Chimica analitica

Chimica analitica

Introduzione alla chimica analitica

Chimica analitica → Scienza dell’informazione chimica, si occupa di sviluppare e applicare metodi e strategie per ottenere informazioni (composizione e natura della materia, identificazione e quantificazione specie e forme in cui un elemento occorre in un materiale, relazioni tra struttura e proprietà componenti).

Necessaria per

→ Verifiche, controllo materie prime e processo di produzione, diagnosi, valutazione rendimento, controlli ambientali, preparazione e indagini. L’informazione chimica non può essere ottenuta direttamente.

Tecnica analitica

→ Insieme principi teorici e accorgimenti sperimentali per ottenere informazioni sulla composizione di un campione utilizzando un fenomeno scientifico. Spettroscopia di assorbimento.

Metodo analitico

→ Applicazione di una tecnica analitica per risolvere problema specifico. Analisi contenuto di piombo in una lega mediante spettroscopia di assorbimento. Analisi di un campione mediante tecnica analitica in accordo con particolare metodo analitico produce risultato di un’analisi.

Procedura analitica

→ Insieme delle istruzioni di base necessarie per utilizzare un metodo analitico. Metodi standard sviluppati dalle diverse organizzazioni internazionali.

Protocollo

→ Insieme istruzioni e direttive di base da seguire rigidamente affinché il risultato possa essere accettato per fini particolari. Rispondenza campione a parametri di qualità prefissati.

Misurazione (determinazione analitica)

→ Insieme operazioni materiali e di calcolo fatte con dispositivi usati in quel sistema per identificare il parametro del sistema stesso per assegnare una misura ad una grandezza definita.

Misura (risultato o dato sperimentale)

Numero + incertezza + unità di misura relativa. È il risultato numerico della misurazione.

Campione

Porzione di materiale da analizzare. Spesso suddiviso in più porzioni (aliquote) per poter ripetere e controllare le analisi.

Analita

Componente del campione di interesse per una particolare analisi.

Matrice del campione

Costituita da tutte le componenti del campione escluso l’analita di interesse (sostanze interferenti, reagenti, solventi).

Analisi qualitativa

Determinazione della presenza di una o più specie chimiche in un campione.

Analisi quantitativa

Determinazione della quantità di una data specie presente in un campione. Risultati analisi quantitativa vengono ricavati da due misure:

• Massa o volume del campione
• Massa di una quantità che sia proporzionale alla quantità di analita nel campione
• Massa analita
• Volume analita
• Proprietà elettriche
• Interazione con radiazione elettromagnetica

Problema analitico

Definizione del sistema chimico-analitico e degli obiettivi dell’analisi:

• Definizione delle specie chimiche da determinare, dei livelli di concentrazione entro cui ha interesse la determinazione e definizione dell’accuratezza attesa
• Selezione del metodo analitico

Sistema chimico-analitico

→ Porzione di materia, più o meno grande, più o meno soggetta a variabilità, sulla quale si desidera ottenere informazioni, può essere:

• Aperto, con scambi di materia con l’esterno
• Chiuso, senza scambi di materia con l’esterno
• Omogeneo, con composizione costante
• Eterogeneo, con composizione variabile (spaziale e/o temporale)

Il metodo analitico viene scelto sulla base degli analiti da determinare (deve essere in grado di produrre un segnale correlato alla presenza/quantità di analita).

Criteri di scelta

• Quantità del campione
• Concentrazione
• Altri criteri pratici
  • Confidenza e abilità operatore
  • Tempo e costi analisi
  • Metodo distruttivo o non
  • Tipo di info richiesta (quantitativa/qualitativa)
• Altri criteri quantitativi
  • Detection limit (limite minimo di rivelabilità)
  • Sensibilità (risposta in funzione di concentrazione)
  • Intervallo in cui il segnale analitico è affidabile

Campionamento

Le analisi vengono effettuate su una piccola frazione del materiale di interesse, un numero limitato di elementi provenienti da una popolazione. È necessario che la composizione della frazione rappresentativa della composizione media del materiale.

→ Processo attraverso il quale si ottiene un campione omogeneo, rappresentativo del sistema da studiare, sufficientemente piccolo da essere analizzato in laboratorio.

• Grossolano → Insieme unità di campionamento, è una riproduzione dell’intera massa del materiale di interesse.
• Da laboratorio → Ha dimensioni ridotte ed è omogeneo.

→ Popolazione campione grossolano campione da laboratorio.

Obiettivi del processo di campionamento

• Ottenere una stima corretta della concentrazione media dell’analita nella popolazione
• Ottenere una stima corretta della variabilità della concentrazione dell’analita nella popolazione

Criteri generali di campionamento

• Quantità di campione → Dipende dal numero di analisi, dal tipo, dal metodo e dalla strumentazione prescelti.
• Numero di campioni → Dipende dall’esigenza di rappresentatività e dalla necessità di conservare campioni di confronto (controcampioni) per eventuali controlli successivi.
• Punti di raccolta → La rappresentatività di un sistema esteso dipende molto dalla localizzazione e dal numero di punti di raccolta.
• Rappresentatività → Il campione prelevato deve essere sufficientemente rappresentativo di tutto il materiale. Se il materiale è eterogeneo occorre effettuare una omogeneizzazione.
• Stabilità → Il campione deve mantenere le sue caratteristiche costanti fino al momento dell’analisi.
• Caratteristiche del recipiente → Tipo, forma e dimensione dipendono da natura e quantità del materiale da analizzare.
  • Campioni per analisi in tracce di metalli: contenitori di plastica o teflon (no vetro perché ioni adsorbiti possono essere rilasciati in soluzione)
  • Campioni per analisi di componenti organici: contenitori di vetro, perché tracce di plastificante possono contaminare campione. (Conservati a bassa temperatura per minimizzare degradazione)

Preparazione campione

Preparazione o trattamento campione → Insieme di operazioni analitiche che trasformano il campione grossolano in una forma adatta all’analisi chimica.

Diluizione (portare a volume)

Operazione analitica attraverso cui un campione viene posto in un recipiente tarato (matraccio) e diluito attraverso aggiunte di solvente, fino a raggiungere la tacca di taratura.

Per solidi non omogenei è necessaria la riduzione ad un campione di laboratorio finemente suddiviso e omogeneo attraverso una serie di operazioni:

• Essiccamento → Operazione di rimozione dell’umidità (pratica comune prima della pesata).
• Frantumazione e macinazione → Operazioni necessarie per ridurre le dimensioni delle particelle di campioni solidi.
• Misceleamento → I materiali solidi devono essere accuratamente miscelati per assicurare una distribuzione casuale dei componenti (omogeneità).
• Estrazione con solvente → Operazione che consiste nel trasferimento di un soluto da una fase ad un’altra. Serve per
  • Isolare o concentrare l’analita
  • Eliminare interferenze o impurezze

  L’efficienza di estrazione aumenta quando:

  • La superficie di contatto tra le due fasi è massima
  • L’estrazione viene ripetuta più volte
  • L’affinità dell’analita per il solvente che l’estrae è grande
• Filtrazione per gravità → Operazione che consente la separazione di una fase solida (precipitato) da una fase liquida (filtrato) mediante la percolazione della soluzione attraverso un filtro poroso permeabile solo al liquido.
• Eliminazione interferenze → L’interferenza sorge tutte le volte che una specie nella matrice del campione produce un segnale non distinguibile da quello dell’analita o lo attenua.
• Agente mascherante → Reagente che lega chimicamente un’interferenza ed evita che essa provochi errori nell’analisi.
• Separazione meccanica → Le specie interferenti vengono separate in seguito alla loro diversa distribuzione in fasi differenti, poi isolate meccanicamente (distillazione, estrazione, cromatografia).

Misurazione

• I risultati analitici dipendono dalla misura di una proprietà P fisica dell’analita
• P deve variare in modo noto e riproducibile al variare della concentrazione C dell’analita

Segnale

→ Quantità fisica che misuriamo a livello strumentale. Ogni segnale è costituito da due contributi:

• Il primo originato dall’analita (sostanza da determinare)
• Il secondo generato dagli interferenti del campione (matrice) e dalla strumentazione usata per la misurazione (rumore)

Elaborazione dati

Calibrazione → Processo attraverso il quale si stabilisce la relazione funzionale univoca e riproducibile tra la quantità fisica misurata (segnale P) e la quantità chimica di interesse (concentrazione C).

Interpretazione e decisione

Interpretazione del risultato

• Valutare le limitazioni del risultato: occorre stimare l’attendibilità dei risultati (in termini di precisione e accuratezza) e fornire quindi una misura delle incertezze associate ai risultati
• L’incertezza di una misurazione è importante tanto quanto la misurazione stessa: fornisce informazioni riguardanti l’affidabilità della misurazione.
• Le repliche permettono di determinare la variabilità (incertezza) dell’analisi

Il campione è una porzione del materiale da analizzare. Spesso il campione viene suddiviso in più porzioni, dette aliquote, per poter ripetere e controllare le analisi.

Replica

→ Misurazione ripetuta nelle stesse condizioni → Media (±incertezza) test statistici (confronto con valore di controllo) decisione.

Accuratezza e precisione

Processo di misura

In generale misurazioni ripetute (repliche) della stessa quantità di analita danno risultati diversi.

Media aritmetica

→ È la stima più affidabile del valore vero. La media è un indice di tendenza centrale cioè una quantità statistica fondamentale utile per la stima del valore centrale dei dati.

Mediana

→ Il valore che divide in due parti uguali un insieme di dati ordinati valore misurato (singola replica) valore vero (valore di riferimento).

Errore sistematico (bias)

→ Errore riproducibile che si ripresenta sempre nello stesso modo (con stesso ordine di grandezza e stesso segno), è possibile individuarlo ed eliminarlo. Accuratezza.

Errore casuale

→ Non si presenta sempre nello stesso modo, non è possibile individuarlo ed eliminarlo, è sempre presente, ma è possibile minimizzarlo. Precisione.

Mancanza di controllo (drift)

→ Variabilità dovuta a condizioni ambientali del laboratorio, che hanno effetto sulla misurazione, con attenzione sono eliminabili.

Errore grossolano

→ Errori grandi ed evidenti, quindi eliminabili (errori di scrittura dati, errori nelle conversioni delle unità di misura…).

Accuratezza e precisione

Precisione

→ Rappresenta l’accordo tra le repliche effettuate nelle stesse condizioni (ripetibilità o riproducibilità). La precisione di una misura dipende dagli errori casuali.

Accuratezza

→ Rappresenta l’accordo tra il valore misurato (singolo o medio) e il valore vero o accettato della grandezza misurata. L’accuratezza di una misura dipende principalmente dagli errori sistematici. L’accuratezza esprime la vicinanza del risultato al valore vero della grandezza fisica misurata. L’accuratezza del singolo risultato sperimentale comprende sia l’errore sistematico che quello casuale. Se il risultato è calcolato come valor medio di un numero sufficiente di misure replicate, l’errore sistematico (bias) può essere preso come misura dell’accuratezza.

L’accuratezza si stima mediante confronto tra il valore misurato e il valore vero μ (valore di uno standard o di un metodo alternativo):

• Analizzando campioni di composizione accuratamente nota
• Analizzando campioni in bianco
• Utilizzando un metodo analitico alternativo per misurare la stessa quantità

Errori sistematici

Sono causati da:

• Errori strumentali → Dovuti a inesatta calibrazione o utilizzazione impropria degli strumenti, all’uso di strumenti non idonei…
• Errori di metodo → Dovuti a un comportamento non ideale di reattivi e reazioni, uso di condizioni sperimentali non idonee
• Errori personali → Dovuti a distrazione o non conoscenza della corretta procedura
• Costanti → Non variano al variare della quantità di campione in analisi (errore assoluto invariato mentre relativo cambia)
• Proporzionali → Aumentano o diminuiscono in funzione della quantità del campione in analisi (errore assoluto varia, errore relativo costante)

Errori casuali

→ Detti anche indeterminati o random, causano una dispersione più o meno simmetrica delle repliche intorno al valore medio. Sono legati a fluttuazioni indefinite di una miriade di parametri sperimentali. Non possono essere eliminati, anche se possono essere ridotti operando con cura. Occorre limitare queste sorgenti per portare la metodica in condizioni di ripetibilità.

U = Uncertainty, 4 sorgenti di inc. che si combinano per dare err. casuale, ±U

I risultati ottenuti mediante misurazioni ripetute di una quantità sperimentale seguono generalmente una distribuzione gaussiana. L’errore casuale può essere stimato mediante una serie di misurazioni replicate (n) calcolando indici di dispersione → quantità statistiche fondamentali utili per la stima della dispersione dei dati.

Deviazione standard

→ Misura la tendenza delle repliche a distribuirsi intorno alla media. Più è piccola, tanto più le repliche si raggruppano vicino alla media. Deviazione standard bassa precisione alta, deviazione standard alta precisione bassa.