Планирование анализа спектрального

ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ДЛЯ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА СУЛЬФИДА СУРЬМЫ [c.161]

В разд. 7.3 обсуждаются практические вопросы, возникающие при оценивании спектров, а также приводится стандартный метод оценивания, который можно применять на практике. Подчеркивается важность предварительной фильтрации данных для устранения низкочастотных трендов. В разд. 7.4 даются примеры спектрального анализа в трех прикладных областях построении моделей, планировании экспериментов и изучении частотных характеристик. [c.7]

Оптимальное в любом смысле корреляционное окно, например (7 2 3), будет зависеть от неизвестного спектра Гхх(/). Этот недостаток свойствен не только спектральному анализу Вообще говоря, справедливо правило, согласно которому наилучший план действий должен опираться на некоторые представления об истинном положении вещей Следовательно, очень валено проводить четкое различие между планированием спектрального анализа до сбора данных и самим анализом данных, после того как они собраны Мы хотели бы использовать критерии минимума среднеквадратичной ошибки или какой-нибудь аналогичный критерий до проведения спектрального анализа, чтобы решить, например, какой длины нужно взять запись Но после того как данные собраны, могло бы оказаться, что наши представления относительно Гхх (/) были абсолютно неправильны [c.26]

В этом разделе обсуждаются некоторые более практические аспекты оценивания спектров, первый из которых (разд 7 3 1) относится к планированию спектрального анализа В следующее [c.35]

Планирование спектрального анализа [c.36]

В качестве примера применения спектрального анализа в планировании экспериментов рассмотрим следующую задачу Пусть требуется составить план эксперимента для оценивания наклона поверхности отклика r (vl, о ), имея в виду использование этой поверхности для нахождения максимума или минимума т] Например, т1(о) при п = 1 могло бы быть выходом химического продукта или себестоимостью одной его тонны, г V — скоростью подачи сырья в реактор На практике можно различать две ситуации В первой значения процесса получены из отдельных партий, а переменные Уг устанавливаются перед началом выпуска каждой партии Первая ситуация имеет место и тогда, когда процесс является непрерывным, но его регулировки проводятся столь часто, что в промежутках между ними изменением характеристик процесса можно пренебречь Во втором случае процесс является непрерывным и наклон также измеряется непрерывно, как в управляющих системах поиска максимума [19] Используя выборочную оценку наклона, управляющая система может подправить значения переменных, управляющих процессом, с тем чтобы максимизировать выход продукции или минимизировать ее себестоимость. [c.57]

В заключение первого раздела уместно обратить внимание на целесообразность использования так называемого метода оптимального планирования эксперимента [5, 550]. В таком многофакторном процессе, каким является спектральный анализ, часто бывает практически невозможно оптимизировать все параметры метода на основе детального изучения механизмов и закономерностей, управляющих этими параметрами. Поэтому полезным оказывается чисто формалистический прием, позволяющий путем соответствующей математической обработки выявить, как влияет ряд факторов на некоторые важнейшие параметры метода анализа, например, на величину предела обнаружения элемента и воспроизводимость количественных определений. Таким образом удается иногда без очень больших затрат труда и, времени (без большого пролития интеллектуальной крови [550]) решить проблему оптимизации того или иного частного метода анализа. [c.225]

Область применения дисперсионного анализа с многоступенчатой классификацией не ограничивается изучением ошибок межлабораторной воспроизводимости. Этот метод планирования эксперимента может быть применен при решении самых разнообразных аналитических задач и в первую очередь при изучении вклада, вносимого в общую погрешность отдельными звеньями аналитического процесса. В эмиссионном спектральном анализе подобные исследования проводятся начиная с 1936 г. [58, 63, 65, 68, 77, 120, 121, 132, 135]. В этих работах оценивался вклад, вносимый ошибками фотометрирования, ошибками, связанными с микро- и макронеоднородностью фотопластинки, нестабильностью процессов возбуждения, проявления и т. д. Аналогичные работы проводились и при изучении классических методов аналитической химии. Например, в 1143] производилось изучение ошибок, вносимых отдельными звеньями комплексометрических и иодометрических методов определения сульфидов. Полученные при этом результаты представлены в табл. 7.14 [c.225]

Машинная документация материала, по-видимому, сможет оказаться очень полезной при проведении научных и технических исследований, особенно исследований статистического характера. Допустим, что мы занимаемся изучением влияния третьих элементов на результаты эмиссионного спектрального анализа. Пользуясь информационной машиной, мы сможем получить сведения о всех тех концепциях, в которых рассматривается проблема трех тел. Машина должна будет дать нам сведения о всех тех работах, в которых изучалось влияние третьих элементов на коэффициенты диффузии в твердом теле и газовом облаке, а также работы, в которых рассматривалось влияние третьих элементов на кинетику испарения и т. д. При этом, конечно, машина выдает информацию, и не представляющую интереса с точки зрения рассматриваемой нами задачи,—например, информацию о проблеме трех тел в механике. Экспериментатор, очевидно, без труда сможет отобрать из этой информации все интересующие его концепции и использовать их в дальнейшем для формулировки гипотез при планировании экспериментов, направленных на изучение влияния третьих элементов в спектральном анализе. При этом, пользуясь информационной машиной, можно будет широко использовать и весь ранее накопленный в этом направлении опыт. [c.356]

Применение факторного планирования эксперимента по методу Бокса-Уилсона. Этот прогрессивный метод позволяет экспериментатору вместо интуитивных длительных действий пользоваться обоснованными правилами и быстро находить оптимальные условия многофакторных процессов, к которым можно отнести спектральный анализ. Путем несложных расчетов могут быть найдены значения параметров оптимизации спектрального анализа объекта (выбор источника света, условий фотографирования спектра паров пробы, выбор добавок веществ, повышающих чувствительность, и др.). [c.19]

ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА ПРИ ВЫБОРЕ ОПТИМАЛЬНЫХ УСЛОВИЙ ПРОВЕДЕНИЯ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА РАСТВОРОВ МЕТОДОМ СУХОГО ОСТАТКА [c.160]

Поэтому планирование экспериментов в настоящее время находит щирокое применение в самых различных областях науки и техники, в том числе в химии и химической технологии [6—9]. Начинают использовать эти методы и в аналитической химии [8] и, в частности, при разработке спектральных методов анализа. [c.161]

В спектральном анализе методы планирования экстремальных экспериментов целесообразно использовать для решения следующих задач [10] оптимизации условий спектрального анализа с целью получения максимальной чувствительности или точности использования моделей, описывающих влияния валового состава на результаты анализа выявления систематических погрешностей и их учета создания рациональной системы стандартных образцов. В большинстве из имеющихся в настоящее время работ решается первая задача. Этому посвящена и одна из первых работ такого рода [11]. Использование метода крутого восхождения позволило авторам в результате проведения всего трех серий экспериментов увеличить величину аналитического сигнала (интенсивность линий) в 2,5 раза. [c.161]

Применение методов планирования для повышения точности при аттестации стандартных образцов показано в работах [21, 22]. Авторы работы [24] предложили использовать методы регрессионного анализа для математического моделирования на ЭВМ процесса спектроскопического измерения. Следует заметить, что в последнее время наметилась тенденция использования в спектральном анализе более сложных методов планирования — метода случайного баланса [25], метода греко-латинского квадрата — для исследования уравнений второго порядка [23]. [c.161]

Рассмотрены вопросы применения математических методов планирования экстремальных экспериментов в спектральном анализе. [c.169]

В работе [5] предложен алгоритм проведения спектрального анализа, в котором с помощью метода планирования эксперимента оптимизируется каждый этап анализа и вносятся поправки, учитывающие влияние мешающих компонентов и других факторов, включая и условия проведения анализа. Применение метода крутого восхождения для поиска оптимальных условий анализа обеспечивает минимальную случайную ошибку. [c.225]

На рис 7 12 показан еще более сложный спектр, соответствующий случайному процессу, состоящему из двух узкополосных источников бепого шума, причем расстояние с между полосами мало ) Для получения малой степени искажения в этом случае требуется спектральное окно с шириной полосы частот порядка с, т. е. порядка расстояния между полосами спектра Следовательно, можно сделать следующий общий вывод для получения малой степени искажения ширина полосы частот окна должна иметь тот же порядок, что и ширина самой узкой суи ественной детали спектра. Таким образом, при планировании спектрального анализа до того, как собраны данные, полезно иметь приблизительные оценки ширины самой узкой детали спектра Этот вопрос мы обсудим в разд 7 3 1 [c.28]

Накопление, обработка большого массива данных, автоматизация спектрального анализа требует применения ЭВМ. Теоретико-информационный подход в анализе спектров ЯМР Н и органических соединений требует включения планирования эксперимента, преобразования сигналов, расшифровку спектров. Влияние аналитических погрешностей на результаты расчетов по СГА нефтяных фракций обсуждается в работах [27,28]. С целью более точного определения интегральных интенсивностей сигналов протонов алифатических групп рекомендуетс.я применять способы разделения спектральных линий аппроксимацией их кривой Лоренцевой формы [28]. [c.5]

Если нужно произвести сравнительное изучение работы нескольких спектральных лабораторий, то отобранный для этой цели образец заставляют циркулировать по разным лабораториям так, чтобы в каждой из них он побывал но нескольку раз при таком планировании эксиеримента неоднородность пробы становится случайной величиной и учитывается при статистическом анализе как составная часть внутрилабораторной воспроизводимости. Если поступить иначе—разрезать образец на несколько частей и послать их в разные лаборатории, то эффект, вызванный различием в условиях работы лабораторий, нельзя будет отделить от эффекта, обусловленного неоднородностью изучаемой пробы. [c.29]

К весьма интересным и важным проблемам относится изучение процессов, протекающих в источниках возбуждения эмиссионного спектра с целью дальнейшего повышения чувствительности и точности методов спектрального анализа, а также разработка методов комплексного планирования спектральноаналитических работ с использованием статистических методов анализа. [c.13]

ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА ПРИ ВЫБОРЕ ОПТИМАЛЬНЫХ УСЛОВИИ ПРОВЕДЕНИЯ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА РАСТВОРОВ МЕТОДОМ СУХОГО ОСТАТКА. Е. А. Божевольнов, Т. Г. Манова, В. Г. Силакова, В. 3. Красильщик. Реактивы и особо чистые вещества, вып. 35. [c.289]

Рассмотрены вопросы применения математических методов планирования экспериментов в спектральном анализе. Метод планирования экстремального эксперимента был применен для выбора оптимальных условий дугового возбуждения спектров при определении 22 микропримесей в особо чистых растворах методом сухого остатка с использованием тонких угольных дисков для нанесения пробы. Использовали полный факторный эксперимент (2 = 8) и крутое восхождение по поверхности отклика. Абсолютная чувствительность разработанного метода в полученных оптимальных условиях составляет (1 10 —1 10 "), что для большинства элементов в 5—10 раз превышает литературные данные. Табл. 6, библ. 27 назв. [c.289]

Литературные данные по определению микропримесей в сульфиде сурьмы отсутствуют. Как нами установлено, предел обнаружения прямого спектрального анализа сульфида сурьмы составляет для ряда примесей 1 10 —1 Проведена. работа по снижению этого предела с использованием буфера и носителя. Экспериментально выяснено, что наилучший эффект в качестве буфера дает графитовый порошок, а в качестве носителя — хлорид натрия. Дальнейшую качественную и количественную оценку факторов, влияющих на повышение чувствительности, проводили методом математического планирования эксперимента [1]. [c.161]

Для определения неорганических микропримесей чаще всего применяется эмиссионный спектральный метод, возможности которого расширяются за счет использования различных электродов, химически активных добавок, газовой среды, магнитного поля, режимов горения дуги и пр. Известно, что в источниках возбуждения спектра происходят сложные физико-химические процессы и чувствительность анализа является функцией большого числа взаимодействующих факторов. Поэтому прогресс в области эмиссионного спектрального анализа в значительно большей степени зависит не от изучения физической стороны влияния каждого из факторов, а от нахождения оптимальных условий проведения анализа с использованием математических факторов планирования эксперимента. Однако сказанное не отрицает необходимости совершенствования техники эксперимента, например способов введения анализируемого вещества в плазму, использования новых методов регистрации спектров, например телевизионных и др. [c.227]

Иллюстрацией могут служить разработанные эмиссионные методы анализа сухих остатков [1—3]. В предложенных методах анализируемый раствор наносят на графитовые диски с использованием химически активных добавок и применением искусственной атмосферы и магнитного поля. Проведена также оптимизация чувствительности спектрального анализа для выбора единых условий одновременного определения >20 микропримесей на основании изучения взаимной корреляции чувствительности определяемых элементов предложен обобщенный параметр оптимизации. Нахождение оптимальных условий для предложенного метода проведено статистическим градиентным методом крутого восхождения по Боксу и Уилсону с применением многофакторного планирования экспериментов ДФЭ2 , ДФЭ2 Изучено влияние следующих факторов сила тока дугового разряда, компоненты химически активных добавок, расстояние между электродами, регистрируемый участок плазмы, глубина кратера, форма электродов и наличие магнитного поля. Достигнут предел обнаружения для всех 24 элементов от га-10 до п-10 °% и с воспроизводимостью, превышающей в 1,5—2 раза известные методы, в том числе метод сухих остатков на импрегнированных графитовых электродах. [c.228]

В статье содержится краткий обзор литературных данных по применению ЭВМ в органической химии в СССР к за рубежом. Рассматриваются юпросы машинного анализа спектров, построения ИПС для хранения и воспроизведения спектральных данных, а такж применения ЭВМ для планирования синтезов сложных органических соединений. Ел. - 7. библиогр. - 38 нззв. [c.156]

Планирование экспериментальных исследований вообще и аппаратурного спектрального анализа (АСА) в частности для измерения характеристик физических процессов должно способствовать проведению исследо ваний в сжатые сроки, сводить к минимуму трудоем кость, затраты ресурса измерительной аппаратуры и ма шинного времени ЭВМ. Если исследуют какие-либо про цессы в дорогостоящих устройствах (объектах), то су щественна и экономия ресурса этих устройств. Планируя АСА природных процессов, процессов в объектах либо в совокупности природа-объект,, следует выбирать удобную обозримую форму представления (отображения и интерпретации) результатов исследования, разрешающую без значительных усилий воспринять, объяснить и понять те или иные закономерности, отражаемые полученной моделью, особенности характеристик, их зависимость от разных факторов, чтобы эффективно применить полученные результаты при проектировании исполняющих устройств. Хотя в основном исследуются аппаратурные спектральные характеристики, а большинство выводов справедливо для других характеристик процессов. [c.132]

Спектральным полуколичественным анализом в зольных уносах установлено присутствие, г/т лития — 20, ниобия — 20, бериллия — 5, галлия — 15, титана — 10000, циркония — 500, гафния — 20, скандия - 15, лантана — 100, иттрия - 70, иттербия — 7. Полученные данные показывают высокую ценность зольных уносов содержание Y, Yb практически равно порогу "ценности" (минимальное содержание, определяющее возможную промышленную значимость [4]), Zr приближен к нему, а Ti превышают его. С целью определения оптимального режима выщелачивания проведены экспериментальные исследования с использованием методики рационального планирования многофакторного эксперимента, Спланирована матрица 5 . Крупность зольных уносов минус 0,1 мм. Выщелачивающий раствор фильтровали через фильтровальную бумагу, кек сущили и озоляли вместе с фильтром в стандартных условиях. Эффективность кислотного и щелочного выщелачивания оценена полуколичественным спектральным анализом по остаточной концентрации в ке-ке. Результаты кислотного выщелачивания показали, что в ряде опытов с различными условиями получены близкие значения, предпочтение следует отдать опыту с более "мягкими" параметрами Ск = 50 г/л, т ж = 1 40, т =1,15 ч, t = 65 °С, ь = 250 об/мин. В этом опыте кек обеднен титаном (4000 г/т при 10000 г/т в зольных уносах), иттрием (40 г/т) и иттербием (4 г/т). Примерное извлечение титана равно 30 — 50 %, иттрия и иттербия — 40 — 50 %. При щелочном выщелачивании (Ск = 56 г/л, т ж = 1 50, х = 2,5 ч, i = 80 °С, D = 300 об/мин) наблюдается обеднение кека иттрием (20 г/т) и иттербием (2 г/т). Более высокое извлечение в раствор редких и редкоземельных элементов с традиционным выщелачиванием не получено ни в одном опыте, что свидетельствует о наличии разных упорных форм, прежде всего минеральных. Дальнейшие исследования предусматривают более глубокое изучение минеральной части зольных уносов от сжигания углей месторождений Восточного Забайкалья с применением комбинированных технологий. [c.118]