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1、第一章 仪器分析引言 本章提要： 分析化学的任务； 分析化学分类； 仪器性能及其表征； 仪器分析校正方法； 实际工作中，选择仪器分析方法的几种考虑。,1. 分析化学是做什么的？ 分析化学是研究物质的化学组成的！这句话可展开为： 1） What ? 定性分析(qualitative analysis): 目标物质 的原子、分子或功能基团组成信息； 2） How much ? 定量分析(quantitative analysis): 目 标物质的数量信息。,2. 分析化学分类 从分析化学的发展历史来看，分析化学分为两类：经典分析以及仪器分析，后者比前者晚100多年！ 经典分析 化学分离：沉淀、萃取
2、、蒸馏等分离方法； 定性方法：加入各种试剂，测量待测物（analyte, target species）的颜色、沸熔点、气味、光学性质 （拆射、反射、衍射等）以及在不同溶剂中的 溶解特性。 定量方法：重量法、滴定（容量）法, 仪器分析 化学分离：色谱技术和毛细管电泳技术开始取代沉淀、 萃取、蒸馏等分离方法； 定性定量方法：利用物质原子、分子、离子等的特性， 如电导、电位、光吸收和发射、质荷比、荧 光等； 评 论：经典分析方法多适于常量分析！尽管此法仍有广泛应用，但随时间的推 移，尤其是随着大量的、新的仪器分析方法的出现，该法将走向没落！ 思考：仪器分析方法所利用的许多物理现象的发现有一个多世纪
3、了，可为什么其 应用却远远滞后？,必须注意： 1） 从经典分析到以上众多仪器分析中选择一个合适方法 并不容易； 2） 大多仪器分析灵敏度较高，但不是所有仪器分析的灵 敏度都比经典方法高； 3） 仪器分析对多元素或化合物分析具更高的选择性，但 经典分析中的重量或容量分析的选择性比仪器分析法 要好； 4） 从准确性、方便性和耗时上看，不能绝对地讲哪种方 法更好。,3. 仪器性能及其表征 问题：如何判断哪种仪器分析方法可用于解决某个分 析问题呢？ 基于以上问题，你必须了解该仪器的性能，或者说，该仪器到底可作什么分析！,1）精密度（Precision） 使用同一方法或步骤进行多次重复测量所得分析数据之
4、间符合的程度。 标准偏差(Absolute standard deviation)，s 平均标准偏差(Standard deviation of mean, sm) 相对标准偏差(Relative standard deviation, RSD) l 变异系数(Coefficient of variance, CV) 方差(Variance): s2,2) 误差（Bias） 测量值的总体平均值x与“真值”接近的程度。即 通过多次测量已知浓度或含量的物质（称为标准物质），得到总体平均值与标准物质含量（真实值）比较。 在建立新的分析方法时，对标准物质的测量可找出误差的来源！并通过空白分析和仪器校正
5、来消除误差。,3）灵敏度（Sensitivity） 反映了仪器或方法识别微小浓度或含量变化的能力，也就是说，当浓度或含量有微小变化时，仪器或方法均可以觉察出来。 影响灵敏度的因素有二： l 校正曲线的斜率； l 分析的重现性或精密度。 International Union of Pure & Applied Chemists，即IUPAC推荐使用“校正灵敏度”或者“校正曲线斜率”作为衡量灵敏度高低的标准。,因此，有人建议以“分析灵敏度(Analytical Sensitivity)”表示，即 优点：当仪器信号放大时，k 值增加，灵敏度提高； 但此时 s 也相应增加，从而一定程度地保证了 灵敏
6、度恒定； 缺点：s 与浓度有关，即灵敏度随浓度而变化！,4）检测限（Detection limit, DL） 检测限：在已知置信水平，可以检测到的待测物的最 小质量或浓度。它和分析信号（Singnal）与 空白信号的波动（噪音, Noise）有关，或者 说与信噪比（S/N）有关。 只有当有用的信号大于噪音信号时，仪器才有可能识别有用信号，如下图所示。,检出限如何计算呢？ 测定空白样品(或浓度接近空白值）20-30次，求其 平均值 Sb 及其标准偏差 sb，则可分辨的最小信号 SDL= Sb+k1sb 通过校正曲线的斜率k，将最小待测物信号SDL转化 为浓度值CDL，即 经统计学的 t 和 z
7、检验，当k1=3时，大多数情况下，当检测结果的置信度为95%。因此上式可转换为：,5）信噪比（singnal-to-noise ratio, S/N） 任何测量值均由两部分组成：信号及噪音。其中信号反映了待测物的信息，是我们所关心的，而噪音是不可避免的，它降低分析的准确度和精密度、提高检出限，是我们不希望的。 多数情况下，N是恒定的，与S大小无关。当测量信号较小时，测量的相对误差将增加。因此用信噪比S/N是恒量仪器性能和分析方法好坏最为有效的指标！ 当S/N23时，分析信号将很测定。, 散粒噪声（Shot noise） 它是由电子或其它荷电粒子通过界面（如PN结，光电池或真空管的阴阳极之间）时
8、所产生的噪音，亦属白噪音。 闪变噪声（Flicker noise） 闪变噪声存在十分普遍，其大小与频率成反比，尤其在低频时（100Hz），其对测定的影响更大。有时也称之为1/f噪声。产生该噪声的机制还不很清楚。采用绕线电阻或金属膜式电阻代替含碳型电阻可显著降低该类噪声。, 环境噪声（Environmental noise） 环境噪声来自于周围环境的各个方面。由于仪器的每个部分都可以看作是一个天线，一种可接收各种辐射的接收器。而环境中存在在大量的电磁辐射：交流电线、收音机、TV台、马达电刷、引擎点火系统等。 消除噪声可采用硬件方法（接地和屏幕、差分放大器、模拟滤波、频率调制方法、断续放大或切光器
9、、闭锁装置放大等）、软件方法（总体平均、方脉冲平均、数字滤波等）以及其它方法（噪声数据平滑、谱库比较、谱峰识别技术）。,7） 选择性 定义：样品基体中其它组份对测定待测物时的干扰 程度。在分析中，没有哪种测定不受到诸多 因素的干扰，换句话说，分析的过程就是消 除或减少干扰对测定影响的过程，也就是提 高分析选择性的过程。 通常用选择性系数来反应仪器或方法的选择性，但该应用并不多，只是在ISE分析中用到选择性系数。,4. 仪器分析校正方法 所谓校正(Calibration)，就是将仪器分析产生的各种信号与待测物浓度联系起来的过程。除重量法和库仑法之外，所有仪器分析方法都要进行“校正”。 校正方法有
10、三： 标准曲线法； 标准加入法； 内标法。,1） 标准曲线法（Calibration curve，Working curve, Analytical curve） 具体做法： l 准确配制已知待测物浓度的系列: 0(空白)，c1，c2，c3，c4.； l 通过仪器分别测量以上各待测物的响应值S0，S1，S2，S3，S4及待测物的响应值Sx； l 以浓度c对响应信号与S作图得到标准曲线，然后通过测得的Sx从下图中求得cx；或者通过最小二乘法获得其线性方程再直接进行计算。,2）标准加入法（Standard addition method） 具体做法： l 将一系列已知量待测物分别加入到几等份的样品
11、中，配制成浓度为(cx+0)，(cx+c1), (cx+c2), (cx+c3).，得到和样品有相同基体的标准系列(加标，spiking)； l 通过仪器分别测量以上系列的响应值S0，S1，S2，S3，S4； 以浓度c对响应信号与S作图，再将直线外推与浓度轴相交于一点(下图)，求得样品中待测物浓度cx。 优点：基体(matrix)相近，或者说基体干扰相同； 缺点：麻烦，适于小数量的样品分析。,3） 内标法（Internal standard method） 该法可以说是上述两种校正曲线的改进。可用于克服或减少仪器或方法的不足等引起的随机误差或系统误差。 具体作法： l 寻找一种物质或内标物，该
12、内标物必须是样品中大量存在的或完全不存在的。然后，在所有样品、标准及空白中加入相同量的上述内标物； l 分别测量样品及标准中待测物及内标物的响应值，然后以Sx/Si比值对浓度c作图； l 按前述校正方法获得cx。,说明： 当待测物与内标物的响应值的波动一致时，其比值可抵消因仪器信号的波动和操作上的不一致所引起的测定误差； 例如：Li可作为血清中K，Na测定的内标物（Li与K，Na性质相似，但在血清中不存在）。 但寻找合适的内标物（与待测物性质相似而且仪器可以识别各自的信号），或重复引入内标物往往有一定的困难，因此，寻找合适内标物是十分费时的。,5. 选择分析方法的几种考虑 仪器分析方法众多，对一个所要进行分析的对象，到底选择何种分析方法呢？可从以下几个方面考虑： 您所分析的物质是元素？化合物？有机物？化合物 结构剖析？ 您对分析结果的准确度要求如何？ 您的样品量是多少？ 您样品中待测物浓度大小范围是多少？ 可能对待测物产生干扰的组份是什么？ 样品基体的物理或化学性质如何？ 您有多少样品，要测定多少目标物？,演讲完毕，谢谢观看！,
