速差动力学分析法同时测定铁、锌、铜

高等学校化学学报 ›› 1999, Vol. 20 ›› Issue (4): 529.

速差动力学分析法同时测定铁、锌、铜

倪永年, 刘超

南昌大学化学系, 南昌 330047

收稿日期:1998-06-11 出版日期:1999-04-24 发布日期:1999-04-24
通讯作者: 倪永年,男,54岁,教授.
作者简介:倪永年,男,54岁,教授.
基金资助:
国家自然科学基金(批准号:29765001);江西省自然科学基金(批准号:9625)资助课题

Kinetic Spectrophotomatric Determinations of Mixtures of Iron, Zinc and Copper Using Artificial Neural Networks

NI Yong-Nian, LIU Chao

Department of Chemistry, Nanchang University, Nanchang, 330047

Received:1998-06-11 Online:1999-04-24 Published:1999-04-24

摘要/Abstract

摘要： 将化学计量学方法引入速差动力学分析方法中,在不预知动力学模型参数(速率常数)的情况下,用人工神经网络(ANN)依据铁、锌、铜的EGTA配合物与PAR置换反应的速度差异,对其三组分混合体系进行了同时测定.并对人工神经网络和偏最小二乘法对多波长、多时间点的三维量测模型的解析能力进行了比较,结果表明前者总体上优于后者.混合体系中铁、锌、铜测定的相对标准偏差分别为1.63%,3.29%和4.41%.本法还被用于饲料添加剂中微量元素的测定.

关键词: 人工神经网络, 速差动力学分析, 分光光度法, 金属离子

Abstract: In this paper, chemometric approaches were applied to the simultaneous kinetic analysis of ternary mixtures of iron, zinc and copper. The analysis of these metals was based on the displacement reaction of their EGTA complexes by PAR with the differential reaction rates. The measurement data were then processed by artificial neural networks(ANN), giving a relative standard error of 1.63%, 3.29% and 4.41% for iron, zinc and copper, respectively. The proposed method was also applied to the analysis of feed additive samples with satisfactory results as compared with that obtained by ICP-AES.

Key words: Artificial neural networks, Differential kinetic analysis, Spectrophotometry, MetaLIons

中图分类号:

O652

TrendMD:

倪永年, 刘超. 速差动力学分析法同时测定铁、锌、铜. 高等学校化学学报, 1999, 20(4): 529.

NI Yong-Nian, LIU Chao . Kinetic Spectrophotomatric Determinations of Mixtures of Iron, Zinc and Copper Using Artificial Neural Networks. Chem. J. Chinese Universities, 1999, 20(4): 529.

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