Nalazite se na CroRIS probnoj okolini. Ovdje evidentirani podaci neće biti pohranjeni u Informacijskom sustavu znanosti RH. Ako je ovo greška, CroRIS produkcijskoj okolini moguće je pristupi putem poveznice www.croris.hr
izvor podataka: crosbi !

Matematički model za simuliranje odziva ionske kromatografske analize (CROSBI ID 355689)

Ocjenski rad | doktorska disertacija

Ukić, Šime Matematički model za simuliranje odziva ionske kromatografske analize / Cerjan Stefanović, Štefica (mentor); Zagreb, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, . 2009

Podaci o odgovornosti

Ukić, Šime

Cerjan Stefanović, Štefica

hrvatski

Matematički model za simuliranje odziva ionske kromatografske analize

U duhu ekonomskih trendova današnjice, stalno traženje financijski prihvatljivijih ionskih kromatografskih metoda (reduciranje potrebnih resursa uz istodobno zadržavanje ili čak povećanje kvalitete analize) važan su dio strategije razvoja većine modernih analitičkih laboratorija. Iako se izokratičnom elucijom nedvojbeno postižu najbolji uvjeti kromatografskog razlučivanja, mogućnost reduciranja trajanja analiza daje osobitu važnost gradijentnoj eluciji. Stoga se ona nameće kao nezaobilazna tehnika razdvajanja unatoč znatno kompleksnijem postupku razvoja metode za konkretnu primjenu. U postupku razvoja gradijentne ionske kromatografske metode uz tradicionalnu metodu pokušaja i pogrešaka upotrebljavaju se matematički modeli, koji s većom ili manjom uspješnošću opisuju ionski kromatografski sustav, odnosno njegov odziv i na taj način predviđaju optimalne uvjete analize. U sklopu disertacije razvijen je i testiran model predviđanja parametara ionske kromatografske gradijentne elucije na temelju izokratičnih eksperimentalnih podataka. Za potrebe predviđanja gradijentne elucije izrađena su i testirana i dva tipa empirijskih modela izokratične elucije: kvadratni polinomni model i model umjetnih neuronskih mreža. Eksperimentalni dio rada izrađen je koristeći Dionexov, DX-600 ionski kromatografski sustav, a razdvajanje triju testnih sintetskih otopina aniona, različitog sastava, provedeno je na analitičkim kolonama AS19 i AS20. Od kromatografskih veličina predviđani su vrijeme zadržavanja, razdvajanje i asimetrija pika, u ovisnosti o samo jednom parametru sustava: koncentraciji hidroksidnih iona u eluensu. Provedeni testovi pokazuju zadovoljavajuće rezultate predviđanja vremena zadržavanja gradijentnih analiza neovisno o tome je li kao izokratični model korišten kvadratni polinomni model ili pak model umjetnih neuronskih mreža. I dok model vrijeme zadržavanja predviđa direktno, na temelju eksperimentalnih vrijednosti istih, razlučivanje i asimetrija proračunavaju se indirektno, iz prethodno određenih vremena zadržavanja pojedinih dijelova zone raspodjele (točaka kromatografske krivulje). Za potrebe simuliranja oblika kromatografske krivulje, na temelju podudarnosti s eksperimentalnim kromatogramima odabrana je poopćena logistička funkcija kao zadovoljavajući opis stvarnog trenda raspodjele. Kombinacijom modelnog predviđanja vremena zadržavanja gradijentne elucije i opisa odziva analiziranih komponenti poopćenom logističkom funkcijom izrađen je niz simulacija gradijentnih elucijskih krivulja. Usporedba simuliranih i eksperimentalno dobivenih kromatograma u većini slučajeva pokazala je visoku podudarnost. Na razvijenom gradijentnom modelu testirana je i sposobnost predviđanja vremena zadržavanja gradijentnih elucija izokratičnim modelom izrađenim na drugoj koloni iste vrste. Zadovoljavajući rezultati predviđanja ukazali su na mogućnost izrade općenitih izokratičnih modela primjenjivih za predviđanje kromatografskih veličina na svim kolonama identične vrste. Takvim pristupom reduciralo bi se vrijeme potrebno za optimizaciju razdvajanja kromatografske analize.

ionska kromatografija; izokratična elucija; gradijentna elucija; modeliranje; polinomni model; umjetne neuronske mreže

nije evidentirano

engleski

Mathematical model for simulation of IC analysis response

nije evidentirano

ion chromatography; isocratic elution; gradient elution; modeling; polynomial model; artificial neural networks

nije evidentirano

Podaci o izdanju

195

29.09.2009.

obranjeno

Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj

Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije

Zagreb

Povezanost rada

Kemija, Kemijsko inženjerstvo