Python在酸碱滴定分析教学中的应用

基于Python自主设计开发的图形用户界面(GUI)酸碱滴定学习软件,实现了一元强酸(碱)、一元弱酸(碱)、多元酸(碱)和混合酸(碱)等不同酸碱体系滴定曲线图像的可视化绘制,化学计量点和滴定突跃范围以及滴定误差的计算。软件的运用使得教学内容更加直观、形象化,有助于获得滴定曲线变化的感性认识,深刻理解其概念与原理。

例谈滴定实验在高考中的考查及应用

滴定分析法是用已知准确浓度的标准溶液,通过滴定测定未知溶液浓度待测液的重要定量检测方法.高考化学中常考的滴定法有酸碱中和滴定、氧化还原滴定、沉淀滴定、配位滴定等.本文例析相关试题,以期提高解答此类试题的准确率.1酸碱中和滴定例1硫酸四氨合铜晶体{[Cu(NH3)4]SO4·H2O}中氨含量的测定方法如下.

自动滴定仪测定土壤有机碳及其组分的方法优化

土壤有机碳及其组分(颗粒有机碳、矿物结合态有机碳等)是反映土壤质量的关键性指标,开展准确高效地测定这些指标对相关研究具有重要意义。自动滴定仪与传统人工滴定相比,人员工作强度低,检测准确,但检测效率不及人工滴定的30%。为解决此问题,本文探讨了4种氧化剂加入量对测定有机碳的影响,研究了提前预加滴定液对检测效率提高的效果。最终优选氧化剂加入量为2mL,预加滴定液量以空白样滴定量的1/3计,建立了用于测定土壤有机碳的自动滴定仪法。采用有机碳不同水平的土壤样品和标准物质对方法进行验证,并与人工滴定进行比较,结果表明,自动滴定仪法与人工滴定法无显著性差异,方法的相对标准偏差(RSD,n=6)在2.10%~12.96%,加标回收率在93.37%~98.06%,标准物质相对误差为4.31%~4.79%;优化后的自动滴定法单个试样滴定用时由11min缩短到3.5min,整体检测效率高于人工滴定,而试剂耗用量仅是人工滴定法的40%。自动滴定仪法显著提升了有机碳的检测能力。

酸碱滴定教学中的动态演示探讨

酸碱滴定是《分析化学》课程中的重点内容,因其涉及分布系数、酸碱平衡的计算、指示剂的变色原理等难点,知识点及相关公式较多,计算复杂,概念也比较抽象,笔者研发了基于C#编程语言的酸碱滴定曲线虚拟动态演示系统,包括酸碱组分分布系数、酸碱滴定曲线及酸碱指示剂三个动态演示模块、将晦涩难懂的理论知识转变为具有动态可视化和趣味性的虚拟平台,以提高学生的计算及创新应用能力。

光度滴定在线分析系统测定锌电解液中硫酸及锌离子含量

锌电解液中硫酸和锌离子含量直接影响到锌的纯度及产品质量,目前电解液中硫酸和锌离子含量的检测均依赖于离线检测,自动化程度较低,联合测定装置的研究应用较少。本文对光度滴定在线检测系统进行了介绍,并通过优化检测参数,利用吸光度突变对硫酸和锌离子含量进行测定。在取样速度为30 mL/min、取液后等待时间2 s的条件下,可保证样品取样精度;锌离子测定采用EDTA络合滴定,以二甲酚橙作为指示剂,用量为0.2 mL,六次甲基四胺缓冲溶液用量为50 mL,在525 nm波长下对锌离子测定;硫酸测定采用酸碱滴定,以甲基红-次甲基蓝指示剂,用量为0.2 mL,控制在420 nm波长下测定,通过指示剂颜色变化判定滴定终点。试验结果表明,以优化后的试验条件运行,利用光度传感器采集信号,根据吸光度突变判定滴定终点方法可行,试验中分别对标准样品进行稳定性测试,实际值与认定值基本相符,表明装置及方法准确可靠,按照方法进行实际样品精密度(n=7)及加标回收率测试,并对比人工离线检测,其精密度整体RSD<1.2%,加标回收率分别为98.4%~101%和99.1%~99.8%。使用t检验证明,仪器测试结果与人工检测并无差异性,该装置可实现自动化分析,操作简单,分析项目同时进行,可满足在线连续生产检测需求。

滴定类计算试题的特点与解题策略分析

滴定类计算试题是常见的题型之一,考查学生对滴定原理的理解和运用能力.本文结合直接滴定、间接滴定和返滴定3类滴定方法,分析滴定类计算试题的特点以及解题策略.1直接滴定法.直接滴定是用标准溶液直接滴定待测样品的方法,只需一步反应就能测量出结果,如图1所示.

Top-down法评定EDTA络合滴定法测定海洋沉积物中碳酸钙含量的不确定度

依据Top-down技术中的质控图法对EDTA络合滴定法测定海洋沉积物中碳酸钙含量的不确定度进行评定。利用2021年质控样标准物质GBW 07333、GBW 07314和GBW 07316中CaCO_(3)测定值的时序数据进行评定,3组时序数据正态统计量A^(2*)(s)和独立性统计量A^(2*)(RM)均小于1,CaCO_(3)测定值、A_(EWMi)和移动极差控制图没有失控点,3组时序数据处于受控状态。当CaCO_(3)质量分数分别为2.05%、6.20%和38.56%时,计算得其扩展不确定度分别为0.08%、0.07%和0.20%。将测量不确定度与对应含量值进行线性拟合建立了不确定度预测模型,GBW 07309和GBW 07334中CaCO_(3)的测量不确定度预测值分别为0.09%和0.18%,预测值与Top-down技术获取的评定结果较为吻合。

用电位滴定法测定含锌硫化活性剂中锌含量

将含锌硫化活性剂直接溶解于盐酸溶液中,以乙二胺四乙酸二钠为滴定剂、铜离子选择电极为指示电极、银/氯化银为参比电极,采用电位滴定法测定含锌硫化活性剂中的锌含量。研究表明,硫酸铜的加入可增大滴定曲线的突跃范围,且铜离子选择电极在pH值为10的缓冲体系中灵敏度较高。采用电位滴定法测定2种含锌硫化活性剂中的锌离子含量及其回收率,并与原子发射光谱法进行比较,结果表明该两种硫化活性剂中锌离子含量回收率分别为100.13%和99.32%,且两种测试方法所得结果无明显差异,采用电位滴定法测定标准溶液中的锌离子含量并进行统计检验,结果显示测试值与标准值无明显差异,说明采用电位滴定法测定含锌硫化活性剂中锌含量可行有效。同时测定了混炼橡胶中硫化活性剂的锌离子含量,结果与理论计算值相近,故该方法同样适用于混炼橡胶中锌离子含量的测定。

库仑滴定法快速测定料酒中氨基酸态氮

采取库仑滴定法测定料酒中氨基酸态氮的含量。通过电解1.0mol/L氯化钾溶液生成的OH-自动滴定。首先滴定样品溶液pH至8.2,然后加入中性甲醛由滴定样品溶液pH至9.2,根据电解时间,按照法拉第电解定律计算出结果。结果显示:2.0mL中性甲醛能与样品瞬间完成反应,在氨基酸态氮加标量0.0704~0.704g/L范围内,加标回收率为97.2%~102.1%,相对标准偏差低于2.0%。采取库仑滴定法与国标规定的酸度计法分别测定5种实际样品,结果无显著差异,表明方法适用于料酒的质量检测。

络合滴定法测定复方乳酸依沙吖啶软膏中氧化锌的含量

目的:建立复方乳酸依沙吖啶软膏中氧化锌含量的测定方法。方法:采用络合滴定法对同一批次复方乳酸依沙吖啶软膏供试品进行氧化锌含量测定,对其专属性、线性范围、精密度、准确度实验结果进行数据分析,以判断方法的适用性。结果:本实验方法专属性良好,氧化锌在6.0~56.5 mg质量范围内线性关系良好,线性方程Y=0.245196X+0.050564(r=0.9994);氧化锌检出限为0.13 mg,定量限为0.43 mg;精密度实验氧化锌重复性实验相对标准偏差(RSD)为1.5%(n=6),氧化锌中间精密度RSD为1.3%(n=12);所有加标水平氧化锌平均回收率为100.3%(RSD=2.7%)。结论:该方法简单、快速,测定结果均符合《中华人民共和国药典》2020年版四部通则9101要求,适用于复方乳酸依沙吖啶软膏中氧化锌的含量测定。

酸碱滴定终点误差及软件解析

酸碱滴定的终点误差是分析化学理论教学中的重点和难点之一,目前通行的教材均按照不同的滴定体系,导出大量公式进行误差计算,不仅过程复杂,而且大都为近似计算。本文尝试推导一种统一以滴定剂体积表达的终点误差公式,并将滴定剂在到达计量点和滴定终点时所对应的体积予以数值化,以准确求取滴定终点误差值。相关实例显示,该法可大大降低计算难度,有效减轻教学负担。此外,本文提出采用MATLAB将算法程序化,以进一步提升教学效率。

电位滴定法与高效液相色谱法测定兽用复方制剂中巴比妥含量

分析比较电位滴定法与高效液相色谱法在巴比妥含量测定上的差异,以期为实际检测工作提供参考。采用916 Ti-Touch自动电位滴定仪,用硝酸银滴定液进行电位滴定。高效液相色谱法采用Xbridge C18色谱柱(150.0 mm×4.6 mm,5µm);流动相为乙腈-0.05 mol/L磷酸二氢钾溶液(体积比25∶75,用三乙胺调节pH值至8.2);检测波长240 nm;柱温30℃,流速1.0 mL/min,进样体积10µL。结果显示,电位滴定法加标回收率为100.2%~101.2%,RSD为0.1%;高效液相色谱法加标回收率为99.0%~101.6%,RSD为0.1%~0.2%。分别采用电位滴定法和高效液相色谱法测定12批不同厂家兽用复方氨基比林注射液和安痛定注射液中巴比妥含量,两种方法测定结果差异不显著(P>0.05)。高效液相色谱法耗时长,成本高,更适用于复方制剂中多种成分的同时测定;电位滴定法操作简便快速,准确度高,精密度好,更适用于巴比妥单一成分含量的测定。

EDTA配位滴定法测定水总硬度实验的课程思政设计

以分析化学实验“EDTA配位滴定法测定水总硬度”为例,从案例导入、案例研讨、实验创新设计、实验的实施与实践、实验考核等5个方面进行实验课程思政创新设计。借助一定的课程思政教育载体,通过案例教学、现场演示、问题探究、任务驱动等多种教学方式,注重培养学生的专业认同感、社会责任感和科学素养,让专业实践教学与思想政治教育同向同行,实现知识传授、能力培养与价值引领的有机统一。

滴定分析中常见的误差及其对分析结果的影响

滴定分析中不可避免地存在各种误差,绝大多数误差会对分析结果造成一定的影响。然而,不少同学对误差的判定感到难以理解,经常得到错误的结论。为了帮助学生理解误差产生的根本原因,正确分析误差对分析结果的影响,本文结合实例根据滴定分析中误差产生的原因对误差进行了分类(主要包括由终点指示方式、试剂及分析人员的操作引起的误差),并结合公式对于误差对分析结果造成的影响进行了分析。

基于卷积神经网络算法判定稀土总量滴定终点技术研究

由于稀土产业发展迅速,市场需求越来越大,应用范围越来越广,需建立一个长期有效且适用于测定各类稀土的方法。针对目前传统稀土总量检测方法效率低、准确度低、滴定终点差异大等问题,难以满足在线检测的需要。卷积神经网络算法通过摄像头记录样品在滴定过程中溶液的颜色变化,对溶液进行图像特征提取和学习,从而有效、准确地实现化学反应过程中溶液颜色的自动化识别,配合步进电机和注射泵等部件实现自动滴定过程,建立了一种基于卷积神经网络的稀土总量浓度在线分析方法。图像识别本质上是对图像信息进行特征提取,而卷积神经网络(CNN)有着传统识别方法不具备的优点,比如能够自行训练、识别速度更快、所需特征更少等,将自动滴定与神经网络相结合,实现了滴定流程的自动化和样品前处理、滴定、终点判定等过程的一体化,且设备内可同时进行五个样品滴定,提高了滴定效率。

模型化解决滴定计算问题

酸碱中和滴定是高中化学最重要的定量实验之一,从滴定反应类型的角度可以拓展为氧化还原滴定、沉淀滴定、络合滴定等;从滴定方式的角度可以拓展为直接滴定、置换滴定、间接滴定和返滴定.滴定实验在生产、生活中应用广泛,因而是高考的重点内容.滴定计算对于学生来说是难点,通过建立模型的方式解决滴定计算问题,可以帮助学生快速找到解题思路,大大提高计算的正确率.一、模型的建立与解题步骤1.直接滴定、置换滴定、间接滴定计算模型对于直接滴定、置换滴定、间接滴定,不管涉及几个化学反应,待测物的物质的量与已知物的物质的量之间都存在一个定量关系.

采用酸碱滴定法测定葡萄发酵饮料中二氧化硫含量结果的不确定度评定

对酸碱滴定法测定葡萄发酵饮料中二氧化硫含量不确定度进行有效评定,找出影响其不确定度的关键因素。通过酸碱滴定法测定葡萄发酵饮料中二氧化硫的含量,建立相关的数学模型,并对各不确定度分量进行计算和评定。结果显示:当置信水平为95%,包含因子为k=2时,葡萄发酵饮料中二氧化硫的含量为(39.1±0.4)mg/L。检测结果的不确定度主要来源于样品重复性测定和滴定过程,另外,标准溶液的标定和稀释过程也是影响不确定度的关键因素。

GeoGebra用于酸碱滴定曲线精准绘制及滴定终点误差计算

酸碱滴定曲线和滴定终点误差是分析化学课程中酸碱滴定章节的重要教学内容。针对此内容提出了“强模型化、融信息化、增可视化和去公式化”的总教学策略,形成了以电荷平衡关系式、稀释定律和形态分布系数等为底层逻辑的“三步模型法”滴定方程推演过程;采用GeoGebra软件为信息化手段,实现了滴定方程的可视化和数字解。

自动电位滴定法检测水中总碱度的应用

研究进行手工滴定法和自动电位滴定法检测水中总碱度的方法对比分析,对空白样品、质控样品和不同类型实际水样的总碱度进行检测,所有检测结果均符合试验要求,检测结果可靠。检测空白样品计算出手工滴定法检出限为2.4 mg/L,测定下限为9.5 mg/L。自动电位滴定法检出限为0.5 mg/L,测定下限为2.1 mg/L,明显低于手工滴定法。检测不同浓度质控样品,自动电位滴定法相对标准偏差≤0.46%,相对误差≤0.22%,手工滴定法相对标准偏差≤1.46%,相对误差≤2.79%;对实际样品进行平行双样分析,自动电位滴定法相对偏差为0.05%~0.43%,手工滴定法相对偏差为0~2.99%,皆可表明自动电位滴定法有更好的精密度和准确度,检测结果更稳定。对33组实际水样检测结果进行配对t检验,结果为P=0.146(>0.05),表明两种方法无显著差异。手工滴定法不同人员间检测结果相对偏差为0.30%~2.03%,人员偏差明显。对不同浑浊度水样进行加标回收试验,手工滴定法加标回收率为90.0%~108.0%,自动电位滴定法加标回收率为95.8%~104.2%。55 NTU以下水样摇匀和静置后检测结果间相对偏差,手工滴定法<3.7%,自动电位滴定法<1.5%,表明是否摇匀对检测结果无明显影响。相比于手工滴定法易被检测人员熟练程度、专业技术水平、对颜色敏感程度等因素影响,自动电位滴定法更能兼顾准确性和工作效率,实现智能化检测。生活饮用水领域需要尽快弥补总碱度国家标准方法空缺。

自动电位滴定法测定镍合金中铬含量的研究

文章对自动电位滴定法测定镍合金中铬含量进行了方法检出限、精密度、准确度的研究。经过计算得出方法检出限为0.009%,定量限为0.027%,满足定量要求;精密度试验结果显示相对标准偏差均小于0.5%,铬含量大于5.0%以上的样品相对标准偏差小于0.3%,方法的精密度良好;加标结果表明,加标回收率为99.3%~100.5%之间,准确度较高;标准样品试验结果表明,相对误差的绝对值均小于4.0%,铬含量超过2.0%的样品相对误差的绝对值小于2.0%,且大部分样品相对误差的绝对值小于1.0%,满足分析要求。