Műszeres analitika vegyipari területre

Az előadások a következő témára: "Műszeres analitika vegyipari területre"— 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 műszer, 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 Pontos, de nem precíz Nem precíz, nem pontos Precíz és pontos

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 cL (LOD) a kimutatási határ, svak 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 cQ (LOQ) a meghatározási határ, svak 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 ebből számítható. A kezdeti érzékenység A’(0)=0,1556. Ha felső határként azt a koncentrációt választjuk, aminél az érzékenység ennek a fele: A’(c1)=0,0778 → a harmada: A’(c2)=0,0519 → lesz a mérési tartomány felső határa. c1=6,95 mg/dm3 c2=9,26 mg/dm3 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. rB, mg/dm3 A -0,008 -0,009 -0,003 -0,014 0,004 rB, mg/dm3 A 0,8 0,080 1,6 0,148 2,4 0,192 3,2 0,271 4,0 0,340 svak 0,0061 6,0 0,554 8,0 0,646 10,0 0,740

15 Az adatok feldolgozása 2.
Elkészítjük az analitikai mérőgörbét a „rendes” adatokból és a „plusz” adatokkal együtt is. svak 0,0061 rB, mg/dm3 A 0,8 0,080 1,6 0,148 2,4 0,192 3,2 0,271 4,0 0,340 6,0 0,554 8,0 0,646 10,0 0,740

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 y = -0,003x2 + 0,1076x - 0,0242 svak 0,0061 0,17 mg/dm3 0,57 mg/dm3

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/dm3 Így a mérési tartományunk: y = -0,003x2 + 0,1076x - 0,0242 y' = -0,006x + 0,1076 y' = -0,006x + 0,1076 = 0,0538 0,6-9,0 mg/dm3

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

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 R2> 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; ci, mért érték; cref, várt érték. A várt értéket irodalmi adatok, vagy a hozzáadott (spike, surrogate standard) anyagok mennyisége adja. Mintafeladat a tanulói jegyzetben.