Su örneklerinde nitrat ve nitrit iyonlarının elektrokimyasal akış enjeksiyon analiz yöntemi ile tayini ve kemometrik hesaplamalar
The determination of nitrate and nitrite ions in water samples electrochemical flow injection analysis method and chemometric calculations
Yazar: HİLAL EREN
Danışman: PROF. DR. MÜBERRA ANDAÇ
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Kimya = Chemistry
Dizin: Akış enjeksiyon sistemi = Flow injection systems ; Kemometrik yöntem = Chemometric method ; Potansiyometrik tayin = Potentiometric determination ; Sensörler = Sensors ; İyon seçici elektrotlar = Ion selective electrodes

Özet:
Çalışmada; tümüyle katı-kontakt PVC-membran nitrat, nitrit, klorür ve genel anyon seçici elektrotlar hazırlandı. Elektrotların durgun ve hareketli ortamlarda potansiyometrik performans özellikleri test edildi. Nitrat, nitrit, klorür ve genel anyon seçici elektrotlar kullanılarak sensör dizileri hazırlandı. Hareketli ortam ölçümleri için düşük ölü hacme sahip akış hücreleri tasarlandı. Hazırlanan akış hücreleri hareketli ortamda dedektör olarak kullanılarak çevre suyu örneklerindeki nitrat, nitrit ve klorür anyonlarının eş zamanlı analizi yapıldı.Sensör dizilerinin durgun ve hareketli ortamlardaki doğrusal ve doğrusal olmayan çok değişkenli kalibrasyonları kemometrik hesaplamalarla gerçekleştirildi. Hesaplamalarda, deneysel tasarıma göre hazırlanan anyon karışımı çözeltilerindeki anyon derişimleri ve bu çözeltilere karşılık elektrotlardan okunan potansiyel değerleri ve pik yükseklikleri kullanıldı. Sensör dizilerinin çok değişkenli doğrusal kalibrasyonları için Çoklu Doğrusal Regresyon (MLR), Temel Bileşenler Regresyonu (PCR) ve Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu (PLS) metotları; doğrusal olmayan kalibrasyonları için Yapay Sinir Ağları (ANN) kullanıldı. Elde edilen çok değişkenli kalibrasyon modelleri karşılaştırılarak en iyi tahmin gücüne sahip kalibrasyon modelleri belirlendi. Hareketli ortamda, standart referans çözeltilerin ölçümleri için en iyi model kullanılarak elde edilen sonuçlar klasik kalibrasyonla elde edilen sonuçlarla karşılaştırıldı. Sertifikalı referans çözeltilerin nitrat ve nitrit miktarları için hesaplanan %hata değerlerinin kemometrik yöntemlerin kullanılmasıyla nitrat için %64'den %14'e, nitrit için %29'dan %14'e düştüğü belirlendi.

Abstract:
In the study, all solid-state PVC-membrane nitrate, nitrite, chloride and general anion selective electrodes were prepared. Potentiometric performance characteristics of the electrodes were tested in steady state and flow through conditions. Sensor arrays were developed by using prepared electrodes. The low dead volume flow through cells were designed and used as a dedector in flow injection analysis measurements for the simultaneous determination of nitrate, nitrite, chloride ions in water samples.Linear and non-linear calibrations of the sensor arrays in steady state and flow through conditions were realized by chemometric calculations.The anion concentrations in the anion mixtures which were prepared according to the experimental design and the potential values and peak heights obtained from the electrodes versus these anion mixtures were used in calculations as input data. For the multivariate linear calibrations of the sensor arrays, Multiple Linear Regression (MLR), Principle Component Regression (PCR) and Partial-Least-Squares Regression (PLS) methods and for the non-linear calibrations of the sensor arrays Artificial Neural Networks (ANN) method were used. The multivariate calibration models which have the best prediction power were determined by comparing the obtained multivariate calibration models with each other. The analysis results obtained by both multivariate calibrations and classical calibration of certificated reference solutions in flow through conditions were compared each other. It was found that relative errors in determination of nitrate and nitrite ions were decreased from 64% to 14% and 29% to 14% respectively if compared to the use of a single proposed ion-selective electrodes.