आव्यूह (रासायनिक विश्लेषण): Difference between revisions
(Created page with "{{Short description|Components of a chemical sample other than the substance of interest}} रासायनिक विश्लेषण में, मैट्रि...") |
No edit summary |
||
(5 intermediate revisions by 4 users not shown) | |||
Line 1: | Line 1: | ||
{{Short description|Components of a chemical sample other than the substance of interest}} | {{Short description|Components of a chemical sample other than the substance of interest}} | ||
[[रासायनिक विश्लेषण]] में, | [[रासायनिक विश्लेषण]] में, आव्यूह विश्लेषण के अतिरिक्त एक [[नमूना (सामग्री)]] के घटकों को संदर्भित करता है<ref>{{GoldBookRef |file=M03758 |title=Matrix (in analysis) |year=1989}}</ref> आव्यूह का विश्लेषण जिस तरह से किया जाता है और परिणाम की गुणवत्ता प्राप्त की जाती है इस प्रकार उस पर आव्यूह का बहुत अधिक प्रभाव होता है; ऐसे प्रभावों को आव्यूह प्रभाव कहा जाता है।<ref name="env">F. W. Fifield, P. J. Haines. ''Environmental Analytical Chemistry''. Blackwell Publishing, '''2000''', p. 4-5. {{ISBN|0-632-05383-6}}.</ref> उदाहरण के लिए, विश्लेषण प्रक्रिया के गुणांक पर आयनिक शक्ति का प्रभाव पड़ सकता है। आव्यूह प्रभाव हेतु लेखाकरण का सर्वाधिक प्रचलित विधि के रूप में होता है।<ref name="harris">Harris, D. C. ''Quantitative Chemical Analysis'', 4th ed. Freeman, '''1995''', pp.194, 404. {{ISBN|0-7167-2508-8}}.</ref><ref>{{GoldBookRef |file=M03759 |title=Matrix effect |year=1989}}</ref> और इस प्रकार ज्ञात एनालिटिक्स सांद्रता के साथ मानक नमूनों का प्रयोग कर [[अंशांकन वक्र]] का निर्माण होता है और जो जितना संभव हो सके नमूने के आव्यूह को अनुमानित करने का प्रयास करता है।<ref name="env"/> यह विशेष रूप से ठोस नमूनों के लिए बहुत महत्वपूर्ण होता है और इस प्रकार जहां एक मजबूत आव्यूह प्रभाव के रूप में होता है।<ref>Marco Aurelio Zezzi Arruda. ''Trends in Sample Preparation''. Nova Publishers, '''2006''', p. 15-18. {{ISBN|1-60021-118-6}}.</ref> जटिल या अज्ञात आव्यूह वाले स्थितियों में, [[मानक जोड़ विधि]] का उपयोग किया जा सकता है।<ref name="harris"/> इस प्रोद्योगिकीय में, नमूने की प्रतिक्रिया को मापा और अंकित किया जाता है, उदाहरण के लिए विश्लेषण के लिए चुने हुए [[इलेक्ट्रोड]] का उपयोग किया जा सकता है। फिर, [[मानक समाधान]] की एक छोटी मात्रा जोड़ दी जाती है और प्रतिक्रिया फिर से मापी जाती है और इस प्रकार आदर्श रूप से मानक जोड़ को विश्लेषण एकाग्रता को 1.5 से 3 के घटकों के कारण से बढ़ाना चाहिए और कई अतिरिक्त औसत रूप में होना चाहिए। मानक विलयन का आयतन इतना छोटा होना चाहिए कि वह आव्यूह को यथासंभव कम से कम विचलित कर सके। | ||
== | == आव्यूह प्रभाव == | ||
[[ | [[आव्यूह वृद्धि]] और प्रतिबंध को अधिकांशतः आधुनिक विश्लेषणात्मक रूटीन के रूप में देखा जाता है, जैसे जीसी, एचपीएलसी और आईसीपी के रूप में होते है। | ||
निम्नलिखित सूत्र के उपयोग से | निम्नलिखित सूत्र के उपयोग से आव्यूह प्रभाव की मात्रा निर्धारित की जाती है, | ||
:<math>ME = 100 \left ( \frac{A (extract)}{A (standard)} \right ) </math> | :<math>ME = 100 \left ( \frac{A (extract)}{A (standard)} \right ) </math> | ||
जहाँ | |||
एक निष्कर्ष विश्लेषक का चरम क्षेत्र के रूप में है, जब आव्यूह निकालने के साथ पतला होता है। | |||
आव्यूह की अनुपस्थिति में मानक विश्लेषक का चरम क्षेत्र होता है। | |||
दोनों मानकों में विश्लेषण की एकाग्रता समान होनी चाहिए। 100 के | दोनों मानकों में विश्लेषण की एकाग्रता समान होनी चाहिए। 100 के निकट का आव्यूह प्रभाव मान आव्यूह प्रभाव की अनुपस्थिति को दर्शाता है। 100 से कम का आव्यूह प्रभाव मान प्रतिबंध को इंगित करता है, जबकि 100 से बड़ा मान आव्यूह वृद्धि का संकेत होता है। | ||
आव्यूह प्रभाव की एक वैकल्पिक परिभाषा सूत्र का उपयोग करती है | |||
:<math>ME = 100 \left ( \frac{A (extract)}{A (standard)} \right ) - 100 </math> | :<math>ME = 100 \left ( \frac{A (extract)}{A (standard)} \right ) - 100 </math> | ||
इस परिभाषा का लाभ यह है कि ऋणात्मक मान | इस परिभाषा का लाभ यह है कि ऋणात्मक मान प्रतिबंध का संकेत देते हैं, जबकि धनात्मक मान आव्यूह वृद्धि का संकेत देते हैं। आदर्श रूप से 0 का मान आव्यूह प्रभाव की अनुपस्थिति से संबंधित होता है। | ||
== यह भी देखें == | == यह भी देखें == | ||
* [[निष्कर्षण (रसायन विज्ञान)]] | * [[निष्कर्षण (रसायन विज्ञान)|इक्स्ट्रैक्शन (रसायन विज्ञान)]] | ||
==संदर्भ== | ==संदर्भ== | ||
{{reflist}}{{Analytical chemistry}} | {{reflist}}{{Analytical chemistry}} | ||
[[Category:Collapse templates]] | |||
[[Category: | |||
[[Category:Created On 19/05/2023]] | [[Category:Created On 19/05/2023]] | ||
[[Category:Lua-based templates]] | |||
[[Category:Machine Translated Page]] | |||
[[Category:Navigational boxes| ]] | |||
[[Category:Navigational boxes without horizontal lists]] | |||
[[Category:Pages with script errors]] | |||
[[Category:Sidebars with styles needing conversion]] | |||
[[Category:Template documentation pages|Documentation/doc]] | |||
[[Category:Templates Vigyan Ready]] | |||
[[Category:Templates generating microformats]] | |||
[[Category:Templates that add a tracking category]] | |||
[[Category:Templates that are not mobile friendly]] | |||
[[Category:Templates that generate short descriptions]] | |||
[[Category:Templates using TemplateData]] | |||
[[Category:Wikipedia metatemplates]] | |||
[[Category:विश्लेषणात्मक रसायनशास्त्र]] |
Latest revision as of 07:57, 13 June 2023
रासायनिक विश्लेषण में, आव्यूह विश्लेषण के अतिरिक्त एक नमूना (सामग्री) के घटकों को संदर्भित करता है[1] आव्यूह का विश्लेषण जिस तरह से किया जाता है और परिणाम की गुणवत्ता प्राप्त की जाती है इस प्रकार उस पर आव्यूह का बहुत अधिक प्रभाव होता है; ऐसे प्रभावों को आव्यूह प्रभाव कहा जाता है।[2] उदाहरण के लिए, विश्लेषण प्रक्रिया के गुणांक पर आयनिक शक्ति का प्रभाव पड़ सकता है। आव्यूह प्रभाव हेतु लेखाकरण का सर्वाधिक प्रचलित विधि के रूप में होता है।[3][4] और इस प्रकार ज्ञात एनालिटिक्स सांद्रता के साथ मानक नमूनों का प्रयोग कर अंशांकन वक्र का निर्माण होता है और जो जितना संभव हो सके नमूने के आव्यूह को अनुमानित करने का प्रयास करता है।[2] यह विशेष रूप से ठोस नमूनों के लिए बहुत महत्वपूर्ण होता है और इस प्रकार जहां एक मजबूत आव्यूह प्रभाव के रूप में होता है।[5] जटिल या अज्ञात आव्यूह वाले स्थितियों में, मानक जोड़ विधि का उपयोग किया जा सकता है।[3] इस प्रोद्योगिकीय में, नमूने की प्रतिक्रिया को मापा और अंकित किया जाता है, उदाहरण के लिए विश्लेषण के लिए चुने हुए इलेक्ट्रोड का उपयोग किया जा सकता है। फिर, मानक समाधान की एक छोटी मात्रा जोड़ दी जाती है और प्रतिक्रिया फिर से मापी जाती है और इस प्रकार आदर्श रूप से मानक जोड़ को विश्लेषण एकाग्रता को 1.5 से 3 के घटकों के कारण से बढ़ाना चाहिए और कई अतिरिक्त औसत रूप में होना चाहिए। मानक विलयन का आयतन इतना छोटा होना चाहिए कि वह आव्यूह को यथासंभव कम से कम विचलित कर सके।
आव्यूह प्रभाव
आव्यूह वृद्धि और प्रतिबंध को अधिकांशतः आधुनिक विश्लेषणात्मक रूटीन के रूप में देखा जाता है, जैसे जीसी, एचपीएलसी और आईसीपी के रूप में होते है।
निम्नलिखित सूत्र के उपयोग से आव्यूह प्रभाव की मात्रा निर्धारित की जाती है,
जहाँ
एक निष्कर्ष विश्लेषक का चरम क्षेत्र के रूप में है, जब आव्यूह निकालने के साथ पतला होता है।
आव्यूह की अनुपस्थिति में मानक विश्लेषक का चरम क्षेत्र होता है।
दोनों मानकों में विश्लेषण की एकाग्रता समान होनी चाहिए। 100 के निकट का आव्यूह प्रभाव मान आव्यूह प्रभाव की अनुपस्थिति को दर्शाता है। 100 से कम का आव्यूह प्रभाव मान प्रतिबंध को इंगित करता है, जबकि 100 से बड़ा मान आव्यूह वृद्धि का संकेत होता है।
आव्यूह प्रभाव की एक वैकल्पिक परिभाषा सूत्र का उपयोग करती है
इस परिभाषा का लाभ यह है कि ऋणात्मक मान प्रतिबंध का संकेत देते हैं, जबकि धनात्मक मान आव्यूह वृद्धि का संकेत देते हैं। आदर्श रूप से 0 का मान आव्यूह प्रभाव की अनुपस्थिति से संबंधित होता है।
यह भी देखें
संदर्भ
- ↑ IUPAC, Compendium of Chemical Terminology, 2nd ed. (the "Gold Book") (1997). Online corrected version: (1989) "Matrix (in analysis)". doi:10.1351/goldbook.M03758
- ↑ 2.0 2.1 F. W. Fifield, P. J. Haines. Environmental Analytical Chemistry. Blackwell Publishing, 2000, p. 4-5. ISBN 0-632-05383-6.
- ↑ 3.0 3.1 Harris, D. C. Quantitative Chemical Analysis, 4th ed. Freeman, 1995, pp.194, 404. ISBN 0-7167-2508-8.
- ↑ IUPAC, Compendium of Chemical Terminology, 2nd ed. (the "Gold Book") (1997). Online corrected version: (1989) "Matrix effect". doi:10.1351/goldbook.M03759
- ↑ Marco Aurelio Zezzi Arruda. Trends in Sample Preparation. Nova Publishers, 2006, p. 15-18. ISBN 1-60021-118-6.