原文
数量:15 (4)中心复合设计优化的同时测定铜在水果和蔬菜样品中吸附溶出伏安法在钙黄绿素的存在
- *通信:
- Deswati年代、化学、数学和自然科学学院,达拉斯大学,Kampus Limau酱油,巴东,印度尼西亚,电话:+ 62-751-462193;电子邮件: (电子邮件保护)
收到:2017年7月25日;接受:2017年9月25日;发表:2017年9月30日
引用:Deswati年代,Suyani H, Rahmi我,et al。优化中心合成设计的同时测定铜在水果和蔬菜样品中吸附溶出伏安法在钙黄绿素的存在。Int J化学科学。2017;15 (4):204
文摘
本研究的目的是优化同时测定痕量铜的吸附溶出伏安法在钙黄绿素作为络合剂。独立影响因素响应是钙黄绿素的浓度。pH值,潜在的积累和时间的积累。研究设计是使用中心合成设计(CCD) 4变量。5级和31的组合治疗。2 k因子设计优化的第一步是:给最高水平的代码值(+ 1.68)。的最低水平(-1.68)和代码(0)为中心的观点。程序将被用于统计数据处理,即一款统计软件使用CCD 17。基于数据分析与响应面方法,得到最优条件的同时测定铜钙黄绿素浓度0.11毫米,pH值6.8,潜在的累积-0.88 V和42.34秒时间积累。浓度的线性标定图(0.2 - -110.0)μg / L,检测限制1.79μg / L。 This procedure was successfully applied for the determination of in the fruit and vegetable samples with satisfactory results.
关键字
同时测定;铜;吸附溶出伏安法;中心复合设计;水果和蔬菜样品
介绍
的一些元素包含在一类重金属如,Cr、Cd,铅、铁、铜、有限公司Hg, Se、某人、锰、锌和镍来自工业浪费和人口的活动的结果。铜是生物体所必需的微量,但当它超过规定的极限,它还对人类健康产生有害影响。接触铜含量过高会导致许多不良健康影响包括肝脏和肾脏损伤,贫血、免疫毒性和发育毒性(1]。因此,由于这个元素在化学工业中的应用是非常重要的是能够确定在水果和蔬菜样品中微量铜的高灵敏度和选择性。如果它进入人体倾向于聚集在器官。可以通过消化过程不会再离开。水、土地和空气中可用于重金属进入环境的部署。阔叶植物,此外,从土壤中吸收重金属可以从空气中吸收重金属。
先前的研究。据报道,世界上各种人员,一些测定铜和Cd酸dithiosalisilate 2.2 [2),同时测定铅和镉与莫林(3),同时测定铜和Cd ultra-trace水平在食品样品和水类型络合剂被用于分析测定金属离子单独或同时吸附溶出伏安法。同时与鲁米诺(4),同时测定铜、铅、镉和锌作为螯合剂(使用紫脲酸胺5),Cd的同时测定,与铜和铅钙试剂(6),同时测定铅和镉在自然水域的跟踪与焦棓酸红(7),同时测定铜、铅、Cd,倪、Co和锌在生物乙醇样品燃料的几个作为络合剂AdSV和回归多变量(8),同时测定铅、镉和锌使用氯碘羟喹作为络合(9),同时测定的Cd,铜,铅和锌钙黄绿素(10),同时测定铜、铅和镉(11]。决心是非常敏感的食品样品中微量铜1.10 fenantrolin吸附溶出伏安法(12)和铜的测定ultra-trace水平与氨基硫脲(食物样本4]。
AdSV被选为另一种方法,因为它有许多优点,如高盐度的海水没有干涉分析,灵敏度高,检出限低在ug / L(磅),样品制备简单、快速分析,低基础设施成本(13- - - - - -20.]。此外。通过这种方法,可以学习化学物种重金属的21,22),不能用其他方法。从以前的研究的结果,发现优化金属离子的测定Cd,铜,铅和锌6,14)和金属离子铁、Co、镍和铬17以单一的形式或同时AdSV,由观察改变一个变量的影响,而其他变量保持在恒定水平。这种优化技术被称为优化变量或因素在当前时间。
的主要缺点的优化结果等因素,优化不考虑变量之间的相互作用的影响进行了研究。因此。这种技术并不描述完整的影响的响应参数(23]。优化的因素的另一个缺点是增加数量的试验需要做研究。导致增加的时间和增加试剂和材料的消耗。为了克服这一问题。一种技术分析方法的优化利用多元统计技术。钙黄绿素被选中作为敏感和选择性络合剂已经被戈和Golimowski报道24在“透明国际”的决心。但钙黄绿素用于测定铜和优化中心合成设计尚未报道。
AdSV是一个高度敏感的技术,响应的形式获得峰值电流(Ip)是影响变量以下,即:钙黄绿素浓度的影响变化,pH值,潜在的积累和时间积累5- - - - - -6,11,13- - - - - -18]。因此,它是非常重要的,以确定这些参数的优化,这将影响峰值电流的测量,以提高分析结果的质量(25]。在这项研究中使用的研究设计。作为优化工具是:CCD与4编码。在最高水平的值(+ 1.68)。的最低水平(-1.68)和代码(0)为中心的观点。变量。5级/学位,19的组合治疗。2 k因子设计的第一步优化项目统计数据处理Minitab 17采用RSM(响应面方法)。
报道了用RSM Yilmaz et al。26在铝含量的测定盐样品在AdSV使用钙试剂作为络合剂。此外Paolicchi et al。25)使用实验设计CCD确定优化的形式(III) AdSV使用吡咯烷二硫代氨基甲酸铵(项目)作为络合剂(26]。丹尼尔et al。8]报道的同时测定铜、铅、Cd,倪、Co和锌在AdSV使用多元回归与投影算法(SPA-MLR)辅助优化技术。Espada-Bellido [27)多元分析用于优化测定铅在水中AdSV摩尔水平基于金属配合物的形成与2-asetilpiridin水杨基腙(2-APS)。Deswati et al。28)已经使用CCD在海水中镉的测定使用钙试剂通过决心和锌吸附溶出伏安法和优化水样本。此外,Deswati et al。29日]报道CCD为优化铅钙试剂作为络合剂的吸附溶出伏安法。
本研究的目的是获取重金属离子铜的最佳条件。所以可以应用到这些金属的分析样品的水果。实现这些目标。需要一个使用分析性程序的优化技术和CCD (RSM28- - - - - -32]。确定精确度、准确度和灵敏度方法的相对标准偏差(SDR)决定,恢复和检测极限和该方法的线性。
实验的细节
设备和材料的研究
本研究中使用的工具是797年瑞士万通Computrace HMDE工作电极,参比电极等Ag / AgCl /氯化钾,Pt电极作为辅助电极,格里芬酸度计80模型。格里芬和乔治·拉夫堡,200年英格兰和分析天平梅特勒AE,托莱多OH-USA和实验室中使用的玻璃器皿。
工作程序
电压表的船把10毫升标准溶液的铜(II) 10μg / L。添加0.2毫升和0.2毫升0.1氯化钾钙黄绿素在20 ml.这个变量在实验设置不变。钙黄绿素的浓度。博士积累潜力和积累时间设置根据CCD的实验设计表1在下面。从表1峰值电流响应的形式获得金属离子铜。
经验值 | 因素 | 伯 (Ip) |
|||
---|---|---|---|---|---|
钙黄绿素浓度(毫米) | pH值 | 潜在的 (V) |
时间 (年代) |
||
1 | 0.1 | 6 | -1.0 | 30. | 288.67 |
2 | 0.1 | 6 | -0.8 | 30. | 289.30 |
3 | 0.1 | 6 | -1.0 | 70年 | 304.30 |
4 | 0.1 | 6 | -0.8 | 70年 | 318.07 |
5 | 0.1 | 8 | -1.0 | 30. | 340.83 |
6 | 0.1 | 8 | -0.8 | 30. | 349.40 |
7 | 0.1 | 8 | -1.0 | 70年 | 155.48 |
8 | 0.1 | 8 | -0.8 | 70年 | 152.32 |
9 | 0.3 | 6 | -1.0 | 30. | 105.23 |
10 | 0.3 | 6 | -0.8 | 30. | 120.92 |
11 | 0.3 | 6 | -1.0 | 70年 | 147.02 |
12 | 0.3 | 6 | -0.8 | 70年 | 152.42 |
13 | 0.3 | 8 | -1.0 | 30. | 235.45 |
14 | 0.3 | 8 | -0.8 | 30. | 228.63 |
15 | 0.3 | 8 | -1.0 | 70年 | 371.66 |
16 | 0.3 | 8 | -0.8 | 70年 | 256.74 |
17 | 0.2 | 7 | -0.9 | 50 | 365.33 |
18 | 0.2 | 7 | -0.9 | 50 | 365.40 |
19 | 0.2 | 7 | -0.9 | 50 | 366.05 |
20. | 0.2 | 7 | -0.9 | 50 | 366.30 |
21 | 0.2 | 7 | -0.9 | 50 | 365.20 |
22 | 0.2 | 7 | -0.9 | 50 | 361.74 |
23 | 0.2 | 7 | -0.9 | 50 | 361.45 |
24 | 0.04 | 7 | -0.9 | 50 | 289.45 |
25 | 0.2 | 5.4 | -0.9 | 50 | 227.51 |
26 | 0.2 | 7 | -1.06 | 50 | 245.17 |
27 | 0.2 | 7 | -0.9 | 18.1 | 212.28 |
28 | 0.36 | 7 | -0.9 | 50 | 243.76 |
29日 | 0.2 | 8.6 | -0.9 | 50 | 300.23 |
30. | 0.2 | 7 | -0.74 | 50 | 312.72 |
31日 | 0.2 | 7 | -0.9 | 81.9 | 311.31 |
表1:设计实验RSM微量铜的同时测定。
设计的研究
的设计研究:CCD和RSM 4因素和5的每个因素水平编码-1.68,0和+ 1.68 2复制。得分-1.68,0。和+ 1.68是一个象征,表明变量的值。得分-1.68意味着最低的变量的值+ 1.68数据显示变量值最高。,0表示变量的值中。因素的研究设计是钙黄绿素的浓度。博士积累潜力和积累时间。一款统计软件的统计数据处理程序使用RSM 17。
确定采样站点和样品制备
抽样方法是通过立意抽样,这是通过考虑也研究领域当前的状况和研究领域的深度。这是为了看到在多大程度上污染物的浓度扩散。知道海水中重金属的含量进行抽样佩特周围的海水,水龙头从化学系研究实验室,从Maninjau湖湖水,河水从Lubuk Minturun。样品分析前的水HNO保存为65%32:比1000和使用一种高级绘画纸42滤纸过滤(30.]。
蔬菜样品用于这项研究,菜花,芥菜,茄子和花椰菜,而使用的水果包括苹果、香蕉kepok,瓜龙和水果。蔬菜和水果样品之前锌金属含量的测定确定首先是含水量,然后湿破坏的硝酸pa和高氯酸pa。
每个样本的0.5000 g仔细称重和捣碎,放入Kestergum消化烧瓶。此外,湿被加入5毫升的浓硝酸和0.5毫升的集中高氯酸,动摇了,留下过夜。接下来,加热到老化器块从100°C,黄气耗尽后温度增加到200°C。破坏终止瓶白色的蒸气和液体时保持约0.5毫升,冷却和稀释双重destilled水和音量调整到50毫升,动摇,直到均匀,隔夜和凌乱31日,32]。
明显的解决方案是准备由锌金属含量与电压表和原子吸收分光光度计作为比较。本研究中使用的最佳条件的确定是由先前的研究团队开发的程序4,7- - - - - -9,11,12,17,18]。
检测方法
确定过程的相对标准偏差(相对标准偏差),LOD(检测极限),LR(线性范围)和恢复已由先前的研究人员完成的。确定过程的相对标准偏差(相对标准偏差),LOD(检测极限),LR(线性范围)和恢复已由先前的研究者们4,7- - - - - -9,11,12,17,18]。
结果,讨论和结论
使用一个变量优化铜
优化通过观察一个变量的影响的测定微量金属铜的钙黄绿素已经完成(1]。最适条件为:钙试剂浓度0.7毫米,pH值7,积累潜在-0.6 V, 50年代积累时间。在最优条件下,获得了相对标准偏差与8复制(n = 8)测量标准溶液铜(II) 10μg / L为0.86%,分别。这种技术并不描述完整的响应参数和优化这些因素的影响是增加数量的试验需要做研究,导致增加的时间和增加试剂和材料的消耗。因此要解决这个问题,一种优化技术分析方法是利用CCD。
优化CCD的同时测定铜
第一批订单模型不能使用。然后进行二阶模型通过添加二次效应和交互。数据处理得到的结果如下:
根据上表2。的模型获得的数据分析:
术语 | 系数 |
---|---|
常数 | 362.610 |
X1 | -30.342 |
X2 | 22.480 |
X3 | 1.513 |
X4 | 3.054 |
X1* X1 | -31.944 |
X2* X2 | -32.908 |
X3* X3 | -27.581 |
X4* X4 | -33.643 |
X1* X2 | 48.076 |
X1* X3 | -7.529 |
X1* X4 | 35.977 |
X2* X3 | -9.489 |
X2* X4 | -20.987 |
X3* X4 | -7.311 |
表2:二阶模型的回归系数。
? = 362.610 - -30.342 x1+ 22.480倍2+ 1.513倍3+ 3.054倍4-31.944倍12-32.908倍22-27.581倍32-33.643倍42+ 48.076倍1x2-7.529倍1x3+ 35.977倍1x4-9.489倍2x3-20.987倍2x4-7.311倍3x4
而方差分析实验数据的结果中可以看到表3。
源 | DF | Seq党卫军 | 的学生 | 的女士 | F | P |
---|---|---|---|---|---|---|
回归 | 14 | 176846年 | 176846年 | 12631.8 | 6.62 | 0.000 |
Liniar | 4 | 31136年 | 31136年 | 7783.9 | 4.08 | 0.018 |
X1 | 1 | 19939年 | 19939年 | 19938.9 | 10.44 | 0.005(年代) |
X2 | 1 | 10945年 | 10945年 | 10945.0 | 5.73 | 0.029(年代) |
X3 | 1 | 50 | 50 | 49.6 | 0.03 | 0.874 |
X4 | 1 | 202年 | 202年 | 202.0 | 0.11 | 0.749 |
广场 | 4 | 77769年 | 77769年 | 19442.3 | 10.18 | 0.000 |
X1* X1 | 1 | 22839年 | 17096年 | 17096.3 | 8.95 | 0.009 |
X2* X2 | 1 | 21698年 | 18145年 | 18144.9 | 9.50 | 0.007 |
X3* X3 | 1 | 14268年 | 12745年 | 12745.1 | 6.68 | 0.020 |
X4* X4 | 1 | 18964年 | 18964年 | 18964.0 | 9.93 | 0.006 |
交互 | 6 | 67941年 | 67941年 | 11323.5 | 5.93 | 0.002 |
X1* X2 | 1 | 36981年 | 36981年 | 36980.9 | 19.37 | 0.000(年代) |
X1* X3 | 1 | 907年 | 907年 | 906.9 | 0.47 | 0.501 |
X1* X4 | 1 | 20710年 | 20710年 | 20709.8 | 10.85 | 0.005(年代) |
X2* X3 | 1 | 1441年 | 1441年 | 1440.8 | 0.75 | 0.398 |
X2* X4 | 1 | 7047年 | 7047年 | 7047.2 | 3.69 | 0.073(年代) |
X3* X4 | 1 | 855年 | 855年 | 855.3 | 0.45 | 0.513 |
本质的错误 | 16 | 30547年 | 30547年 | 1909.2 | - - - - - - | - - - - - - |
Lack-of-Fit | 10 | 30523年 | 30523年 | 3052.3 | 746.11 | 0.000 |
纯粹的错误 | 6 | 25 | 25 | 4.1 | - - - - - - | 0.000 |
总 | 30. | 207393年 | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - | - - - - - - |
表3:二阶模型方差分析的结果。
基于表3二阶模型的测试程序进行。这个假设测试是用来测试的真理回归模型。测试如果有一个自由变量(包括二次和交互作用)显著影响反应变量。被测试的假设是H0:β我= 0。
H1:adaβ我≠0;i = 1.2.3。…同意
根据上表3。测试回归参数同时产生一个假定值为0.000。这意味着获得的假定值小于使用的显著性水平α= 0:05的数量。于是决定拒绝H0并得出结论:独立变量显著影响反应变量。的二阶模型是不可接受(表4)。
变量 | 最优值(编码) | 最优值 (没有编码) |
---|---|---|
X1(浓缩的。钙黄绿素) | -0.876403 | 0.112360 |
X2(pH) | -0.210201 | 6.78980 |
X3(潜在的) | 0.233981 | -0.876602 |
X4(时间) | -0.383074 | 42.3385 |
表4:结果用RSM铜的最佳条件。
确定驻点
基于回归系数表2可以安排矩阵B和B如下:
为了获得一个固定的点如下:
因此,对驻点的响应解如下:
此外,平稳点可以恢复真实价值,收购条件,提供最优的解决方案如下:
响应面分析的特点
此外,平稳点可以恢复真实价值,收购条件,提供最优的解决方案如下:
了解表面的第一反应的特点计算矩阵的特征值(λ)B和获得:
第四个特征值是负的,然后表面反应是最大的形状。它也可以从情节轮廓和响应曲面图。通过常数两个4因素中观察到一个静止的点,那么它有可能画出轮廓和响应面所示图1一个- - - - - -1 e在下面。
基于图1一个- - - - - -1 e,它可以看到每一对变量的值的范围,据称将最大值。如前所述,驻点获得一个最优响应值。实现最优响应值作为一种替代方法,可以使用其他值的组合最内层循环如图所示的等高线图。所有成对的点在这最圆预计将产生最大响应值与以下细节:
•每对点之间的情节最里面的圆x3和x4将导致> 100响应的预报值吗
•每对点之间的情节最里面的圆x2和x4会产生估计价值> 110响应
•每对点之间的情节最里面的圆x2和x3会产生估计价值> 110响应
•每对点之间的情节最里面的圆x1和x4将导致> 100响应的预报值吗
•每对点之间的情节最里面的圆x1和x3将导致> 100响应的预报值吗
•每个圈子的双点x之间的阴谋1和x2会产生估计价值> 110响应
它可以替代生成最大响应值的选择,可以灵活确定每个因素的水平被认为是能够产生最大响应值。
应用程序的方法
评价该方法的验证实际样品的分析,提出过程应用于各种样品如frFuit和蔬菜样品(白菜、花椰菜、芥菜、茄子、苹果,火龙果,瓜和香蕉kepok。铜浓度在示例中可以看到表6确定标准添加法使用推荐的过程在最优条件下样品的水果和蔬菜。
的结果表5表明AdSV方法给出了令人满意的结果相比,原子吸收分光光度计(AAS)的方法。此外,在水果和蔬菜样品中金属铜的测定,在使用中可以看到calccein AdSV表6。
样本 | AdSV(毫克/升) | 原子吸收光谱法(毫克/升) |
---|---|---|
西兰花 | 3.781 | 1.161 |
菜花 | 2.425 | 1.032 |
茄子 | 3.521 | 1.402 |
芥末 | 5.223 | 1.134 |
苹果 | 3.023 | 1.387 |
香蕉kepok | 3.854 | 1.052 |
龙的水果 | 7.231 | 1.171 |
瓜 | 4.872 | 1.397 |
表5:比较的方法、水果和蔬菜样品中铜的测定。
样本 | 铜(毫克/升) |
---|---|
西兰花 | 3.781 |
菜花 | 2.425 |
茄子 | 3.521 |
芥末 | 5.223 |
苹果 | 3.023 |
香蕉kepok | 3.854 |
龙的水果 | 7.231 |
瓜 | 4.872 |
表6:在水果和蔬菜样品中铜的测定AdSV用钙黄绿素。
确认
作者感谢研究和更高教育支持这项工作,2017年4月7日。
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