77310-83-9Relevant academic research and scientific papers
Optimierung analytischer Ein- und Mehrkomponentenverfahren
Otto, Matthias
, p. 204 - 213 (2007/10/02)
Die Ausnutzung der Leistungsfaehigkeit analytischer Geraete und die Notwendigkeit des sparsamen Umgangs mit vorhandenen Mitteln macht es erforderlich, analytische Verfahren unter optimalen Bedingungen zu betreiben.Um den experimentellen Aufwand zur Optimierung eines Analysenverfahrens auf einem Minimum halten zu koennen, muessen geeignete Optimierungsstrategien zum Einsatz kommen.Solche Strategien schliessen die Wahl von Ziel- und Einflussgroessen, die Versuchsplanung, gegebenenfalls eine mathematische Modellierung und die Suche nach dem Optimum ein.Von den uebersichtsmaessig vorgestellten formalen Optimierungsstrategien eignen sich Suchverfahren, wie das Simplexverfahren, dann, wenn ein Analysenverfahren mit moeglichst wenig Experimenten optimiert werden soll und nicht zu hohe Anforderungen an die Kontrollierbarkeit der Einflussgroessen gestellt werden.Demgegenueber bewaehren sich Abbildungsmethoden, die auf der Basis eines mathematischen Modells ein vertieftes Verstaendnis der Wirkungszusammenhaenge zwischen Zielgroesse und Einflussgroessen erlauben, in Faellen, wo ein umfassenderes Verstaendnis des analytischen Verfahrens fuer seine optimale Kontrolle gefordert wird.Am Beispiel eines klinisch-chemischen Verfahrens wird die Optimierung eines Einkomponentenverfahrens erlaeutert.Ueberdies wird an Hand von mechanistischen Modellierungen bei Verfahren auf der Grundlage chemischer Analysenprinzipien die Notwendigkeit zur mathematischen Optimierung von Einkomponentenverfahren aufgezeigt.Probleme, die sich bei Optimierungen der weitaus komplexeren Mehrkomponentenverfahren ergeben, werden am Beispiel chromatographischer Verfahren demonstriert.Die Existenz mehrerer lokaler Optima macht die Anwendung von geeigneten Abbildungsmethoden oder die Entwicklung kombinierter Zielfunktionen obligatorisch.Derartige Zielfunktionen werden fuer chromatographische und spektroskopische Analysen diskutiert.Trends bei der Optimierung von Mehrkomponentenverfahren, wie sie sich aus Kopplungen von Analysengeraeten mit leistungsfaehigen Rechnern herleiten, werden vorgestellt.
