多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法的研究

'多组分定量分析的迭代优化一紫外分光光度法的研究摘要化学信息学是-fq关于计算机、数学及统计分析技术在化学中应用的科学。化学信息学和光谱分析相结合使得光谱分析进入了一个新时代，是现代光谱分析技术的一种非常有前途的方法。本文将化学信息学与紫外一可见分光光度法相结合，建立了一种新的对多组分混合物进行定鼍分析的非线性优化迭代一紫外分光光度法。方法对组分浓差较大的混合物体系及组分光谱严重重叠的混合物体系进行了定量分析研究。本文方法把多组分混合物的吸光系数和待测浓度同时作为决策变量，将多组分混合物定量分析问题表示为一个有约束多变量优化问题，创建数学模型，选用’加和性良好的连续波长段做为优化波长集，选择广义简约梯度优化算法进行求解。据所建数学规化模型，由各样品的初始标准样品浓度值c。，优化计算得分析结果c“，方法简单易行，但对于混合物中组分浓度差较大的体系，定量结果相对误差较大，基本不能满足定量分析的要求。基于此，本文提出了连续波长迭代．优化一紫外分光光度法，方法引入了迭代的思想，将一次优化结果Ci。代替c。。配置溶液扫描数据代入模型继续优化计算，如此类推，逐次迭代同时逐步降低分析t误差。而且因为最终结果的得出并不是只经～步计算所得，在几次的迭代过程中误差是逐步下降的，所以样品的标准浓度对分析结果的影响并不大。对三种浓差较大的混合物体系进行了多组分定量分析，结果表明：苯甲酸钠、’山梨酸钾的平均相对误差为0．63％；苯酚、喹啉、吡啶的平均相对误差为1．01％；日落黄，柠檬黄、胭脂红和靓蓝的平均相对误差为0．81％。分析结果表明方法抗干扰能力强且定量准确。．在研究的过程中发现优化波长集的选取相当关键。对于紫外吸收光谱严重重叠的混合物体系，本文在光谱数据预处理过程中用选取优化波长集合的方法，即采用加和性检验和模式识别的系统聚类分析方法对波长进行优化选择，突出了各组分之间的差异，降低波长点所含信息的相关性。然后把吸光系数和待测浓度同时作为自变量建立有约束非线性数学规划模型实现定量分析的要求，对于组分浓，度差较小的混合物体系只需经一次优化计算可得待测浓度；混合物中浓度差较大 的体系经四次左右优化迭代，逐步降低误差得分析结果。利用本法对四组分光谱严重重叠的食用色素(日落黄、苋菜红、胭脂红和诱惑红)混合体系的定量分析相对误差为3．63％之内，表明该法稳定、准确度高。考察了精密度问题。通过对四种混合物体系进行了多次定量分析，标准偏差(精密度)在0．18-2．24％间，表明具有较高的精密度。满足多组分定量分析的要求。关键词：紫外光谱；多组分定量分析：非线性规化；迭代；系统聚类 StudyontheIterationoptimization—UV—SpectrophotometryofguIticomponentquantitativedeterminationAbstractChemicalinformationisasubjectoncomputer,mathematicsandstatisticsanalysistechnology．Theassociationofchemicalinformationwithspectrumtechniquemakesspecmmaanalysiscomeintoanewera,anditisafuturemethodofmodemspnctntmanalysistechnique．Inthisstudy,themethodofsimultaneousmulti-componentquantitativedeterminationwasproposedusingiterationoptimization--UV-Speetrophotometry，whichi8combinedchemicalinformationwithUV-speetrophotometry．AndthetechniqueanalysesquantificationallythesysteminwhichtheconcentrationofeverycomponentisclosetoeachotherandcompoundspectrasareoverlappedbadlyThemethodtreatstheabsorptivitycoefficientandcomponentconcentrationofsolutionsasindependentvariablesatthesametime．Thenitsetsupaconstrainedoptimizationmodeltosolveitbygeneralizedreducedgradientusingtheinformationofcontinuouswavelengthofgoodaddi吐V酊．Accordingtotheoptimizationmodel，theanalysisresultqlcallbeobtainedfromthevaltmofinitialstandardconcentrationCoI．Itseemseasyandfeasible，buttothecompoundsysteminwhichtheconcentrationofeverycomponentisnotclosetoeachother,relative豇l"orofquantitativeresultisSObigthatitCallnotmeettheneedsofquantitativeanalysis．Basingonthis，thestudyadvancesthemethodofcontinuouswavelengthiterationoptimization--UV-Spectrophotometry．Themethodimportstheideaofiteration．Thisanalysisresultctfreplacestheassumedinitialconcentrationcoftopredictrightalong，reiterationjustlikethisuntilconvergence．Becausethefirstoptimizationresultissimilartothesolutionconcentrationtobetested，relative豇"rorisdepressedwiththeiterationgoingon．Moreover,thelastresultisnotobtainedonlyoneoptimization．Ⅲ． accountstep，itisachievedafterseveraliterationsteps．So，thepreciseofmethoddoesnotfellbackontheinitialstandardconcentration。o．．Thetechniquestudiedthreekindsofcompoundsysteminwhichcomponentsabsorptionspectrumareoverlappedsfighflyandcomponentconcentrationisnotclosetoeachother,theanalysisresultsare．"theaveragerelativeerrorofbenzoicacidandpotassiumsorbateisO．63％；theaveragerelativeerrorofphenol，quinoline，pyridineis1．Ol％；averagerelativeerrorsunsetyellow，tartrazine，ponceau4RandindigoCarmineisO．81％．Thedatashowsthatthemethodissteadyandprecise．Inthecourseofstudy,thechoiceofoptimizationwavelengthrangeisveryimportant．Calculationiseasytocarryouttothissysteminwhichcompoundspectrasareoverlappedslighflyusingthegoodadditivitywavelengthrange．Buttothesysteminwhichcompoundspectrasareoverlappedbadly,optimumwavelengthgatherabtainedafterhierarchicalclusteringandadditivevalidationtoreducecorrelationofthecomponentspectras．Thenittreatstheabsorptivitycoefficientandcomponentconcentrationofsolutionsasindependentvariablesatthesanletimeandsetsupaconstrainedoptimizationmodel．Theconcentrationawaitingtestcanbeobtainedafteroneoptimizationcalculationtothemixedsolutioninwhichtheconcennationofeverycomponentisclosetoeachother．Buttosomesolutionsinwhichcomponentconcentrationisnotclosetoeachother,iterativeoptimizationisnecessary．Thelastresultswereobtainedafterabout4timesiterations．andtherelativee盯ofcanbecontrolledin3．63％．SothismethodcanbeusedtodeterminequantitativelyanalysisofoverlappingUVspectra．precisioniscarriedonstudy．Multi-componentanalysisresultoffourkindsofcompoundsystemisthatrelativestandarddeviationislessthan2．24％，whichindicatesthatthemethodhassupernalprecisionandmeetstheneedofmulti—componentquantitativeanalysis．Keywords：Ultravioletspectra；hierarchicalclustering；multi-componentquantitativeanalysis；Iteration；nonlinearprogramming．IV． 独创声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含未获得!洼!垫亟壹基丝壶垩挂型主塑的!奎拦卫窒2或其他教玎机构的学位或证书使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：d·／墓签字同期：力幺车厂月／多日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：J0蹩、签字同期：2。。／；，月／弓日学位论文作者毕业后去向工作单位：通讯地址：导师签字嘲，懈签字Fj期：加缸厂月侈日电话邮编 多组分定量分折的迭代优化—紫外分光光度法刖吾化学信息学是近几年发展起来的一个新的化学分支，它利用计算机技术和计算机网络技术，对化学信息进行表示、管理、分析、模拟和传播，以实现化学信息的提取、转化与共享，揭示化学信息的实质与内在联系，促进化学学科的知识创新。光谱和化学信息学相结合分析多组分混合物已成为一种快速和高效的分析技术，使得光谱分析进入了一个新时代。复杂体系多组分同时测定是化学信息法分析的重点领域。目前，多组分的定量分析方法主要有色谱法和分光光度法，色谱法是最常用的测定方法，纸色谱法简单但效果较差，高效液相色谱(I珀【C)能同时测定几种混合色素，方法准确，但该法操作复杂，影响干扰因素较多，且需要进行预先分离，而且仪器价格昂贵，不易普及。而紫外分光光度法可以降低实验成本、简化实验步骤、缩短实验时间，常用的紫外分光光度分析方法有双波长、等吸收点法及导数分光光度法，这两种方法对于二组分体系较为有效，而对于三组分及三组分以上的混合物体系，往往要结合信息学的方法。化学信息学结合紫外．可见分光光度法用于多组分分析有最小二乘法、遗传算法、人工神经网络法等。上述方法把吸光系数作为已知量，但由于实验条件和仪器的原因，吸光系数一般会在一定范围内波动，本文工作也证明了这一点。多组分分析的连续波长紫外分光光度法把吸光系数和待测浓度同时作为自变量，据分析问题建立有约束非线性数学规化模型，由估计值c。，优化计算得结果c“，方法简单易行，但对于混合物中组分浓度差较大的体系，一次优化结果误差较大，而迭代优化后误差可大大降低。按一次优化结果配置溶液扫描数据代入模型继续优化计算，如此所复，经四次左右优化迭代，逐步降低误差可得分析结果。在分子光谱中，不同有机化合物常因其化学结构相似使其紫外光谱严重重叠，仪器和实验环境易使吸光度和浓度之间的关系偏离朗伯．比耳定律导致其呈现非线性特点。这些使得用常规分光光度方法同时测定这类化合物比较困难。采用化学计量学方法可以克服光谱定量分析中出现的多重共线性、光谱重叠和组分的相互干扰等问题，并且不需分离可直接同时测定混合体系的各组分。因此发展 中国晦洋大学硕士学位论文了如主成分回归(PCR)、人工神经网络(ANN)以及遗传算法等多种线性或非线性的多元校准方法，但是化学计量学方法可能会因为冗余数据的影响而得不到有效的校准模型，因此波长选择是光谱分析中各种多元校准方法的关键步骤。本文在光谱数据预处理过程中应用选取优化波长集合的方法，即采用加和性检验和模式识别的系统聚类分析方法对波长进行优化选择，不仅大大减少了计算量，且能突出各组分之间的差异，降低波长点所含信息的相关性。然后把吸光系数和待测浓度同时作为自变量，对分析问题建立有约束非线性数学规划模型，对于组分浓度差较小的混合物体系只需经一次优化计算可得待测浓度；混合物中浓度差较大的体系经多次优化迭代，逐步降低误差得分析结果。利用本法对四组分光谱严重重叠的食用色素混合体系实验分析结果表明，方法稳定、准确度高。 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法1文献综述1．1多组分定量分析方法的发展1．1．1色谱法最早创立色谱法的是俄国植物学家茨维特，将它做为一种高效的分离技术，之后经过多年的发展色谱法在多组分定量分析中发挥了重要的作用。色谱法分为薄层色谱法、柱色谱法、气相色谱法和液相色谱法等，在混合物的定量分析中常用的两种色谱法有薄层色谱法和高效液相色谱法。h1．1．I．1薄层色谱法薄层色谱法又称薄层层析法(ThinLayerChromatography，TLC)，它是在20世纪50年代以后在纸色谱和柱色谱的基础上发展起来的一种色谱分析方法。1958年斯塔尔将薄层层析用的吸附剂和涂层工具进行了改进和标准化，才使薄层色谱法得以推广和应用(董慧茹，2002)。薄层色谱定量分析方法是将多组分混合物在薄层上展开，采用适当的方法定位后获得一个或多个斑点。根据斑点的颜色和在薄层上的位置对样品进行分析，根据斑点的面积能进行半定量或定量分析。常用的定量方法有目测法、斑点面积法、洗脱测定法和薄层扫描法等。薄层色谱法对混合物进行定量分析时有如下的特点：对被分离的多组分混合物的物质性质没有限制；可同时进行多个多组分混合物样品的分离；可进行重复测定；可以扫描或彩色摄影永久保存；薄层色谱法的不足是对样品需要分离、分辨率、重现性、准确度差。薄层色谱法由于吸附剂的高效化、定量分析的仪器化和自动化的发展，大大提高了薄层色谱法的分辨率及重现性，因此已经成为一种常用的分离分析方法，在医学、食品分析、环境、煤炭等方面，薄层色谱法都有广泛的应用(吴潇，2000；EiichiMikami，2002)。I．1．1．2高效液相色谱法液相色谱法是一种以液体为流动相、液体或者固体为固定相的色谱分离、定量分析技术，又称高压或者高速液相色谱法。起初由于分析效率低、传质速度慢、分离周期长、分析多组分混合物的准确度差的缺点，该方法没有得到广泛应用。 中国离洋大学硕士学位论文1969年，Kirkland和Majors分别用浆液装柱和增加柱入口压力的方法，建立了高效液相色谱法(HighPerformanceLiquidChromatography，职LC)，克服了经典液相色谱法上述的缺点，发展成为目前广泛应用的一种多组分混合物分析方法(陆国斌，1998；张莘民，1994)。高效液相色谱法(职LC)对多组分混合物定量分析的原理是把不同极性的单一溶剂或用不同比例配成的混合缓冲溶液作为流动相，用泵将流动相注入装有填充剂的色谱柱，注入的多组分混合物样品被流动相带入色谱柱内，各组分在填充剂上运行分离，先后进入检测器。用记录仪记录流出的各组分的色谱图，再根据峰高等信息定量分析。在CristianoRizzo(2000)对多组分维生素化合物的定量分析中，得出结论此法比气相色谱分析速度快。目前它已广泛应用于药品、水质、食品等领域中多组分混合物的定量测定(AlanE1-Gindy，2005；J．地LemusGallego，2002)。1．1．2核磁共振光谱法(NMR)N呶图谱中，可获得化学位移、偶合常数、共振峰面积或峰高。化学位移和偶合常数是结构测定的重要参数；而共振峰面积或峰高是定量分析的依据。共振峰面积或峰高直接与被测组分的含量成正比。定量分析时，一般只对该化合物中某一指定基团上质子引起的峰面积或峰高与参比标准中某一指定基团上质子引起的峰面积进行比较，即可求出其绝对含量。当分析混合物时，也可采用其各个组分的各自指定基团上质子产生的吸收峰强度进行相对比较，然后求得相对含量。因此，在测量峰面积或峰高以前，必须了解化合物的各组成基团上质子所产生共振峰的相应位置，也就是它们的化学位移值(6值)，并选择一个合适的峰作为分析测量峰。m喂定量分析的主要特点有：(1)对于确定的核(质子)，其信号强度与产生该信号的核(质子)的数目成正比，而与核的化学性质无关。(2)利用内标法或相对比较法，分析混合物中某一化合物时可无需该化合物的纯品作对照。，．(3)信号峰的宽度很窄，远小于各信号之间的化学位移的差值，因而混合物中不同组分的信号之间很少发生明显的重叠。，7■r(4)方法简易快速、专属性高，可选择性地测定复方药物或药物制剂中的组分，乃至药物的立体异构体；一般无需分离，且不破坏被测样品。I；．4- 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法核磁共振光谱法的定性研究要比定量分析应用广阔，在对组分定量分析中的应用有二核磁共振对抗生素药物的定量分析(刘英，2001)；核磁共振定量测定铝(杨明生，1996)等。1．1．3红外光谱法20世纪80年代，美国的Norris博士首次提出了利用红外光谱对物质定量分析理论，即物质的含量与红外区内不同波长点的吸收峰呈线性关系，使其成为定量分析技术，即红外光谱法(InfraredreflectanceSpectroscopy，IRS)。现代红外光谱分析技术是把光谱测量技术、化学信息学技术和计算机技术相结合实现多组分混合物的定量分析，主要通过校正模型的建立实现对未知样本的定性或定量分析。红外光谱法分析方法主要是分为四步：(1)是选择有代表性的多组分混合物试样，并测量其近红外光谱；，(2)是采用标准或已经认可的方法进行化学成分测定；(3)是根据测量的光谱和基础数据通过合理的化学信息学方法建立数学模型；(4)是根据数学模型对未知样本的组成及性质进行测定(钟海庆，1984；李燕，2000)m?红外光谱法对多组分混合物的定量分析有优点也有缺点大致归结为(屈健，2004)：具有特征性，因此红外光谱通称为“分子指纹”；固、气、液三态都可以直接进行分析，应用范围广；样品无需进行预处理进行非破坏性分析；操作方便；测试重现性好。不足之处有：灵敏度低；组分分析其含量一般应大于O．1％；扫描光谱速度慢、建立数学模型复杂、耗时；红外光谱仪价格贵、分析成本高，不易普及。红外光谱法是一种发展较快的光谱分析技术，目前被广泛应用于制药工业、食品工业等各领域(YingDoua，2005；宋俊梅，1997)。1．1．4紫外分光光度法紫外一可见分光光度法是根据组分含量与吸收光谱呈线性关系进行分析。随着计算机技术，化学信息学的发展，大大加快了分光光度法的发展，使得分光光度法分析方法发展成为一种快速、准确、可靠的多组分混合物分析方法。目前它已与主成分回归、偏最小二乘法、遗传算法、目标因子算法和神经网络法等化学信息学方法相结合来对多组分混合物进行定量分析。紫外一可见分光光度法是目．5． 中国海洋大学硕士学位论文前很有前途的一种多组分混合物的分析方法之一(陈国珍，1987；李志良，2000，1995；黄道昌，1998；夏之宁，1998,印春生，1999)。紫外分光光度法在定量分析时有较其它方法有许多优点(陈国珍，1987)比如：具有高的精密度和准确度；仪器便宜、分析成本低，便宜推广应用；方法无需进行预处理，进行非破坏性分析；测定范围广；操作方便、分析速度快速可靠：目前紫外分光光度法由于其优点已广泛应用于微量元素的分析、高纯物质测试、环境研究、生物化学、食品科学及农药化学中。1．1．5小结从上述的红外光谱法、薄层色谱法，高效液相色谱法、紫外分光光度法对多组分混合物定量分析方法可以看出，紫外分光光度法的优点包含了近红外光谱法的不需预处理、可进行非破坏性分析、测定范围广、操作方便、分析速度快、效率高的优点，并且消除了灵敏度低、扫描速度慢等的缺点。薄层色谱法、高效液相色谱法对多组分混合物的定量分析需要预先分离，方法繁琐，且仪器昂贵。因此紫外分光光度法是一种对多组分混合物进行定量分析的简便易行的方法。1．2多组分定量研究的紫外光谱分析方法紫外一可见分光光度法具有较高的精密度、仪器简单、方法快速可靠，测定范围广、不需预处理等优点，是仪器分析方法中广泛采用的方法之一。利用紫外一可见分光光度法对多组分混合物定量分析方法已有很多，如经典的导数分光光度法、PH分光光度滴定法、双波长分光光度法等。近几年又出现了一些新的方法，如BerzasNevado提出的比光谱导数一零交点法，此法是把导数吸光度法中的零交点法引入比光谱导数吸光光度法而形成的一种分析方法，虽然此法能够同时分析三组分，但稳定性不高。ErdalDine对上法变换了数学处理方法，提出的双因子一比光谱导数法，虽然克服了上述缺点，但也只能用于三组分测定。张小吐和祝惠英提出的模式空间变换技术分析六组分的混合物体系，姜友富提出的波长位移法，相对误差在15％内，准确度较低。下面对常用的紫外光谱分析方法做一综述。．1．2．1导数分光光度法 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法50年代初，导数技术开始应用于紫外一可见分光光度分析中。70年代以来，计算机在分析化学中的应用，有利地推动了导数技术的发展，大大扩展了分光光度法的应用范围。导数分光光度法的基本原理是：n阶导数分光光度法即对比耳定律n次求导(C．BoschOjeda，2004：JoannaKariinska．2004)。即：一阶导数分光光度法：d，A，=等cz二阶导数分光光度法：豇阶导数分光光度法：掣：华CLd。五d2A小d"_AA=搿以d4旯d4五从以上多组分定量分析公式中可以看出：各阶导数值只与待测组分浓度C成正比，所以在分析波长处将导数值和对应的待测组分浓度C绘制曲线，然后在相同的波长处，分析待测组分的导数值，再在标准曲线上查出对应的待测组分浓度C．从数据处理过程可以看出高阶导数光谱法由以下两点来消除非线性无关吸收的干扰：(1)当溶液中有干扰吸收组分，但不影响待测试样吸收波长与吸光度的线性关系时，一阶导数光谱可消除其干扰；(2)若干扰组分的吸收可以近似用曲线方程表示，则通过求一阶导数和二阶导数后，可以发现共存组分的吸收对二阶导数的影响是恒定的，此时利用二阶导数值与待测浓度的正比关系便可得定量分析结果(周海梅，1999)。可见导数分光光度法有其独特的优点，(1)导数分光光度法可以无须分离，使重叠吸收峰分开，达到同时定量测定的目的。(2)是随着求导阶数的增加，灵敏度有明显的增加。这对于微量或者痕量组分的定量分析是十分有利的(司圣柱。2002)。(3)高分辨率、高抗干扰能力的优点，因导数分光光度法有以上优点，它在光谱定量分析中已得到广泛应用(v．Rodenas，2000；JoannaKarpinska，2005)。如肖新亮等(1995)将三阶导数分光光度法应用于微量的铜、钻、铬三组分混合物的定量分析，相对误差在4．0％内、九YoussefE1-Saoed和强^LII．Khalil(1996)将一阶导数分光光度法应用于铁和 中国海洋大学硕士学位论文钼二组分的定量分析，其相对标准偏差为0．48％-I．05％，J．Hanaee(1997)利用导数分光光度法定量分析药品中可待因和醋氨酚，其回收率在0．19％--5．43％，I．E．Panderi(1999)、L．R．Paschoal(2000)等还将此法应用于其它药物中复杂有机物的多组分定量分析中。1．2．2比光谱一导数分光光度法20世纪90年代初，F．Salinas等人提出了比光谱一导数分光光度法，并将此法应用于多组分定量分析中(汤晓东，2001)。其具体原理如下所示：设组份a和6服从吸收定律，且吸光度具有加合性，则当使用lcm比色皿时，在波长丑处的总吸光度A为A=％G+岛；G(1)式(1)中，％、岛。分别为组份8、b在五处的吸光系数，巴、G为文b的浓度。式(1)两端同除以气，得A}|gbI=s。|sM·c4+Ch02)式(2)对波长五求导，得击(A慨)=巳击(％慨)(3)式(3)可改写为巳=击(A‰)ld-d-五-(8=16b。)(4)同理，有G=击(^，气)，击(％，气)(5)从而求出两组分的混合物的待测浓度(汤晓东，2000；姬泓巍，2002)。从上述的方法原理中可以看出：比光谱一导数分光光度法具有分辨能力强、灵敏度高、噪声小等特点，用于对紫外光谱的分析，具有较高的准确度和较佳的重现性。但此法仅仅能够测定二组分混合物体系，使其应用范围受到了很大的限制。J．J．BerzasNevado等为了克服测定组分数的局限性，将导数吸光光度法中的零交点法引入比光谱一导数分光光度法中，提出了零交点比光谱一导数分光光度 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法法，可以同时测定三组分混合物。但零交点比光谱一导数分光光度法有很大的缺点就是光谱曲线只要有微小的移动，就可能导致极大的分析误差。为此E．Dinc变换了数学处理方法，提出了双除数因子比光谱一导数分光光度法。它是以三组分混合物的吸收光谱除以其中两组分的标准光谱之和(屯o+Abo)此时C。o=Go，然后再对波长求导。此时混合物的双因子比导数值只与C组分的浓度成正比，即可测定其含量，依次定量分析组分a、b。最近有人还将比光谱一导数分光光度法发展成为比值导数光谱一多波长最小二乘回归分光光度法、比导数一荧光光谱法和导数一比导数光谱法分别用于多组分同时测定。比光谱一导数分光光度法是以比导数光谱中特定波长处的导数振幅值作为定量信息的，所以亦可称其为比光谱一导数分光光度(作图)法。在用比光谱一导数分光光度法同时测定多组分混合物时，△五和用作除数因子的标准溶液浓度值是影响方法灵敏度和准确度的重要因素。若A丑值过小，则难以消除噪音干扰；若其值过大，则易造成求导的偏离。若溶液浓度太大，则会导致比导数值太小而使测定的灵敏度和准确度降低；若溶液的浓度太小，则会导致比值光谱噪音太大而产生较大的误差(汤晓东，2000)。利用比光谱一导数分光光度法进行定量分析的已有很多报导，如测多组分无机离子、药物复方制剂、食用色素的含量、同分异构体混合体系(NevinErk，2001：MuratKartal，1999)等。耿玉珍、刘葵(1998)等将此法应用于铜、锌、镍三组分定量分析中，其回收率在97．0％-103．2％之间，相对标准偏差小于5％。陈昭国(1999)等将此法应用于铅、镉和汞三组分混合物中。汤晓东、孙红霞(200i)等采用此法分析邻、间或对硝基酚二元混合物，其回收率在98．7-104．5％之间，认为此法灵敏度高、精密度好，准确度高，具有应用价值。1．2．3解联立方程法解联立方程法是一种经典的、简单、快速的多组分定量分析方法(陈国珍，1987)。其分析原理为：假如一多组分混合物含有竹种组分，则分别在n个不同的波长测定待测样品的吸光度，根据吸收定律，建立方程组： 中国海洋大学硕士学位论文A=q4c4+shc^+⋯+毛#c。如=占2。c4+岛^c6+⋯+毛。c。^=气c。+‰q+⋯+‰c。当组分的吸光系数已知，解方程组即可定量分析多组分混合物。方国桢(1994)利用此法分析了药品中的二、三组分混合物，分析结果回收率在98％一101％间。解联立方程法对于2、3组分混合物的定量分析结果较好，但对于4组分及以上的多组分混合物的定量分析结果准确度较低。1．3化学信息学方法在多组分混合物定量分析中的应用化学信息学是近几年发展起来的一个新的化学分支。它是一门关于计算机、数学及统计分析技术在化学中应用的科学。它利用计算机技术和计算机网络技术，对化学信息进行表示、管理、分析、模拟和传播，以实现化学信息的提取、转化与共享，揭示化学信息的实质与内在联系，促进化学学科的知识创新(邵学广2002)。化学信息学研究的主要内容之一就是利用计算机技术对复杂的化学信息进行解析，以快捷、方便的方式最大限度地提取和利用有用信息(史永刚，2002)。光谱分析中，化学信息学方法主要有三方面的研究内容：一是研究了光谱预处理方法。目的是通过对多组分混合物样品的光谱进行适当的处理，减弱或消除各种非目标因素对光谱的影响，提取有用的光谱信息，为数学优化模型的建立和对多组分混合物的定性定量分析奠定基础。二是对多组分混合物定性定量方法的研究。目的是建立稳定、可靠的多组分混合物分析数学模型。三是数学模型传递技术的研究。它可以实现模型库的共享，节省建模费用(史永刚，2002)。目前这些研究都有了较大的进展。化学信息学方法和光谱分析方法结合对多组分混合物的定量分析方法已经有很多种，主要有偏最小二乘法、人工神经网络、遗传算法、聚类算法、模拟退火(梁逸曾，1999)及本实验小组的非线性优化连续波长法(孙小云，2005)。下面就这些方法对多组分混合物定量分析的具体应用做一概括。1．3．1偏最小二乘(PLS)方法’‘偏最小二乘法(PartialLeastSquares，PLS)是化学信息学中常用方法之一。Lindberg等首先将PLS的多元统计方法应用于分析化学领域(李景印，1995)。 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法偏最小二乘法是一种基于因子分析的化学信息学方法。它是把几个互相依赖的变量模拟成数个互相独立的变量的算法。其方法原理如下：设有n组标准溶液，有m种不同的组分，在b个波长处测量厅组体系的吸光度，得到吸光度矩阵[A】。。I和浓度矩阵【c1⋯，采用PLS法对【A】。。^和【c】⋯进行主成分分解可得到；[c】一一2【兄】⋯。【k】a一+【k】⋯(1)【A】．曲=【只】。。。×[L^】。。^+[E^】。曲其中【，1为列正交矩阵，【纠为行正交矩阵，[El为随机误差矩阵，【最】和[F^】相关，即：．EFc】=【F^】xy+【‰】(2)其中’，为系数转换矩阵。当对标准样品校正计算完成后，既可对未知试样进行浓度预测：。¨2‘让·1《【c01=【A1(【尼】×【A】)V×【k1(3)霞一[G】即为未知试样的浓度向量，【A】为未知试样的吸光度向量(郑静，1999)。磊偏最小二乘法数据处理中的特点是：(1)偏最小二乘法可以在全光谱范围内应用，但通过选择一定数量的分析波长?‰”“可以大幅度提高样本波长比，减少分析数据的冗余度。(2)偏最小二乘法在构造数学模型时充分利用了吸光度矩阵和浓度矩阵的信息，是非常完善的基于因子分析原理的校正方法，能较好地降低噪声、对于试样中含量低的组分能提供较高的精度。(3)当混合物组分之间的光谱出现严重重叠和多重共线性时，偏最小二乘法可以建立可靠的校正模型对其分析。(4)该法在对多组分定量分析过程中由于没有经过任何矩阵求逆运算，故具有计算误差小，运算速度快等优点(RCorbellaTena。1997)。目前，偏最小二乘法己广泛应用在无机物的分析上(LeilaHejazi，2004；倪永年，1994)。如郑静(1999)等将此法用于钡、锶的同时定量分析，其回收率在99-105％之间，lLKhajesharifi和虬F．1Iousavi(2004)等采用此法用于硒和碲，其回收率在95．7-105％之间等。李景印(1995)、左本成将此法对钯、银、汞三组 中国海洋大学颐士学位论文分混合物的定量分析相对误差在达到11％。另外PLS也广泛应用于食用香料、药品、色素、维生素等多组分的定量分析中“ongnianNi，2000；J．J．BerzasNevado，1997；L．F．Capitan—Vallvey，1998)。1．3．2人工神经网络法(ANN)人工神经网络法(artificialneuralnetwork，ANN)是在现代生物学研究人脑组织所取得的成果的基础上提出的。它利用大量简单的处理单元广泛连接组成复杂网络，连接的强度用权重表示。模仿人脑的信息处理系统进行多组分混合物分析(邵学广，2002)。当用样本数据训练神经网络时，网络自动将输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号调节权重，直到误差满足要求为止。RumelhartHinton和Williams对人工神经网络改进了算法，增加了“动量”的调整项。使得分析结果进一步得到提高。其具体数据处理方法如下：设结构中含X，(乒1，2，⋯，功个输入变量数，Y，(卢l，2，⋯，面个输出变量数，其网络状态矩阵为W(阼￡m)，即为连接权矩阵；W=啊-啊：⋯啊，％。％：⋯％。％。阢2⋯矸r脯梯度矩阵b(n￡1)由输入矢量x组成：b=【X。，x：，⋯，X。】(2)利用下列公式来调节网络状态参数以训练网络，直到网络达到所需精度为止：w(k／k)=w(k／k一1)+K(k)d(k)(3)d(七)=，4(／0-yoW(k／k—1)(4)置(七)=P(k／k—1)6(女)【67(k)P(k／k一1)6(々)+r(七)】4(5)P(k／D=【J—K(k)b7]P(kllc—D(6)式(3)一(6)中，K(D是增益矩阵，d(七)是误差项，L(t)是实际输出，P是目标输出，r(k)=e-k／Ul(N是常数，，是单位矩阵)。 多组分定量分析的迭代优化一紫井分光光度法ANN本质上是基于卡尔曼滤波的一种化学信息学方法，它利用了最优状态估计理论中的KaIman滤波方法来训练神经网络，利用学习集的输入输出对网络的状态参数(即权重)进行最优估计(印春生，2002)。在对多组分混合物的同时测定时，从原始紫外光谱数据中挑选n个波长点供神经网络处理，以极少的迭代次数达到较高的精度，预测结果较好。由于它只有输入层和输出层，而没有进行非线性转换，因此具有很强的自学习、自组织和解决非线性问题的能力(刘嘉，1995)。目前，ANN为多组分分析开辟了新途径、新方法。利用ANN定量分析方面，对糖类化合物(YongnianNi，2003)、无机离子执Safari，2003)，酚类化合物(A．Gutesa，2005)等多组分混合物的研究已有了报道。如丁德荣、朱风军(2001)等将此法应用于安痛定注射液中三组分含量的测定，其平均回收比率99．4％、100．6％和100．2％；B．相对误差zaei和九丸Ensafi(2001)等将此法应用于钴和镍二组分的定量分析中，其回收率在93．4％_105．4％之间等。1．3．3遗传算法(QA)’+随着科学技术的迅猛发展，生命科学与工程科学的相互交叉、相互渗透和相互促进己成了科技进步的必然趋势和动力。遗传算法是由美国Michigan大学的J．I{．Holland于1975年提出的，遗传算法就是根据达尔文的物竞天择，优胜劣汰、适者生存的自然选择和自然遗传的机理而衍生出的一类随机化的搜索算法。80年代中期，随着计算机容量增加和速度增快，遗传算法开始了迅速发展(刘芳，2001)。该法依据类似生物进化。适者生存，优胜劣汰”的规则，将当强状态的最优化模型结构与随机产生的信息相交换，选取有用的信息，再与旧模型的部分有用信息构成的新模型，运用随机的规则和目标函数，寻找全局最优解。GA遗传算法是一种智能、随机性计算技术，具有快速有效地搜索复杂、高度非线性和多维空间等特点(李志良，1998：刘芳，2001；甘俊英，2003)。它虽有多种形式，但主要有以下几个步骤：(1)从解组(群体)中随机抽取两个解(个体)作为父母解(本体)；(2)对父母解施行遗传操作，产生一个后代(子女解)；(3)把后代解加入原解组中，替换原解组中的最差解；(4)重复上述遗传操作，直至获得收敛的全局最优解。 中国海洋大学硕士学位论文作为一种全局优化搜索方法，紫外一可见分光光度法同遗传算法相结合对多组分同时测定的特点是：可以避免一般多元统计光度法中分析结果准确度依赖于校准模型的问题。它仅利用测量信号和各元素的吸光特性，通过一个特定的评价函数便可经过优胜劣汰方式获得样品的浓度信息，为计算光度分析更好地用于样品分析提供了一个可靠的途径；可不经分离直接测定，操作简便，准确度高。Arcos等人采用了遗传算法对PLS校正模型进行波长的选择。他们对两组分混合物的紫外可见光谱图进行了研究。结果发现，对于校准样品来说，经过波长选择的模型所得到的浓度，与全光谱模型所得到的浓度基本上一致，证明了遗传算法有着良好的分析敏感性(王洪艳，1999)。因为遗传算法有以上优点所其已有非常广泛的应用。光谱分析中成功的用于波长选择(JahanbakhshGhasemi，2003)，模型识别(B．K．Lavine，2002)、线性分析(ChrystopherL．Nehaniv，1998)、丙烯酸脂共聚物(AjaibSinghBrat，2000)等多组分的分析。如李志良、曾鸽鸣(1998)等将此法应用于维生素多组分的定量。分析中，成功地实现了多元分辨与校正，回收率在95．7％-104．2％之间；王洪艳(1999)等将此法应用于稀土元素多组分的同时定量分析中，大多数组分浓度相对误差小于10％，认为遗传算法用于多组份同时测定是可行的，对复杂体系实际样品分析是一种较为理想的计算方法。1．3．4聚类算法所谓聚类分析就是将一批物体或变量，按照它们在性质上亲疏远近的程度进行分类。为了使类分得合理，必须描述样品之间的亲疏程度。由于聚类算法是给予数据自然上的相似划法，要求得到的聚类是每个聚类内部数据尽可能的相似而聚类之间要尽可能的大差异。所以定义一种尺度来衡量相似度就显得非常重要了。一般来说，有两种定义相似度的方法。第一种方法是定义数据之间的距离，描述的是数据的差异。第二种方法是直接定义数据之间的相似度(方开泰，1982)。(1)定义距离的方法：1．Euclidean距离：采用传统的距离的概念，适合于2、3维空间。t，如缸知zj)一《￡协酗一*翻2"。肛一l扣t—zjll2^—A2．Minkowski距离：是Euclidean距离的扩展，可以理解为N维空间的距离。 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法d如锄善p一(∑红‘t一霉站罗)’加一I扣t一霹，¨一●IIl3．Mahalanobis距离：基于属性间的协方差矩阵给予每个维不同的权值来定义距离。lf耐红轴嚣0_红t一：rs)L-’弘l一髫茹r4．相互邻接距离：这是一种非测度的距离，距离的值取决于数据的上下文。勰羚转tz醅麓玉带粒xtz酶z玉+NN(茗s，嚣嘉其中SN(x。x，)指xJ相对于x，的邻接次序。(2)定义相似度的方法1．基于距离的方法：距离d描述的是数据的差异性，而相似度s描述的是数据的相似程度。相似度和距离的关系可以看为：d=I／s-1，即s=I／(d+1)。可以使用上一小节介绍的基于测度的3种距离来计算d。如使用Minkowski距离，则有：t．s样拥蛔-。娃聋b嚣矗-Il。ll+l扭4一叠}j瓣，l+tj麓．|《荔辅一墓，津静扣：胛。”F2．余弦测量的方法：也可以用两个数据矢量之间的角度或角度的余弦来定义相似度。一桷，_彘。惫3．Jaccard相似度：给出了两个数据公共特征在总特征的比值。这种方法可以应用在超市购物数据。岛一秘舻加磊蠢鬻鬲聚类分析(clusteranalysis)这一多元统计方法根据实际需要可分为两种：对样品集合进行聚类和对指标集合进行聚类。其关键是找出能反映样品集合或指标集合之间亲疏关系的一种(或多种)聚类统计量，然后依据其中最佳的一种聚类统计量的数值，用聚类法把样品集合或指标集合分成若干类。最常见的是系统聚类法(田纪春，1994；张世强，2005)。1．3．5模拟退火法 中国海洋大学硕士学位论文模拟退火法(simulatedannealingalgorithmSAA)是源于对固体退火过程的模拟，采用Metropolis准则，并用一组称为冷却进度表的参数控制算法进程，使算法在多项式时间里给出一个近似最优解。模拟退火算法应用于多组分混合物定量分析的具体算法为：将状态对应于待优化的浓度参数x，对能量E相当于目标函数_r，视退火温度r与Boltzmann常数为控制随机搜索程度的参数口，计算步骤(宋祥珍，1997：李志良，1998)如下；(1)设定初始态吒，并计算其目标函数．，。，．，。=J(x。)；(2)采用Metropolis算法寻找新解％，计算，^=J(xD及能差AJ=．，。-J^；(3)比较_，。与，^。若_r。大于_，^，则接受％为当前态。重复操作Metropolis算法，寻找当前态。若．，。小于_r，，进行(4)操作；(4)改变控制参数P，：exp!!三二j盟，f为控制参数，重复(2)操作。I(5)满足停止准则算法终止，寻到最优解；从上述的算法过程中可以得到模拟退火法的特点是高效、通用、灵活。与局部优化算法相比，可在短时间内得到更优近似解。模拟退火算法不受初始解的影响，适当调节参数可使算法获得更佳的分析结果。由于上述优点，它已广泛应用于非线性优化问题，并取得了很好的结果。但是由于模拟的直接性和简单化，算法也存在一些不足与弊病。如t初值的确定、算法不能保证最终解是全局最优解等。目前者将SAA用于多组分的分析报道较少，李志良(1998)等将此法用于分析维生素四组分，回收率在95．5-104．6％，用于氨基酸四组分的定量分析，回收率在95．3-104．6％(李志良，1995)等以及在优福定二组分混合物的分析中。1．2．6非线性优化连续波长法经典光谱分析方法不适合复杂样品的分析，即由于多组分的相互干扰，应用比尔定律受到限制。这是由于实际测得的光谱数据不仅包括了被测样品的组成和结构信息，而且还包括了噪音，即测量误差与不同组分之间的干扰等。化学信息学方法可有效地剔除这些噪音。通过数学方法对原始光谱处理，根据一定的规则选取一定数目的主成分光谱重建光谱，该重建光谱最大限度地反映了被测样品的 多组分定量分析的迭代优化一紫外分光光度法组成和结构信息，而最小限度地包含噪音。克服了经典方法的缺点，并保留了其优点。根据重建光谱利用非线性优化方法再建立稳定、可靠的函数模型。此方法在计算过程中选取加和性最好的连续波长段作为分析波段使得计算过程简便而且最大限度地满足了比耳定律，据分析问题建立非线性优化模型，在综合考虑了算法、初值、标准样品浓度、权重等因素下计算得分析结果。实验结果表明该法在混合溶液中组分间浓度较小(十倍之内)时，对2—5组分混合物体系定量分析结果最大相对误差可控制在3．10％之内(孙小云，2005)，也具备高的精密度，结果令人满意表明方法对一定的体系具有定量分析的能力。但方法的不足之处在予：对于混合物体系中组分浓度差较大时定量分析结果相对误差较大，而且对于各组分图谱相似度相近，存在相关性干扰时，定量结果不能满足要求。1．2．7简单迭代法’¨⋯简单迭代法也称逐次代换法，是非线性方程求根中各类迭代法的基础。基本思想为：求f(x)=o的根，直接从函数f(x)计算不容易求出解，因为根r是“隐藏”在函数f(x)中。把f(x)=O变为X=O(x)，这样求根易于操作。因为)c．是根，’则有f(聊--0，由于X=O(x)等价变形得来，故有】(．=中(x)成立，它说明根r是经函数中(x)作用后，值不发生变化的点，所以可日【通过计算o(x)的值来求解。“‘”，。首先，先取一个估计值】【o来试探，若有o(妇=xo，则X．=‰，r即为方程的根，但一般方程的根并不容易估计，即中(柚≠‰，此时，记x。=中(】(0)，再用x。继续试探，如此重复，可用如下过程描述：(1)将f(x)=O按某种方法改写成另一等价形式X----中(x)o(2)构造迭代公式瓦．。=o()(k)(3)取定一个初值】(o，由迭代公式算出Xl=o(】【0)，x2--o(x。)，⋯按上述过程获得数列(墨)，并用此数列求根的方法称为简单迭代法，而将方程X---o(x)称为不动点方程，中(x)称为迭代函数：相应的数列()(k)称为迭代数列。一般的信息学方法在对多组分进行定量分析计算时，计算结果多是从初始值．17． 中国海洋大学硕士学位沧文经一次计算而得，而迭代计算用与真值相近的体系再去优化计算，会提高方法的准确度。数学迭代法与化学计量学方法相结合应用于多组分的定量测定中经过一次迭代(齐小明，2000)或多次迭代(张昱，1999)可得最终结果，迭代后可降低经一次计算所得结果的相对误差。1．4计算机软件1．4．1GAMS软件GAMS(generalalbraicmodelingsystem)通用数学模型系统是在90年代初开发出的一种旨在建立和解决大型复杂数学规划问题的高级计算机软件(闰献国，1995)。它是以一种用户和计算机都易读懂的语言来描述模型中的代数问题，可以灵活有效地建立各种类型模型，极大地扩展了数学规划在策略研究和决策分析领域里的应用。用户只需使用几条非常简单的语句，便可建立各种线性、非线性、整数、混合整数、松弛混合整数规划的数学模型。然后，由GAMS系统自动运行求解(李晓玲，1999)。6AMS语言主要包括集合、数据、模型、求解、报告5个部分，如表1．1所示。GAMS软件的特点：(1)GAMs是一种面向应用的构造模型的高级计算机语言，是当前国际上最先进的模型化支持系统。它融合了关系数据库技术和数学规划理论，为用户在模型、算法和数据之间提供了一个便捷的接口。(2)GAMS语言十分简洁，便于理解与掌握。(3)GAMS将各种算法封装于系统内部，因此用户无需具备高深的运筹学理论，无须编写算法程序就可以调用适合模型特点的算法进行分析。(4)6AKS的模型描述独立于算法，使得在对模型的调试、求解过程中细节修改简便易行。(5)GAMS可以求解各种类型的实际问题，如线性规划、非线性规划、整数规划及混合规划等。6AMS软件在仪表误差分配、滚子直动盘形凸轮的优化设计、化学反应过渡态、水源地评价的系统模型等方面都有广泛的应用。 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法表1．1GAKS语言的基本语句类型命令意义集合SETS集合的定义与赋值数据SCALAR单参数的定义与赋值RARAMETERS多维参数组的定义与赋值TABLE多维参数表的定义与赋值VARIABLES变量定义模型EQUATION方程的定义MODLE模型的定义求解SO【ⅣE模型的求解报告DIsPU≮Y数据输出FILE数据输出路径及文件名定义PUT数据输出至指定文件1．4．2MATLAB软件MATLAB(MatrixLaboratory)是美国MathWorks公司自80年代中期推出的数学软件。经过近20年的发展，它已经成为科学计算，视图交互系统、动态系统‘⋯“仿真等的基本工具(段慧琦．2003)。MATLAB软件的特点为：(1)语言简洁，使用方便，库函数丰富；(2)语法限制不严格，程序设计自由度大；‘i．‘(3)图形功能强大，数据的可视化非常简单；’‘(4)工具箱丰富，基本包括了化学领域中常用到的工具箱。如分析与综合工具箱(AnalysisandSynthesisToolbox)，神经网络工具箱(NeuralNetworkToolbox)，最优化工具箱(OptimizationToolbox)等。(5)原程序的开放性。除内部函数以外，所有的姒TLAB的核心文件和工具箱文件都是可读可改的源文件，用户可通过对源文件的修改以及加入自己的文件构成新的工具箱(王炳武，2000：苏金明，2004)。MATLAB作为一种强大的科学计算工具，已受到各专业人员的广泛重视。姒TLAB用更直观的，符合人们思维习惯的代码代替C和FORTRAN语言的冗长代码，使更多的工程技术人员摆脱了烦琐的编程工作，能够将注意力集中在专业技术研究的核心问题上。MATLAB最初主要应用于数值计算和自动控制领域，现在已经逐步拓展为数据可视化、数字信号处理、图像处理、数理统计等各个领域(曹永生，2003：刘欢培，2003)。 中国霹洋大学硕士学位论文2实验部分2．1实验仪器仪器：HP8453紫外一可见分光光度计(美国惠普公司)、ShimadzuUV2550(日本岛津公司)，lcm石英比色皿、iml移液管、5ml移液管、lOOml容量瓶、250,．1容量瓶、分析天平。2．2实验试剂试剂：物系一：苯甲酸钠sodiumbenzoate(天津市博迪化工有限公司)、山梨酸钾potassiumsorbate(中国亨达精细化学品有限公司)，纯度分别为化学纯和分析纯。物系二：苯酚phenol(天津福晨化学试剂厂)、喹啉quinoline(天津大茂化学仪器供应站)、吡啶pyridine(上海试剂一厂)，纯度都为分析纯。物系三：日落黄(SunsetYellow)、柠檬黄(Tam-azi∞)、胭脂红(Ponceau4R)、靓蓝(IndigoCarmine)。上海染料研究有限公司。纯度都是85％。物系四：日落黄(SunsetYellow)苋菜红(Amaramh)、胭脂红(Ponceau4R)、诱惑红(allurered)。上海染料研究有限公司。纯度都是85％。2．3实验方法2．3．1紫外一可见分光光度分析法研究物质在紫外、可见光区的分子吸收光谱的分析方法称为紫外一可见分光光度法(ultravioletandvisiblespectrophotometry，UV-VIS)。紫外一可见吸收光谱产生的原因是价电子在电子能级间的跃迁，所以它是研究物质电子光谱的分析方法(王建祺，杨忠志编，1988)。电子跃迁类型：．与有机化合物有关的价电子有O、Ⅱ和n电子，主要跃迁有：(1)．N--V跃迁：由基态跃迁至反键轨道：o—O宰、Ⅱ一Ⅱ宰(2)．N—Q跃迁：非键电子跃迁到反键轨道：n_O宰、n_Ⅱ宰(3)．N—R跃迁：0电子激发到更高能级或电离 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法吸收波谱：频率。一O木>n—o术、—垦鱼链鳖鐾堡兀一矿>n一丌串远紫外紫钋1巧磊此外，与分光光度法有关的跃迁还有：(4)．电荷转移跃迁，常见过渡金属与有机配位体(显色剂)之间电子转移跃迁，大多在可见光区，吸收强度大，往往用于定鼍分析。(5)．配位场跃迁，d-d或f-f轨道在配位场作用下简并，轨道分裂，产生d-d(Ⅳ、V周期)、f-f(La系、Ar系)跃迁。此吸收能量少，吸收强度较小，多在可见光区。2．3．2辐射吸收的基本定律一朗伯一比尔定律当一束平行光通过均匀的液体介质时，光的一部分被吸收，一部分透过溶液，还有一部分被容器表面散射。即I．o=It(吸收光)+Ia(透射光)+Ir若散射光Ir—O则Io=It+Iaa。，p，1．亟光率T=la／I。Tt，吸收l2．吸光度A----lgl／T=lglJIaAf，吸收t3．朗伯一比尔定律，当入射光波长一定时(单色光)，溶液吸光度A只与溶液中有色物质浓度和比色皿厚度有关，成正比，即A==LC=>A=kLC式中：k一比例常数一系吸系数L一比色皿厚度C一溶液浓度当C为摩尔浓度，令k----e，称为摩尔吸光系数。4．吸光度的加和性，若溶液中有m种成分，其在某一波长下吸光系数分别为e，、e：⋯em，浓度分别为C。、G⋯c-则Ax总一占mf?lc，对于同一种物质，波长不同时￡(或K)不相同。 中国海洋大学硕士学位论文2．3．3影响紫外一可见光谱的因素(1)．溶剂效应对于Ⅱ一Ⅱ书(Ⅱ}极性较Ⅱ大，与极性溶剂作用，‘)跃迁引起的吸收峰，溶剂极性变大，红移。对于n_Ⅱ木(n极性较n木大，nI多，Ⅱ*-F降少，溶剂极性变大，蓝移。扛*-F降多，Ⅱ下降少，．：△E．．．△Ef)跃迁引起的吸收峰，因此，利用溶剂极性影响的不同可区分Ⅱ一Ⅱ木和n_Ⅱ％。此外，溶剂对吸收强度，精细结构等均有影响。所以，紫外光谱图必须注明溶剂。空间阻碍使共轭程度下降，吸收峰蓝移。例：二苯乙烯反式：^max=295，顺式：^max=280nm(3)．超共轭效应烷基取代时，C--H的。饱键和苯环分子轨道重叠，使得△EI，红移。讥铷矗。即，苯的特征吸收峰在254nm，而甲苯的特征吸收峰在261nm改变介质PH，对于不饱和酸、烯醇、酚、苯胺等化合物紫外光谱影响较大。2．3．4紫外一可见光分光光度计紫外一可见光分光光度计主要部件及其作用光谱分析仪器在结构上均相似。紫外一可见光分光光度计也有很多型号，但各类光谱分析仪器均由光源、单色器、吸收池、检测器和显示系统等五个部分构成(陈国珍，1983)。(I)．光源作用：提供入射光．要求：提供足够强度和稳定的连续辐射，强度基本不随波长变化而改变。种类：钨灯(卤钨灯)发光波长360--1000hm适用于可见光区氢(氘)灯波长范围180--375nm适用于紫外区 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法(2)．单色器作用：将复合光分解为单色光种娄，棱镜{芸翼三；羹券娄区c折射分光，种类r棱镜t石英=>紫外区。们剐刀兀’L光栅衍射分光适用于整个光学光谱区(3)、吸收池作用：盛待测试样要求：透光性好，无折射，反射，宽度精确种类：石英=>紫外区玻璃=>可见光区(4)．检测器作用：将光信号转变为电信号种类：硒光电池光电管光电信增管(5)．信号显示系统．种类：检流计(72型)微安表(721)电位计(751)数显2．3．5实验方案物系l：用分析天平分别称取0．25009、0．2509的苯甲酸钠和山梨酸钾，置于250ml容量瓶中，用蒸馏水定容配制成I．0009／L标准储备液。分别移取一定体积的储备液溶于lOOml的容量瓶中，定容、摇匀。在波长190-400nm范围内用紫外一可见分光光度计扫描紫外吸收光谱，间隔为Inm。参比溶液为蒸馏水。读取数据用于处理分析。物系2同理配制I．0009／L的标准储备液。移取相应体积溶液在波长190-400nm范围内扫描其紫外吸收光谱用于分析。物系3和物系4方法同上，移取相应体积溶液在波长190—600hm范围内扫描其紫外吸收光谱用于分析。 中国海洋大学硕士学位论文3优化迭代—连续波长紫外分光光度法的研究3．1优化迭代—谴续波长紫外分光光度法的基本原理3．1．1连续波长紫外分光光度法设共有雄种纯组分。第f种纯组分的浓度设为coi，通过实验得到其在波长乃处的吸光度为氐扣。在波长五J处的吸光系数设为q，，根据Beer定律(石英比色皿Icm)，A，，=t，"(1)地，j为第f种浓度为co。的纯组分在波长五，处的吸光度的实验值A咖和计算值氐。之差，即：△Ao，，=^。班一A呻=A妒一岛，c小(2)对未知多组分混合物，通过实验得到其在波长一处的吸光度为A。·根据吸收定律，多组分混合物在波长兄，处的吸光度厶J为：A舸，=∑q，q(3)类似地，命A～』为多组分混合物在波长五，处吸光度的实验值A岫和计算值如J之差，即：命AA。J=A蛐一A。』=A”一∑sFq●-lW，=∑(“lJ)2+(地，)2lll=∑(‰一岛，c。。)2+(～一∑毛，‘)2(4)(5)(6)它表示为纯组分和多组分混合物在波长乃处的实验值和计算值之差的平方和之和。选择一定波长范围为^一厶，通过实验可得相应的连续光谱吸收曲线。按照均分原则，(本文中以l眦为间隔)取此曲线上的m个波长点，即^，五，五⋯ 多缎分定量分析的迭代优化一紫外分光光度法以。命即：，=∑w，J=lm4^，=∑((∑(ao咖一幺Jfo，)2)+(～一∑t，q)2)J=llell_l于是，多组分光谱分析问题就转化为一个最优化问题，=∑((∑(～一毛』c。。)2)+(‰一∑BJc。)2)，卫lldSubjectedto；cf≥0％≥0(7)(8)经实验证明对于混合物体系中各组分的浓度相近时由估计值c。。经过一次优化得结果c“，其误差在2．35％之内，结果令人满意(孙小云，2005)。但对于组分浓厦差较大的混合物体系经过一次优化计算后误差较大，而经下面的迭代优化后，误差会大大较低。‘3．1．2迭代优化“、”“”由估计值cw优化计算得气，因一次优化结果体系玉H与玉。体系近似，所以用此体系去继续优化评估待测混合物可提高方法准确度。分别以浓度％配制纯组分溶液，紫外光谱扫描得其吸光度值A枷。，方程(1)。(8)中的co{、．40和被clf、如枷。替代，则数学优化模型为：Min，=∑(∑(A班l一岛一。)2+(^咖一∑毛Jq·)2)s工hcle了(0一’经计算得一次迭代优化结果c2。，同理以c：。代替屯配制混合溶液重复以上步骤，依此类推，可得q·的逼近数列{％)，直到％与cIⅧ。的数值一致在读数允 中国海洋大学硕士学位论文许误差范围之内，迭代结束。3．2分析连续波长的选择对多组分混合物进行定量分析时，遇到一个关键问题就是对于分析波长的选择。显然，在光谱区内的每一个有吸收的波长处，都可以根据朗伯一比耳定律列出一个定量方程。但是为了得到较高的准确度和精密度，分析波长及范围的选择就非常重要。一般，平滑的光谱曲线能够满足或较小地偏离吸收定律，而尖锐的光谱曲线会偏离或严重偏离吸收定律。本文方法的基础是吸收定律，对于平滑的光谱曲线，采用本文方法可获得满意的结果。但对于严重偏离吸收定律的尖锐的光谱曲线，本文方法虽然能够对其进行有效的矫正，但仍然会导致较大的误差。因此，应选择纯组分和混合物皆平滑的光谱曲线段作为分析波段。虽然本文方法可以在光谱加和性不很好的条件下进行分析，可以进行一定程度的矫正，但在光谱加和性很好的条件下进行分析得到结果更好，因此选择加和性好的连续波段。另外，也要考虑到分析光谱的强度对定量组分浓度改变的灵敏度，因此要选择吸光系数较大的光谱带。3．2．1食用防腐剂体系分析连续波段范围的选择对平滑的190—280hm，间隔为l衄的连续波段考察了其加和性。如图3．1所示，纵坐标代表0．029／L的苯甲酸钠、的山梨酸钾标准样品吸光度之和与其混合物的吸光度的差值。从图l及其数据可以得出205nm-250nm的光谱最好的满足了加和性要求，所以选择其为分析连续波长段。Ⅵ“¨“日饼呦m"图3．1食品防腐剂混合体系分析连续波长的选择●·3．2．2焦化废水混合体系分析连续波段范围的选择：对平滑的190-290r皿，间隔为l衄的连续波段考察了光谱加和性，如图3．2。●I，．26- 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法从图中可以看出：在245-290r皿的光谱加和性最好，由光谱实验数据可选择出265-285nm为分析连续波长段。图3．2焦化废水混合体系分析连续波长的选择3．2．3食用色素多组分混合体系分析连续波段范围的研究对平滑的280—380hm，间隔为l姗的连续波段考察了光谱加和性。如图3．3所示。从图中可以看出在320-355r皿的光谱加和性最好。因此选择320—355nm的连续波段为分析波段。盘mrperixaentresult。2∞2铂湖31fl髭D铷34a捌铷扪姗Wavcl叽gth／hm图3．3食用色素混合物体系分析连续波长的选择3．3建模求解3．3．1算法的选择目前解非线性目标函数的算法主要有三种：广义简约梯度优化算法(GR6)、352Sl5052l0∞u《叮h∞¨铀州qⅧ瞄叭啦D0O匝nm∞uauk∞Hh一口 中国海洋大学硕士学位论文简约梯度(MINoS)和似牛顿法相结合的算法和二次规划法(SNOPT)。广义简约梯度优化算法其基本思想是利用简约梯度直接构造一个使目标函数改善的可行方向，然后沿此方向进行搜索，从而找到一个新点，这样逐步逼近原问题的最优解。简约梯度和似牛顿法相结合的算法求解的目标函数为非线性、约束为线性的数学规划问题。这种方法要做一系列的迭代，每次迭代都要解一个线性约束问题，每个子问题包括了将非线性约束转化为线性约束，给出了最初的线性约束和边界条件。二次规划法是现在被认为针对带约束非线性最优化问题最有效的方法之一。其约束函数为线性，目标函数为二次的特殊非线性规划问题。它是对给定的一般非线性规划问题用二次规划问题进行逐次逼近，生成收敛于待求的最优解的点列的方法。利用这三种算法对苯酚、喹啉和吡啶多组分混合物体系进行了分析，分析结果平均相对误差分别为1．7％、2．096、2．096。如表3．1所示。从分析结果中可以看出，利用这三种算法对多组分混合物分析结果相差不大，说明本文所建模型对算法要求不高，稳定可靠。广义简约梯度优化算法略好于其它两种方法。因此选用广义简约梯度优化算法。表3．1不同算法的分析结果(单位：1049／L)CONOPTMINOSSNOPT样品加入量检出量3．o(m3．0803．Ogtl4．0004．0404．039O0O4．0003．9913．9902O2．5002．4．332．433O0O34．5004．6060．600O．6020．60"20．6023．ooO2．9512．95l2．94742．0002．0242．0：242．0262．5002．4302．4291．000O．98lo．9810．98254．0004．1724．17l^2．Ooo1．938O．5000．48062．8002．8142．8211．8001．7831．779平均相对误差％1．72．O 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法3．3．2决策变量的选择对于各种组分的吸光系数，由于受仪器、分辨能力和光的散射等因素的影响，很难保持一个恒值，因此在对多组分混合物定量分析时，将吸光系数作为恒值就会带来分析误差。将吸光系数和待测多组分混合物的浓度都作为决策变量进行优化求解，这样消除或降低了由于仪器或实验带来的误差。把吸光系数和待测浓度作为决策变量(UWUS)和仅把待测浓度作为决策变量(OCUS)两种方法，对典型的食用色素2-5组分混合物进行分析。两种分析结果如表3．2。从表3．2中可以看出把吸光系数和待测浓度都作为决策变量的分析结果平均相对误差为2．1％，仅把待测浓度作为决策变量的平均相对误差为4．996。结果表明把吸光系数和待测多组分混合物的浓度同时作为决策变量明显优于把吸光系数作为常数，仅把待测多组分混合物的浓度作为决策变量进行优化求解的结果。 中国海洋大学硕士学位论文删SOCUS序号样品加入量检出量相对误差％检出量相对误差％柠檬黄3．0002．967-1．12．959．I．4l苋菜红2．Ooo1．971．1．51．965．1．8日落黄O．5000．5397．80．471．5．82苋菜红5．Ooo5．ooOO5．0000柠檬黄2．7002．679．o．782．671．1．13胭脂红2．5002．506O．242．504O．16日落黄4．0004．055l-44．0421．14柠檬黄2．0001．955．2．31．955．2．3苋菜红3．0003．027O．902．954．1．5日落黄1．Ooo0．945．5．50．944．5．65柠檬黄5．Ooo4．9lO—1．84．892—2．2胭脂红2．5002．5311．22．5321．3柠檬黄2．5002．456．1．82．451．2．O6苋菜红4．5004．6012．24．5601．3胭脂红3．5003．494．O．173．503O．086日落黄4．ooO4．059I．54．0481．2柠檬黄3．ooo2．922—2．62．913．2．97苋菜红2．5002．490．0．402．5160．64胭脂红2．Ooo1．955．2．31．970一1．5日落黄O．5000．496-o．80O．33l．34柠檬黄0．6000．6376．20．499—178胭脂红5．ooO5．OooO5．000O诱惑红5．0005．OooO5．OooO日落黄3．Ooo3．0120．403．003O．tO柠檬黄2．7002．620．3．O2．608．3．49苋菜红3．0003．0571．93．0933．1胭脂红3．0002．992，0．272．964．1．2日落黄2．ooO1．909-4．61．921．4．O柠檬黄2．Ooo1．943-2．91．932．3．410苋菜红2．0002．04t2．12．0974．9胭脂红2．ooO1．971．1．5L935．3．3诱惑红2，0002．0201．O1．996-O，20日落黄0．4000．4317．80．54837柠檬黄5．Ooo4．902-2．O4．856-2．9L1苋菜红5．0004．877．2．54．964．n72胭脂红O．6000．592．1．30．545-9．2诱惑红0．500O．5173．40．375-25平均相对误差％2．14．9．30． 多组分定量分折的迭代优化—紫外分光光度法3．3．3待测多组分浓度初值的研究对于优化问题，数学模型确定后，其优化结果不仅与所选用的算法有关，而且与决策变量初值的选取有着很大的关系。对于任意给定一个初值点进行优化搜索计算，结果可能使迭代次数多，搜索过程长，收敛速度慢，或者搜索达到局部最优化。对苯酚、喹啉和吡啶混合物体系的多组分浓度初值对分析结果的影响进行了研究。在搜索范围内，采用不同的初值对相同的实验数据进行分析。分析结果见表3．3。从表中可以看出，不同的初值分析结果都一样。说明分析结果达到了全局最优，数学模型不受初值的影响，模型完备。表3．3不同初值的分析结果(单位：lOng／L)。样品l235．Ooo3．0001．000加入量2．2002．Ooo4．000O．5002．5002．Ooo‘C1=1．0005．0002．95l0．981；C2=1．ooO2．2032．0244．172C3=1．0000．4842．4301．938+不C1=4．5005．OOO2．9510．981‘同C2=2．0002．2032．0244．172初C3=1．ooO0．4842．4301．938值的C1=3．2005．0002．95l0．981。分C2=1．8002．2032，0244．172析C3=2．4000．4842．4301．938结C1=1．2005．0002．951O．98l果C2=4．5002．2032．0244．172C3--2．2000．4842．4301．9383．4标准样品浓度的分析理论上讲，当标准样品浓度过高和过低时，由于仪器的原因，测量误差和不稳定性都会增大，从而导致分析结果不理想。但是本文方法最后结果的得出并不是只经过一步计算，而是经过反复迭代优化后所得的结果。通过采用不同浓度的标准样品对多组分混合物进行定量分析，分析结果如下。3．4．1食用防腐剂混合物体系标准样品浓度的分析分别采用苯甲酸钠浓度为lO．oo、20．oo、30．oo(pg／mL)、山梨酸钾浓度为 中国海洋大学硕士学位论文5．00、20．00、15．oo(pg／mL)的标准样品对三种不同浓度比例的混合物进行了分析，分析结果如表3．4所示。从表3．4中可以看出不同苯甲酸钠和山梨酸钾标准浓度的分析结果相对误差虽然不同，但总体上差别并不是很大。表3．4不同标准浓度的分析结果加入量苯甲酸钠4．ooug／mL山梨酸钾40．oo不同标准浓度cm10．0020．0030．00ug／mL5．0020．oo15．ooCli4．534．474．26一次分析结果“g，mL38．3239．2541．32Czi4．123．994．17pg／mL39．1539．9741．28迭代优化分析C3t4．034．044．06结果Itg／mL39．8740．1440．15C4t4．024．05Ⅱg，mL39．9239．96O．500．991．23相对误差％．o．20O．35．O．tO3，4．2焦化废水混合物体系标准浓度的分析采用苯酚、喹啉和吡啶浓度分别为lO．oo、20．00、5．00(ug／mL)、40．00、20．00、10．00(pg／mL)和20．OO、20．00、15．00(p咖L)作为标准样品对三组分混合物进行了分析，分析结果如表3．5所示。从表中可以看出标准浓度的不同设定对分析结果的影响并不是很大。 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法表3．5不同标准浓度的分析结果加入量苯酚40．oo喹啉30．00Ⅱg／mL吡啶3．oo不同标准浓度CotlO．OO20．005．oo40．oo20．oo10．ooug／mL20．oo15．00Cu41．2340．7538．76一次分析结果29．5630．0331．68“g，mL3．4．23．3I3．28C2140．6339．8240．5630．1229．9831．2lpg／mL3．263．203．25C3140．5439．9240．4730．os29．9831．18迭代优化分析结pg／mL3．153．113．18果40．4339．9240．32。C,N29．8730．0231．13pg／mL3．122．963．14Csl40．3839．5340．4229．9430．2730．08．。It．g／mL3．083．023．090．94-1．191．049相对误差％一o．20O．89O．272．59o．662．9l3．4．3食用色素混合物体系标准样品浓度的分析如表3．6所示，依然选用三种不同的标准浓度溶液去优化评估浓度分别为4．oo、3．00、40．00和45．00(pg／mE)的四组分混合物日落黄、柠檬黄、胭脂红和靓蓝。虽然分析结果中四个组分对于这三种标准浓度的相对误差有所不同，但综合来看，对结果的影响并不重要。证明初始设定的标准样品浓度对优化结果影响不显著，即，在分析测定过程中不需要对初始标准样品设定值进行特殊的规定。 中国每洋大学硕士学位沦文表3．6不同标准浓度的分析结果日落黄4．oo加入量柠檬黄3．00“g，m1胭脂红40．00靓蓝45．0020．oolO．00不同标准浓度Cm35．oo20．00pg，mL15．OO20．0015．oo45．OO20．0025．oo4．134．174．23Cn2．672．592．76一次分析结果pg，mL41．0340．8040．9144．35“．1644．．”4．154．17C2i3．093．t42．86斗g，mL40．2640．3540．2744．3844．4244．584．073．9l4．13C3i3．142．972．89pg，mL40．1839．6440．12迭代优化分析结44．8645．1644．61果4．053．964，08C4i3．123．1I2．92pg，mL40．1239．9l40．1344．9345．1244．563．944．03Csi3．093．08协g『mL40．0839．8744．9745，鸺．1．520．741．962．9l2．60．2．"／4相对误差％O．20_o．330．32O．07O．18．0．993．5小结本部分提出了对多组分混合物定量分析的方法原理，并对决策变量的选择、算法的选择和初值对分析结果的影响的考察、标准浓度和连续波段的选择进行了分析。对于决策变量选择的分析，分析结果是把吸光系数和待测多组分浓度都作为决策变量明显好于仅把浓度作为决策变量的分析结果：对于算法的分析，采用 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法三种算法对相同的实验数据，运用相同的数学模型对多种混合物进行分析，结果是三种算法分析结果相差不大，广义简约梯度算法略好于其它两种算法，选择了广义简约梯度算法。对于初值的分析，通过赋予浓度不同的初值，对相同的实验数据进行分析，分析结果基本不变，说明数学模型完善、算法稳定、达到了全局最优。选取了加和性好的连续波长段做为分析波段。对于不同的标准浓度对同组成的混合物定量分析，结果表明标准浓度值对结果的影响并不显著，因为迭代优化方法的最终结果并不是经过一步计算所得，在迭代的过程中误差逐步降低，所以方法对标准浓度的选择并没有特别的条件。 中国每洋大学硕士学位论文4优化迭代一连续波长紫外分光光度法对三种混合物体系的定量分析结果的考察食用防腐剂过量食用会对人体产生危害，因此对于食用防腐剂进行准确的定量分析是保证其安全使用的前提。目前常用的食品防腐剂是苯甲酸钠或山梨酸钾。焦化废水中的苯酚、喹啉、吡啶等有机化合物对环境会造成严重污染，对人和农作物带来极大危害。目前焦化废水一般采用活性污泥法进行处理，因此能了解废水中主要污染物的含量，对环境行为、生态效应和毒性机理的研究有着极为重要的影响。食用色素虽然能够使物质色泽鲜艳，但它既不能向人体提供营养物质，又危害人体健康，因此对其进行准确定量分析至关重要。因此本文选用此三种混合物体系进行准确度的考察。4．1对食用防腐齐,j--组分混合物体系的定量分析4．1．1分析样品浓度线性范围的考察分析的浓度范围为0．01-0．059／L、0．005-0．0259／L的苯甲酸钠和山梨酸钾因此考察这一浓度范围内的线性关系。考察结果如图4．1、4．2所示。从图中可以看出，在分析的浓度范围内，苯甲酸钠和山梨酸钾的工作曲线遵从比耳定律，线性关系良好。2151D．5口12345Concentration回．口1gtL)图4．1苯甲酸钠的线性关系图 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法4353825焉2暑1．5骂1《(口5a051525Concentration(O．01gtL)图4．2山梨酸钾的线性关系图4．1．2分析结果对0-0．0509／L、0--0．025g／L范围内的苯甲酸钠、山梨酸钾混合物体系的16个混合样品进行定量分析。分析结果见表tl。由表可得，分析的苯甲酸钠、S山梨酸钾平均相对误差分别为0．60％、0．65％。说明对于分析苯甲酸钠、山梨酸，”k钾混合物体系具有高的准确度‘‘’t表4．1苯甲酸钠、山梨酸钾混合物体系定量分析结果．．A：苯甲酸钠；B：山梨酸钾 中国海洋大学硕士学位论文由表4．1可得，组分浓度差在10倍以上的混合物体系经一次优化结果基本不能满足混合物的定量分析要求，而随着迭代过程的进行，即初始值逐步逼近真值的过程，误差在逐步下降，经过2-4次迭代之后，误差可降到1．42％，结果令人满意。图4．3不同浓度的苯甲酸钠紫外吸收光谱图，。，B和T分别代表A蛳l。A靖2和如’。图4．3为混合溶液中苯甲酸钠的连续波长紫外吸收光谱图(表2中4号样品)。由图可看出：经一次优化计算所得的苯甲酸钠浓度对应的吸光度如蜘。谱图与真实浓度对应的吸光度A’谱图间有一定的距离，而经一次迭代优化计算后所得的浓度对应的吸光度A蹄，与^+就很相近了。随着优化迭代计算的进行，相对误差也在逐步降低。4．2对苯酚、喹啉和吡啶三组分混合物体系的定量分析4．2．1分析样品浓度的线性范围的考察在浓度范围为0-0．059／L的苯酚、喹啉和吡啶进行分析，考察这一浓度范围内的线性关系。考察结果如图4．3、4．4、4．5所示。从图中可以看出，在分析的浓度范围内，苯酚、喹啉和吡啶的工作曲线遵从比耳定律，线性关系良好。 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法鲁袭甘0．7口60．5髫0．4磊13．3县D．2o0．1盆口4．2．2分析结果1234Concentratior}(001g／L)图4．3苯酚的线性关系图52345Concentration(0．01gJrL)图4．4哇啉的线性关系图12ntrati3(001Concentrat01300194／L)(．图4．5吡啶的线性关系图·39—542，日642a1D0∞uc町D．Io∞cl《6421日54201D0∞uuBqJomD《 中国晦洋大学硕士学位论文对0-0．05g／L范围内的苯酚、喹啉和吡啶混合物体系的4个样品进行了定量分析。分析结果见表4．2。由表可以得出，苯酚、喹啉和吡啶平均相对误差分别为为0．92％、1．21％和0．91％。说明对于分析苯酚、喹啉和吡啶混合物体系具有高的准确度。⋯⋯，一●“表4．2苯酚、喹啉和吡啶混合物的定量分析结果4．3对人工合成色素四组分混合物体系的定量分析4．3。1分析样品浓度的线性范围浓度范围为0-0．059／L的日落黄、柠檬黄、苋菜红、胭脂红、诱惑红进行分析，因此考察这一浓度范围内的线性关系。考察结果如图4．6、4．7、4．8、4．9、4．10所示。从图中可以看出，在分析的浓度范围内，日落黄、柠檬黄、苋菜红、胭脂红、诱惑红的工作曲线遵从比耳定律，线性关系良好。 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法1．21∞D．B呈0．6妇—巳0．4a兰02《00．80．7∞0．6芒n．5至口4昌0．3盆0．2口1口090．日0．7童13．6星o．5量o．4《030．2廿．1口123ConeentratIon45(0．01g／L)图4．619落黄的线性关系图12345Concentration(0．019／L)图4．7柠檬黄的线性关系图2345ConcentrationC0．01g几)图4．8胭脂红的线性关系图-41． 中国海洋大学硕士学位论文钠辩稍粕蝴∞肼∥L)图4．9靓蓝的线性关系图4．3．2分析结果对0-0．05g／L范围内的日落黄、柠檬黄、胭脂红、靓蓝混合物体系的24个样品进行了定量分析。分析结果见表4．3。从表中可以得出，日落黄、柠檬黄、胭脂红、靓蓝平均相对误差分别为为0．32％，1．11％、L24％、和0．56％。说明对于分析日落黄、柠檬黄、胭脂红、靓蓝混合物体系具有高的准确度。表4．3食用色素混合物体系的定量分析结果"聪蛸“船姑"^"cZ喜乏 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法4．4精密度的考察精密度表示各次分析结果相互接近的程度，分析结果的精密度高、获得准确分析结果的机会就大。精密度差，分析结果的准确度就一定很差。因此精密度是一个方法的好坏评价的一个关键因素。对三种多组分混合物体系进行了考察。4．4．1食用防腐剂混合物体系精密度的考察对0-0．0509／L浓度范围内的苯甲酸钠、0-0．0259／L的山梨酸钾的两种混合物进行了8次实验，并对其进行了分析，分析结果如表4．4。标准偏差在0．183-0．912之间，说明分析苯甲酸钠、山梨酸钾混合物体系具有很好的精密度。表4．4精密度的分析结果(单位：llg／mE)样品l2苯甲酸钠山梨酸钾苯甲酸钠山梨酸钾。加入量23．oo14．oo34．oo5．50“l23．57t3．4233．865．72223．7813．4133．835．72"’323．4713．4233．845．7lIn423．5213．4033．845．711检出523．5413．4233．835．70623．6013．4033．805．70量733．79“．3933．795．70．●833．8llI．3833．8l5．69SD％O．9lO．26O．230．184．4．2焦化废水中苯酚、喹啉和吡啶混合物体系精密度的考察对苯酚、喹啉和吡啶混合物体系两个样品进行了8次实验，并对其进行了分析。分析结果如表4．5。标准偏差在0．51-2．24％之间。，表明分析苯酚、喹啉和吡啶混合物体系具有较高的精密度。 中国霹洋大学硕士学位沦文表4．5精密度的分析结果(单位：pg／mL)样品2苯酚喹啉苯酚喹啉吡啶加入量30．OO40．oo50．0022．oo5．ool30．8040．4049．9622．044．85230．8340．3849．8722．044．85330．6640．“50．1222．OD4．89检430．7340．3851．Ot22．064．87出530．4940．524．9名622．044．88630．5040．5749．9322．054．88量730．6040．4951．2422．044．90830．6440．3749．9822．024．92SD％I．180．70O．5l1．730．244．4．3食用色素混合物体系精密度的考察对日落黄、柠檬黄、胭脂红和靓蓝四组分混合物进行了8次实验，并进行了分析。分析结果如表4．6。标准偏差在1．12％-2．16％之间。表明分析食用色素混合物体系具有较好的精密度。表4．6精密度的分析结果(单位：Itg／mE)样品l日落黄柠檬黄胭脂红靓蓝加入量14．OO25．0040．oo5．00l14．2125．0540．234．88214．1025．134．0．295．12314．0325．284．0．125．06检413，9825．5040．325．14出514．1325．2440．345．23614．．2025．244．0．494．86量714．1925．0339．225．3l813．8624．8739．825．29S鹏1．3l1．522．161．12综上所述，对多组分混合物分析的标准偏差在0．183屯．24％之间，说明分析多组分混合物具有较高的精密度。 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法4．5适用性的考察以上所分析的三种混合物体系的在分析波段内的紫外吸收光谱图如图4．11、4．12、4．13所示。波长^为横座标(单位rim)，吸收度(absorbance)A为纵座标。-●，●hnIth(阻’’”。1‘。。。”“⋯’‘。。‘。‘。“”’‘“““§图4．11食用防腐剂二组份混合物在分析波长段内的紫外吸收光谱图4．12苯酚、喹啉、吡啶三组份混合物在分析波段内的紫外吸收光谱图 中国海洋大学硕士学位论文图4．13食用色素四组分混合物体系紫外吸收光谱图由以上图可以看出这三种物系的混合物其组分的紫外吸收光谱之间基本没有相关性，所以迭代优化—连续波长紫外分光光度法试用于组分间吸收光谱重叠度不是很强，相关性较低的混合物体系，对于紫外吸收光谱重叠度很强，由于光谱数据间存在相关性，则对波长的选择有一定的条件性。模式识别中的聚类分析可以解决这一类问题。4．5小结将待测浓度和吸光系数同时作为决策变量，将定量分析问题表达为一个带约束的非线性数学规划问题，优化分析出待测浓度。对于组分浓度差较大的体系，用与待测混合物体系相近的物系去定量分析评估计算，结果就愈接近真实浓度值，这是迭代优化计算的核心思想。所以，在迭代过程中相对误差的降低是必然的。一般迭代4次左右数值趋于稳定，本部分通过对三种混合物体系分析的准确度进行了考察，分析2—4组分的混合物，相对误差在0．00％-2．91％之间；对三种混合物体系考察了精密度，结果是标准偏差在0．18—2．24％之间，精密度较高。说明迭代优化一连续波长紫外分光光度法分析紫外吸收光谱重叠度不是很强的多组分混合物体系准确度较高。 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法Na03sd毪。’J．一3、苋菜红C20IlIloloN=S3Na,(Amaranth) 中国海洋大学硕士学位论文N4、胭脂红C20H110lo}屯S3Na3(Ponceau4R)Na03S可以看出四个有机物分子结构式相当相似，而苋菜红和胭脂红是同分异构体，分子结构式的相近导致它们的紫外吸收光谱图有很强的相关性如图5．1所示。Wavelen锈h(黼》图5．1四组分食用色素紫外吸收光谱图若用常归方法去定量分析此类体系，比较困难，本文作者在这方面也做了大量实验，用不经筛选的连续波长段来定量分析，结果较差，如表5．1所示。拳c《ajo∞Q《 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度"}击表5．1优化迭代一连续波长紫外分光光度法定量分析紫外光谱相关性强的体系的结果A．日落黄‘Suno矗Yellow)；B．苋菜红(Aln矾皿h)；C．胭脂红(Po嘲u4R)：D．诱惑红(allurered)05．2聚类分析：由表5．1可见由于吸收矩阵间的相关性的影响，无法正确的得到定量分析结果。本文在光谱数据预处理过程中应用选取优化波长集合的方法，即采用加和性检验和模式识别的系统聚类分析方法对波长进行优化选择，不仅大大减少了计算量，且能突出各组分之问的差异，降低波长点所含信息的相关性。5．2．1系统聚类分析方法聚类分析有多种方法最常见的是系统聚类法(HierachicalClusteringMethods)(张尧庭，方开泰，1982)。它是将类由多变少的一种方法。分类的步骤是：(1)各波长点自成一类，这时有n类；(2)计算波长点之间的距离，将最近的两个样品并成一类；(3)计算新类与其余类的距离，再将距离最近的两个类合并；删埘埘肼∞盼盼t王；；Ⅲ所"堪帕豇鼻肿∞∞钟t置^BC姗化埘姗化螂=掘舭Ⅲ姗伽枷枷BCD4 中国意洋大学硕士学位论文(4)如果类的个数仍大于l则转(3)，否则停止。样品之间的距离有不同的定义方法，类与类之间的距离也有各种定义。不同的方法定义距离就产生了不同的系统聚类方法．以下用d。，表示样本X，与样本x，之间的距离，钆表示类G，与类Gq之间的距离。常用的类与类之间的距离定义法有：最短距离法、最长距离法、重心法、离差平方和法等，在进行系统聚类时，可根据情况选择一种或多种方法进行聚类，再综合比较，最终得到聚类结果。另一种系统聚类方法是采用相似系数，一般定义相似系数为绝对值不超过l的实数，两个样本或两个类之间越相似，即相似系数的绝对值越接近于l，就越有理由认为它们是属于同一类的。同样也有多种方法定义样本之间的相似系数，将相似系数“转变”为距离，原则是距离小则关系密切，可如下处理：应罐一Il—ct，l式中：dl，为距离；c。为某种相似系数．5．2．2优化波长集合的选择图5．2四组份食用色素体系用最短距离法获得的聚类图选择加和性良好的连续波长段以一五衄，运用系统聚类法，分类的步骤是：首先各样本波长点自成一类；以相似性度量计算各样品之间的距离，用最近距离法将最近的两个样品并成一类；计算新类与其余各类的距离，再将距离最近的两类合并，直到所有的样品归为一类，则停止。本文以相似系数距离作为相似性度 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法量(方开泰，1982)。选取了加和性良好的波长段270-460nm，构成数据矩阵，调用MATLAB工具箱中的多元统计、聚类、系统聚类将这191个波长点聚为30类，每类中采用加和性检验选取加和性最好的一个点作为这一类的代表，这样选出的30个波长点差异性较大，最大限度的克服了光谱重叠引起的相关性。图2聚类后的第1类图3聚类后的第12类㈣∽㈣㈨㈨∽㈨㈨ⅢⅢ㈣哪懈嘲§go¨2 中国海洋大学硕士学位论文图4聚类后的8个点分为8类由图2和图3可以看出不管是5个点聚成一类的第1类还是26个点聚成一类的第12类，类内数据间都有强的相关性，所以在每类中选取一个点做为代表点即可。而图4中的8个点之间相关性很弱，应该按8类数据来处理。由图1可见，四种食用人工合成色素的紫外吸收光谱重叠严重，具有强的相关性，直接用常规方法测定该混合体系中各组分的浓度难度较大。经聚类和加和性检验后选取的30个波长点为：271、275、276、277、278、279、280、281、282，283，287，291，292，29寥，296，323，324，325，326，327，328，349，355，356、357，358，359，360，361，40lnm。5．3紫外光谱重叠的四组分混合物体系的定量分析5．3．1分析样品浓度线性范围的考察浓度范围为O一0．059／L的日落黄、苋菜红，胭脂红、诱惑红进行分析，因此考察这一浓度范围内的线性关系。考察结果如图4，6、4．8、5．3、5．4所示。从图中可以看出，在分析的浓度范围内，日落黄、胭脂红、苋菜红、诱惑红的工作曲线遵从比耳定律，线性关系良好。考；e8D《 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法口．70．B∞0．5焉0．4暑03兰o2《0—01．21口Ba6口．402a12345Concentration(001g／L)图5．3苋菜红的线性关系图12345Concentration(0D1g／L)图5．4诱惑红的线性关系图5．3．2定量分析结果。本文选择了o_O．0509，L浓度范围的人工合成食用色素日落黄(SunsetYellow)、苋菜红(Amaranth)、胭脂红(Ponceau4R)、诱惑红(alhmred)。纯度都是85％。作为实例进行了分析。组分浓度差较小的混合物体系实验分析结果如表1所示，浓度差较大的体系实验分析结果如表2所示。 ±里查堂查兰婴主兰竺堡苎塞!堕耋茎生：望盒望签丕塞量坌堑绫墨序号样品加入量pg『mI．检出量相对误差％pg／mLA20．0019．64·1．83BC20．0020，150．7420．0020．02o．10里丝：竺!!：丝：坚A50．0049．61·0．792BC35．0045．0035．1l45．傩O．3l0．18里!!：竺竺：!!：!：三兰A20．0020．211．04BC30．0040．0030，0840．140．260．35里!!：竺竺：!!：!：竺A8．008．141．724BCD35．0040．0015．0035．1839．7715．晒o．51．o．580．33表2浓差较大混合物体系定量分析结果序号样品加入量ClicH岛-c“Gi相对误差⋯⋯”“g／m1．pg，mL斗g／mL¨g，mlpg，mLpg／m1．％A4，003．633．984．004，010．251BC40．003．0040．214．2739．6539．9l柏．000．003，502．953．010．33里竺：竺竺：!!竺竺：!：竺A45m46．∞45．1645．0444804479一o．472BC40．003．5038．874．5739．9l40．1l39．963．6l3．4l3．6440．233．6l0．573．05里!：竺!：兰A45．0043．8545．0645．1745．0345．070．163BC3，004．002．643，893．09屯123．083．驺3．024．123．064．141．％3138旦!：竺!：!!!：竺!：墅!：!!：!：竺A3．002．693．022．862．962．97-1．014BC4．003．4045．∞47_503．6l3．723．9l3．86·3．63硝．8745．754．5．444．4，96-0．091竺：竺竺：翌竺：兰竺：塑竺：竺竺：兰!!!A．日落黄(SunsetYellow")：It．苋菜红(Amaranth)；C．胭脂红(Poaceae．4R)；D．诱惑红(atlurered)由样品分析结果可得，经过系统聚类分析特征筛选和加和性检验选定的优化．54．一 多组分定量分析的迭代优化—紫外分光光度法波长集合，使原始数据的多重共线性得到了较好的改善，组分谱图之间有足够的差异性，能对光谱严重重叠的食用色素混合体系进行准确定量分析，说明系统聚类法和加和性检验选择优化波长集合的技术是可行的。由表2可见，组分浓度差在lO倍以上的混合物体系经一次优化结果基本不能满足混合物的定量分析要求，而随着迭代过程的进行，即初始值逐步逼近真值的过程，误差在逐步下降，经过1-4次迭代之后，最大相对误差可降到3．63％，结果令人满意。5．4精密度的测定表3．相对标准偏差取表2中的4号样品进行5次测定，并计算各次测定结果之间的相对标准偏，!。差(RSD)结果如表3所示本法具有较好的重现性。～5．5小结采用系统聚类分析法对光谱数据进行优化选择，可有效减少数据矩阵的多重共线性，增加组分间的光谱差异性，提高了分析结果的准确度。将待测浓度和吸光系数同时作为决策变量，将定量分析问题表达为一个带约束的非线性数学规划问题，优化分析出待测浓度。对于组分浓度差较大的体系，用与待测混合物体系相近的物系去定量分析评估计算，结果就愈接近真实浓度值，这是迭代优化计算的核心思想。所以，在迭代过程中相对误差的降低是必然的。一般迭代4次左右数值趋于稳定，实例验证分析结果令人满意。证明本方法是一种准确、易行的多组分定量分析方法。 中国海洋大学硕士学位论文6结论本文利用紫外吸收波长测定信息和尽量消除实验系统误差的角度，提出了化学信息学和紫外可见分光光度法相结合的非线性优化迭代一紫外分光光度法。通过分析波长点的信息来消除实验或仪器引起的实验误差，提高了分析结果的稳定性。主要研究成果如下：对三种浓差较大的混合物体系进行研究，分别选取了加和性良好的优化波长集，将组分的吸光系数和待测多组分浓度同时作为决策变量，建立非线性数学规化模型，采用广义简约梯度法进行计算，由初次估计值得一次优化结果，在将此结果代替估计值进行迭代再优化。用与待测混合物体系相近的物系去定量分析评估计算，结果就愈接近真实浓度值，这是迭代优化计算的核心思想。而随着迭代过程的进行，变换的初始值在逐渐逼近真值，优化计算的准确度也在逐步提高。所以，在迭代过程中相对误差的降低是必然的。而且因为最后结果的得出并不是一步计算所得，所以方法对组分初始标准浓度值的要求并不高。对食用防腐剂、焦化废水和食用色素的三种2—4组分混合物体系进行了定量分析。一般迭代4次左右数值趋于稳定。分析结果表明方法有着高的准确度和精密度。满足多组分混合物体系定量分析的要求。对紫外光谱严重重叠的四组分混合物体系进行研究。利用加和性检验和模式识别中的聚类分析筛选优化波长集，用相似系数作为聚类的度量标准，将聚为一类的点中挑选加和性最好的点作为这一类的代表点，从而有效地克服了光谱数据间的相关性并且最大限度的满足了比耳定律，根据实验可得对于组分浓差较小的混合物体系经一次计算获得的结果相对误差在1．83％之内满足定量分析要求；对于组分浓差较大的混合物体系仍要进行优化迭代逐步降低误差，得分析结果，相对误差在3．63％之内。证明方法准确可靠。综上所述，本文所建模型完备、算法稳定，对2-4组分混合物定量分析有着高的准确度和精密度，为多组分混合物定量分析提供了一种新的方法，应用到实践中会带来显著的经济效益和社会价值。． 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多鳃分定量分析的迭代优化一紫外分光光度法致谢本论文是在导师胡仰栋教授的悉心指导下完成的，在此表示衷心的感谢!胡老师对对论文的选题，l：作的切入点，技术路线的设计均提出了指导往的建议，并倾注了大量的时间和精力。胡老师对基本概念的强调，系统的分析方法，认真扎实而乐于创新挑战的学术风范，宽容善趣的胸怀，正直磊落的人品{豇深深地影响了我，深感受益终身，再次对胡老师表示的感谢!特别感谢师兄卢彦越博士的大力支持和帮助，从对文献的理解到文章的修改，以及学习中遇到的各种困难均得到了师兄的细心帮助，使我得以顺利地完成了硕士阶段的学习。本实验室的伍联营老师、安维中老师在学习和科研中均给予了许多指导和帮助。感谢同期毕业的王胜玮、孑L令伟、王慧欣三位同窗对我学习和生活的关心与帮助，感谢他们这三年时光中给我带来的快乐和收获，使我愉快地度过三年的学习和生活。感谢本实验室的王英龙、韦钦胜、李圈栋、陈莉等列学在我的工作和生活中给于的热心支持和帮助。最后，再次向关·IL,、支持和帮助过我的所有老师、同学、家人和朋友表示衷心的感谢!'