LABORATORNÍ PŘÍSTROJE A POSTUPY



Podobné dokumenty
Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT

Porovnání dvou výběrů

UNIVERZITA PARDUBICE

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

Statistická analýza jednorozměrných dat

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství

STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)

UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE

Statistická analýza jednorozměrných dat

Statistická analýza. jednorozměrných dat

ANOVA. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

UNIVERZITA PARDUBICE

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

KVALITA GELU HYDRATOVANÉHO OXIDU TITANIČITÉHO Z HLEDISKA KALCINAČNÍHO CHOVÁNÍ

Příklady na testy hypotéz o parametrech normálního rozdělení

Porovnání dvou reaktorů

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

Pravděpodobnost a matematická statistika

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA. Semestrální práce

2.2 Kalibrace a limity její p esnosti

Stručný úvod do testování statistických hypotéz

Univerzita Pardubice

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie

Kvantily a písmenové hodnoty E E E E-02

S E M E S T R Á L N Í

Normální (Gaussovo) rozdělení

PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA)

Charakteristika datového souboru

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice. Semestrální práce ANOVA 2015

S E M E S T R Á L N Í

Simulace. Simulace dat. Parametry

Testování statistických hypotéz

Testy statistických hypotéz

Zápočtová práce STATISTIKA I

Aproximace a vyhlazování křivek

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Analýza rozptylu ANOVA

Tvorba nelineárních regresních

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

Statistická analýza jednorozměrných dat

STATISTICKÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Úloha E301 Čistota vody v řece testem BSK 5 ( Statistická analýza jednorozměrných dat )

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

UNIVERZITA PARDUBICE

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel

Statistická analýza jednorozměrných dat

Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.

Normální (Gaussovo) rozdělení

Plánování experimentu

Modul Základní statistika

Chyby spektrometrických metod

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru.

Kalibrace a limity její přesnosti

Tvorba lineárních regresních modelů při analýze dat

Semestrální práce. 3.3 Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat

Vybrané procesy potravinářských a biochemických výrob

Kalibrace a limity její přesnosti

UNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

Stanovení sedimentační stability a distribuce velikosti částic na přístroji LUMisizer

Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Kalibrace a limity její přesnosti

Jarqueův a Beryho test normality (Jarque-Bera Test, JB test)

Matematika III. 27. listopadu Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Náhodná proměnná. Náhodná proměnná může mít rozdělení diskrétní (x 1. , x 2. ; x 2. spojité (<x 1

Úloha č. 2 - Kvantil a typická hodnota. (bodově tříděná data): (intervalově tříděná data): Zadání úlohy: Zadání úlohy:

UNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

Příklad 1. Korelační pole. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 13

Průzkumová analýza dat

= = 2368

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD

Vyjadřování přesnosti v metrologii

Analýza dat na PC I.

STATISTICA Téma 6. Testy na základě jednoho a dvou výběrů

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Grafický a číselný popis rozložení dat 3.1 Způsoby zobrazení dat Metody zobrazení kvalitativních a ordinálních dat Metody zobrazení kvan

PYTHAGORAS Statistické zpracování experimentálních dat

VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY. Martina Litschmannová

STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Testování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času

10. Analýza částic Velikost částic. Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253

Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat

Statistická analýza jednorozměrných dat

Transkript:

LABORATORNÍ PŘÍSTROJE A POSTUPY Chem. Listy 92, 912-916 (1998) STANOVENÍ DISTRIBUCE VELIKOSTI ČÁSTIC OXIDU TITANIČITÉHO JAN BALCÁREK a, ADOLF GOEBEL a, ZDENĚK ŠMEJKAL b a LADISLAV DUBÁNEK b rychlé získání výsledku distribuce velikosti částic, které umožňuje řízení technologie mletí nebo mikronizace povrchově upravené pigmentové titanové běloby. Cílem předložené práce bylo porovnat výsledky měření distribuce a střední velikosti částic na přístroji ET 5000 a na diskové centrifuze. 2. Experimentální část a Precheza a.s., 750 62 Přerov, Univerzita Pardubice, 532 10 Pardubice Přístroje a zařízení Došlo dne 23.VII. 1997 1. Úvod Oxid titaničitý, označovaný jako pigmentová titanová běloba, je používán jako vynikající pigmentový materiál v průmyslu barev a laků, při pigmentaci plastů, gumy a papíru, ve stavebnictví, v menší míře je používán i ve farmaceutickém průmyslu a v kosmetice. Pro technologické účely je nutné sledovat distribuci velikosti a střední velikost částic oxidu. Tyto parametry ovlivňují jeho optické i zpracovatelské vlastnosti. Pro stanovení distribuce velikosti částic existuje celá řada metod : a) mechanické třídění částic - síťová analýza, b) optické metody - optická a elektronová mikroskopie, metody založené na rozptylu světla, turbidimetrické metody, c) sedimentační metody - analýza v gravitačním poli, analýza v odstředivém poli, ď) ostatní metody - fotonová korelační spektroskopie, laserová difrakce. Precheza a.s., jediný český výrobce titanové běloby, používá dlouhodobě k stanovení distribuce velikosti částic sedimentační metody. Jsou používány dva typy přístrojů: - ET 5000 firmy Micromeritcs Corp. USA 2 - Disková centrifuga firmy Brookhaven Instruments Corp. USA 3 Oba přístroje používají měření transmitance rentgenového záření, přístroj je však mnohem rychlejší díky měření v odstředivém poli. Tento fakt je zásadní pro ET 5000. ET 5000 měří sedimentační rychlost částic dispergovaných v kapalině, automaticky interpretuje tato data podle Stokesova zákona a vytváří distribuční křivku. Částice jsou pro potřeby vyhodnocení nahrazeny idealizovanou kulovou částicí ekvivalentního průměru, tj. průměru, při kterém se kulová částice usazuje stejně rychle jako skutečná, tvarově nepravidelná měřená částice. Koncentrace částic, které zbývají v sedimentačním sloupci, je stanovena jako funkce času měřením transmitance kolimovaného rentgenového paprsku prošlého měřicí celou. Transmitance je měřena relativně k transmitanci čisté sedimentační kapaliny a je funkcí hmotnostní koncentrace suspendovaných částic T s = exp (-B.c s ) (1) kde B je přístrojová konstanta a c s hmotnostní koncentrace pevných částic. Hodnoty transmitance T s jsou použity k výpočtu distribuce velikosti částic kde P je hmotnostní procento částic a T o transmitance výchozí suspenze. Distribuce velikosti částic je pak zobrazena v semilogaritmickém grafu s kumulativními procenty na ose Kas velikostí částic v mikrometrech na ose X. Disková centrifuga. Funkce diskové centrifugy je založena na Stokesově rovnici pro sedimentaci v odstředivém poli. Pro homogenní suspenze je zeslabení rentgenového paprsku úměrná hmotnostní koncentraci sus- (2) 912

penze v měřicím poloměru. Velikost největší částice přítomné v suspenzi lze vypočítat použitím Stokesovy rovnice a hmotnostní koncentraci částic z Kamackovy rovnice 1 ' 3. Měřená koncentrace suspenze c s v čase t je určena z rovnice / t = / 0 exp (-fi.c s ) (3) běloby Pretiox AV-03 a Pretiox RG-15. Titanová běloba Pretiox AV-03 je mikronizovaný, nemodifikovaný povrchově neupravený pigment anatasové krystalové struktury. Titanová běloba Pretiox RG-15 je mikronizovaný, nemodifikovaný pigment rutilové krystalové struktury, povrchově upravený anorganickými a organickými látkami. kde 7 t je intenzita paprsku prošlého suspenzí a 7 0 intenzita paprsku prošlého čistou kapalinou v měřicí cele. Vyhodnocení je prováděno počítačovým programem s názvem BI- -XDC. Grafické vyjádření distribuce velikosti částic může být zvoleno ve formě kumulativní nebo diferenciální hmotové distribuce velikosti částic (obr. 1 a 2). Charakteristika materiálu použitého k měření Pro přípravu suspenze pigmentu k měřením byl použit ultrazvukový homogenizátor Vibra Cell (Sonics & Materials Inc. Danbury, CT USA). Pro stanovení reprodukovatelnosti výsledků a relativní chyby měření u obou přístrojů bylo použito vzorku titanové Postup měření Na každém z přístrojů bylo provedeno celkem 20 měření jednoho vzorku. ET 5000. Navážka 0,3-0,4 g vzorku byla rozptýlena v 30 ml roztoku hexametafosfátu sodného o koncentraci 0,6 g.l" 1. K odstranění případných shluků nebo aglomerátů částic byla suspenze podrobena 2 minuty dispergaci ultrazvukovým dispergátorem o výkonu 25 W. Čerpadlem přístroje byla suspenze přemístěna do měřicí cely přístroje. Disková centrifuga. Příprava suspenze byla stejná jako u u. Do měřicí cely bylo injektováno 25 ml suspenze. Počet otáček měřicí cely odstředivky byl 1500 za minutu. Obr. 1. Distribuce velikosti částic anatasu; D - diferenciální hmotová distribuce, K - kumulativní hmotová distribuce Obr. 2. Distribuce velikosti částic rutilu; D - diferenciální hmotová distribuce, K - kumulativní hmotová distribuce 913

3. Výsledky a diskuse Vyhodnocení frekvenčních křivek Rozdělení částic podle jejich velikosti v práškovém materiálu se znázorňuje distribuční funkcí F(x), která je integrálem hustoty pravděpodobnosti daného rozdělení. Distribuce velikosti částic ve většině případů splňuje logaritmicko-normální rozdělení. Hustota pravděpodobnosti tohoto rozdělení je dána vztahem Experimentální data byla statisticky zpracována počítačovým programem ADSTAT 2.0, Trilobyte Pardubice 4. Výsledky analýz jsou uvedeny v tabulkách I a II. Statistické zpracování bylo provedeno ve dvou dílčích krocích pro parametry procento částic do 1 u.m" a parametr d 5 y. V prvním kroku byly z naměřených dat z jednotlivých přístrojů určeny základní statistické parametry, normalita a vzájemné nezávislosti. V druhém kroku byly testovány hypotézy o shodnosti průměrů a rozptylů jednotlivých parametrů distribuční křivky. Základním předpokladem kvalitních výsledků měření je vzájemná nezávislost jednotlivých výsledků v daném souboru dat. Závislost výsledků může být způsobena například nestabilitou měřícího zařízení, nekonstantností podmínek při měření, nesprávným vzorkováním atd. Pro identifikaci závislosti mající vztah k pořadí měření se používá testu významnosti autokorelačního koeficientu prvního řádu p a podle testovacího kriteria (4) (6) kde u. je střední hodnota, a směrodatná odchylka a o rozptyl. Křivka funkce (4) má gaussovský tvar s maximem v bodě J. a inflexními body u. ± a. Integrací rovnice hustoty pravděpodobnosti získáme distribuční propadovou funkci F(x): kde Tj je von Neumannův poměr (7) (5) Hodnoty funkcí f(x) a F{x) jsou tabelovány Souřadnicím inflexního bodu m ± a (tzn. pro x = ± 1) na křivce pro hustotu pravděpodobnosti odpovídají na distribuční funkci F(x) funkční hodnoty F(-l) = 0,1587 a F(l) = 0,8413. Právě tyto body leží na lineární části distribuční funkce mezi horní a dolní vodorovnou větví. Z průběhu distribučních křivek se vyhodnocují parametry, které vypovídají o distribuci velikosti částic v daném vzorku: - Í/ 50 - střední velikost částic v im vyhodnocená v poloviční vzdálenosti mezi horní a dolní vodorovnou větví distribuční křivky, - procento částic do 1 u.m - procento všech částic obsažených ve vzorku, které mají velikost do jednoho um. Statistické zpracování výsledků n celkový počet měření a x aritmetický průměr naměřených hodnot. Pokud mají data normální rozdělení a platí nulová hypotéza H o : p a = 0, má veličina ř n Studentovo rozdělení s (n + 1) stupni volnosti. Jsou-li data vzájemně nezávislá, pak platí kde t\_ a /2 (n + l)je (l-a/2)-kvantil Studentova rozdělení s (n + 1) stupni volnosti. Z tabulek I a II plyne, že všechna naměřená data jsou pro hladinu významnosti a = 0,05 nezávislá, což svědčí o správné volbě experimentálních podmínek měření. Testování předpokladu normality dat je založeno na použití testovacího kriteria Cj (8) (9) (10) 914

Tabulka I Statistické vyhodnocení parametru procento všech částic s velikostí do 1 fim". Počet měření n = 20, hladina významnosti a = 0,05 Parametr Anatasová TB AV-03 RutilováTBRG-15 Průměr Směrodat. odchylka měření Interval spolehlivosti Šikmost Špičatost Normalita Korel. koef. norm. rozdělení Nezávislost (autokorel. koef.) Shoda průměrů (t-test) Shoda rozptylů (Jacknife F-test) Párový t-test pro shodu průměrů 94,51 0,290 9437-94,65-0,407 2,478 0,962 rozdílné 95,49 0,223 95,38-95,59-0,245 2,613 0,986 93,69 0,428 93,49-93,89 0,133 2,648 0,967 94,98 0,427 94,78-95,18-0,349 2,137 0,975 rozdílné Tabulka II Statistické vyhodnocení parametru střední velikost částic d 50. Počet měření n = 20, hladina významnosti a - 0,05 Anatasová TB AV-03 RutilováTBRG-15 Průměr Směrodat. odchylka měření Interval spolehlivosti Šikmost Špičatost Normalita Korel. koef. norm. rozdělení Nezávislost (autokorel. koef.) Shoda průměrů (t-test) Shoda rozptylů (Jacknife F-test) Párový t-test pro shodu průměrů 0,277 0,0023 0,276-0,278 0,007 2,478 0,981 0,276 0,0025 0,275-0,277-0,103 2,039 0,978 0,290 0,0058 0,287-0,292-0,165 2,484 0,983 0,286 0,0056 0,284-0,289-0,448 2,149 0,975 kde gj je výběrová šikmost, D(g{) rozptyl výběrové šikmosti, g2 výběrová špičatost, Dtgý rozptyl výběrové špičatosti a Eigq) střední hodnota výběrové špičatosti. Předpoklad normality dat je splněn, má-li veličina Cj asymptoticky % 2 -rozdělení. Počítačový program ADSTAT porovnává tabulkový kvantil % -rozdělení s vypočtenou hodnotou Cj. Normalita dat je splněna za podmínky (11) kde %1-a (2) je (l-cc)-kvantil x 2 -rozdělení s dvěma stupni volnosti. Data naměřená na obou přístrojích mají pro hladinu významnosti a = 0,05 normální rozdělení. Toto tvrzení podporují i vypočtené vysoké korelační koeficienty normálního rozdělení. 915

Dalším krokem statistického hodnocení výsledků jsou testy hypotéz o parametrech dvou souborů naměřených dat. Pro testování hypotézy o shodnosti rozptylů H o : Oi =09 proti alternativní hypotéze H[: o 1 žc>2 bylo použito F- -testu Jacknife 3. Tento test prokázal shodu rozptylů jak u parametru procento částic do 1 im", tak i u parametru úř 50. Při testování hypotézy shodnosti středních hodnot H o : jj,j = \i 2 proti alternativní hypotéze H x : \x 1 * \i 2 bylo použito Studentova t-testu pro rozptyly <5\ = G 2 P ro b a testované parametry byla shodnost středních hodnot. K posouzení, zda oba přístroje dávají výsledky, byl použit Studentův t-test 4 pro párové rozdíly odpovídajících si prvků pro parametry procento částic do 1 im" a d 50. Párový test prokázal, že přístroje produkují rozdílné výsledky u parametru procento částic do 1 u.m". Z naměřených hodnot je vidět, že podíl stanovených částic s průměrem do jednoho mikrometru je systematicky vyšší u přístroje než u u ET 5000. Tento fakt lze vysvětlit tím, že velmi jemné částice se během měření na u nikdy neusadí", zatímco u diskové odstředivky dojde vlivem odstředivé síly k jejich usazení. Párový test pro hodnoty měření střední velikosti částic d 50 jsou srovnatelné na obou přístrojích. 4. Závěr Ze statistického zpracování experimentálních dat lze konstatovat dobrou shodu mezi oběma přístroji pro stanovení střední velikosti částic d 50. Pro stanovení podílu částic do 1 mikrometru byly zjištěny poněkud vyšší výsledky pro přístroj. Ze srovnávací studie vyplývá, zeje možno provést záměnu pomalejšího přístroje ET 5000 rychlejší diskovou centrifugou. LITERATURA 1. Allen T.: Particle Size Measurement I. Chapman & Halí, London 1997. 2. Operační manuál k přístroji ET 5000 f. Micromeritics, USA. 3. Operační manuál k diskové centrifuze f. Brookhaven, USA. 4. Meloun M., Militký J.: Statistické zpracování experimentálních dat. Plus, Praha 1994. J. Balcárek 3, A. Goebel a, Z. Smejkal b, and L. Dubánek b ("Precheza a.s, Přerov, b The University, Pardubice): Determination of Particle Size Distribution of Titanium Dioxide Particle size distribution measurements of titanium dioxide with atanase and rutile crystal structures háve been presented. The measurements were carried out with the ET 5000 apparatus and the disk centrifuge BI- -XDC. Statistical evaluation of the results was performed for particle portions up to 1 micron and the mean particle size d 50 - This evaluation substantiates a good agreement between the data obtained by both instruments. 916