高維化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的研究及其在農(nóng)藥分析方面的應(yīng)用.pdf

1、化學(xué)計(jì)量學(xué)是一門新興發(fā)展的交叉學(xué)科，它運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等方法設(shè)計(jì)最優(yōu)化學(xué)量測策略，通過對化學(xué)數(shù)據(jù)的分析處理最大限度地獲取化學(xué)及相關(guān)信息。當(dāng)前化學(xué)計(jì)量學(xué)的研究主要分為兩個(gè)方面：化學(xué)計(jì)量學(xué)基礎(chǔ)理論與方法的研究：化學(xué)計(jì)量學(xué)方法在化學(xué)及其相關(guān)領(lǐng)域中應(yīng)用，可以解決傳統(tǒng)方法無法處理的問題，體現(xiàn)化學(xué)計(jì)量學(xué)的優(yōu)勢。 本文作者在仔細(xì)分析了當(dāng)前國內(nèi)外化學(xué)計(jì)量學(xué)發(fā)展方向及其研究動(dòng)態(tài)的基礎(chǔ)上，選取高維數(shù)據(jù)分析中的幾個(gè)重要問題進(jìn)行了深入系統(tǒng)的

2、理論、方法和應(yīng)用研究。隨著可產(chǎn)生高階數(shù)據(jù)的高階分析儀器的不斷發(fā)展，高維數(shù)據(jù)的分辨與校正已成為化學(xué)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)，在處理復(fù)雜化學(xué)體系的無擾動(dòng)、實(shí)時(shí)在線分析以及傳統(tǒng)分析化學(xué)難于處理的復(fù)雜多組份平衡與動(dòng)力學(xué)體系的解析方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢。 本論文主要涉及以下幾個(gè)方面： 1．多線性成分模型(第二章) 為了進(jìn)一步理解基于多線性成分模型而提出的分解算法以及這些算法在實(shí)際中的應(yīng)用，有必要對多線性成分模型的優(yōu)勢及特點(diǎn)進(jìn)行闡述

3、和探索。本章從多線性成分模型的數(shù)學(xué)表述及圖形表述入手，闡述了其相應(yīng)模型的本質(zhì)及相互聯(lián)系。這些工作也可為數(shù)學(xué)學(xué)科多線性代數(shù)的發(fā)展提供很有意義的參考。 2．多線性數(shù)據(jù)分析在動(dòng)力學(xué)研究方面的應(yīng)用(第三章—第四章) 第三章應(yīng)用三線性平行因子分析方法直接檢測了河水和自來水中西維因及其降解產(chǎn)物1—萘酚的含量，并應(yīng)用此方法研究西維因在河水和自來水中的降解過程，得到了滿意的結(jié)果。第四章應(yīng)用四線性平行因子分析方法檢測了農(nóng)業(yè)污水中西維因的含

4、量，同時(shí)利用四線性分解的優(yōu)勢，同時(shí)對其水解過程進(jìn)行研究，得到了滿意的結(jié)果。對化學(xué)反應(yīng)的動(dòng)態(tài)過程進(jìn)行研究，是化學(xué)的一個(gè)重要方面，用常規(guī)的分析方法，很難在未知成分干擾下對研究對象在復(fù)雜體系中的動(dòng)力學(xué)過程進(jìn)行研究，而這兩個(gè)工作充分利用了二階校正和三階校正的優(yōu)勢，能夠直接對其動(dòng)態(tài)過程進(jìn)行解析，體現(xiàn)了多線性數(shù)據(jù)分析在動(dòng)力學(xué)研究方面的潛力和優(yōu)勢。 3．四線性分解方法的研究(第五章) 隨著研究體系日益復(fù)雜、分析儀器更加智能化、分析手段

5、更加豐富，使得處理四維響應(yīng)數(shù)據(jù)陣也越來越迫切。當(dāng)四維數(shù)據(jù)基于四線性成分模型進(jìn)行定量預(yù)測分析時(shí)，這一方法可被稱作“三階校正”，其具有的優(yōu)勢叫做“三階優(yōu)勢”。理論上，三階校正的優(yōu)勢不僅包括“二階優(yōu)勢”，即能夠在未知干擾共存的情況下也能對感興趣組分進(jìn)行定量分析，而且還會(huì)包括更多的優(yōu)勢。然而，目前我們還仍然缺乏對四維數(shù)陣四線性成分模型的理論優(yōu)勢的整體理解，因此對于四線性成分模型理論和三階優(yōu)勢的探索已變得十分迫切而必要。本文提出了交替不對稱四線性

6、分解算法。為了探索高階數(shù)據(jù)的分析特征，我們運(yùn)用分別基于該算法和四維平行因子分析算法的三階校正方法用于處理模擬的和實(shí)際的四維數(shù)陣。結(jié)果顯示，這兩種四維算法都能在定量分析上獲得滿意的結(jié)果。新算法與四維平行因子分析算法相比較，新算法收斂速度要明顯快于四維平行因子分析算法，并且對模型的預(yù)估成分?jǐn)?shù)不敏感，這種特性避免了在三階校正中模型需要選擇正確組分?jǐn)?shù)的尷尬。 4．三線性數(shù)據(jù)分析在農(nóng)藥分析方面的應(yīng)用(第六章-第八章) 農(nóng)藥主要是指

7、用來防治危害農(nóng)林牧業(yè)生產(chǎn)的有害生物(害蟲、害螨、線蟲、病原菌、雜草及鼠類)和調(diào)節(jié)植物生長的化學(xué)藥品，但通常也把改善有效成分物理、化學(xué)性狀的各種助劑包括在內(nèi)。由于農(nóng)藥的濫用，產(chǎn)生了許多環(huán)境問題和公共衛(wèi)生問題，對自然界的生態(tài)平衡和人的生存健康都產(chǎn)生了很大的危害，因此農(nóng)藥殘留的問題引起了世界各國和國際組織的重視。第六章采用基于自加權(quán)三線性分解(SWATLD)的二階校正方法，來定量檢測蜂蜜中的多菌靈、西維因和1-萘酚，并與二階標(biāo)準(zhǔn)加入法和液相色