Введение к работе
Актуальность темы. В аналитической практике - в промышленности, медицине, охране окружающей среды - широкое применение находят различные типы химических сенсоров. Для анализа жидких сред разработано большое число различных сенсоров - ионоселективных электродов. Они привлекают внимание своей простотой, низкой стоимостью, возможностью автоматических измерений. Несмотря на многие достоинства большинство ИСЭ обладают одним существенным недостатком - они не являются абсолютно селективными и, кроме того, имеется целый ряд ионов, для определения которых не существует селективных сенсоров. Типичным примером проблем такого рода является совместное определение катионов тяжелых металлов. В связи с этим возникает задача по использованию неселективных сенсоров для анализа жидких сред.
В настоящее время все больший интерес во всем мире уделяется анализу пищевых продуктов с точки зрения их вкусовых качеств и соответствия определенному типу продукции. Применение классических методов анализа в данном случае оказывается малоэффективным, так как они дают информацию об отдельных компонентах в пищевых продуктах, в то время как свойства пищевых продуктов определяются сотнями составляющих их компонентов. Отсюда возникает задача разработки методов анализа, которые давали бы информацию об интегральном качестве (вкусе) продукта, при этом эти методы должны быть простыми и доступными по стоимости.
Перспективным для решения этих задач может быть использование мультисенсорных систем на основе неспецифичных химических сенсоров в сочетании с обработкой сигнала методами распознавания образов.
Цель работы; Разработка мультисенсорных систем на основе массива неселективных сенсоров (МСНС) в сочетании с обработкой результатов измерений методами распознавания образов, в частности, методами искусственных нейронных сетей, для решения следующих задач:
-
Количественного определения катионов тяжелых металлов (Си2*, Pb2+, Cd2+, Zn2+, Cr3*, Fe3+) и неорганических анионов (СГ, F, SO/") в многокомпонентных водных растворах.
-
Оценки интегрального качества (распознавания вкуса) пищевых продуктов, в частности, кофе, пива, фруктовых соков и т.д.
Научная новизна. 1. Предложен способ оценки перекрестной чувствительности сенсорных материалов, в частности халькогенидных стекол: GeS-GeS2-Ag2S; Ge-Sb-Se-Ag; Agl-SbA, Agl-A&S-SbA, AgzS-As2S3> Agl-Ag^-As^, AgI-Ag2S-GeS2, и кристаллических композиций. Способ применен при выборе оптимальных составов химических сенсоров для мультисенсорных систем для определения катионов тяжелых металлов.
-
Проведена разработка и показана возможность аналитического применения МСНС для количественного определения тяжелых металлов (Cu2+, Pb2+, Cd2+, Zn2+, О* Fe3*) и неорганических анионов (Cl\ F, S042") в многокомпонентных водных растворах
-
Проведена разработка и показана возможность аналитического применения МСНС типа "электронный язык" для распознавания вкуса и интегрального качества напитков (кофе, пива, лимонада, фруктового сока).
Практическое значение. Результаты определения интегрального качества пищевых продуктов (распознавание вкуса) с помощью "электронного языка" соответствуют органолептическим оценкам. Устройство опробовано в различных напитках, в частности в разных сортах пива, кофе, фруктовых соков и лимонада. МСНС позволяет проводить количественное определение тяжелых металлов и неорганических анионов в многокомпонентных средах, где использование традиционных ионоселективных электродов затруднительно или невозможно. МСНС для количественного анализа и распознавания вкуса могут быть использованы для непрерывного анализа непосредственно в среде без предварительного пробоотбора и пробоподготовки.
Основные положения, выносимые на защиту.
-
Способ оценки перекрестной чувствительности к катионам тяжелых металлов неселективных сенсоров, применяемых в мультисенсорных системах, реализованный для широкого класса халькогенидных стеклянных мембранных материалов (GeS-GeS2-Ag2S; Ge-Sb-Se-Ag; Agl-Sb2S3, Agl-AgzS-SbSa, Ag2S-As2S3, Agl-AgzS-AsA, Agl-Ag2S-GeS2) и кристаллических композиций.
-
Методика применения мультисенсорных систем на основе неселективных сенсоров для количественного определения катионов тяжелых металлов (Си2+, РЬ2+, Cd2+, Zn2+, Cr3*, Fe3+), а также неорганических анионов (СГ, F, S042"), в многокомпонентных водных растворах.
3. Обоснование возможности использования "электронного языка" для интегральной оценки качества (распознавания вкуса) сложных водных сред, в частности, различных напитков.
Апробация работы. Результаты работы доложены в 9 докладах на 5 международных конференциях: Трансдьюсеры - Евросенсоры - IX (Стокгольм, Швеция, 1995), Химические сенсоры - VI (Гейтисбург, США, 1996), Евроанализ - IX (Болонья, Италия, 1996), Евросенсоры - X (Левен, Бельгия, 1996), международной школе "Хемосенсоры для распознавания ионов и молекул" (Бона, Франция, 1996).
Публикации. Основное содержание работы опубликовано в 3 статьях.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, обзора литературы, описания методик эксперимента, изложения экспериментальных результатов, выводов и списка цитируемой литературы. Работа изложена на 145 страницах, содержит 23 рисунка и 20 таблиц. Библиография включает 166 наименований.
Похожие диссертации на Мультисенсорные системы на основе неселективных электродов для анализа многокомпонентных водных сред
