Метрологические оценки неопределенности при решении идентификационных задач

Тезисы VII конференции "Аналитика Сибири и Дальнего Востока - 2004" » Пленарные лекции » ...

Метрологические оценки неопределенности
при решении идентификационных задач

В.И. Вершинин

Омский госуниверситет, 644077, Омск, пр.Мира,55а, vershinuniver.omsk.su

Очевидно, что качественный анализ должен иметь теоретически обоснованные и общепринятые способы количественной оценки достоверности получаемых результатов. Эта задача была поставлена Н.П.Комарем, стала актуальной для практики с появлением систем компьютерной идентификации (СКИ), но еще далека от своего решения. В 2003 г. международными объединениями химиков и метрологов (Eurochem, CITAC) создана рабочая группа для подготовки рекомендаций по метрологии качественного анализа и для выработки единой терминологии. В докладе сделан критический обзор новых работ в этой области, сообщается и о первых рекомендациях рабочей группы.

Как и в количественном анализе, в качественном анализе возможны два способа оценки неопределенности: 1) статистические оценки, вычисляемые по результатам анализа множества образцов с известным химическим составом; 2) априорные оценки, вычисляемые с учетом погрешностей исходных измерений по алгоритмам теории вероятностей. Для оптимизации работы СКИ пригодны оба способа, в докладе рассмотрены их принципы и преимущества. Эти способы дополняют друг друга, априорные оценки более полезны при разработке методик анализа (кроме тест-методов), а статистические – при метрологической аттестации методик. Более разработаны сегодня статистические оценки (Н.П.Комарь, F.W.McLafferty, S.Ellison). Априорные оценки (В.А.Топчий, В.И.Вершинин) позволяют решить вопрос о возможности достоверной идентификации при данной точности исходных измерений и данной селективности идентификационных признаков (например, характеристик удерживания). Общая неопределенность результата в этом случае трактуется как сумма двух вероятностей: ложной идентификации компонента Х (в его отсутствие) и необнаружения действительно присутствующего Х при повторении испытаний. Алгоритмы оценки должны учитывать точность измерений, предполагаемый состав пробы, содержание базы данных, число единичных испытаний и др. Алгоритмы специфичны для разных методов (хроматография, спектрометрия, масс-спектрометрия и т.д.). В докладе примером служат проведенные в ОмГУ исследования по хроматографическому анализу бензинов и по спектральному анализу смесей полиаренов, проведенные с применением соответствующих СКИ.