Системный анализ и адаптивное моделирование сложных химических объектов

• Автор: Туров, Юрий Прокопьевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Сургут
• Количество страниц: 200 с. : 40 ил.

Оглавление
Введение
Глава 1. Обработка экспериментальной информации при исследовании сложных объектов как решение задачи системного анализа
1.1. Формирование иерархической модели системы при обработке данных на этапах качественного и количественного анализа
1.2. Детерминированные и адаптивные модели объекта как материальной системы
1.3. Многомерные математические методы обработки данных при анализе смесей
Глава 2. Установление и описание структуры материальной системы по результатам отклика аналитической аппаратуры. Анализ линейности модели и контроль линейности приборного отклика при использовании многоканальных детекторов
2.1. Установление внутренней структуры системы и получение моделей подсистем более низкого уровня при использовании тандемных (комбинированных) аналитических приборов
2.2. Масс-спектрометрический детектор в хроматографии
2.3. Многоканальный спектрофотометрический детектор
Глава 3. Использование модели концентрационного симплекса для установления структуры системы при обработке данных в аналитической
химии
Глава 4. Факторный анализ и другие многомерные методы обработки данных в химии
4.1. Математический аппарат факторного анализа
4.2. Факторный анализ химических данных
4.3. Формирование матрицы результатов наблюдений
4.4. Стандартизация и нормировка данных
4.5. Факторизация данных и решение задачи абстрактного факторного анализа

4.6. Преобразование решения задачи абстрактного факторного анализа
4.7. Формирование, проверка и корректировка моделей при создании и применении аналитических методик
Г лава 5. Адаптивное построение динамических моделей материальных систем как основной принцип создания методик анализа нефтяных смесей методами масс-сп ектрометрии
5.1. Анализ смесей с использованием прямого ввода образца в ионный источник
5.2. Моделирование молекулярно-массовых распределений компонентов в нефти распределением Пуассона
5.3. Модифицированный метод селективного ионного детектирования в хроматомасс-спектрометрии
Глава 6. Реализация адаптивных подходов к формированию модели системы при обработке данных в аналитической химии и при создании методик анализа различных объектов
6.1. Анализ элементного состава смесей
6.2. Абсорбционная спектрофотометрия УФ, видимого и ПК диапазона
6.3. Обнаружение минорных компонентов и разделение перекрывающихся хроматографических пиков в ГХ/МС
6.4. Разделение полностью перекрывающихся хроматографических пиков
с совпадающими временами удерживания аналитов
6.5. Установление источников нефтяного загрязнения подземных вод Ширинского района респ. Хакасия. Перспективы нефтегазоносности территории
6.6. Качественные и количественные изменения массы и углеводородного состава нефти и при ее биодеградации
6.7. Групповой и индивидуальный состав нефтяных компонентов, природных соединений и технологических материалов
6.7.1. Анализ группового состава нефтяных фенолов
6.7.2. Анализ группового состава нефтяных азотистых оснований

6.7.3. Исследование изомерного состава трициклических азотистых оснований СпИгп-пИ в различных нефтях
6.7.4. Анализ состава низкомолекулярных продуктов термоокислительной деструкции атактического полипропилена
6.7.5. Исследование надмолекулярной структуры комплексов трет.бутилтриалкилборатов лития
6.7.6. Идентификационная криминалистическая экспертиза
6.7.7. Анализ состава растительных экстрактов
Заключение
Список литературы

ограниченным набором параметров проведения эксперимента или только лишь полученными экспериментальными данными.
Аналитический
инструмент

преобразо-
ватель
Система сбора и обработки данных
Приборный отклик - интенсивность электрического сигнала на выходе детектора (первичного преобразователя) / - связывается со свойствами и составом анализируемого образца Р некоторыми функциональными зависимостями и конкретными уравнениями, которые можно рассматривать как математические модели аналитического процесса или, во всяком случае, финальной его стадии:
1=/(Р). (I)
Параметры этой модели - конкретный вид функциональной зависимости, интервал линейности приборного отклика (т.е. диапазон применимости этой модели) и т.п. определяются на этапах разработки, конструирования, поверки и калибровки прибора с использованием специальных конструктивных и алгоритмических решений, наборов стандартных образцов или их имитаторов.
Однако оценка соответствия использованного при калибровке прибора набора стандартов составу и свойствам реальных анализируемых образцов, как правило, находятся вне пределов внимания разработчиков аппаратуры. Оператор же, пользующийся аппаратурой, вынужден использовать заложенные в компьютеризированный прибор базовые калибровки и процедуры как данность, поскольку изменить эти параметры он не может вследствие их программной или даже конструктивной защищенности.
За решение этой проблемы полностью отвечает оператор, который в каждом конкретном случае должен найти соответствующие своей решаемой задаче стандартные образцы, произвести специальные дополнительные