Новые поверхностно-модифицированные пьезорезонаторы и мультисенсорные системы на их основе для определения низкомолекулярных органических соединений

• Автор: Калач, Андрей Владимирович
• Шифр специальности: 02.00.02
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 336 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ. Общая характеристика работы
ГЛАВА 1. Роль химически модифицированных пьезорезонаторов в
современном контроле объектов окружающей среды
1.1. Химически модифицированные пьезорезонаторы в анализе газовых сред
1.2. Химически модифицированные пьезорезонаторы в анализе жидких сред
1.3. Сенсорный анализ многокомпонентных объектов
1.3.1. Хемометрический подход к анализу результатов определений
1.3.2. Математические методы обработки данных мультисенсорного анализа. Методы распознавания образов в количественном анализе веществ и материалов-
1.3.3. Обработка результатов анализа искусственными : нейронными сетями
ї 1.4. Мультисенсорные системы в контроле веществ;
і материалов и изделий
1.4.1. Предпосылки появления мультисенсорных.систем
1.4.2. Принципы функционирования биологических сенсорных систем
1.4.3. Параметры отбора сенсоров в состав мульти-сенсорной системы. Селективность и перекрестная чувствительность сенсоров
1.4.4. Интеллектуальные мультисенсорные системы «электронный нос» и «электронный язык»
1.5. Компьютерная идентификация органических соединений
1.5.1. Проблемы идентификации компонентов с заданной точностью
1.5.2. Применение компьютерных информационно-поисковых систем в современном анализе веществ
1.5.3. Вероятностная оценка надежности-идентификации Выводы по главе
ГЛАВА 2. Материалы, приборы и методы исследования
2.1. Характеристика объектов анализа
2.1.1. Физико-химические свойства углеводородов и их нитропроизводных
2.1.2. Физико-химические свойства аминокислот и дипептидов

2.2. Методика определения плотности и вязкости
растворов аминокислот и дипептидов
2.3. Методика определения аминокислот методом капиллярного электрофореза
2.4. Подготовка пьезорезонатора к работе
2.4.1. Модификация поверхности электродов
2.4.2. Регенерация пленки сорбента-модификатора
2.4.3. Методика анализа свойств поверхности пьезорезонатора и пленок сорбентов методами
оптической и атомно-силовоймикроскопии
2.5. Установка для определения иизкомолскулярных органических соединений в статических условиях
2.6 Установка для определения низкомолекулярных
органических соединенийв потоке
2.7. Методика определения веществ, материалов и изделий с применением химически модифицированных пьезорезонаторов
2.7.1. Расчет метрологических параметров определений веществ химически модифицированными пьезорезонаторами
2.7.2. Хемометрические методы обработки результатов измерений (методы главного компонента, кластерного анализа, искусственных нейронных сетей)
2.7.3. Расчет давления насыщенных паров веществ,
массы адсорбированных аналитов
2.8. Выбор критериев идентификации веществ
ГЛАВА 3. Морфология поверхности химически модифицированных
пьезорезонаторов
3.1. Анализ морфологии поверхности химически модифицированных пьезорезонаторов методом сканирующей зондовой микроскопии
3.2. Исследование структуры электродов пьезорезонаторов
3.3. Микроморфология поверхности пьезорезонатора, модифицированного по методу Гап§тшг-В1ос^ей
3.3.1. Микрорельеф поверхности пленок Ьап§тшг-В1ос^ей:
по данным оптической микроскопии
3.3.2. Микрорельеф поверхности пленок Langmшr-Blodgett
по данным атомно-силовой микроскопии

3.4. Оценка состояния поверхности пленок модификаторов-сорбентов, полученных методами «высыхающей капли» и Ьап§тшг-В1о<1§ей
Выводы по главе
ГЛАВА 4. Разработка мультисенсорной системы типа «электронный нос»
4.1. Выбор условий функционирования химически модифицированных пьезорезонаторов для оценки загрязнений окружающей среды: критерии выбора сенсоров
4.1.1. Влияние собственных характеристик пьезосенсора на аналитический сигнал
4.1.2. Влияние неорганических и органических примесей на определение углеводородов.
4.1.3. Расчет коэффициентов распределения-веществ1 между газовой и конденсированной (пленка модификатора) фазами
4.1.4. Изучение кинетики.сорбции-десорбции-аналитов
4.1.5. Термодинамические параметры сорбции*
4.2. Применение макроциклов для модификации пьезорезонаторов
4.2.1. Селективное детектирование нитроалканов С!- Сз пьезорезонатором, модифицированным (3-циклодекстрином
4.2.2. Детектирование углеводородов пьезорезонаторами, модифицированным краун - эфирами-
4.2.3. Определение низкомолекулярных органических соединений с помощью пьезосенсоров, модифицированных пленками Ьап£тшг-В1об§ей
4.3. Построение «визуальных отпечатков» аналитов
(профильный анализ, хемометрика)
4.4. Определение нитропроизводных углеводородов 4.4.1.Определение нитрометана 4.4.2,Определение нитрометана в газовойсмеси
ароматических нитроуглеводородов 4.4.3.0пределение нитроэтана в модельном газовом растворе
4.5. Способы определения нитроаренов в модельных газовых растворах
4.5.1. Определение нитробензола
4.5.2. Определение о- и лг-нитротолуолов
4.6. Способы определения алканов Сб-Сю в модельных газовых растворах

1.3.2. Математические методы обработки данных мультисенсорного анализа. Методы распознавания образов в количественном анализе
веществ и материалов
Известны параметрические и непараметрические методы распознавания образов [81]. Параметрические методы основаны на знании или возможности оценки функций плотности вероятности классов образов и поэтому требуют максимального числа опытов. Однако практически эта информация недоступна и применяют непараметрические методы,, не требующие знания статистического распределения переменных..
Непараметрические методы различаются по способу обучения-модели. При неконтролируемом обучении a priori делаются предположения о классах образов, напротив, процесс обучения заключается в обнаружении внутренних классов образов в экспериментальных данных. При контролируемом обучении разрабатывается алгоритм, позволяющий классифицировать неизвестные определяемые вещества. Методы распознавания образов в химическом анализе делятся* на линейные (основаны на аддитивности вклада измеряемых величин) и нелинейные.
Метод главных компонент. Анализ по главным компонентам - линейный непараметрический метод, позволяет визуализировать исходные данные путем уменьшения числа переменных без потери информации и проводить классификацию, т.е. установить структуру связей между переменными [81].
Основу факторного анализа составляет комбинирование синхронно изменяющихся (коррелированных) переменных в один фактор. Так, связь двух коррелированных переменных можно описать регрессионной линией, которая станет новой переменной (фактор) в дальнейших вычислениях. Наиболее информативные факторы - главные компоненты, описывающие систему. Для их извлечения исходные координатные оси вращают так, чтобы минимизировать дисперсию нового фактора. Применительно к двумерному пространству это означает поворот координатных осей до совпадения регрессионной линии с одной из осей [82].
В геометрическом представлении два анализируемых образца подобны (относятся к одному классу), если имеют близкие значения боль-