多組分定量分析的迭代優(yōu)化—紫外分光光度法的研究.pdf

1、化學信息學是一門關于計算機、數(shù)學及統(tǒng)計分析技術在化學中應用的科學。化學信息學和光譜分析相結合使得光譜分析進入了一個新時代，是現(xiàn)代光譜分析技術的一種非常有前途的方法。本文將化學信息學與紫外一可見分光光度法相結合，建立了一種新的對多組分混合物進行定量分析的非線性優(yōu)化迭代一紫外分光光度法。方法對組分濃差較大的混合物體系及組分光譜嚴重重疊的混合物體系進行了定量分析研究。 本文方法把多組分混合物的吸光系數(shù)和待測濃度同時作為決策變量，將多組

2、分混合物定量分析問題表示為一個有約束多變量優(yōu)化問題，創(chuàng)建數(shù)學模型，選用加和性良好的連續(xù)波長段做為優(yōu)化波長集，選擇廣義簡約梯度優(yōu)化算法進行求解。據(jù)所建數(shù)學規(guī)化模型，由各樣品的初始標準樣品濃度值c<,oi>優(yōu)化計算得分析結果c<,li>方法簡單易行，但對于混合物中組分濃度差較大的體系，定量結果相對誤差較大，基本不能滿足定量分析的要求?；诖?，本文提出了連續(xù)波長迭代優(yōu)化一紫外分光光度法，方法引入了迭代的思想，將一次優(yōu)化結果c<,li>代替c<

3、,oi>配置溶液掃描數(shù)據(jù)代入模型繼續(xù)優(yōu)化計算，如此類推，逐次迭代同時逐步降低分析誤差。而且因為最終結果的得出并不是只經(jīng)一步計算所得，在幾次的迭代過程中誤差是逐步下降的，所以樣品的標準濃度對分析結果的影響并不大。 對三種濃差較大的混合物體系進行了多組分定量分析，結果表明：苯甲酸鈉、山梨酸鉀的平均相對誤差為0.63％；苯酚、喹啉、吡啶的平均相對誤差為1.01％；日落黃、檸檬黃、胭脂紅和靚藍的平均相對誤差為0.81％。分析結果表明方法

4、抗干擾能力強且定量準確。 在研究的過程中發(fā)現(xiàn)優(yōu)化波長集的選取相當關鍵。對于紫外吸收光譜嚴重重疊的混合物體系，本文在光譜數(shù)據(jù)預處理過程中用選取優(yōu)化波長集合的方法，即采用加和性檢驗和模式識別的系統(tǒng)聚類分析方法對波長進行優(yōu)化選擇，突出了各組分之間的差異，降低波長點所含信息的相關性。然后把吸光系數(shù)和待測濃度同時作為自變量建立有約束非線性數(shù)學規(guī)劃模型實現(xiàn)定量分析的要求，對于組分濃度差較小的混合物體系只需經(jīng)一次優(yōu)化計算可得待測濃度：混合物中