Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Műszeres analitika vegyipari területre Validálás fotometriás módszerre

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Műszeres analitika vegyipari területre Validálás fotometriás módszerre"— Előadás másolata:

1 Műszeres analitika vegyipari területre Validálás fotometriás módszerre

2 A validálás fogalma Az analitikai laboratóriumokkal szemben támasztott igények megkövetelik, hogy a laboratóriumok mérési eredményei – megbízhatóak, – ellenőrizhetőek és – visszakereshetőek legyenek (dokumentálás!). A validálás egy eljárás, amiben tanulmányozzuk a módszer teljesítmény-jellemzőit és igazoljuk, hogy a módszer alkalmas az adott analitikai alkalmazásra.

3 Mikor kell validálni? Validálásra a következő esetekben lehet szükség:  új módszer bevezetése.  meglévő módszer adaptációja,  szabvány módszer kiterjesztése (más anyag, mátrix),  eszközvásárlás, másik m ű szer,  új analitikus. Az analitikai eljárás célja a validálás jellemzőinek megbecsülése.

4 Az analitikai módszer teljesítmény-jellemzői A tipikus validálási jellemzők a következők (zárójelben az angol kifejezés):  Pontosság, helyesség (Accuracy, Trueness )  Precizitás (Precision)  Ismételhetőség (Repeatability)  Kibővített ismételhetőség (Intermediate Precision)  Reprodukálhatóság (Reproducibility)  Szelektivitás (Selectivity), specifikusság (Specificity), azonosság (Identity)  Kimutatási határ (Detection Limit)  Meghatározási határ (Quantitation Limit)  Tartomány (Range)  Linearitás (Linearity)  Robosztusság, állékonyság (robustness)  Visszanyerési tényező (Recovery)

5 A pontosság és precizitás különbsége Precíz, de pontatlan Nem precíz, nem pontosPrecíz és pontos Pontos, de nem precíz

6 Pontosság, helyesség, torzítatlanság A mért és a névleges érték %-os eltérését tekintjük a mérési eljárás pontosságának, helyességének. A referencia anyag igazolt koncentrációjának és a mért koncentrációnak az eltérését az igazolt koncentráció százalékában megadva kapjuk a pontosságot. A pontosság megállapításához tanácsos legalább 9 meghatározást végezni, minimum 3 koncentráció értéken, ami lefedi a vizsgált tartományt (pl. 3 koncentráció, a teljes analitikai eljárás 3 ‑ 3 ismétlésével). Mintafeladat a tanulói jegyzetben.

7 Precizitás: ismételhetőség és reprodukálhatóság A precizitás az azonos, homogén minták mérése közti különbséget fejezi ki. Jellemző értékként a mérések szórását használják. Az ismételhetőség és a reprodukálhatóság különböző körülmények között végzett méréseket jellemeznek. Ismételhetőség: azonos hely, analitikus, műszer, beállítások, rövid időn belül mért értékek eltérése. Reprodukálhatóság: egyforma, szabványosított, standar- dizált módszer, de másik laboratórium, így más analitikus, műszer, beállítások, lehet hosszú idő múlva a mérés.

8 Ismételhetőség (Repeatability) Az ismételhetőség megállapításához  legalább 9 meghatározást kell végezni,  lefedve a vizsgált tartományt  pl. 3 koncentráció, a teljes analitikai eljárás 3 ‑ 3 ismétlésével vagy  6 meghatározás a vizsgálatnak megfelelő 100 % koncentrációnál. Mintafeladat a tanulói jegyzetben.

9 Szelektivitás, specifikusság, azonosság A szelektivitás azt jellemzi, hogy a módszer, ami több alkotót is mér, mennyire képes azok között különbséget tenni. A zavaró összetevő növelheti, csökkentheti, vagy torzíthatja a jelet. Specifikus a módszer, ami csak az adott komponenst méri, azaz teljesen szelektív. Azonosság: a jel csak a meghatározandó anyagtól származik, nem valami ahhoz fizikailag vagy kémiailag hasonló anyagtól.

10 Kimutatási határ Az a legalacsonyabb mennyiség vagy koncentráció, amit az analitikai eljárás érzékelni képes (tehát meg tud különböztetni a vakmintától), de mennyiségileg meghatározni már nem. Általában az a legkisebb koncentráció, amire kapott jel értéke a vakmintára kapott átlagos jeltől a vakminta szórásának (ezt tekintjük zajnak) háromszorosával különbözik (Miért? Hány %?)., ahol c L (LOD) a kimutatási határ, s vak a vak mintára kapott jel szórása, S az érzékenység (nem lineáris függvénynél a 0 koncentrációnál). Mintafeladat a tanulói jegyzetben.

11 Meghatározási határ Az a legalacsonyabb koncentráció vagy mennyiség, amit az analitikai eljárás mennyiségileg meghatározni képes. Általában a 10 % szórás a maximum, amit elfogadnak. A kimutatási határ mérésekor kapott adatok fel- használásával számítjuk a következő képlettel: ahol c Q (LOQ) a meghatározási határ, s vak a vakmintára kapott jel szórása, S az érzékenység (nem lineáris függvénynél a 0 koncentrációnál). Mintafeladat a tanulói jegyzetben.

12 Mérési tartomány A mérésnél alkalmazható tartomány kiválasztása többféle módon történhet.  Az érzékenység változása alapján: azt a koncentrációt fogadjuk el a tartomány felső határának, aminél az érzékenység a kezdeti érték meghatározott részére (pl. felére vagy harmadára) csökken.  A szórások alapján azt a tartományt választjuk, amin belül a szórás nem nagyobb, mint az elvárás.

13 Mérési tartomány az érzékenység alapján ← A kalibrációs görbe (másodfokú polinom) differenciál-hányados függvénye: (A’=0,1556 ‑ 2·0,0056·c). Az érzékenység ebb ő l számítható. A kezdeti érzékenység A’(0)=0,1556. Ha felső határként azt a koncentrációt választjuk, aminél az érzékenység ennek a fele: A’(c 1 )=0,0778→ a harmada: A’(c 2 )=0,0519→ lesz a mérési tartomány felső határa. c 1 =6,95 mg/dm 3 c 2 =9,26 mg/dm 3 Mintafeladat a tanulói jegyzetben.

14 Az adatok feldolgozása 1. Az Excelbe beírjuk az adatokat: vakpróbák Kiszámítjuk a szórást. Beírjuk a „rendes” kalibrációt Beírjuk a „plusz” kalibrációt.  B, mg/dm 3 A 0-0, , , , , ,004 s vak 0,0061  B, mg/dm 3 A 0,80,080 1,60,148 2,40,192 3,20,271 4,00,340 6,00,554 8,00,646 10,00,740

15 Az adatok feldolgozása 2. Elkészítjük az analitikai mérőgörbét a „rendes” adatokból és a „plusz” adatokkal együtt is. s vak 0,0061  B, mg/dm 3 A 0,80,080 1,60,148 2,40,192 3,20,271 4,00,340 6,00,554 8,00,646 10,00,740

16 Az adatok feldolgozása 3. Az analitikai mérőgörbe egyenlete a „plusz” adatokkal együtt: Ebből az érzékenység: S = 0,1076 A szórás: Ezekből a kimutatási határ a meghatározási határ s vak 0,0061 y = -0,003x 2 + 0,1076x - 0,0242 0,17mg/dm 3 0,57mg/dm 3

17 Az adatok feldolgozása 4. Az analitikai mérőgörbe egyenlete a „plusz” adatokkal együtt: Ennek a deriváltja: Keressük, hogy mikor lesz ennek a függvénynek az értéke az x = 0 függvényértéke fele: x = 8,97 A meghatározási határ az előző oldalról: 0,57 mg/dm 3 Így a mérési tartományunk: y = -0,003x 2 + 0,1076x - 0,0242 y' = -0,006x + 0,1076 y' = -0,006x + 0,1076 = 0,0538 0,6-9,0 mg/dm 3

18 Mérési tartomány a szórásgörbe alapján Az elvárás: max. 2,5% relatív szórás. Olvassuk le a választott tartományt: 0,15..2,2 mg/ℓ Mintafeladat a tanulói jegyzetben. Jelöljük be!

19 Lineáris tartomány (Linearity) A lineáris tartomány az egyenes illesztés minősége alapján is megítélhető, de pontosabb, megbízhatóbb eredményt adnak az erre a célra használható próbák, amelyekkel itt nem foglalkozunk. Általános elvárás, hogy R 2 > 0,98 legyen. Az egyenes illesz- tés megfelelő.

20 Robusztusság, állékonyság (Robustness) Azt mutatja meg, hogy a módszer mennyire tűri a zavaró hatásokat; a mérési paraméterek pl. – pH, – ionerősség, – hőmérséklet, stb. megváltoztatása mennyire befolyásolja a kapott jel nagyságát. Célszerű a módszerfejlesztés korai szakaszában elvégezni. (Miért?)

21 Visszanyerési tényező (Recovery) Környezeti mérések során gyakran nem tudjuk a jelenlévő anyag teljes mennyiségét mérni (pl. kioldási, extrakciós veszteség, anyag visszamarad a mátrixban), ezért a visszanyerés hatásfokát az adott körülményekre meg kell mérni. ahol R a visszanyerés; c i, mért érték; c ref, várt érték. A várt értéket irodalmi adatok, vagy a hozzáadott (spike, surrogate standard) anyagok mennyisége adja. Mintafeladat a tanulói jegyzetben.


Letölteni ppt "Műszeres analitika vegyipari területre Validálás fotometriás módszerre"

Hasonló előadás


Google Hirdetések