, медицине, охране окружающей среды и т.д. О важности разработки новых сенсоров и расширения областей их применения свидетельствует выпуск международных специализированных журналов, например «Sensors and Actuators», «Biosensors and Bioelectronics» и др., а также регулярное проведение профильных международных конференций, например «Sensor + TEST», «Sensors EXPO», «Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop», «Biosensors», «International Symposium On Olfaction and Electronic Nose» и др.

Сенсоры представляют собой привлекательный инструмент для анализа растворов благодаря короткому времени анализа, возможности миниатюризации сенсоров и автоматизации анализа, простоте их эксплуатации и дешевизне. Ионоселективные электроды широко используются для анализа растворов, однако их применение ограничено случаями присутствия высокой концентрации мешающих ионов в анализируемом растворе и недостаточной селективности к определяемому иону в присутствии других веществ, что мешает их широкому аналитическому применению [1].

Следует отметить, что выбор различных чувствительных материалов мембран не всегда позволяет повысить селективность различных химических веществ. Поэтому для анализа сложных растворов вместо единичных сенсоров могут быть использованы наборы неселективных сенсоров (мультисенсорные системы).

Мультисенсорные системы «электронный нос» и «электронный язык» моделируют и расширяют возможности, а в некоторых случаях заменяют обоняние и восприятие вкуса. Устройство таких сенсорных систем основано на принципах организации биологических систем - массивов неспецифических рецепторов с последующим распознаванием образов нейронной сетью головного мозга человека [2].

Мультисенсорные системы типа «электронный язык» обладают способностью к распознаванию и количественной оценке вкусовых характеристик. Для описания вкусовых ощущений пищевых продуктов и напитков в основном используют пять основных типов вкуса, к которым относятся сладкий, соленый, горький, кислый вкусы и вкус «юмами». Количественная оценка вкуса сводится к определению веществ, характеризующих его основные типы, таких как сахарозы, глюкозы (сладкий), кофеина (горький), соляной кислоты (кислый), хлорида натрия (соленый), глютамата натрия (юмами). Власов Ю.Г. (1995 г.) предложил термин «электронный язык» («E-tongue»)и определил его как «аналитическое устройство для качественного и количественного анализа многокомпонентных растворов различной природы, состоящее из массива (набора) неспецифических химических сенсоров, обладающих перекрёстной чувствительностью (ПЧ), и использующее для обработки сигналов от данной мультисенсорной системы различные математические методы распознавания образов (искусственные нейронные сети, анализ по главным компонентам и т.п.)» [3, 195].

Поскольку в сенсорных системах используются многие методы обработки данных высокой размерности и нейрокомпьютерные подходы, то «электронный нос» и «электронный язык» можно рассматривать как специальную ветвь развития искусственного интеллекта и «электронного мозга» [2].

Таким образом, электронные языки и носы можно рассматривать как аналитические инструменты, которые искусственно воспроизводят ощущение вкуса и запаха. Эти устройства представляют собой массив сенсоров с хемометрической обработкой данных для характеристики сложных жидких объектов [4].

Основными хемометрическими методами, касающимися первичной обработки данных, планирования, контроля и оптимизации эксперимента, математического моделирования аналитического процесса и интерпретации результатов являются: АГК, РГК, ДА, регрессионный метод ЧНК, ANOVA, SIMCA, кластерные алгоритмы, ИНС [3, 5 - 8].

Метод главных компонент часто применяется при исследовательском анализе химических данных. Метод главных компонент можно трактовать как проецирование данных на подпространство меньшей размерности. Возникающие при этом остатки рассматриваются как шум, не содержащий значимой химической информации [5]. Таким образом, анализ по главным компонентам (АГК) - является неконтролируемой многомерной процедурой и относится к группе методов линейного сжатия данных, не приводящего к существенной потере информации [3, 9, 10].

В случае, когда метод главных компонент применяется для решения калибровочной (регрессионной) задачи он носит название регрессии на главные компоненты. Следует отметить, что регрессия на главные компоненты (РГК) – более точный метод моделирования, т.к. в многомерной калибровке используются все имеющиеся экспериментальные данные [5].

Одним из самых популярных подходов является метод формального независимого моделирования аналогий классов (SIMCA). В основе метода SIMCA лежит предположение о том, что все объекты в одном классеимеют сходные свойства, но и обладают индивидуальными особенностями. При построении дискриминационной модели необходимо учитывать только сходство, отбрасывая особенности как шум. Для этого каждый класс из обучающего набора независимо моделируется методом главных компонент с разным числом главных компонент. После этого вычисляются расстояния между классами, а также расстояния от каждого класса до нового объекта [6].

Метод частичных наименьших квадратов (ЧНК) соединяет свойства метода главных компонент и множественной регрессии. Сначала он выделяет набор скрытых факторов, которые объясняют как можно больше ковариации между независимыми и зависимыми переменными. Затем на шаге регрессии предсказываются значения зависимых переменных с использованием декомпозиции независимых переменных [7].

Дискриминантный анализ (ДА) представляет собой статистический метод для изучения различий между двумя и более группами объектов по отношению к нескольким переменным одновременно. Все процедуры дискриминантного анализа можно разбить на две группы: первая группа позволяет интерпретировать различия между имеющимися группами (сравнивая средние), вторая – проводить классификацию новых объектов в тех случаях, когда неизвестно заранее, к какому из существующих классов они принадлежат [3, 8].

Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) — это процедура сравнения средних значений выборок, на основании которой можно сделать вывод о соотношении средних значений генеральных совокупностей; ближайшим и более простым аналогом ANOVA является t-критерий [7].

Кластерный анализ основан на разбиении заданной выборки объектов (образцов) на непересекающиеся подмножества (кластеры) так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов (образцов), а объекты (образцы) разных кластеров существенно отличались. Таким образом, метод разделяет данные на определенные группы на основе принципа подобия [3].

Искусственные нейронные сети (ИНС) представляют собой вычислительные структуры, моделирующие простые биологические процессы, аналогичные процессам, происходящим в человеческом мозге. Нейронная сеть используется тогда, когда неизвестна зависимость между входами и выходами, которая находится в процессе обучения сети. Искусственные нейронные сети являются универсальными аппроксимирующими системами. [3].

Электронный язык способен к распознаванию качественного и количественного состава растворов различной природы. Технический отчет IUPAC определяет его как “мультисенсорную систему, которая состоит из большого количества слабоселективных сенсоров и использует передовые математические способы обработки сигналов, основанные на распознавании образов и/или многомерном анализе данных” [11].

Основные концепции электронного языка и электронного носа, используемые для анализа газов и жидкостей соответственно, подобны [11]. Рациональное объяснение функционирования этих слабоселективных сенсоров основано на аналогии с биологическим устройством обонятельных систем и систем вкуса у млекопитающих. Сигналы от вкусовых и обонятельных рецепторов передаются в мозг, где мгновенно обрабатываются сетью нейронов. В результате создается образ считанного предмета [12].

Преимуществом электронного языка является высокая чувствительность, простота изготовления, небольшое временя анализа, недорогостоящее оборудование. Поэтому эти устройства становятся всё более популярными в автоматизированных системах производства, для характеристики ароматов и вкусов. Тем не менее, все еще существует большое поле для исследований, особенно относительно технологии чувствительных элементов, обработки данных, интерпретации результатов и оценки их правильности. Недостатками сенсоров являются: дрейф потенциала во времени, загрязнение мембран, и, следовательно, неустойчивость градуировочных зависимостей. Среди других недостатков можно отметить непродолжительное время использования методик, недостаточность техникоэкономических исследований и проверки правильности определений (особенно с точки зрения прогнозирующей способности), а также не подтверждена воспроизводимость результатов. Тем не менее, следует упомянуть, что исследователи становятся все более осведомлёнными об этих проблемах и обсуждают их в современной литературе [12].

В последнее время все больше стал развиваться мультисенсорный анализ при определении органических соединений. Способность таких систем проводить оценку состава компонентов жидких матриц делают их уникальным аналитическим инструментом. Информацию о применении мультисенсорных систем можно найти в монографиях и обзорах [1, 3, 12 - 17]. Ниже приведен анализ литературных данных за последние 10 лет по применению мультисенсорных систем типа «электронный язык» на основе потенциометрических сенсоров при определении различных органических соединений в сточных водах, пищевой продукции, биологических жидкостях; указаны типы сенсоров и методы обработки данных от массивов сенсоров (табл. 1).

Сенсорные системы на основе липидных мембранных электродов применялись для оценки содержания глиадинов в зерновых культурах [18], мониторинга изменений во вкусе мисо (традиционная японская паста из соевых бобов) в процессе ферментации («электронный язык» был впервые применен к процессу ферментации) [19].

Электронные языки на основе металлических сенсоров использовали для установления свежести мяса [20], классифицирования меда по его ботаническому происхождению [21]. Классификацию меда по цветочному и географическому происхождению проводят также с помощью электронного языка -Astree, включающего 7 потенциометрических сенсоров, чувствительных к пяти типам вкуса:

кислый (лимонная кислота), соленый (NaCl), сладкий (глюкоза), горький (кофеин), юмами (глутамат натрия) [22].

Потенциометрические мультисенсорные системы типа «электронный язык»

позволяют обнаруживать загрязняющие вещества (альдегиды, сивушные масла, эфиры, метанол, уксусную кислоту) в алкогольной продукции [23, 24], устанавливать крепость напитков [25] и определять соответствие алкоголя стандартам качества [26]. Для этих целей используют классические потенциометрические сенсоры с пластифицированными поливинилхлоридными и халькогенидными стеклянными мембранами (оценка вкуса и аромата пива) [3, 27], жидкие перекрестно селективные сенсоры (классификация образцов Китайского чая по географическому месторасположению и качеству) [28], сенсоры с ПВХ-мембранами на основе металлокомплексов порфиринов и корролов [23 - 25]. Металлопорфириновые твердоконтактные сенсоры используются также для определения диэтиламина в молоке [29], содержания жирных, аминокислот, витаминов и спиртов в оливковом и подсолнечном маслах [30].

Возможность использования металлопорфиринов в качестве чувствительных веществ для анализа жидкостей впервые была предложена авторами [31].

Порфирины и их производные обладают способностью образовывать комплексы со многими катионами металлов и являются перспективным электродноактивными мембранными компонентами. Химические сенсоры на основе порфиринов обладают стабильными и воспроизводимыми электрохимическими характеристиками и могут использоваться для определения различных классов соединений с помощью изменения молекулярных составляющих: пиррольных колец, центрального атома металла и периферических заместителей [1, 3, 13 - 33]. Исследование структуры и свойств металлопорфиринов как мембранных ионофоров показало, что они обладают слабой селективностью, следовательно, достаточной перекрестной чувствительностью для использования их в мультисенсорном анализе [3].

В последнее время существует тенденция к миниатюризации сенсоров и дальнейшему их использованию в проточном анализе. Так, для распознавания образцов молока различных производителей был сконструирован интегрированный массив микроэлектродов из эпоксистеклотекстолита, покрытого слоем золота [34, 35]. Проточные микроэлектроды, полученные нанесением растворенных в тетрагидрофуране компонентов мембран на противоположную сторону позолоченного контакта микроэлектродов, применялись для распознавания образцов пива [36].

Все чаще стали применяться комбинированные системы сенсоров различных типов. Сочетание сенсоров различных типов в мультисенсорной системе имеет ряд преимуществ, связанных с чувствительностью, селективностью, временем отклика, пределом обнаружения, количеством полученных данных, расширяет круг определяемых веществ и в ряде случаев позволяет детектировать перекрестные ионы [3].

Комбинированные электронные языки использовались для оценки токсичности воды [37], контроля процессов брожения культур, используемых для производства сыра [38] и пива [39].

В последнее время электронные языки используют для мониторинга производства биогаза [40 - 42]. В ходе этого биотехнологического процесса микроорганизмы в анаэробных условиях преобразуют органические субстраты, присутствующие в отходах, в метан, который используется в качестве ценного энергетического ресурса. Авторами [40, 41] разработан массив миниатюрных проточных сенсоров для мониторинга метана в процессе ферментации образцов сыворотки. Однако наблюдалось частичное перекрытие кластеров, что подтверждается определения химического потребления кислорода и летучих жирных кислот. Тем не менее, точность была улучшена путем разделения набора данных на два подмножества в соответствии с их уровнем рН [41]. В исследовании [42] представлен новый дизайн ионоселективных электродов, который полностью совместим с проточными модулями.

Мультисенсорные системы типа «электронный язык» также успешно применяются для исследования типа метаболизма растений [43], исследования биологических жидкостей [44 - 46]. Так, массив из биосенсоров на основе уреазы и креатинина, ковалентно иммобилизованных на аммониевых селективных сенсорах, вместе с сенсорами, чувствительными к аммонию, калию и натрию, использовали для определения мочевины и креатинина в моче [44, 45]; 15 потенциометрических сенсоров, чувствительных к органическим и неорганическим катионная и анионам применяли для дифференцирования коровьего молока от здоровых особей и инфицированных маститом [46].

Таким образом, анализ литературных данных показал, что мультисенсорные системы типа «электронный язык» используют, в основном, для определения органических компонентов (вкусовые характеристики, загрязняющие вещества, состав объекта исследования) в пищевых продуктах: алкогольной продукции, чае, молоке, меде, зерновых культурах [18 - 24, 26 - 30, 34 - 36, 38 - 42], лекарственных препаратах и биологических жидкостях [43 - 46], а также определения загрязнителей в водных объектах [3, 25, 31 – 33, 37, 47, 48, 49 - 55], Перспективным является использование сенсоров на основе металлокомплексов порфиринов и корролов [3, 25, 29 - 33]. Использование комбинированных систем сенсоров в мультисенсорном анализе позволяет расширить круг определяемых веществ, повышает перекрестную чувствительность сенсоров [3, 37 - 39].

Массивы потенциометрических слабоселективных сенсоров с высокой перекрестной чувствительностью, стабильностью и воспроизводимостью электрохимических характеристик для раздельного определения гомологов алкилсульфатов натрия и полиоксиэтилированных нонилфенолов в многокомпонентных смесях, природных водах, промышленных объектах разработаны на кафедре аналитической химии и химической экологии Института химии СГУ [3, 47 - 55]. В качестве электродноактивных соединений поливинилхлоридных мембран сенсоров, чувствительных к анионным поверхностно-активным веществам (ПАВ), использовались алкилсульфаты алкилпиридиния; неионным ПАВ – соединения полиоксиэтилированные нонилфенолов с барием и тетрафенилборатом. Величины параметров перекрестной чувствительности в



Похожие работы:

«НЕДОЛУЖКО Илья Валерьевич ИНТЕГРАЦИЯ РЕСУРСОВ СПУТНИКОВОГО ЦЕНТРА В ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ НАБЛЮДЕНИЯ ЗА ЗЕМЛЁЙ специальность 05.13.11 — математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов, компьютерных сетей ДИССЕРТАЦИЯ на соискание учёной степени кандидата технических наук Научный руководитель : д.т.н....»

«КОВАЛЕВ Роман Васильевич РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ ЭФФЕКТИВНЫХ МЕТОДИК КОМПЬЮТЕРНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ДИНАМИКИ И ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАМЕТРОВ ХОДОВЫХ ЧАСТЕЙ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ЭКИПАЖЕЙ Специальность 05.22.07 – Подвижной состав железных дорог, тяга поездов и электрификация Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель : доктор физико-математических наук, профессор Погорелов Д.Ю. Брянск - ВВЕДЕНИЕ...»

«Оганесов Владимир Армаисович Подготовка конкурентоспособного специалиста в условиях диверсификации высшего образования Специальность 13.00.08 – Теория и методика профессионального образования Диссертация на соискание учёной степени кандидата педагогических наук Научный руководитель доктор педагогических наук, профессор Беляев А.В. Ставрополь - 2003 2 СОДЕРЖАНИЕ Введение.. Глава 1. Теоретические основы подготовки специалиста в системе...»

«СКОРОБОГАТОВ ВЛАДИСЛАВ ЮРЬЕВИЧ САМОРЕГУЛИРОВАНИЕ КАК СВОЙСТВО ПРАВОВОЙ СИСТЕМЫ 12.00.01 – Теория и история права и государства; история правовых учений. Диссертация на соискание ученой степени кандидата юридических наук Научный руководитель – доктор юридических наук, профессор Сюкияйнен Леонид Рудольфович Москва, Содержание Введение.. Глава I. Право как саморегулирующаяся...»

«ХВОРОСТИН Денис Владимирович СКРЫТЫЕ КОМПОНЕНТЫ СМЫСЛА ВЫСКАЗЫВАНИЯ: ПРИНЦИП ВЫЯВЛЕНИЯ 10.02.19 — теория языка ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата филологических наук Научный руководитель : доктор филологических наук, профессор Л. А. Шкатова Челябинск — 2006 ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ ГЛАВА 1. Имплицитное содержание высказывания как предмет...»

«Киясова Елена Валерьевна Становление и развитие кафедр анатомии и гистологии Казанского университета 07.00.10 – история наук и и техники (медицинские науки) Диссертация на соискание учёной степени кандидата медицинских наук Научный руководитель – доктор медицинских наук, профессор А. С. Созинов Москва – 2014 ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ.. Глава 1. Обзор литературы и источников. 1.1....»

«Карасв Кирилл Александрович МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ БУРЕНИЯ В УСЛОВИЯХ НАПРАВЛЕННОГО ИЗМЕНЕНИЯ СВОЙСТВ ГОРНЫХ ПОРОД ПОВЕРХНОСТНО-АКТИВНЫМИ ВЕЩЕСТВАМИ Специальность 25.00.22 - Геотехнология (открытая, подземная и строительная) Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель - д-р техн. наук, профессор Латышев О. Г. Екатеринбург 2014...»

«ДИДЕНКО Вячеслав Евгеньевич ЧЕРНЫЕ ДЫРЫ В ТЕОРИИ ПОЛЕЙ ВЫСШИХ СПИНОВ (01.04.02 – теоретическая физика) Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Научный руководитель : д.ф.-м.н. М. А. ВАСИЛЬЕВ Москва - 2010 Оглавление Введение 5 1 Динамика свободных полей в обобщенном AdS пространстве 1.0.1 Обобщенная конформная симметрия...................»

«МАКСЮТОВ РУСЛАН РИНАТОВИЧ РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИИ И ТОВАРОВЕДНАЯ ОЦЕНКА ЙОДОБОГАЩЁННЫХ КУМЫСНЫХ НАПИТКОВ С ИНУЛИНОМ 05.18.15 – Технология и товароведение пищевых продуктов и функционального и специализированного назначения и общественного питания (технические наук и) Диссертация на соискание...»

«БЕРЕЖНАЯ ЕЛИЗАВЕТА СЕРГЕЕВНА КОНЦЕПЦИЯ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ИННОВАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ НА РЕГИОНАЛЬНОМ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОМ РЫНКЕ Диссертация на соискание ученой степени доктора фармацевтических наук 14.04.03 – организация фармацевтического дела 2 Пятигорск – 2014 3 СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ 4 ХАРАКТЕРИСТИКА ИННОВАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ В 17 ГЛАВА 1 СТРАТЕГИЧЕСКОМ РАЗВИТИИ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОГО РЫНКА.. Диалектика инноваций как инструмент стратегии развития системы 1.1 лекарственного обращения.....»

«ДУТОВА Оксана Владимировна ПРОЕКТНО-КОМПЕТЕНТНОСТНАЯ МЕТОДИКА СОЦИАЛЬНОЙ АДАПТАЦИИ ДЕТЕЙ-СИРОТ СРЕДСТВАМИ СОЦИАЛЬНО-КУЛЬТУРНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Специальность: 13.00.05 — теория, методика и организация социально-культурной деятельности Диссертация на соискание ученой степени кандидата педагогических наук Научный руководитель : доктор...»

«Каторгин Игорь Юрьевич АНАЛИЗ И ОЦЕНКА АГРОЛАНДШАФТОВ СТАВРОПОЛЬСКОГО КРАЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ 25.00.26 – землеустройство, кадастр и мониторинг земель ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата географических наук Научный руководитель : кандидат географических наук, профессор Шальнев Виктор Александрович Научный консультант : кандидат...»

«Рамонов Александр Владимирович СИСТЕМА ИНТЕГРАЛЬНЫХ ИНДИКАТОРОВ ЗДОРОВЬЯ НАСЕЛЕНИЯ: МЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИЗА И ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ В РОССИИ 22.00.03 – Экономическая социология и демография Диссертация на соискание ученой степени кандидата социологических наук Научный руководитель д.э.н. А.Г. Вишневский Москва –...»

«Самородова Альбина Илдаровна ПОИСК НОВЫХ ПРОИЗВОДНЫХ 1-ЭТИЛКСАНТИНА, ВЛИЯЮЩИХ НА СИСТЕМУ ГЕМОСТАЗА 14.03.06 – Фармакология, клиническая фармакология Диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук Научный руководитель : Камилов Феликс Хусаинович Заслуженный деятель...»

«Бутенко Светлана Викторовна ВВЕДЕНИЕ ПОТРЕБИТЕЛЯ В ЗАБЛУЖДЕНИЕ КАК АБСОЛЮТНОЕ ОСНОВАНИЕ ДЛЯ ОТКАЗА В ПРЕДОСТАВЛЕНИИ ПРАВОВОЙ ОХРАНЫ ТОВАРНОМУ ЗНАКУ 12.00.03 – гражданское право; предпринимательское право; семейное право; международное частное право ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата юридических...»

«УДК 911.3:301(470.3) Черковец Марина Владимировна Роль социально-экономических факторов в формировании здоровья населения Центральной России 25.00.24. – Экономическая, социальная и политическая география Диссертация на соискание ученой степени кандидата географических наук Научный руководитель : кандидат географических наук, доцент М.П. Ратанова Москва 2003 г. Содержание Введение.. Глава 1....»

«РАДЬКО Сергей Иванович РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ЭЛЕКТРОТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ ДЛЯ ПЕРЕРАБОТКИ ТЕХНОГЕННЫХ ОТХОДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПАРОВОДЯНОГО ПЛАЗМОТРОНА Специальность: 05.09.10 – Электротехнология Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель – доктор технических наук,...»

«ТРУСОВА ВАЛЕНТИНА ВАЛЕРЬЕВНА ОЧИСТКА ОБОРОТНЫХ И СТОЧНЫХ ВОД ПРЕДПРИЯТИЙ ОТ НЕФТЕПРОДУКТОВ СОРБЕНТОМ НА ОСНОВЕ БУРЫХ УГЛЕЙ Специальность 05.23.04 – Водоснабжение, канализация, строительные системы охраны водных ресурсов ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель : доктор технических наук В.А. Домрачева ИРКУТСК ОГЛАВЛЕНИЕ...»

«Кручинин Сергей Евгеньевич СТРУКТУРНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ГИДРАТАЦИИ ГЛИЦИНА И ПАРА-АМИНОБЕНЗОЙНОЙ КИСЛОТЫ В ВОДЕ И ВОДНЫХ РАСТВОРАХ NaCl И KCl 02.00.04 – физическая химия Диссертация на соискание ученой степени кандидата химических наук Научный руководитель : Д. х. н., с. н. с. Федотова М. В. Иваново - 2013 2 Оглавление Введение.. Глава 1. Литературный обзор.....»

«Зуева Анастасия Юрьевна МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ФОТОИНДУЦИРОВАННОЙ ТЕРМОКАПИЛЛЯРНОЙ КОНВЕКЦИИ В СЛОЕ ПРОЗРАЧНОЙ ЖИДКОСТИ НА ПОГЛОЩАЮЩЕЙ ПОДЛОЖКЕ Специальность 05.13.18. — “Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ” Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Научный руководитель — доктор физико-математических...»






 
2014 www.av.disus.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Программы»

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.