Гистерезис, влияние ионной силы

Влияние концентрации хлористого аммония на магнитные характеристики определяли на покрытии, полученном из раствора, содержащего, г/л хлористого никеля — 30, гипофосфита натрия — 20, лимоннокислого натрия — 100 pH 8,5. Результаты измерений приведены в табл. 61, откуда видно, что увеличение концентрации хлористого аммония почти не влияет на коэрцитивную силу, тогда как максимальная и остаточная магнитные индукции изменяются. Ближе всего к прямоугольной оказалась петля гистерезиса в случае покрытий, полученных из растворов с концентрацией хлористого аммония 25 г/л. Влияние иона аммония на магнитные свойства изучали на покрытиях, полученных из раствора состава, г/л сернокислый никель — 33, гипофосфит натрия — 20, лимоннокислый [c.121]

Метод градуировочного графика основан на измерении потенциала индикаторного электрода в растворе с неизвестной концентрацией определяемого иона и расчете этой концентрации по уравнению регрессии, найденному по серии градуировочных растворов с известной концентрацией этого же иона. Для снижения погрешности анализа градуировочный график строят по серии растворов, состав которых (концентрация инертного электролита и pH) максимально приближен к составу анализируемого раствора. Как правило, для этого во все измеряемые растворы вводят специальные буферные смеси, обеспечивающие постоянство ионной силы, рн и устраняющие мешающее влияние ионов, сопутствующих определяемому. Метод используют также в автоматизированных методах анализа. Применение метода к анализу в потоке потребовало влияния гидродинамических условий на аналитические характеристики ионоселективных электродов было обнаружено, что интервал линейности электродной функции (особенно в области низких концентраций потенциалопределяюшего иона) зависит от времени пребывания анализируемого раствора в электрохимической ячейке, практически для всех ионоселективных электродов наблюдаются явления гистерезиса, т. е. влияние на потенциал электрода знака функции изменения концентрации во времени. Избежать трудностей удалось, используя узкие поддиапазоны градуировочного графика, многократно проверяя параметры градуировочного графика во время выполнения анализа и применяя микрокомпьютеры, оценивающие уравнение регрессии и корректирующие расчет результатов анализа. [c.7]