Спектры известных соединений

Каждое химическое соединение обладает своим индивидуальным спектром. Сравнивая спектр некоторого вещества со спектрами известных соединений, собранных в специальных справочниках, можно опознать, или, как говорят химики, идентифицировать, вещество по его спектру поглощения. [c.153]

Каждое химическое соединение обладает своим индивидуальным спектром. Сравнивая спектр некоторого вещества со спектрами известных соединений, можно опознать, или, как говорят химики, идентифицировать вещество по его спектру поглощения. В настоящее время в специальных банках данных, записанных в памяти электронно-вычислительных машин, собраны сведения о спектрах сотен тысяч различных соединений, и идентификация вещества по спектрам может быть оперативно проведена с помощью ЭВМ. [c.174]

В данном задании следует определить характеристические частоты поглощения атомных групп в спектре известного соединения в интервале 2000—400 см Ч [c.380]

Установить, к какой таутомерной форме в действительности происходит присоединение воды, можно лишь путем сравнения с рядом масс-спектров известных соединений. [c.67]

Имеются две поддающиеся измерению характеристики полосы поглощения, которые могут давать сведения об изучаемой системе. Значение частоты в максимуме одной или нескольких полос поглощения часто служит для идентификации частиц, представляющих собой молекулы идентификация проводится путем сравнения со спектрами известных соединений. Обычно такая интерпретация не является окончательной, если отсутствуют данные о других физических и химических свойствах системы. Количественные результаты могут быть получены путем измерения площади под кривой поглощения или интенсивности в максимуме обе величины являются функцией концентрации абсорбирующих свет молекул. Эта зависимость обычно выражается в виде закона Бера [c.9]

IV. СПЕКТРЫ ИЗВЕСТНЫХ СОЕДИНЕНИЙ [c.131]

Колебательные частоты определенные из спектра комбинационного рассеяния вещества, можно использовать для целей идентификации, при этом спектр неизвестной пробы сравнивают со спектром известного соединения. Спектр смеси состоит из наложенных друг на друга спектров составляющих. [c.162]

При идентификации неизвестного соединения прежде всего пытаются визуально сопоставить его спектр со спектром известного соединения. При детальном измерении и нормализации спектра неизвестного соединения (заключающейся в том, что каждый пик умножается на постоянный множитель, выбранный таким образом, чтобы интенсивность одного из пиков была бы приведена к стандартной величине) можно всегда решить, совпадает ли исследуемый спектр со спектром известного соединения. Однако процесс анализа значительно ускорится, если можно сравнивать эти спектры непосредственно. Еще важнее определить общий характер спектра, когда неизвестное соединение имеет примеси и в интересующей нас области наблюдается несколько дополнительных пиков. [c.237]

Однако высокая степень воспроизводимости масс-спектров позволяет получить спектр чистого соединения в присутствии другого вещества, если спектр последнего известен. Вычитание из каждого пика шаг за шагом доли, вносимой загрязнением, является вопросом времени и терпения. Чтобы эта методика давала успешные результаты, в спектре известного соединения должен содержаться хотя бы один пик, в образование которого неизвестное вещество не вносит вклада. При наличии некоторого опыта такие пики можно найти довольно легко. [c.307]

СО спектрами известных соединений, обладающих аналогичной сопряженной системой. При этом следует обращать внимание не только на положение и интенсивность максимумов полос поглощения, но и на всю форму кривой поглощения. Спектры сравниваемых соединений должны быть получены в одинаковых растворителях и вычерчены в одинаковых координатах. [c.51]

Индивидуальное соединение может быть идентифицировано с применением различных схем идентификации, использующих выделение и группировку характерных признаков разных классов соединений, путем определения структуры на основании изучения преимущественных направлений распада и сравнением полученного спектра со спектрами известных соединений [3—5]. Последний метод широко связан с применением машинной вычислительной техники и предусматривает предварительное занесение в память машины масс-спектров индивидуальных соединений с последующей выборкой из памяти [6]. [c.178]

При отсутствии в каталоге масс-спектра исследуемого соединения для качественного анализа используют методы распознавания. Классификация основана на исследовании масс-спектров известных соединений (обучающая выборка) и отнесении масс-спектров исследуемых образцов (экзаменационная выборка) к тому или иному классу. Применение для этой цели метода потенциальных функций с использованием разделяющих конических поверхностей показало, что после обучения ЭВМ. выработала достаточно точный критерий, позволяющий различать парафиновые, нафтеновые и моноолефиновые углеводороды. Ошибка распознавания не превышала 3% (отн.) 1[60]. [c.47]

Сложность ИК-спектров объясняется тем, что не существует двух соединений с одинаковыми спектрами. Следовательно, спектр чистого, соединения может надежно служить отпечатком пальцев при его идентификации, если есть сводка или атлас спектров известных соединений. Опубликовано несколько таких атласов [23—25]. [c.117]

Для той же выборки углеводородов критерий (4.2), в отличие от предыдущего, дает ошибочный результат только в 3% случаев. Такой подход к проблеме групповой идентификации представляет собой один из методов распознавания образов [27], основные преимущества которых заключаются в возможности обучения ЭВМ по сравнительно небольшим выборкам спектров известных соединений и использовании полученных результатов для идентификации неизвестных веществ. Резуль- [c.90]

Важнейшую роль прн идентификации неизвестных веществ играет личный опыт исследователя. Чем богаче этот опыт, тем быстрее исследователь придет к правильному заключению о природе неизвестного вещества. Идентификацию можно считать-правильной, когда спектр неизвестного образца точка за точкой совпадает со спектром известного соединения. [c.213]

На рис. 157 представлена газовая хроматограмма продуктов озонолиза аморфного полипропиленоксида, из которой видно, что в существенных количествах образуются продукты I, П, III. Продукты озонолиза полипропиленоксида были идентифицированы путем сравнения ИК-спектров этих продуктов со спектрами известных соединений. [c.443]

А. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОЛОЖЕНИЯ МАКСИМУМОВ ОСНОВНЫХ ПОЛОС ПОГЛОЩЕНИЯ В СПЕКТРАХ ИЗВЕСТНЫХ СОЕДИНЕНИЙ [c.380]

Ценной характеристикой вещества, применяемой лри идентификации, является отношение сигналов, полученных для данного вещества на двух разных детекторах. Анализируемое вещество после выхода из колонки проходит сначала через первый детектор, затем через второй, а сигналы, поступающие с детекторов, регистрируются одновременно при помощи многоперьевого самописца или на двух самописцах. Обычно применяют последовательное соединение ультрафиолетового детектора (более чувствительного, но селективного) с рефрактометром, или ультрафиолетового с детектором по флуоресценции, или двух ультрафиолетовых детекторов, работающих на разных длинах волн. Относительный отклик, т. е. отношение сигнала рефрактометра к сигналу фотометра, является характеристикой вещества при условии, что оба детектора работают в своем линейном диапазоне это проверяется введением различных количеств одного и того же вещества. Качественную информацию можно получить, работая на фотометрических детекторах, снабженных устройством для остановки потока (Stop flow) и позволяющих регистрировать спектр выходящего из колонки пика, пока он находится в проточной кювете, сравнивая его со спектром известного соединения. [c.171]

Масс-спектрометры используются в качестве детекторов в газовой хроматографии уже более 30 лет. За это время повысилось качество масс-спектрометров и появилась возможность получать надежные и воспроизводимые аналитические данные. При этом стоимость выпускаемых серийно масс-спектрометров уменьшилась. Современная комбинированная система ГХ-МС (хромато-масс-спектрометрия, ХМС) позволяет проводить анализ сложной смеси из 25 компонентов в течение 30 мин. За короткое время химик-аналитик получает количественную и качественную информацию об анализируемой смеси. ХМС позволяет охарактеризовать полученный в результате анализа газохроматографйческий пик соответствующим масс-спектром. Затем этот пик может быть сопоставлен с масс-спектром из библиотеки спектров, хранящейся в базе данных [9, 10]. Система обработки данных позволяет сравнить стандартный спектр известного соединения с неизвестным спектром. В качестве дополнительной информации о структуре химик-аналитик получает данные о коэффициенте корреляции между библиотечным спектром и спектром анализируемого соединения. Возможности ХМС обусловлены сочетанием разделительной способности ГХ, идентификации анализируемых соединений по специфичным масс-спектрам и количественной оценки по площадям пиков. Кроме того, очевидна высокая эффективность метода с точки зрения стоимости оборудования. [c.81]

Весьма ценными для качественного и количественного анализа смесей поверхностноактивных веществ оказались спектроскопические методы. Садт-лер [30] применил инфракрасный адсорбционный спектрометр для идентифи- кации большого числа торговых марок поверхностноактивных веществ и их смесей. Образцы, предназначенные для этих испытаний, не должны содержать влаги, и поэтому применяются либо исходные сухие вещества, либо их растворы в минеральном масле, СС14 или СЗа- Спектры поглощения многих мыл, жирных кислот и кислот канифоли приведены в литературе и могут быть использованы для анализа этих веществ [31] Определения при помощи ультрафиолетовых спектров поглощения особенно важны для идентификации и количественного определения поверхностноактивных веществ, содержащих ароматические кольца, а также для соединений, содержащих амидную или Ы-метиламидную группу. Однако в этой области имеется довольно мало числовых данных, и аналитику, перед тем как приступить к анализу неизвестного вещества, часто приходится самому предварительно определять спектры известных соединений. С появлением атласа таких данных роль спектроскопических измерений в ускорении и уточнении методов анализа поверхностноактивных веществ сильно возрастет [32]. [c.247]

Установление идентичности. Полос поглощения, характерных для какого-то определенного моносахарида и присущих только ему, не существует. Поэтому для идентификации путем сравнения со спектром известного соединения приходится снимать ИК-спектр в широком интервале частот, обычно от 4000 до 650 м , причем особенно характерной являет-, ся область 1250—650 так называемая область отпечатков пальцев (fingerprint). [c.58]

Наряду с поисковыми и интерпретирующими системами, основанными на использовании библиотечных масс спектров существуют системы для идентификации соединений, базирующи еся на методах обработки многомерной информации В отличие от индивидуальной идентификации они позволяют выявить общие групповые характеристики классов и групп соединений К ним относятся методы распознавания образов, кластерного и факторного анализа В этом случае масс спектры обычно представляются в виде точек в многомерном пространстве с числом измерений, равным числу масс спектральных характе ристик в полном или сокращенном масс спектре Значения этих характеристик являются координатами точки в многомерном пространстве, так что чем больше сходство между масс спект рами тем ближе расположены друг к другу соответствующие им точки в пространстве Если заранее задается свойство или структурная характеристика, по которой судят о близости ана лизируемых объектов, то путем обучения системы на масси ве масс спектров известных соединений определяются границы областей в пространстве (кластеров), в которые попадают со единения с данным признаком К таким методам называемым обучением с учителем относятся расчет расстоянии от средне го масс спектра каждого класса соединений метод обучающихся машин и метод ближаиших соседей Если же это классифици рующее свойство точно не известно ити примеров для обучения не имеется, то используются методы распознавапия образов без обучения или кластерный анализ [71] [c.122]

Данные, получаемые при измерении ИК-спектра образца, представляют собой зависимость интенсивности сигналов детектора от длины волны. Интенсивность сигнала детектора преобразуют в показатель поглощения или пропускания и строят график зависимости одного из этих показателей от длины волны, выраженной в микрометрах (10 см) или волновых числах ( м ). Для качественного анализа наиболее хорошо подходит диапазон ИК-излучения от 2 до 15 мкм (от 5000 до 666,6 СМ ). Многие химические соединения обладают заметным селективным поглощением в этой ИК-области. В типичной ситуации в области 2—15 мкм в спектре молекул наблюдается до 30 и более легко разрешающихся максимумов, по этой причине этот диапазон ИК-спектра часто называют областью отпечатков пальцев молекулы. Поглощение в определенных интервалах длин волн обычно связано с наличием в молекуле определенных функциональных групп i[62]. Следовательно, соединения можно идентифицировать по положению линий в их спектре. ИК-спектроскопия позволяет надежно идентифицировать чистые соединения при условии, что аналитик может воспользоваться соответствующим каталогом и сопоставить полученный спектр с содержащимися в нем спектрами известных соединений. Существует много стандартных каталогов спектров (например, ASTM Infrared File содержит свыше 135000 спектров), и некоторые из этих каталогов могут быть введены в компьютер. Последнее означает, что компьютер можно использовать для автоматического распознавания соединений путем сопоставления измеренных и эталонных спектров с помощью математических средств. Применяются два основных подхода — частичное согласование и полное согласование. В пер- [c.113]

Электронные спектры мо кно использовать для получения информации о природе поверхности адсорбента и о структуре адсорбированных молекул. Когда взаимодействие адсорбата с поверхностью не слигако.м сильное, спектр показывает те же по.досы, что и спектр свободных молекул, однако полосы поглощения в спектре адсорбата обычно сдвинуты. Эти сдвиги пытаются интерпретировать, исходя из факторов, которые могут вызывать спектральные сдвиги для данной молекулярной структуры. Если взаимодействие достаточно велико для того, чтобы разорвать связи в молекуле адсорбата, то можно ожидать, что появятся новые полосы поглощения, и тогда делается попытка получить из электронного спектра сведения о новой структуре путем сравнения спектра адсорбированных молекул со спектрами известных соединений. Некоторые примеры интерпретации спектральных данных дапы ниже. [c.356]