分光光度法结合人工神经网络同时测定铜_镉和镍_百度文库

1、第22卷, 第4期2005年7月光谱实验室Ch inese J ou rna l of S p ectroscopy L abora toryV o l . 22, N o . 4Ju ly , 2005分光光度法结合人工神经网络同时测定铜、镉和镍方艳红王琼徐金瑞(华侨大学材料科学与工程学院福建省泉州市362000摘要利用人工神经网络结合分光光度法用于二甲酚橙(XO 2CTM AB 2Cu 、Cd 、N i 显色体系同时测定Cu( 、99. 93%. 24%。Cd ( 和N i ( , 方法简单, 结果满意, 其三者的平均回收率分别为99. 62%、关键词人工神经网络, 分光光度法, 铜, 镉

2、, 镍。中图分类号:O 657. 32文献标识码:B :28138 221前言环境中若铜、镉、13。而二甲酚橙(XO 2CTM AB 2Cu 、, 用分光光度直接测定较为困难, 人工神经网络Cd 、N i 体系, 铜、(ANN 4, 5。本文利用ANN 结合分光光度法, 用于2+2+2+XO 2CTM 、N i 显色体系中, 同时测定了溶液中Cu 、Cd 和N i 的含量, 方法操作简单, 。2实验部分2. 1仪器与试剂UV 22102PC 紫外可见分光光度计(尤尼柯上海仪器有限公司 ; Pen tium 4计算机(256M 内存, W indow s 2000 ;-4-4Cu ( 标准溶液(

3、1. 00010m o l L :用CuSO 45H 2O 配制; Cd ( 标准溶液(1. 00010-4m o l L :用CdC l 22. 5H 2O 配制; N i ( 标准溶液(1. 00010m o l L :用N i N O 36H 2O 配制;-3-2二甲酚橙(XO :1. 00010m o l L ; 溴化十六烷基三甲胺(CTM AB :1. 00010m o l L 水溶液; pH =9. 8硼砂2N aOH 缓冲液; 实验用水为二次蒸馏水; 所用试剂均为分析纯。2. 2实验方法于25mL 容量瓶中, 依次加入适量的Cu 2+, Cd 2+, N i 2+标准溶液、5mL

4、 硼砂2N aOH 缓冲液, 2mL CTM AB 溶液、1mL XO 溶液, 用二次蒸馏水定容, 15m in 后以试剂空白为参比, 用1c m 的石英比色皿于指定波长处测吸光度值。3结果与讨论3. 1最佳显色条件3. 1. 1吸收光谱按实验方法显色, 然后在分光光度计上, 以试剂空白为参比, 于500650nm 波长范围内扫描,2+2+得到Cu 2+、Cd 和N i 与二甲酚橙配合物的吸收光谱如图1所示。联系人, 电话:(055 22693548(办 ; E 2m ail :w yyhfw gr hqu . edu . cn作者简介:方艳红(1971 , 女, 江西省景德镇市人, 讲师,

5、从事光谱分析的研究和应用。收稿日期:2005202223 第4期方艳红等:分光光度法结合人工神经网络同时测定铜、镉和镍7832+2+图1Cu 2+、Cd 和N i 的吸收光谱2+2+由图1可知, Cu 2+、597、613Cd 和N i 的最大吸收峰波长分别为592、3. 1. 2酸度和缓冲溶液用量在CTM AB 存在下, 显色反应在pH 9. 010. 0, 2+、i 的吸光度最大且恒定, 实验选用pH 9. 其用量4. 56. 0mL 范围内吸光度最大且保持稳定, 。3. 1. 31. o l XO 溶液用量在0. 251. 25mL 范围内吸光度最大且保持稳定, 1. 25mL 后Cd

6、2+与XO 配合物的吸光度明显降低, 故实验选用1. 0mL 。3. 1. 4CTM AB 的用量的影响加入CTM AB 有明显的增敏效果, 1. 00010-2m o l L CTM AB 溶液的用量为0. 62. 5mL 时吸光度最大且稳定, 小于0. 6mL 或大于2. 5mL 吸光度均明显降低, 故实验选用2. 0mL 。3. 1. 5显色时间对吸光度的影响室温下加入显色剂立刻显色, 12m in 后吸光度达到最大值, 至少稳定24h 。实验选择在显色15m in 后再进行吸光度测定。3. 2最佳ANN 计算条件3. 2. 1测定波长的选择由图1可知在500592nm 波长范围内, 吸

7、收值均增大, 在613650nm 波长范围内, 吸收值均减小, 这样具有较好的加和性。因此选择520、530、540、550、560、570、580、592、597、613、620、630、640和650nm 作为测定波长。3. 2. 2训练样本的确定2+2+-62+在选定的测定波长下, Cu 2+、Cd 、N i 在01210m o l L 范围内符合比耳定律, 取Cu 、2+2+Cd 、N i 标准溶液, 按正交设计方案配制三组分三水平9个训练样本, 按实验方法测定各溶液不同波长下的吸光度, 数据见表1。3. 2. 3训练参数的选择基于B P 算法的神经元网络中隐含层、各层节点数的选择以及

8、训练速率的调整对网络的性能影响很大。根据实验数据及网络预测结果, 选择网络隐含层数为3, 第一、二、三隐含层节点数分别784光谱实验室第22卷为14、9和6; 采用加入动量项改变学习速率, 动量项值为0. 85, 训练速率为0. 5。表1训练样本的吸光度(nm 1在选定参数下, 将表1数据输入计算机进行训练, 训练100003份与训练样本不同的人工合成样品溶液, 好的计算机中, 经计算得到输出值, 计算回收率, 表2样品值Cu1236. 50. 0010. 50i 10. 0011. 502. 49025. 94838. 5105(10-6m ol L 回收率(%N i 4. 49529. 8

9、97111. 6102Cu 99. 6099. 14100. 1299. 62Cd 99. 91100. 0399. 8799. 93N i 99. 8998. 97100. 96100. 24Cd 3. 49688. 002110. 4869平均参考文献1Babat F . Competitive A dso rp ti on of Pheno l , Copperi ons , and N ickel I ons on to H eat 2T reated Bentonite J . A d sorp tion S cienceand E chanology , 2002, 20(2 :3

10、3.2吕华东, 田俊, 林仲等. 镉污染对居民健康影响及因素分析J . 中国预防医学杂志, 2004, 5(2 :84. 3扶惠牟, 王煜, 田廷亮. 镍在植物生命活动中的作用J . 植物生理学通讯, 1996, 32(1 :45. 4邓勃. 人工神经网络及其在分析化学中的应用J . 分析试验室, 1995, 14(5 :88.5耿新, 李井会, 高礼让等. 人工神经网络解析紫外光度法同时测定复方制剂J . 理化检验(化学分册 , 2001, 37(3 :99.Si m ultaneous D eterm i na tion of Cu , Cd and N i by Spectrophoto

11、m etryw ith Artif ic i a l Neura l NetworkF AN G Yan 2Hong W AN G Q i ong X U J in 2R u i(Colleg e of M a teria l S cience and E ng ineering , H uaqiao U n iversity , Q uanz hou , F uj ian 362000, P . R . Ch ina AbstractT he artificial neu ral netw o rk w as u sed fo r si m u ltaneou s sp ectropho tom etric deter m inati on in ternary m icelle com p lex of XO 2CTM AB 2Cu , Cd , N i w ith satisfacto ry resu lts