Моделирование структуры данных при использовании многомерной градуировки в атомно-эмиссионной спектрометрии

Abstract

Применение многомерного статистического анализа данных (МСА) в атомно-эмиссионной спектрометрии (АЭС) является перспективным, так как позволяет учесть изменения параметров плазмы, влияющих на интенсивность спектральных линий при получении дуговых атомно-эмиссионных спектров и ухудшающих точность результатов анализа. С целью учета спектральных и неспектральных эффектов в АЭС изучены условия применения n-мерных градуировок, использующих регрессию на главных компонентах (РГК), при моделировании структуры таблицы экспериментальных данных в методиках определения золота и платины в нерастворимом углеродистом веществе и примесей бора в кристаллическом кремнии и кварце. Для выбора наилучшей градуировочной зависимости из рассматриваемых вариантов n-мерных градуировок использована оценка "размах относительной систематической погрешности на интервале определяемых содержаний".

The multivariate statistical data analysis (MDA) applied in atomic emission spectrometry (AES) has a great potential as it considers the changes of plasma parameters affecting spectral line intensities observed in the direct current arc and deteriorating accuracy of analytical results. The conditions of application of n-dimensional calibrations with a principal component regression (PCR) and data structure modeling are investigated to take into account the spectral and non-spectral effects in gold and platinum determination in insoluble carbonaceous substance and boron impurity in crystalline silicon and quartz. The best calibration dependence, out of the options considered in n-dimensional calibrations, has been selected based on "the range of relative systematic error within the interval of contents to be determined".