Автор: Пользователь скрыл имя, 12 Ноября 2011 в 16:44, курсовая работа
При работе с сенсорами, использующими другие принципы детектирования, также сталкиваются с проблемой недостаточной селективности определения веществ в многокомпонентных средах, что очень часто тормозит их практическое аналитическое применение.
Одним из возможных путей решения проблемы многокомпонентного анализа реальных сред является разработка и использование мультисенсорных систем вместо отдельных сенсоров.
Целью настоящей работы является создание мультисенсорной системы для анализа антибиотиков пенициллинового ряда.
Введение………………………………………………………………
3
4
Мультисенсорные системы в анализе (Литературный обзор)
5
Биологические принципы функционирования мультисенсорных систем………………………………………...
5
Математические методы в анализе мультисенсорными системами……………………………………....................
Системы типа «электронный язык». Сенсоры в мультисенсорных системах. Требования к сенсорным системам типа «электронный язык»…………………….......
7
8
Аналитические приложения мультисенсорных систем типа «электронный язык» ...............................................
12
Экспериментальная часть............................................................
Аппаратура, реактивы и растворы....................................
Синтез электродноактивных веществ, изготовление мембран и электродов.......................................................
14
14
15
Обсуждение результатов.........................................................
Электрохимические характеристики жидконтактных сенсоров на основе β-лактам-TDA и параметры перекрестной чувствительности.............................................
Экспериментальные данные по мультисенсорным системам.........................................................................
Выводы...............................................................................................
Основные правила техники безопасности..................................
Список использованных источников............................
| Наименование
вещества |
|
Молярная
масса г/моль |
| Антибиотики
пенициллинового ряда (натриевые соли) |
||
| Бензилпенициллин R= | |
355 |
| Ампициллин R= | |
370 |
| Оксациллин R= | |
410 |
Приготовление пластифицированных мембран осуществляли по следующей методике: навески ЭАВ растворяли в ДБФ при непрерывном перемешивании, затем добавляли циклогексанон и поливинилхлорид. Смесь тщательно перемешивали до полной гомогенизации, после чего её выливали в чашку Петри и оставляли на воздухе до полного удаления циклогексанона. Получали эластичные и прозрачные мембраны толщиной порядка 0,5 мм. Соотношение ПВХ:ДБФ = 1:3 (табл. 3).
Изготовление
электродов. В работе использовались
жидкоконтактные электроды с пластифицированными
мембранами. К тщательно отшлифованному
торцу поливинилхлоридной трубке приклеивали
ионоселективные мембранные диски, диаметр
которых соответствовал диаметру трубки.
Таблица 3. Данные для приготовления ПВХ мембран
для разных диаметров чашек Петри
| ЭАК | СЭАК,
моль/кг ДБФ |
Диаметр чашки Петри, мм | Навески, г (масс. %) | ПВХ:ДБФ | ||
| ЭАК | ДБФ | ПВХ | ||||
| Pen-TDA | 0,004 | 67 | 0,0059
(0,3) |
1,5083
(74,8) |
1,5083
(24,9) |
1:3 |
| Am-TDA | 0,031 | 37 | 0,0134
(2,1) |
0,4600
(73,4) |
0,1530
(24,5) |
1:3 |
| Ox-TDA | 0,014 | 67 | 0,0218
(1,1) |
1,5083
(74,2) |
0,5017
(24,7) |
1:3 |
Клей получали растворением 0,5 г ПВХ и 0,25 г ДБФ в 5 мл ЦГ. После высыхания клея внутрь трубки заливали стандартный 1×10-1 М раствор хлорида натрия, и 1×10-3 М раствор соответствующего антибиотика в соотношении 1:1.
Подготовка электродов к работе. Ионоселективные электроды требуют предварительного кондиционирования, т.к. отклик некондиционированных электродов замедлен и плохо воспроизводим. Перед работой сенсоры выдерживали в 1×10-3 М растворе соответствующего антибиотика в течение суток.
Для проведения потенциометрических измерений использовали элемент с переносом:
Ag,
AgCl, KClнас.|иссл.раствор|мембрана|
ЭДС цепи измеряли с помощью иономера И-160, погрешность измерения составляла ±1 мВ; электрод сравнения – хлоридсеребряный ЭВЛ-1МЗ. Для ускорения достижения устойчивого значения потенциала внешний раствор перемешивали на магнитной мешалке. Все электрохимические измерения проводили при температуре (20±3)°С. Значения ЭДС измеряли в анализируемых объектах от меньшей концентрации к большей.
3.1. Электрохимические характеристики жидконтактных сенсоров на основе β-лактам-TDA и параметры перекрестной чувствительности
Установлено, что исследуемые ИСЭ проявляют анионные функции в 1×10-1 – 2,5×10-4 М в растворах Pen, Am и Ox c тангенсами наклонов электродных функций близкими к теоретическим для однозарядных ионов (рис. 2).
Рис.2. Электродные функции сенсоров в растворе 1- бензилпенициллина;
2 – ампициллина.
Электроды на основе ионных ассоциатов β-лактам-TDA проявляют чувствительность к бензилпенициллину, ампициллину, оксациллину в концентрационном интервале 2,5×10-4 - 1×10-1 М (табл. 4).
Таблица 4. Электроаналитические характеристики жидкоконтактных сенсоров в растворах антибиотиков пенициллинового ряда
ЭАК: b-лактам-TАА (n=3; P=0,95)
| Электрод | E=f(lgCант), М | Sср, мВ/рС | ПрО, М | t95, мин | Дрейф
потенциала, мВ/сут |
Срок службы, мес. |
| Pen-TDA | 2,5×10-4 - 1×10-1 | 54 | 1,9×10-4 | 2 – 3 | 2 – 4 | 4-6 |
| Am-TDA | 56 | 1,6×10-4 | ||||
| Ox-TDA | 52 | 1,8×10-4 |
kib-lac/jb-lac → 1
Параметры перекрестной чувствительности исследуемых сенсоров определялись согласно [33]. К ним относятся средний наклон электродной функции сенсора - Sср., фактор неселективности - F, фактор воспроизводимости - K:
Sср.
= 1/n ΣSi
F
= Sср. / s2,
Kср.
= 1/n Σ (Sср./si2),
где Si (α) – угловой коэффициент электродной функции сенсора в растворе i-того иона; n – число ионов; s – среднеквадратичное отклонение среднего наклона, которое в данном случае будет составлять разброс значений; si – среднеквадратичное отклонение Si .
Установлено, что параметры перекрестной чувствительности сенсоров на основе различных ЭАК проявляют высокие значения. Что свидетельствует об их неселективности, воспроизводимости и стабильности.
Таблица 5. Параметры перекрестной чувствительности
исследуемых сенсоров
| ЭАК | Сэак, % | S, мВ/рС | F | K |
| Pen-TDA | 0.7 | 54 | 8.6 | 61.2 |
| Am-TDA | 4.8 | 56 | 5.4 | 42.8 |
| Ox-TDA | 2.2 | 52 | 2.8 | 36.3 |
3.2. Экспериментальные данные по мультисенсорным системам
Для раздельного определения антибиотиков пенициллинового ряда использовался мультисенсорный подход, в основе которого лежит неселективность сенсоров. Для анализа двух компонентных растворов b-лактамных антибиотиков, состоящих из оксациллина и ампициллина, пенициллина и ампициллина был сформирован массив из 3 электродов, включающий по одному жидкоконтактному сенсору на основе Pen-TDA, Am-TDA и Ox-TDA.
Проводили измерение ЭДС гальванической ячейки, включающей массив β-лактамных сенсоров. Потенциал каждого электрода, входящего в массив, измеряли относительно стандартного хлоридсеребряного электрода сравнения. Обработку аналитического сигнала проводили методом искусственной нейронной сети. Число калибровочных растворов, используемых для обучения и тестирования нейронной сети, составляло 15-20. Они были случайным образом разбиты на калибровочный и тестовый наборы (табл. 6).
Таблица 6. Составы двухкомпонентных смесей пенициллинов,
используемые для калибровки и тестирования.
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
продолжение табл. 6.
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Для обработки данных от массивов методом ИНС использовалось программное обеспечение Neuro Pro (v. 0.25, Институт вычислительного моделирования СО РАН, г. Красноярск) и Deductor (v.4.0, OOO “Лаборатория баз данных”, г. Рязань).
Весь набор данных, поступающий на обучение, разбивался на два множества – обучающее (калибрующее) и тестовое (контрольное). Обучающее (калибрующее) множество – включает данные, которые используются непосредственно для обучения сети, т.е. содержит входные и желаемые выходные значения. Тестовое (контрольное) множество – также включает записи (примеры), содержащие входные и желаемые выходные значения, но используемое не для обучения сети, а для проверки результатов обучения.