JPH06201578A - 定量分析方法 - Google Patents
定量分析方法Info
- Publication number
- JPH06201578A JPH06201578A JP35839392A JP35839392A JPH06201578A JP H06201578 A JPH06201578 A JP H06201578A JP 35839392 A JP35839392 A JP 35839392A JP 35839392 A JP35839392 A JP 35839392A JP H06201578 A JPH06201578 A JP H06201578A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- group
- target component
- concentration
- formula
- sample
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【目的】 目的成分以外の共存成分の影響があるときの
定量分析の精度向上。 【構成】 複数試料についての幾つかの測定点での実測
値によって目的成分の濃度を示す予測式を作成するに当
り、幾つかの主要点での測定値によって試料をグループ
分けし、各グループ毎に予測カーブとか式を作成し、被
測定試料についても、同じ測定点の実測値によって所属
グループを決め、そのグループの予測式により目的成分
の濃度を求める。 【効果】 与えられた予測式が合わない試料に無理に一
つの予測式を用いることがなくなり、分析の信頼性、精
度が向上する。
定量分析の精度向上。 【構成】 複数試料についての幾つかの測定点での実測
値によって目的成分の濃度を示す予測式を作成するに当
り、幾つかの主要点での測定値によって試料をグループ
分けし、各グループ毎に予測カーブとか式を作成し、被
測定試料についても、同じ測定点の実測値によって所属
グループを決め、そのグループの予測式により目的成分
の濃度を求める。 【効果】 与えられた予測式が合わない試料に無理に一
つの予測式を用いることがなくなり、分析の信頼性、精
度が向上する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、目的成分についての検
量線を作っておき、この検量線によって試料中の目的成
分についての定量値を求める型の分析方法に関する。
量線を作っておき、この検量線によって試料中の目的成
分についての定量値を求める型の分析方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】分光的手段で定量分析を行う場合、定量
しようとする目的成分の濃度が同じでも、共存している
他成分の種類や量によって目的成分についての測定値が
異る。これは例えば試料の吸光スペクトルのピークの高
さを測る場合、そのピークが他の共存成分の吸光スペク
トルの上に乗っているので、他成分の種類や量によって
目的成分のピークの見掛上の高さが変化するからであ
る。つまり目的成分の吸光スペクトルピークは吸光スペ
クトルのベースラインの上に乗っており、そのベースラ
インの高さが共存する他成分の種類や量によって異るの
である。このため通常は試料の吸光スペクトルを測定し
て、目的成分のピーク位置でのベースラインの高さを求
め、目的成分のピークの真の高さを計算して、検量線を
適用すると云う手順で定量を行っているが、ベースライ
ン高さを求める必要があって能率的でなく、自動分析に
適さない。このため多変量解析の手法が応用される。そ
れは目的成分の濃度Ｃはその成分の吸光スペクトルピー
ク位置での吸光度ｘ 0の他幾つかの波長位置での吸光度
値ｘ 1，ｘ 2…の関数で Ｃ＝ａ 0ｘ 0＋ａ 1ｘ 1＋ａ 2ｘ 2＋… (1) で表されるものとし、目的成分の濃度が予め分っている
多数の試料について、ｘ0，ｘ 1，ｘ 2…を実測し、上
記した既知濃度および実測されたｘ 0，ｘ 1等を上式に
代入して得られる連立方程式に最小自乗法を適用して、
係数ａ 0，ａ 1，ａ 2…を決定し、このようにして作ら
れた式を用いて、定量分析をしようとする試料につい
て、ｘ 0，ｘ 1，ｘ 2…を実測し、上式によって濃度Ｃ
を算出するものである。この方法は目的成分の吸光スペ
クトルピーク位置でのベースラインの高さを求めると云
った判定操作が不要で、実測値に機械的に計算を施すだ
けでよいから自動分析に適しており、能率的である。
しようとする目的成分の濃度が同じでも、共存している
他成分の種類や量によって目的成分についての測定値が
異る。これは例えば試料の吸光スペクトルのピークの高
さを測る場合、そのピークが他の共存成分の吸光スペク
トルの上に乗っているので、他成分の種類や量によって
目的成分のピークの見掛上の高さが変化するからであ
る。つまり目的成分の吸光スペクトルピークは吸光スペ
クトルのベースラインの上に乗っており、そのベースラ
インの高さが共存する他成分の種類や量によって異るの
である。このため通常は試料の吸光スペクトルを測定し
て、目的成分のピーク位置でのベースラインの高さを求
め、目的成分のピークの真の高さを計算して、検量線を
適用すると云う手順で定量を行っているが、ベースライ
ン高さを求める必要があって能率的でなく、自動分析に
適さない。このため多変量解析の手法が応用される。そ
れは目的成分の濃度Ｃはその成分の吸光スペクトルピー
ク位置での吸光度ｘ 0の他幾つかの波長位置での吸光度
値ｘ 1，ｘ 2…の関数で Ｃ＝ａ 0ｘ 0＋ａ 1ｘ 1＋ａ 2ｘ 2＋… (1) で表されるものとし、目的成分の濃度が予め分っている
多数の試料について、ｘ0，ｘ 1，ｘ 2…を実測し、上
記した既知濃度および実測されたｘ 0，ｘ 1等を上式に
代入して得られる連立方程式に最小自乗法を適用して、
係数ａ 0，ａ 1，ａ 2…を決定し、このようにして作ら
れた式を用いて、定量分析をしようとする試料につい
て、ｘ 0，ｘ 1，ｘ 2…を実測し、上式によって濃度Ｃ
を算出するものである。この方法は目的成分の吸光スペ
クトルピーク位置でのベースラインの高さを求めると云
った判定操作が不要で、実測値に機械的に計算を施すだ
けでよいから自動分析に適しており、能率的である。
【０００３】しかし上述した方法には次のような問題が
ある。前記(1)式（以後予測式と云うことにする）の精
度を上げるためには予め多数の試料について実測を行う
必要がある。予測式において、ｘ 1，ｘ 2…は試料中に
存在する定量目的成分以外の各成分の吸光スペクトルの
ピーク位置での測定値で、目的成分の定量値への影響の
大きい共存成分に対する係数ａの値は大きく、影響の小
さな共存成分についてのａは小さい。影響の小さい成分
はその種類や組合せが変っても目的成分の定量値への影
響は小さいが、影響の大きい共存成分についてはその種
類や組合せが異れば、予測式そのものを別なものとする
必要がある。また同じ共存成分でも、その濃度範囲によ
って、その成分に対する係数ａの値は変ってくる。従っ
て、予測式を作るときは、その作成のために用いる多数
の試料は共通の予測式が適用できるグループに属した試
料であることが必要であり、被測定試料についても、も
ちろん同じグループに属したものであることが必要であ
る。このため、予測式を作成するに当って、グループ外
の試料を混用して精度の低い予測式を作ってしまった
り、一つの予測式にそれが適用できるグループに属して
いない被測定試料の測定結果を適用したりする場合が生
じ、また仮にグループ別に予測式を作っても、被測定試
料がどのグループに属するのかを決めるのが面倒なた
め、適用可能な予測式を自動的に選択することが困難
で、自動分析に適さないと云う問題があった。
ある。前記(1)式（以後予測式と云うことにする）の精
度を上げるためには予め多数の試料について実測を行う
必要がある。予測式において、ｘ 1，ｘ 2…は試料中に
存在する定量目的成分以外の各成分の吸光スペクトルの
ピーク位置での測定値で、目的成分の定量値への影響の
大きい共存成分に対する係数ａの値は大きく、影響の小
さな共存成分についてのａは小さい。影響の小さい成分
はその種類や組合せが変っても目的成分の定量値への影
響は小さいが、影響の大きい共存成分についてはその種
類や組合せが異れば、予測式そのものを別なものとする
必要がある。また同じ共存成分でも、その濃度範囲によ
って、その成分に対する係数ａの値は変ってくる。従っ
て、予測式を作るときは、その作成のために用いる多数
の試料は共通の予測式が適用できるグループに属した試
料であることが必要であり、被測定試料についても、も
ちろん同じグループに属したものであることが必要であ
る。このため、予測式を作成するに当って、グループ外
の試料を混用して精度の低い予測式を作ってしまった
り、一つの予測式にそれが適用できるグループに属して
いない被測定試料の測定結果を適用したりする場合が生
じ、また仮にグループ別に予測式を作っても、被測定試
料がどのグループに属するのかを決めるのが面倒なた
め、適用可能な予測式を自動的に選択することが困難
で、自動分析に適さないと云う問題があった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】試料のグループ別に予
測式を作成する方法および被測定試料について、グルー
プ判別を行い適用する予測式を自動選択する方法を提供
する。
測式を作成する方法および被測定試料について、グルー
プ判別を行い適用する予測式を自動選択する方法を提供
する。
【０００５】
【課題を解式するための手段】予測式の作成に当り、使
用する試料について、主な測定点における測定値によっ
て、それらの試料をグループ分けし、各グループ毎に予
測するカーブとか式等の予測手段を作成し、被測定試料
について、上記した主要点での測定値によって、その試
料の所属グループを判定し、そのグループに適用される
予測式を選択して分析を行う。
用する試料について、主な測定点における測定値によっ
て、それらの試料をグループ分けし、各グループ毎に予
測するカーブとか式等の予測手段を作成し、被測定試料
について、上記した主要点での測定値によって、その試
料の所属グループを判定し、そのグループに適用される
予測式を選択して分析を行う。
【０００６】
【作用】例えば目的成分に対して主要な共存成分が一つ
である場合、上記した主要な測定点として目的成分のピ
ーク近辺のベースライン位置或は上記した主要共存成分
のピーク位置等を選択すればよく、その主要測定点での
測定値が共存成分の濃度を示すから、その大小によって
試料を例えば大中小の３グループに分け、夫々について
予測するカーブとか式を作っておくことができる。また
被測定試料についても、上記した主要点での測定値によ
って、その所属グループを決めることができる。主要な
共存成分が二つの場合、主要な測定点は２つで、共存成
分の濃度の大小の組合せの種類が多くなるので、グルー
プの数は増すが、本質的には共存成分が一つの場合と変
らない。更に主要成分の数が増しても同じである。
である場合、上記した主要な測定点として目的成分のピ
ーク近辺のベースライン位置或は上記した主要共存成分
のピーク位置等を選択すればよく、その主要測定点での
測定値が共存成分の濃度を示すから、その大小によって
試料を例えば大中小の３グループに分け、夫々について
予測するカーブとか式を作っておくことができる。また
被測定試料についても、上記した主要点での測定値によ
って、その所属グループを決めることができる。主要な
共存成分が二つの場合、主要な測定点は２つで、共存成
分の濃度の大小の組合せの種類が多くなるので、グルー
プの数は増すが、本質的には共存成分が一つの場合と変
らない。更に主要成分の数が増しても同じである。
【０００７】
【実施例】吸光分析で、定量目的外の主要共存成分が３
つある場合。こゝで主要共存成分と云うのは量的に多い
と云うより、目的成分の測定値への影響の大きい成分の
ことで、試料の溶媒のように量的に試料より多くても一
定とみなせる成分とか、吸光スペクトルのピークが目的
成分や他の主要成分のピークから離れているものは多量
に含まれていても、主要共存成分ではない。図２はこの
場合の一試料の吸光スペクトルを示し、Ａが定量目的成
分のピーク、Ｂ，Ｃ，Ｄは共存成分のピークで、これら
各ピークは点線で示すように裾を引いてピークＡの所で
重なり、ピークＡに対するバックグラウンドを形成して
いる。こゝで成分Ｄは試料における濃度の分布範囲内で
は目的成分の定量値への影響はリニヤであるとみなせる
とする。予測式は各ピーク中心の波長位置での吸光度値
ｘ 0 ,ｘ 1 ,ｘ 2，ｘ 3を用い、 Ｃ＝ａ 0ｘ 0＋ａ 1ｘ 1＋ａ 2ｘ 2＋ａ 3ｘ 3 試料のグループ分けは共存成分Ｄについては考える必要
がないから、Ｂの濃度の大，小，Ｃの濃の大小により、 グループ１ Ｂ大，Ｃ大 グループ２ Ｂ大，Ｃ小 グループ３ Ｂ小，Ｃ大 グループ４ Ｂ小，Ｃ小 の４通の組合せに従って４グループに分ける。上のグル
ープ分けは実際上はｘ 1，ｘ 2の測定値に夫々選別レベ
ルＬ 1，Ｌ 2を決め、測定値がそのレベルより上か下か
で分ける。予測式作成のため集めた多数の試料を上述し
た所によって４つのグループに分類し、各グループ毎に
そのグループの試料を使って予測式を作る。
つある場合。こゝで主要共存成分と云うのは量的に多い
と云うより、目的成分の測定値への影響の大きい成分の
ことで、試料の溶媒のように量的に試料より多くても一
定とみなせる成分とか、吸光スペクトルのピークが目的
成分や他の主要成分のピークから離れているものは多量
に含まれていても、主要共存成分ではない。図２はこの
場合の一試料の吸光スペクトルを示し、Ａが定量目的成
分のピーク、Ｂ，Ｃ，Ｄは共存成分のピークで、これら
各ピークは点線で示すように裾を引いてピークＡの所で
重なり、ピークＡに対するバックグラウンドを形成して
いる。こゝで成分Ｄは試料における濃度の分布範囲内で
は目的成分の定量値への影響はリニヤであるとみなせる
とする。予測式は各ピーク中心の波長位置での吸光度値
ｘ 0 ,ｘ 1 ,ｘ 2，ｘ 3を用い、 Ｃ＝ａ 0ｘ 0＋ａ 1ｘ 1＋ａ 2ｘ 2＋ａ 3ｘ 3 試料のグループ分けは共存成分Ｄについては考える必要
がないから、Ｂの濃度の大，小，Ｃの濃の大小により、 グループ１ Ｂ大，Ｃ大 グループ２ Ｂ大，Ｃ小 グループ３ Ｂ小，Ｃ大 グループ４ Ｂ小，Ｃ小 の４通の組合せに従って４グループに分ける。上のグル
ープ分けは実際上はｘ 1，ｘ 2の測定値に夫々選別レベ
ルＬ 1，Ｌ 2を決め、測定値がそのレベルより上か下か
で分ける。予測式作成のため集めた多数の試料を上述し
た所によって４つのグループに分類し、各グループ毎に
そのグループの試料を使って予測式を作る。
【０００８】図２は上述した予測式作成の操作のフロー
チャートである。集めた試料について、目的成分の濃度
を他の方法で実測して求めておく（イ）。次に分光分析
位置で各試料毎にｘ 0，ｘ 1 ,ｘ 2，ｘ 3の実測値を求
める（ロ）。この実測値により試料をグループ分けする
（ハ）。グループ毎にｘ 0〜ｘ 3の実測値を用いて予測
式を作る（ニ）。
チャートである。集めた試料について、目的成分の濃度
を他の方法で実測して求めておく（イ）。次に分光分析
位置で各試料毎にｘ 0，ｘ 1 ,ｘ 2，ｘ 3の実測値を求
める（ロ）。この実測値により試料をグループ分けする
（ハ）。グループ毎にｘ 0〜ｘ 3の実測値を用いて予測
式を作る（ニ）。
【０００９】予測式が出来たら被測定試料の分析を行
う。図３はその分析操作のフローチャートである。まず
被測定試料についてｘ 0，ｘ 1 ,ｘ 2，ｘ 3の値を実測
する（ホ）。実測されたｘ 1 ,ｘ 2の値を用い、その試
料が属するグループを決める（ヘ）。最後にそのグルー
プ用の予測式に実測されたｘ 0〜ｘ 3の値を代入して目
的成分の濃度Ｃを算出する（ト）。
う。図３はその分析操作のフローチャートである。まず
被測定試料についてｘ 0，ｘ 1 ,ｘ 2，ｘ 3の値を実測
する（ホ）。実測されたｘ 1 ,ｘ 2の値を用い、その試
料が属するグループを決める（ヘ）。最後にそのグルー
プ用の予測式に実測されたｘ 0〜ｘ 3の値を代入して目
的成分の濃度Ｃを算出する（ト）。
【００１０】試料のグループ分けの仕方および、どのグ
ループに属するかの判別方法は定量しようとする試料の
実情に基いて決められるもので、上例のような形式に限
られない。上例では予測式における測定点の実測値によ
ってグループわけを行っているが、全く別の測定点の値
によってグループ分けを行うことも可能である。グルー
プの分け方によっては、被測定試料がどのグループにも
属さないと云う場合が生じることもある。このような場
合、本発明によれば、そのような試料は予想した予測式
の範囲では分析できないものと判定され、形式的に分析
を行って誤った定量値を出すと云う危険が避けられる。
また、上例では予測手段としてカーブを式で表す場合を
述べているが、式の代わりにカーブつまり検量線そのも
のを用いてもよい。
ループに属するかの判別方法は定量しようとする試料の
実情に基いて決められるもので、上例のような形式に限
られない。上例では予測式における測定点の実測値によ
ってグループわけを行っているが、全く別の測定点の値
によってグループ分けを行うことも可能である。グルー
プの分け方によっては、被測定試料がどのグループにも
属さないと云う場合が生じることもある。このような場
合、本発明によれば、そのような試料は予想した予測式
の範囲では分析できないものと判定され、形式的に分析
を行って誤った定量値を出すと云う危険が避けられる。
また、上例では予測手段としてカーブを式で表す場合を
述べているが、式の代わりにカーブつまり検量線そのも
のを用いてもよい。
【００１１】
【発明の効果】本発明によれば、単一の検量線による分
析に比し、他の共存成分の影響が定量的に評価されるの
で分析精度が良くなる上、他成分の影響を加味して定量
値を算出する予測式が単一でなく、試料組成に応じてグ
ループ分けされ、夫々に適した予測式が適用されるの
で、予測式そのものが、試料のグループ分けにより、信
頼性や精度が向上しており、被測定試料も測定結果から
一定のグループ分け基準によってグループ分けされて適
用すべき予測式が選択されるので、多種多量の試料の定
量分析を自動的に精度よく行うことができ、生産工程の
モニタとして高性能を発揮することができる。
析に比し、他の共存成分の影響が定量的に評価されるの
で分析精度が良くなる上、他成分の影響を加味して定量
値を算出する予測式が単一でなく、試料組成に応じてグ
ループ分けされ、夫々に適した予測式が適用されるの
で、予測式そのものが、試料のグループ分けにより、信
頼性や精度が向上しており、被測定試料も測定結果から
一定のグループ分け基準によってグループ分けされて適
用すべき予測式が選択されるので、多種多量の試料の定
量分析を自動的に精度よく行うことができ、生産工程の
モニタとして高性能を発揮することができる。
【図１】吸光スペクトルの一例のグラフ
【図２】予測式作成操作のフローチャート
【図３】被測定試料分析操作のフローチャート
Claims (1)
- 【請求項１】 目的成分の濃度既知の試料につき、複数
の測定値の実測値から目的成分の濃度を算出する予測手
段を作成して、目的成分の濃度を求める分析方法におい
て、上記予測式作成の際、用いる多数の試料を幾つかの
測定点における実測値によって複数のグループに分類
し、各グループ別に予測手段を作成し、被測定試料につ
いて、同じ測定点での実測値から、その試料の属するグ
ループを判別し、そのグループ用の上記予測手段によっ
て目的成分の定量値を求めることを特徴とする定量分析
方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP35839392A JPH06201578A (ja) | 1992-12-25 | 1992-12-25 | 定量分析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP35839392A JPH06201578A (ja) | 1992-12-25 | 1992-12-25 | 定量分析方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06201578A true JPH06201578A (ja) | 1994-07-19 |
Family
ID=18459060
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP35839392A Pending JPH06201578A (ja) | 1992-12-25 | 1992-12-25 | 定量分析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06201578A (ja) |
-
1992
- 1992-12-25 JP JP35839392A patent/JPH06201578A/ja active Pending
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