Kinetické stanovení kyseliny L-askorbové s využitím oscilujícího chemického systému

ZÁDĚROVÁ, Lenka and Přemysl LUBAL. Kinetické stanovení kyseliny L-askorbové s využitím oscilujícího chemického systému (Kinetic Determination of L-ascorbic Acid Using an Oscillating Chemical System). CHEMICKÉ LISTY. Praha: Česká společnost chemická, 2006, vol. 100, No 4, p. 277-291, 5 pp. ISSN 0009-2770.

Basic information

• Original name: Kinetické stanovení kyseliny L-askorbové s využitím oscilujícího chemického systému
• Name (in English): Kinetic Determination of L-ascorbic Acid Using an Oscillating Chemical System
• Authors: ZÁDĚROVÁ, Lenka (203 Czech Republic) and Přemysl LUBAL (203 Czech Republic, guarantor).
• Edition: CHEMICKÉ LISTY, Praha, Česká společnost chemická, 2006, 0009-2770.

Other information

• Original language: Czech
• Type of outcome: Article in a journal
• Field of Study: 10406 Analytical chemistry
• Country of publisher: Czech Republic
• Confidentiality degree: is not subject to a state or trade secret
• WWW: URL
• Impact factor: Impact factor: 0.431
• RIV identification code: RIV/00216224:14310/06:00015656
• Organization unit: Faculty of Science
• UT WoS: 000237048100028
• Keywords in English: kinetic determination; Belousov-Zhabotinskii oscillating reaction; spektrophotometric detection; vitamin C (L-ascorbic acid); artificial neural network (ANN)
• Tags: artificial neural network (ANN), Belousov-Zhabotinskii oscillating reaction, kinetic determination, spektrophotometric detection, vitamin C (L-ascorbic acid)
• Tags: International impact, Reviewed

Abstract

V této práci je navrženo kinetické stanovení kyseliny L-askorbové s využitím BŽ oscilujícího systému. Jako nejcitlivější charakteristický parametr oscilujícího systému vhodný pro kvantitativní analýzu kyseliny L-askorbové se jeví amplituda oscilace. Dynamický pracovní rozsah (1,67-8,33)* 10-4 mol.l-1 pro stanovení kyseliny L-askorbové platí pro nalezené optimální experimentální podmínky: c(BrO3-) = 0,0625 mol.l-1; c(malonová kyselina) = 0,1675 mol.l-1; c(Ce(IV)) = 0,002 mol.l-1; c(H2SO4) = 0,8 mol.l-1, t = 30 C, absorbance měřená při 320 nm. Relativní chyba pro výsledky analýz získané metodou kalibrační křivky pro modelové vzorky nebyla vyšší než 10 %. Taktéž bylo testováno použití metody ANN pro vyhodnocení výsledků, kdy byly použity hodnoty amplitudy oscilací pro vstupní vrstvu neuronů a hodnoty koncentrace kyseliny L-askorbové jako výstupní vrstva neuronů. Dále bylo ukázáno, že implementace lineární transferové funkce (relativní chyba -4,1 %) v ANN je dostatečná, když použití jiných transferových funkcí v ANN vede pouze k mírnému zlepšení získaných výsledků. Analýzou reálných vzorků bylo ukázáno, že je navržená metoda vhodná zejména pro analýzu farmaceutických preparátů (Celaskon), kde analýzu neruší přítomnost jiných oxidovatelných látek (např. polyfenolů). Tyto látky mohou způsobovat systematickou chybu, jak bylo demonstrováno analýzou vzorků ovoce (zejména citrusových plodů).

Abstract (in English)

A kinetic determination of L-ascorbic acid based on the Belousov-Zhabotinskii oscillating system was proposed. Optimal conditions are: c(BrO3-) = 0,0625 mol.l-1; c(malonic acid) = 0,1675 mol.l-1; c(Ce(IV)) = 0,002 mol.l-1; c(H2SO4) = 0,8 mol.l-1, temperature 30 C, absorbance was measured at wavelength 320 nm. For model samples, the calibration curve method gives the values with relative error lower than 10 %. The application of ANN to the calculation of results was demonstrated. The best results were obtained for the optimal ANN architecture applying the oscillation amplitude as values for layer of input neurons and L-ascorbic acid concentration as layer of output neuron (relative error < 5 %). The proposed method is suitable for the analysis of pharmaceutical preparations (Celaskon) but not for analysis of citrus fruits due to presence of other oxidiseable compounds.

Links

• GA203/02/1103, research and development project: Name: Umělé neuronové sítě a plánování pokusů v analytické chemii, zejména v separačních metodách

Investor: Czech Science Foundation, Artificial neural networks and experimental design in analytical chemistry, especially in separation methods