M Ở ĐẦU
2.5Xử lý mẫu trầm tích
Qui trình phá mẫu hệ hở được tiến hành theo Tessieretal [31]: Xử lý mẫu đất, trầm tích để xác định hàm lượng tổng các kim loại được tiến hành theo quy trình sau:
Cân khoảng 0,2 gam mẫu trên cân phân tích có độ chính xác 0,0001 gam đã được
xử lý sơ bộ vào cốc teflon dung tích 50 ml. Thêm 4 ml HNO3 đặc, 6 giọt H2O2 đặc đun ở
900C trong vòng 3 giờ. Để nguội cốc, sau đó thêm 3ml HF đặc, đun trong 1 giờ. Thêm tiếp 1ml HClO41:1 đun tiếp trong 1 giờ, đến khi khói trắng bay ra.
Để nguội, lọc rửa phần cặn không tan rồi thu dịch lọc vào bình định mức 50 ml,
thêm 0,75 ml HNO3đặc và định mức đến vạch bằng nước cất 2 lần.
2.6. Xử lý mẫu thực vật
Cân 0,2g mẫu thực vật đã nghiền nhỏ, sấy khô trên cân phân tích có độ chính xác
0,0001g chuyển vào bình Kendal 250 ml có cắm phễu lọc nhỏ. Thêm 3 ml axit HNO3
đặc đun ở 95 oC trong 1h, để nguội thêm 1 ml axit H2SO4 đặc đun ở nhiệt độ 140 oC trong 30 phút. Sau đó để nguội thêm tiếp 2 ml HNO3đặc đun ở nhiệt độ 200 oC cho tới
khi mẫu tan hết. Thêm 3 ml H2O2đun tiếp ở 200 oC đuổi hết khói mầu nâu (NO2), để
nguội, thêm 10 ml H2O, 1 ml H2O2 đun ở nhiệt độ 240 oC cho tới khi khói trắng xuất
hiện, để nguội, lọc bỏ cặn silicat, định mức thành 50ml dung dịch mẫu bằng axit HNO3
2.7. Xử lý thống kê số liệu phân tích [16]
2.7.1 Phân tích thành phần chính (PCA)
Phân tích thành phần (cấu tử) chính là công cụ hữu hiệu cho phép giảm số biến
trong tập số liệu nhằm đạt được biểu diễn hai chiều từ tập số liệu đa chiều bằng cách tìm ra giá trị phương sai lớn nhất với số thành phần chính (PC) hay các biến ảo ít nhất.
Nói cách khác PCA là thuật toán đa biến dựa trên việc quay các trục số liệu chứa
các biến tối ưu. Khi đó, một tập hợp các biến liên quan với nhau được chuyển thành tập
hợp các biến không liên quan và được sắp xếp theo thứ tự giảm độ biến thiên hay phương
sai. Những biến không liên quan này là sự kết hợp tuyến tính các biến ban đầu. Dựa trên
phương sai do mỗi biến mới gây ra có thể loại bỏ bớt các biến phía cuối dãy mà chỉ mất
ít nhất thông tin về các số liệu thực ban đầu. Bằng cách này sẽ giảm được kích thước của
tập số liệu trong khi vẫn có thể giữ nguyên thông tin.
Trong thuật toán PCA, có thể có nhiều PC vì có nhiều biến trong tập số liệu. Số
PC tối đa bằng số biến. Việc dùng PCA có thể tóm lược được cấu trúc đồng phương sai
với tập số liệu có kích thước nhỏ hơn, mà không làm mất đi ý nghĩa của tập số liệu ban đầu. Có thể sử dụng tập số liệu mới này trong tính toán để thay thế cho tập số cũ.
PCA được ứng dụng chủ yếu trong việc giảm kích thước tập số liệu, từ biểu diễn n
chiều trong không gian thành biểu diễn hai hoặc 3 chiều với số biến có ảnh hưởng chính đến tập số liệu.
PCA loại bỏ sự đa cộng tính giữa các biến trong việc xây dựng phương trình hồi
qui biểu diễn sự phụ thuộc của tín hiệu phân tích vào các biến là nồng độ các thành phầntrong hệ. Phương pháp này có tên gọi là hồi qui thành phần chính. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Từ tập số liệu với n biến ban đầu có liên quan mật thiết với nhau, sau khi giảm
thành p biến không liên quan thì trị riêng của chúng có thể sử dụng làm số liệu đầu vào của phương pháp hồi qui kết hợp với mạng noron nhân tạo giải bài toán phân tích đồng
thời các thành phần trong hệ có tương tác không cộng tính.
Nếu xem các số liệu phân tích trong tập số liệu là kết quả phân tích lặp lại thì PCA cho phép tìm được sai số thô trong số các kết quả phân tích.
Tuy nhiên PCA đơn thuần là phương pháp toán học nên các kết quả thu được bị ảnh hưởng rất lớn bởi tập số liệu ban đầu, vì vậy cần kết hợp với những kiến thức chuyên ngành khác nếu không sẽ dẫn đến những giải nghĩa sai lệch.
2.7.2 Phân tích nhóm (CA)
Phân tích nhóm là kỹ thuật phân tích đa biến nhằm phân loại những số liệu có đặc
tính giống nhau thành các nhóm hay còn gọi là các cụm.
Hai loại phân tích nhóm thường được sử dụng là: phân tích nhóm theo bậc và phân tích nhóm k – trung bình.
Phân tích nhóm theo bậc là cách để tìm ra các nhóm trong tập số liệu bằng cách
tạo ra cây phân nhóm. Cây phân nhóm gồm nhiều bậc trong đó nhóm ở một mức được
nối với với nhóm bên cạch ở mức cao hơn. Điều đó cho phép quyết định mức hoặc thang
chia nào của nhóm là phù hợp hơn.
Nhóm theo bậc nhằm tìm ra các nhóm trong tập số liệu bằng cách tạo ra cây phân nhóm. Theo phương pháp này, tập số liệu lớn được chia thành các tập số liệu nhỏ hơn
nữa cho đến khi mỗi tập số liệu nhỏ chỉ còn một phần tử. Cây phân nhóm gồm nhiều bậc trong đó nhóm ở một mức được nối với với nhóm bên cạch ở mức cao hơn. Điều đó cho
phép quyết định mức hoặc thang chia nào của nhóm là phù hợp hơn.
Nhóm theo k - trung bình: các phần tử trong tập số liệu được tách vào k nhóm, các phần tử cùng nhóm được kết hợp với nhau và các nhóm khác nhau được tách ra khỏi
nhau.
2.7.3. Phần mềm máy tính
Các số liệu phân tích lặp lại, phân tích hồi qui, xử lý thống kê đa biến (multivariate
analysis), hoặc đồ thị biểu diễn qui luật phân bố các đại lượng được xử lý bằng phần
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
3.1. Tối ưu hoá điều kiện phân tích bằng ICP-MS
3.1.1. Chọn đồng vị phân tích
Trong tự nhiên, các nguyên tố hóa học thường có một sốđồng vị. Trong phép phân
tích ICP-MS người ta thường chọn đồng vị dựa trên ba tiêu chí: + Phải là một trong những đồng vị phổ biến nhất trong tự nhiên + Ảnh hưởng bởi sự chèn khối phải không có hoặc bé nhất
+ Sự hiệu chỉnh ảnh hưởng của các mảnh ion oxít phải đơn giản và càng ít bước
càng tốt.
Tuỳ theo sự phức tạp của nền mẫu mà có thể chọn các đồng vị phân tích khác nhau.
Tuy nhiên, hầu hết các tác giả đều thống nhất trong việc lựa chọn số khối phân tích như (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
trong bảng dưới đây (bảng 7), chúng tôi cũng chọn các số khối phân tích này.
Bảng 7: Tỷ số khối lượng/điện tích (M/Z) của các kim loại cần phân tích
STT Nguyên tố Ký hiệu M/Z STT Nguyên tố Ký hiệu M/Z 1 Crôm Cr 52 7 Kẽm Zn 66 2 Mangan Mn 55 8 Cadmi Cd 111 3 Sắt Fe 57 9 Chì Pb 208 4 Coban Co 59 10 Asen As 75
5 Niken Ni 60 11 Thủy ngân Hg 202
6 Đồng Cu 63
Khi phân tích, máy chỉ thu tín hiệu của các đồng vị đã chọn theo nguyên tắc phân
3.1.2. Độ sâu mẫu (Sample Depth - SDe):
SDe là khoảng cách giữa đỉnh cone giao diện đến bên phải vòng dây tạo plasma (hình 9).
Hình 9: Độ sâu mẫu của máy ICP - MS
SDe có ảnh hưởng đến nhiều đại lượng trong đó có cường độ vạch phổ. Khi tăng
giá trị SDe cường độ vạch phổ giảm dần. Kết quả cho thấy khi công suất cao tần RF lớn
từ 1200W trở lên thì cường độ vạch phổ giảm nhanh hơn. Trong phép phân tích chúng tôi chọn độ sâu mẫu là 3 mm.
3.1.3. Công suất cao tần (Radio Frequency Power - RFP):
RFP là công suất điện tần số radio cung cấp cho cuộn dây tạo plasma. Công suất
càng lớn nhiệt độ ngọn lửa plasma càng lớn và ngược lại. Khi tăng dần công suất RF cường độ vạch phổ tăng dần nhưng đến một giá trị RFP nào đó cường độ vạch phổ lại
giảm và sau đó không thay đổi. Trong phép phân tích chúng tôi chọn cường độ cao tần là 1000 W.
3.1.4. Lưu lượng khí mang (Carier Gas Flow Rate - CGFR):
CRFG có ảnh hưởng đáng kể đến độ nhạy của phương pháp ICP-MS. CGFR lớn lượng mẫu được đưa vào vùng plasma lớn và ngược lại. Điều này dẫn đến tỷ lệ tín hiệu
trên một đơn vị nồng độ tăng hoặc giảm, dẫn đến ảnh hưởng độ nhạy của phép phân tích.
là cường độ vạch phổ giảm. Sự tăng hay giảm chỉ nằm trong một phạm vi nhất định và còn tuỳ thuộc vào nhiều thông số khác. Kết quả thực nghiệm thu được tốt nhất khi lưu lượng khí mang là 2,0 l/phút.
3.1.5. Tóm tắt các thông số tối ưu của thiết bị phân tích
Bảng 8 là các thông số tối ưu của máy đo ICP-MS đã khảo sát và lựa chọn
Bảng8: Các thông số tối ưu cho máy đo ICP-MS
Tốc độ khí Nebulizer 0,85 L/phút
Tốc độ khí phụ trợ 2,0 L/phút
Lưu lượng khí tạo plasma 15,0 L/phút
Áp suất chân không (khi đo mẫu) 1,0 -1,2. 10-5 Torr Áp suất chân không (khi để máy Standby) 2,0 – 3,0. 10-6 Torr
Tốc độ bơm rửa 48 vòng/phút (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tốc độ bơm mẫu 26 vòng/phút
Nhiệt độ nước làm mát 200C
Công suất nước làm mát 1750W
Công suất máy phát cao tần RF 1000W
Thế của các lăng kính 5,75V
Thế xung cấp 1000V
Số lần quét khối 10 lần
Thời gian đo cho 1 lần 5,8 giây
Độ sâu mẫu 3 mm
Thời gian bơm làm sạch 120 (giây)
Thời gian bơm ổn định 30 (s)
Nước làm mát 2,4 (lít/phút)
Số lần đo lặp cho 1 điểm 3 (lần)
3.2. Đánh giá phương pháp phân tích
3.2.1. Khoảng tuyến tính
Trong phép đo ICP-MS, việc định lượng một nguyên tố dựa vào phương trình cơ
bản:
Ims = K.Cb
Trong đó: Ims: Cường độ (số đếm/giây, CPS) của vạch phổ
K: Hằng số thực nghiệm
C: Nồng độ của nguyên tố trong dung dịch mẫu phân tích
b: Hằng số (0 <b ≤1)
Trong một khoảng nồng độ nào đó thì b có giá trị bằng 1. Khi đó, mối quan hệ giữa
Ims và C là tuyến tính:
Ims = K.C
Khoảng nồng độ này gọi là khoảng tuyến tính của nồng độ nguyên tố phân tích.
Khoảng tuyến tính của mỗi nguyên tố ở mỗi số khối (m/z) khác nhau là khác nhau. Số
khối phân tích nào có cường độ (CPS) càng lớn thì khoảng tuyến tính càng hẹp. Do đó, để xác định các nguyên tố kim loại nặng ta phải xây dựng đường chuẩn để xác định
khoảng tuyến tính của phép đo.
Tuy nhiên, trong phương pháp ICP-MS, tín hiệu của phép đo (CPS) có thể thay đổi (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
trong khoảng giá trị rất lớn (từ vài CPS đến bão hoà, 4.109 CPS) nên khoảng tuyến tính của phép đo rất rộng (từ vài ppt đến vài chục hay vài trăm ppm). Do đó, đối với phép đo
ICP-MS người ta thường không chú ý nhiều đến khoảng tuyến tính. Vì vậy trong đề tài luận văn này chúng tôi không nghiên cứu đến khoảng tuyến tính mà chỉ xây dựng đường
chuẩn của các nguyên tố và sử dụng đường chuẩn để phân tích nếu hệ số tương quan R>
0,993.
3.2.2. Đường chuẩn
Đường chuẩn của các kim loại Cr, Mn, Co, Ni, Cu, Zn, Cd, Pb, As được xây dựng
với 3 điểm có nồng độ lần lượt là: 20 ppb, 100 ppb, 200 ppb.
Đường chuẩn Fe được xây dựng bởi 3 điểm có nồng độ lần lượt là: 40ppb, 200ppb, 400 ppb.
Đường chuẩn Hg được xây dựng bởi 3 điểm có nồng độ lần lượt là: 1ppb, 5ppb, 10 ppb.
Các thông số máy đo được chọn như điều kiện tối ưu, tiến hành đo với các mẫu
chuẩn thuđược đường chuẩn của các kim loại nặng, kết quả được trình bày bảng 9.
Bảng 9: Đường chuẩn các nguyên tố khi dùng phương pháp ICP-MS
y = Ax + B
Tham số Giá trị Sai số R
A 8722,46 17,74 0,999996
B 0 0
y = Ax + B
Tham số Giá trị Sai số R A 10336,60 783,23 0,994308 B 0 0
y = Ax + B y = Ax + B
Tham số Giá trị Sai số R A 256,04 1,89 0,999949 B 0 0 A 8891,36 9,22 0,999996 B 0 0 y = Ax + B
Tham số Giá trị Sai số R
A 1846,61 5,82 0,99999 B 0 0
y = Ax + B
Tham số Giá trị Sai số R
A 3702,19 10,39 0,999992 B 0 0
y = Ax + B
Tham số Giá trị Sai số R
A 1062,54 12,64 0,999859 B 0 0
y = Ax + B
Tham số Giá trị Sai số R (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
A 1108,92 13,09 0,999861 B 0 0
y = Ax + B
Tham số Giá trị Sai số R
A 1420,85 13,04 0,999916 B 0 0
y = Ax + B
Tham số Giá trị Sai số R
A 5017,14 120,07 0,999428 B 0 0
y = Ax + B
Tham số Giá trị Sai số R
A 10141,70 40,45 0,999984 B 0 0
Các đường chuẩn trên đều có hệ số tương quan R lớn gần bằng 1 và cắt qua gốc tọa độ
chứng tỏ phương pháp không mắc sai số hệ thống, các đường chuẩn có khoảng tuyến tính
rộng.
3.2.3. Giới hạn phát hiện và giới hạn định lượng
Giới hạn phát hiện (LOD) hay giới hạn định tính được định nghĩa là nồng độ nhỏ
nhất của chất phân tích mà thiết bị phân tích còn cho tín hiệu phân tích khác với tín hiệu của mẫu trắng hay tín hiệu nền.
Giới hạn định lượng (LOQ) là nồng độ nhỏ nhất mà thiết bị đo cho phép định lượng được với độ chính xác trên 95%.
Đối với hệ thống ICP-MS, LOD và LOQ có thể được tính theo các công
thức: [51 ] LOD = blank std STD I I C S . 3 (1) LOQ = blank std STD I I C S . 10 (2) Trong đó S: độ lệch chuẩn mẫu trắng CSTD: Nồng độ mẫu chuẩn
Istd: Tín hiệu của mẫu chuẩn (số đếm / giây, CPS)
Như vậy để xác định LOD và LOQ của phép đo, ta tiến hành đo lặp lại mẫu
trắng 10 lần rồi tính độ lệch chuẩn theo công thức:
S2 = 1 ) ( 2 n I Ii blank (3) Trong đó:
Ii: Tín hiệu mẫu trắng đo được ở lần thứ i
Iblank: Giá trị trung bình tín hiệu mẫu trắng của n lần đo lặp
n: Số lần đo lặp
Sau đó tiến hành đo lặp 10 lần mẫu trắng và mẫu chuẩn các dung dịch Fe3+ có nồng độ 200 ppb, các ion kim loại còn lại có nồng độ 100 ppb, tính số đếm trung bình rồi thay
số liệu vào các công thức (1), (2), (3) ta tính được các giá trị LOD và LOQ. Kết quả được
chỉ ra ở bảng 10:
Bảng 10: Giá trị LOD và LOQ của 1 số nguyên tố dùng phép đo ICP-MS (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nguyên tố Nồng độ chuẩn (ppb) Tín hiệu mẫu trắng Iblank Tín hiệu mẫu chuẩn Istand S LOD (ppt) LOQ (ppt) Cr 100 1128,60 8722500,15 53,70 1,8 6,2 Mn 100 1017,82 1034065,20 39,25 11,4 38,0 Fe 200 73,41 51020,89 1,71 20,1 67,1 Co 100 28,85 889932,47 10,68 3,6 12,0 Ni 100 19,25 184115,68 10,27 16,7 55,8 Cu 100 6,88 370038,23 18,44 15,0 49,8 Zn 100 317,73 106828,41 4,04 11,4 37,9
Cd 100 20,48 142534,64 5,84 12,3 41,0
Pb 100 12,39 1016070,51 14,20 4,2 14,0
As 100 9,19 1144,09 12,35 3,3 10,9
Hg 100 4,29 445,24 15,23 1,1 3,5
Kết quả tính toán cho thấy giới hạn phát hiện, giới hạn định lượng của phép đo ICP- MS đối với một số nguyên tố rất nhỏ (cỡ 10-12g/ml). Như vậy phương pháp này hoàn
toàn phù hợp với phân tích lượng vết và siêu vết.
3.2.4. Đánh giá độ đúng của phép đo
Để kiểm tra tính ổn định và chính xác của thiết bị đo, sử dụng 3 dung dịch
chuẩn kiểm tra có chứa đồng thời các kim loại với các nồng độ ở khoảng đầu, giữa và cuối của đường chuẩn để kiểm tra độ đúng của các phép đo.
+ Dung dịch 1: Fe có nồng độ 40 ppb, các ion kim loại còn lại có nồng độ 20 ppb.
+ Dung dịch 2: Fe có nồng độ 200 ppb, các ion kim loại còn lại có nồng độ 100 ppb.
+ Dung dịch 3: Fe có nồng độ 400 ppb, các ion kim loại còn lại có nồng độ 200 ppb.
Sử dụng các đường chuẩn được thiết lập để tìm nồng độ các dung dịch chuẩn kiểm tra, kết quả thu được ở bảng 11.