Показать сокращенную информацию
dc.contributor.author | Голованов, В. И. | |
dc.contributor.author | Данилина, Е. И. | |
dc.contributor.author | Дворяшина, Ю. С. | |
dc.contributor.author | Golovanov, V. I. | |
dc.contributor.author | Danilina, E. I. | |
dc.contributor.author | Dvoryashina, J. S. | |
dc.creator | Южно-Уральский государственный университет | ru_RU |
dc.creator | South Ural State University | en |
dc.date.accessioned | 2011-12-09T09:32:04Z | |
dc.date.available | 2011-12-09T09:32:04Z | |
dc.date.issued | 2010 | |
dc.identifier.citation | Голованов, В. И. Прогнозирование метрологических характеристик в титриметрии с использованием метода Монте-Карло / В. И. Голованов, Е. И. Данилина, Ю. С. Дворяшина // Вестник ЮУрГУ. Серия Химия.- 2010.- Вып. 3. № 11.- С. 27-33 | ru_RU |
dc.identifier.uri | http://dspace.susu.ac.ru/handle/0001.74/892 | |
dc.description | Golovanov Vladimir Ivanovieh - Dr. Sc. (Chemistry), Professor, Head of the Analytical Chemistry Subdepartment, South Ural State University. Голованов Владимир Иванович - доктор химических наук, профессор, заведующий кафедрой Аналитической химии, Южно-Уральский государственный университет. E-mail: vigchel@hotbox.ru Danilina Elena Ivanovna - PhD (Chemistry), Associate Professor, Analytical Chemistry Subdepartment, South Ural State University. Данилина Елена Ивановна - кандидат химических наук, доцент, кафедра «Аналитическая химия», Южно-Уральский государственный университет. Dvoryashina Julia Stanislavovna - PhD (Engineering), Associate Professor, Analytical Chemistry Subdepartment, South Ural State University. Дворяшина Юлия Станиславовна - кандидат технических наук, доцент, кафедра «Аналитическая химия», Южно-Уральский государственный университет. | ru_RU |
dc.description.abstract | С использованием многофакторного метода Монте-Карло предложен новый подход к прогнозированию метрологических характеристик в титриметрии. Рассмотрены стохастические модели процедур стандартизации щелочи по сильной кислоте методом максимальной крутизны, а также методом скачка титрования. Показана высокая прогностическая способность стохастических моделей. Так прогнозируемая погрешность метода максимальной крутизны sr = 0,2 % в сравнении с экспериментально найденной стандартной погрешностью sr = 0,3 %. Обсуждается технология реализации моделей в электронных таблицах Excel. A new approach to prediction of metrological performance in titrimetrical analysis, based on the use of Monte Carlo method, has been suggested. Stochastic models of standardization of alkali by a strong acid has been studied as an example, by the method of maximum steepness and the method of titration curve step. High prediction capability of stochastic models has been shown. Thus, predicted relative standard deviation has been found to equal sr = 0,2 %, compared to sr = 0,3 % determined for experimental results. The technology of modeling realization in Excel electronic tables has been discussed. | ru_RU |
dc.language | ru | en |
dc.publisher | Издательский центр ЮУрГУ | ru_RU |
dc.relation.ispartof | Вестник ЮУрГУ. Серия Химия | ru_RU |
dc.relation.ispartof | Vestnik Yuzhno-Ural'skogo Gosudarstvennogo Universiteta. Seriya Khimiya | ru_RU |
dc.relation.ispartof | Bulletin of SUSU | en |
dc.relation.ispartofseries | Химия;Вып. 3 | |
dc.subject | потенциометрическое титрование | ru_RU |
dc.subject | алкалиметрия | ru_RU |
dc.subject | погрешности анализа | ru_RU |
dc.subject | моделирование кривых титрования | ru_RU |
dc.subject | метод Монте-Карло | ru_RU |
dc.subject | программирование в Excel | ru_RU |
dc.subject | УДК 543.08 | ru_RU |
dc.subject | УДК 543.554 | ru_RU |
dc.subject | аналитическая химия | ru_RU |
dc.subject | potentiometric titration | ru_RU |
dc.subject | alkalimetry | ru_RU |
dc.subject | analysis errors | ru_RU |
dc.subject | titration curve modeling | ru_RU |
dc.subject | Excel programming | ru_RU |
dc.subject | Monte Carlo method | ru_RU |
dc.title | Прогнозирование метрологических характеристик в титриметрии с использованием метода Монте-Карло | ru_RU |
dc.title.alternative | Prediction of metrological performance in titration analysis with the use of Monte Carlo method | ru_RU |
dc.type | Article | ru_RU |