Validacija gravimetri čne metode za dolo čanje težkohlapnih … · 2017-11-28 · Majda Meki ć Validacija gravimetri čne metode za dolo čanje težkohlapnih snovi v odpadnih

Majda Mekić

Validacija gravimetrične metode za določanje težkohlapnih snovi v odpadnih vodah

Diplomsko delo

Maribor, september 2013

Validacija gravimetrične metode za določanje

težkohlapnih lipofilnih snovi v odpadnih vodah

Diplomsko delo univerzitetnega študijskega programa I. stopnje

Študent: Majda Mekić

Študijski program: univerzitetni študijski program I. stopnje Kemija

Predvideni strokovni naslov: diplomirana kemičarka (UN)

Mentor: doc. dr. Mitja Kolar

Komentor: red. prof. dr. Darinka Brodnjak Vončina

Delovni mentor: Marjana Babič, uni. dipl. inž. kem. inž.

Maribor, september 2013

Validacija gravimetrične metode za določanje težkohlapnih lipofilnih snovi v odpadnih vodah

I

IZJAVA

Izjavljam, da sem diplomsko delo izdelala sama, prispevki drugih so posebej označeni.

Pregledala sem literaturo s področja diplomskega dela po naslednjih geslih:

Vir: Science Direct (http://www.sciencedirect.com/)

Gesla: Št. referenc

validation, gravimetry, lipids 13

Vir: COBIB-COBISS (http://www.cobiss.si/scripts/cobiss?ukaz=getid)

Gesla: Št. referenc

validacija, odpadne vode, gravimetrija, masti in olja 35

Skupno število pregledanih člankov: 18 Skupno število pregledanih knjig: 57

Maribor, september 2013 Ime Priimek

Majda Mekić


II

»Audaces fortuna iuvat« Vergilij »Quod serimus, metimus, quod damus, accipimus.« »Večje so ovire, večja je slava, ko jih premagamo.« Molière

»Vsaki veliki uspeh je triumf upornosti« Graff

Zahvala

Zahvaljujem se mentorju doc. dr. Mitji Kolarju za sprejeto

mentorstvo, strokovno pomoč, nasvete in vodenje skozi

celoten proces nastanja diplomske naloge. Prav tako se

zahvaljujem red. prof. dr. Darinki Brodnjak Vončina za

strokovni pregled diplome.

Rada bi se zahvalila tudi delovni mentorici Marjani Babič,

uni. dipl. inž. kem. inž. in celotnemu kolektivu Zavoda za

zdravstveno varstvo Maribor, da so mi omogočili izvajanje

praktičnega dela diplome. Posebna zahvala gre Mojci

Lamut, kem. tehn., ki me je seznanjala z delovnimi

obveznostmi, prenašala mojo jutranjo zmedenost in

zaspanost ter mi prizanašala ob delu nepotrebnih napak

med samim delom v laboratoriju.

Iskrena zahvala gre mojim staršem, babici Katici ter

ostalim sorodnikom, ki so me prenašali, mi vedno stali ob

strani in me podpirali vsa leta mojega študija.

Hvala tudi vsem mojim prijateljicam, ki so vestno

prenašale moje čustvene in nervozne izbruhe ter me

spodbujale in spremljale ob marsikateri oviri tekom študija.

Hvala tudi vsem sodelavcem in sodelavkam, ki so se ob

mojem kemijskem žargon (nehote) seznanili z marsikatero

kemijsko tematiko ob »nekemijskem« delu. Hvala vam tudi

za vse nasmejane trenutke in anekdote, ki jih ni bilo malo.

Hvala vam, brez vas ne bi mogla doseči svojega

življenjskega cilja.


III

Validacija gravimetrične metode za določanje

težkohlapnih lipofilnih snovi v odpadnih vodah

Povzetek

Namen diplomske naloge ja potrditev pravilnosti pri določanju težkohlapnih lipofilnih snovi

v odpadnih vodah in izlužkih odpadkov, v koncentracijskem območju med 10 mg/L in 500

mg/L.

Za določanje masti in olj lahko uporabljamo gravimetrijsko metodo, ki zajema skupino

snovi, ki jih lahko ekstrahiramo z izbranim topilom pri definiranih pogojih dela. Ekstrakt

zajame le nepolarno - lipofilno zmes snovi iz vzorca.

Določanje težkohlapnih lipofilnih snovi in njihova kvantitativna določitev je osnovana na

ekstrakciji z izbranim ekstrakcijskim sredstvom. Po ekstrakciji z odparevanjem topilo

odstranimo in s tehtanjem preostanka določimo množino ekstrahiranih snovi, ki

predstavljajo težkohlapne lipofilne snovi v vzorcu.

V prvem delu diplomske naloge smo vpeljali metodo za laboratorijsko delo, nato pa bomo

metodo ovrednotili oziroma izvedli postopek validacije, kjer bomo določili: mejo

zaznavnosti, mejo določljivosti, pravilnost, ponovljivost in obnovljivost na različnih vzorcih

odpadnih vod.

Ključne besede: gravimetrija, težkohlapne lipofilne snovi, odpadne vode, izlužki odpadkov, validacija. UDK: 543.21(043.2)


IV

Validation of the gravimetric method for the

identification of heavy volatile lipophilic

substances in the waste wasters

Abstract

The purpose of the diploma thesis is to confirm trueness in determining heavy volatile

lipophilic substances in waste waters and extracts of waste in the concentration range

between 10 mg/L and 500 mg/L. For determining grease and oil we can use the

gravimetric method, which includes a group of substances that can be extracted using a

particular solvent under defined conditions of work. The extract contains only the non-polar

lipophilic mixture of the substances in the sample.

Determining heavy volatile lipophilic substances and their quantitative determination is

based on extraction using the selected extractant. After the extraction we remove the

solvent through evaporation, and weigh the residue to determine the amount of extracted

substances, which represent heavy volatile lipophilic substances in the sample.

In the first part of the diploma paper we have introduced the method for laboratory work.

Next, we are going to evaluate this method; in other words, carry out the process of

validation. In the validation process we are going to determine the limit of detection, the

limit of quantitation, trueness, repeatability and reproducibility of results of different

samples of waste waters.

Key words: gravimetry, heavy volatile lipophilic substances, waste waters, extracts of

waste, validation.

UDK: 543.21(043.2)


V

Kazalo

1 Uvod .............................................................................................................................. 1

2 Teoretični del ................................................................................................................. 2

2.1 Težkohlapne lipofilne snovi .................................................................................. 2

2.1.1 Splošne lastnosti ........................................................................................... 2

2.1.2 Kemijska struktura triacilgliceridov in maščobnih kislin .................................. 2

2.1.3 Reakcije lipidov ............................................................................................. 5

2.2 Odpadne vode ..................................................................................................... 7

2.2.1 Fizikalne lastnosti odpadnih vod ................................................................... 7

2.2.2 Kemijske lastnosti odpadnih vod ................................................................... 8

2.2.3 Odvzem in priprava vzorcev odpadnih vod.................................................... 9

2.2.4 Interference ................................................................................................. 10

2.3 Gravimetrijska analiza ........................................................................................ 10

2.3.1 Obarjanje .................................................................................................... 11

2.3.2 Filtriranje in izpiranje ................................................................................... 11

2.3.3 Sušenje oziroma žarenje ............................................................................. 13

2.3.4 Tehtanje ...................................................................................................... 13

2.4 Ekstrakcija ......................................................................................................... 14

2.4.1 Vrste ekstrakcij ........................................................................................... 15

2.5 Osnove statistike in statistični testi ..................................................................... 17

2.5.1 Osnovni statistični pojmi .............................................................................. 17

2.5.2 Statistični testi ............................................................................................. 19

2.6 Validacija ........................................................................................................... 24

2.6.1 Delovno območje ........................................................................................ 24

2.6.2 Linearnost ................................................................................................... 25

2.6.3 Meja zaznavnosti (LOD) .............................................................................. 25

2.6.4 Meja določljivosti (LOQ) .............................................................................. 25

2.6.5 Natančnost.................................................................................................. 25

2.6.6 Točnost in pravilnost ................................................................................... 26

3 Eksperimentalni del ...................................................................................................... 27

3.1 Laboratorijski pribor ........................................................................................... 27

3.2 Laboratorijska oprema ....................................................................................... 27

3.3 Kemikalije .......................................................................................................... 28

3.4 Analizni postopki ................................................................................................ 28


VI

3.4.1 Postopek za pripravo vzorca ....................................................................... 28

3.4.2 Postopek za izračun slepega vzorca ........................................................... 29

3.4.3 Postopek za izračun kontrolnega vzorca ..................................................... 30

4 Rezultati in diskusija .................................................................................................... 31

4.1 Validacija analizne metode ................................................................................ 31

4.2 Linearnost – delovno območje ........................................................................... 31

4.3 Izkoristek ........................................................................................................... 32

4.4 Meja zaznavnosti ............................................................................................... 33

4.5 Meja določljivosti ................................................................................................ 34

4.6 Preizkus pravilnosti ............................................................................................ 35

4.7 Natančnost ( ponovljivost, obnovljivost) ............................................................. 35

4.7.1 Ponovljivost ................................................................................................ 36

4.7.2 Obnovljivost ................................................................................................ 37

5 Zaključek ..................................................................................................................... 39

6 Literatura ..................................................................................................................... 40

7 Življenjepis ................................................................................................................... 42


VII

Seznam tabel

Tabela 2-1: Masa najpomembnejših maščobnih kislin v nekaterih masteh in oljih, izražena

v g/100g triacilglicerola ....................................................................................................... 4

Tabela 2-2: Vrste statističnih testov in njihova uporaba .................................................... 19

Tabela 2-3: Tabela Q vrednosti za različno število meritev pri dani zanesljivost 95% ....... 20

Tabela 2-4: Tabela t vrednosti .......................................................................................... 21

Tabela 2-5: Tabela F vrednosti za dvostranske teste pri nivoju signifikantnosti 0,05 ....... 22

Tabela 4-1: Izračunane in analizirane vrednosti za določitev izkoriska kontrolnih vzorcev 32

Tabela 4-2: Podatki meritev slepih vzorcev v mg/L........................................................... 34

Tabela 4-3: Podatki meritev sončničnega olja za preverjanje pravilnosti v mg/L ............... 35

Tabela 4-4: Izračunane vrednosti iz ponovitev vzorcev različnih vrst odpadnih vod v mg/L

......................................................................................................................................... 36

Tabela 4-5: Izračunane vrednosti parametrov za določitev obnovljivosti različnih vzorcev

odpadnih vod v mg/L ........................................................................................................ 37

Tabela 4-6: Izračunane vrednosti kontrolnih vzorec za določanje obnovljivosti odpadnih

vod ................................................................................................................................... 38


VIII

Seznam slik

Slika 2-1: Struktura najbolj razširjenih maščobnih kislin ..................................................... 3

Slika 2-2: Kemijska zgradba triacilglicerolov ....................................................................... 4

Slika 2-3: a) dvoplastni sistem olje - voda in b) raztopina olja v heksanu............................ 5

Slika 2-4: bazična saponifikacija triacilglicerola .................................................................. 5

Slika 2-5: Mehanizem avtooksidacije maščob .................................................................... 6

Slika 2-6: Prikaz reakcije hidrogenacije .............................................................................. 6

Slika 2-7: Izvedba ekstrakcije tekoče-tekoče z lij ločnikom ............................................... 16


IX

Uporabljeni simboli in kratice

Simboli

�� – ravnotežna koncentracija topljenca v topilu

��Č. – izračunana vrednost �

��. – tabelarična vrednost �

i – indeks ponovitev

– porazdelitveni koeficient

�� – začetna masa

�� – končna masa

��. – masa kontrolnega vzorca

n – število ponovitev meritev na posameznem koncentracijskem območju

�� – koeficient kvalitete

��Č. – izračunana vrednost �

��. – tabelarična vrednost �

r – korealcijski koeficient

�� – ponovljivost

�� – obnovljivost

�� – relativni standardni odmik

s – standardni odmik

�� – standardni odmik povprečja

��Č. – izračunana vrednost � ��. – tabelarična vrednost � � ali �� – varianca

� – volumen vzorca ali destilirane vode

Grški simboli

α – nivo signifikantnosti


X

– prava vrednost

! – gostota

" – premer

Kratice AOX - adsorbljivi organski halogeni

BTX - lahkohlapni aromatski ogljikovodiki

BPK5 - biokemijska potreba po kisiku

cis -

itd. - in tako dalje

IZK. - izkoristek

LOD - meja zaznavnosti

LOQ - meja določljivosti

KPK – kemijska potreba po kisiku

npr. - na primer

ppm - parts per million ( delcev na milijon)

t.i. - tako imenovano/-a

TLS - težkohlapne lipofilne snovi

TOC - celotni organski ogljik


1

1 Uvod

Thales iz Mileta (634-546 pr.n.št.): » Voda je prasnov in božji vir vseh snovi.«

V naravi ni popolnoma čiste vode, voda namreč vsebuje vrsto raztopljenih kemijskih snovi,

ki v stiku z drugimi snovmi povzročijo onesnaženje. V kemiji je voda dolgo časa znana kot

univerzalno topilo, ker ima sposobnost počasnega raztapljanja vsega, kar je prišlo v stik z

njo, od plinov do najrazličnejših trdnih delcev. Onesnaževanje vode lahko poteče že v

onesnaženem zraku s plini, raztopinami škodljivih snovi in trdnimi delci, na kopnem pa

predvsem z odlagališči odpadkov in odpadnimi vodami, ki vsebujejo odplake iz industrije,

kmetijskih in prometnih površin. Zato je onesnaženje toliko bolj intenzivno v tleh. Zaradi

antropogenih dejavnikov, načina življenja in vse hitrejšega gospodarskega razvoja

nastajajo vrste onesnaženj, ki lahko v naravnih vodah uničijo naravno ravnotežje. Osnovni

namen čiščenja odpadnih vod je pridobivanje takšne kakovosti vode, ki je primerna za

nadaljnjo uporabo ali ponovni izpust v okolje, s čemer dosežemo za posamezne parametre

zakonsko dovoljene koncentracije.

Težkohlapne lipofilne snovi spadajo med organske spojine in v odpadni vodi običajno

zavzemajo delež med 8 in 12%. Razvitih je bilo že veliko različnih analiznih metod za

določanje vsebnosti organskih spojin v odpadnih vodah. Najbolj splošno jih lahko

razdelimo v tiste, ki merijo skupne organske snovi, ki vsebujejo vrsto organskih sestavin s

podobnimi lastnostmi, ki jih ne moremo označiti ločeno in tiste analize, ki kvantificirajo

posamezne organske spojine. Na splošno lahko razdelimo analize skupnih organskih

spojin v tiste, ki jih merimo v mg/L, in tiste, pri katerih merimo parametre v sledovih, tj. v

koncentracijah reda velikosti 10-12 do 10-3 mg/L. Laboratoriji običajno uporabljajo metode,

kot so: biokemijska potreba po kisiku (BPK), kemijska potreba po kisiku (KPK), celotni

(totalni) organski ogljik (TOC). Če poznamo kemijsko formulo, lahko določimo tudi

teoretično kemijsko potrebo po kisiku (TKPK). Uporabljajo pa se tudi ostale metode v

vodnih laboratorijih, kot so: dušikove spojine (Kjeldahlov dušik, amonijev dušik, nitritni in

nitratni dušik), fosforjeve spojine (celotni fosfor, ortofosfor), poraba kisika in vsebnost

težkohlapnih lipofilnih snovi (TLS). [1, 2] Zato smo se odločili za validacijo gravimetrijske

metode določevanja težkohlapnih lipofilnih snovi v odpadnih vodah v skladu z

mednarodnimi standardi. Namen validacije je bila potrditev zahtev in doseganje kriterijev,

navedenih v standardu SIST ISO 11349. S postopkom validacije smo določili mejo

zaznavnosti, mejo določljivosti, pravilnost, ponovljivost in obnovljivost.


2

2 Teoretični del

2.1 Težkohlapne lipofilne snovi

2.1.1 Splošne lastnosti

Težkohlapne lipofilne snovi so trdne ali tekoče, v vodi netopne organske snovi, ki se

uporabljajo za človeško prehrano in v tehniki. Predstavljajo heterogeno skupino naravnih

substanc, nastalih kot produkt izmenjave snovi v rastlinskem in živalskem svetu. Iz celic in

tkiv jih lahko ekstrahiramo z nepolarnimi organskimi topili. Spojine, ki jih uvrščamo v to

skupino, nimajo skupnih značilnih kemijskih in strukturnih lastnosti. V grobem predstavljajo

sestavine rastlinskih olj in masti:

• gliceride,

• maščobne kisline in

• negliceridne snovi (fosfolipidi, tokoferoli, steroli, karotenoidi, vitamini ter ostale

spremljajoče sestavine, ki so prisotne v nižjih koncentracijah) [3-5].

2.1.2 Kemijska struktura triacilgliceridov in maščobnih kislin

S terminom »maščobe« pojmujemo masti in olja. Masti so pri sobni temperaturi v trdnem

stanju, medtem ko so olja tekoča. Navkljub različnimu agregatnemu stanju je sestava olj in

maščob v osnovi enaka. Največji delež predstavljajo zaestrene maščobne kisline ( > 90

%), zato določajo lastnosti posamezne maščobe (agregatno stanje, videz maščobe).

Vsebujejo dolgo alkilno verigo, ki vsebuje štiri do štiriindvajset ogljikovih atomov. Molekula

maščobne kisline vsebuje eno samo polarno skupino (karboksilno skupino) in dolgo

nepolarno alkilno verigo. Zaradi take strukture so maščobne kisline netopne v vodi.

Maščobne kisline se med seboj razlikujejo v dolžini ogljikovodikove verige in glede na

prisotnost ter lego dvojne vezi. Alkilna veriga kisline je lahko popolnoma nasičena (vsebuje

samo enojne vezi), ali pa je nenasičena in vsebuje eno ali več dvojnih vezi, kar je razvidno

tudi iz spodnje slike 2-1.


3

Slika 2-1: Struktura najbolj razširjenih maščobnih kislin

[6]

Maščobne kisline razdelimo na nasičene in nenasičene.

Nasičene maščobne kisline imajo med atomi ogljika same enojne vezi. Zaradi tega so

precej stabilne in neobčutljive tako na visoke temperature kot tudi na prisotnost kisika. Na

sobni temperaturi so v trdnem agregatnem stanju. Pri nasičenih maščobnih kislinah

prevladujejo tiste z nerazvejano alifatsko verigo in sodim številom ogljikovih atomov.

Večina olj rastlinskega izvora vsebuje nenasičene maščobne kisline. To skupino na

splošno sestavljajo maščobne kisline z ravno verigo in sodim številom ogljikovih atomov od

#�$ do #�%. Najpomembnejše so tiste z 18 ogljikovimi atomi in eno ali več dvojimi vezmi.

Kisline z dvema ali več dvojnimi vezmi so znane kot polinenasičene kisline. Slika 2-1 nam

kaže dva primera le-teh; linolno in linolensko kislino. Polinenasičenih maščobnih kislin

človek ne more sintetizirati, zato jih označujemo kot »esencialne« maščobne kisline.

Sestava maščob variira pri živalskih in rastlinskih maščobah. Deleži posameznih

maščobnih kislin v masteh in oljih niso odvisni od načina proizvodnje, ampak od oljne

kulture, vrste hibrida, klimatskih razmer, kjer pridelujemo posamezne oljne kulture, načina

skladiščenja, itd. kar je razvidno iz tabele 2-1. [5-8]


4

Tabela 2-1: Masa najpomembnejših maščobnih kislin v nekaterih masteh in oljih, izražena v g/100g triacilglicerola

organizem

(mast ali olje)

nasičene

maščobne kisline

nenasičene

maščobne

kisline

palmitinska k. stearinska k. oleinska k. linolna k.

človeška mast 24 8 47 10

goveja mast 27 14 50 2

maslo 29 9 27 4

koruzno olje 10 3 50 34

olivno olje 7 2 84 5

sončnično olje 10 2 29 51

[9]

Najbolj preprosti in najpogostejši lipidi v naravi so triacilgliceroli, ki jih pogosto imenujemo

maščobe, nevtralne maščobe ali trigliceridi. Triacilgliceroli so estri glicerola, na katerega so

nato vezane tri molekule maščobnih kislin, kar prikazuje slika 2-2. Od tod izhaja pogosto

uporabljen izraz trigliceridi. Sestava trigliceridov je zelo heterogena, ker je mogoče veliko

število kombinacij razporeditve maščobnih kislin v molekulah triglicerida. [5-8]

Slika 2-2: Kemijska zgradba triacilglicerolov

[10]

Triacilgliceroli z dolgimi alkilnimi skupinami so netopni v vodi in tudi voda je netopna v takih

triacilglicerolih. Zato tvorijo triacilgliceroli, bodisi kristalinični ali tekoči, z vodo vedno dve

fazi, kar je razvidno na spodnji sliki 2-3. [5]


5

Slika 2-3: a) dvoplastni sistem olje - voda in b) raztopina olja v heksanu

[9]

2.1.3 Reakcije lipidov

• hidrolitska razgradnja acilglicerolov

Masti in olja so po kemijski zgradbi estri, zato se lahko cepijo ali saponificirajo pri

delovanju alkalij ali kislin. V primeru kislih pogojev nastanejo maščobne kisline in glicerol,

pod vplivom bazičnih pogojev pa se tvorijo soli karboksilnih kislin (mila) in glicerol, kot to

prikazuje kemijska reakcija na spodnji sliki 2-4. [6]

Slika 2-4: bazična saponifikacija triacilglicerola

• avtooksidacija

Spontano neecimsko oksidacijo maščob, ki so izpostavljene zraku (&�) označujemo kot

avtooksidacijo. Predstavlja najpomembnejši kvar maščob pri proizvodnji hrane.

Avtooksidacija je verižna reakcija prostih radikalov in obsega naslednje stopnje; iniciacijo,

propagacijo, cepitev in terminacijo. Potek mehanizma kemijske reakcije je predstavljen na

sliki 2-5.


6

Slika 2-5: Mehanizem avtooksidacije maščob

[6]

V prvi stopnji se nekaj molekul maščobe RH aktivira s toploto, svetlobo ali kovinskim

katalizatorjem, da se cepi v nestabilne radikale �$()*$. Tvorba teh prostih radikalov pa ni

omejena zgolj na maščobe, lahko poteče v raznih organskih substancah. Običajno se

prosti radikali povežejo v �*, ��, *�, *�&,itd., v prisotnosti molekualrnega kisika pa se pri

reakciji R.o in O2 tvori peroksidni radikal ROO.. Peroksidni radikal nato reagira z novo

molekulo maščobe RH, pri čemer se tvori hidroperoksid ROOH in prost radikal Ro, s

čemer se nadaljuje verižna reakcija. Prosti radikali se sedaj tvorijo brez začetnih

aktivatorjev. Reakcija se nadaljuje in več molekul maščob se pretvori v hidroperokside.

Reakcija se zaključi, ko se prosti radikali povežejo z drugimi prostimi radikali ali z

inaktivatorji (X) ob tvorbi stabilnih spojin, ki se nakopičijo v sistemu. [6, 10]

• katalitsko hidrogeniranje nenasičenih maščobnih kislin

Katalitsko hidrogenrianje nenasičenih maščobnih kislin je pretvorba olj v masti in je

industrijsko zelo pomembna reakcija. Hidrogeniranje je vezava vodika na dvojne vezi

nenasičenih maščobnih kislin v triacilglicerolu. Reakcija poteče z vodikom pri povišani

temperaturi in povišanem tlaku s pomočjo primernega katalizatorja, za katerega se največ

uporabljajo kovine prehoda. Reakcija je prikazana na sliki 2-6.

Slika 2-6: Prikaz reakcije hidrogenacije

[11]

S pomočjo hidrogenacije iz nenasičenih maščobnih kislin, ki dajejo maščobi tekočo

konsistenco, dobimo nasičene maščobne kisline, ki dajejo maščobi trdno konsistenco.

Hidrogenacija ima za posledico spremembo tališča, oblikovanje različne čvrstosti ter

izboljšanje oksidacijske stabilnosti maščobe. Margarino, ki jo v prehrani uporabljamo kot


7

nadomestek za maslo, pripravijo s hidrogeniranjem koruznega ali sojinega olja, ki mu

dodajo vodo, mleko v prahu, vitamine, dišave in barvila. [9, 11]

2.2 Odpadne vode

Odpadna voda je onesnažena, ker nastaja iz hišnih odpadnih snovi, človeških in živalskih

odpadkov, industrijskih obratov, padavinskih odtokov in infiltracije podtalnice. V osnovi je

odpadna voda tok uporabljene vode iz naseljenega območja (komunalne odpadne vode),

iz farm (kmetijske odpadne vode) ali iz industrije (industrijske odpadne vode).

Narava odpadne vode vključuje fizikalne, kemijske in biološke lastnosti, ki so odvisne od

uporabe vode v naseljih (vaseh ali mestih), prispevka industrije in trgovine, vremena in

infiltracije t.i. tujih vod (vode, ki dotekajo v kanalizacijski sistem zaradi netesnih cevi). [2]

2.2.1 Fizikalne lastnosti odpadnih vod

Najpomembnejša fizikalna lastnost odpadne vode so celotne trdne snovi, sestavljene iz

plavajočih snovi, usedljivih snovi, koloidnih delcev in raztopljenih snovi. Preostale

pomembne fizikalne lastnosti vključujejo porazdelitev trdnih delcev, motnost, barvo,

prepustnost, temperaturo, elektroprevodnost, koncentracijo in specifično maso. [1, 12]

2.2.1.1 Temperatura

Temperatura odpadne vode je običajno nekoliko višja od vode v vodovodnem sistemu, ker

vsebuje segreto vodo iz bivališč in drugih virov. Temperatura vode je izjemno pomemben

parameter, saj vpliva na kemijske reakcije, reakcijske hitrosti, vodno življenje in primernost

vode za koristno uporabo. Industrijske ustanove, ki uporabljajo površinsko vodo za

hlajenje, posebej kontrolirajo iztoke po hlajenju zaradi preprečevanja previsokega

temperaturnega dviga v tekočih vodah. Odpadno vodo vodijo po dolgih kanalih, ki so

vkopani pod zemljo, na dolge razdalje do čistilne naprave, kjer se temperatura odpadne

vode približa temperaturi zemlje. Posledično poletne temperature odpadne vode presegajo

zimske. [1, 12]

2.2.1.2 Barva

Barva odpadne vode je odvisna od vrste in starosti odpadne vode ter količine in vrste

raztopljenih, suspendiranih in koloidnih snovi, ki so prisotne v odpadni vodi. Neobdelana

komunalna odpadna voda je svetlo rjavkasto sive barve. Po določenem času, ko teče po

kanalizacijskem sistemu, postane temno siva, če pa so v sistemu prisotni anaerobni

pogoji, pa lahko postane temnejša zaradi prisotnosti sulfidov. Takšno vodo je potrebno


8

dodatno prezračevati. Ostale barve pa običajno nakazujejo prisotnost industrijskih

izpustov; npr. motno beli izpusti pogosto prihajajo iz mlekarske industrije. [1, 12]

2.2.1.3 Vonj

Vonj v komunalno odpadni vodi povzročajo plini, ki nastanejo pri razgradnji organskih

snovi, prisotnih v odpadnih vodah. Sveža odpadna voda ima neprijeten, zatohel vonj, ki je

manj neprijeten od vonja odpadne vode, ki je bila izpostavljena anaerobnim pogojem.

Industrijske odpadne vode lahko vsebujejo druge snovi, ki proizvajajo vonjave med

procesom čiščenja odpadne vode. Ostale vonjave odpadne vode, ki imajo vonj po nafti,

topilih ali drugih kemikalijah, so lahko posledica industrijskega razlijta. [1, 12]

2.2.2 Kemijske lastnosti odpadnih vod

Kemijske lastnosti vod ponavadi delimo na skupini anorganske in organske lastnosti.

Med anorganske kemijske lastnosti prištevamo določevanje nitratov, nitritov,

anorganskega, organskega in celotnega fosforja, klorida, sulfata, radioaktivnih elementov,

merjenje različnih plinov plini ( O2, CO2, NH3, H2S, CH4, … ), itd.

Med organske kemijske lastnosti uvrščamo določanje biokemijske potrebe po kisiku

(,- .), kemijske potrebe po kisiku ( - ), celotnega organskega ogljika (/&#) in

specifičnih organskih spojin, med katere uvrščamo:

� težkohlapne lipofilne snovi (/0�; maščobe, mineralna olja, …),

� celotne ogljikovodike (mineralna olja),

� lahkohlapne aromatske ogljikovodike (,/1)

� adsorbljive organske halogene (2&1) itd. [12]

2.2.2.1 pH

pH je merilo za določanje kislosti ali alkalnosti raztopine. Neobdelana odpadna voda ima

pH okoli 8. Znatna odstopanja od te vrednosti nakazujejo na prisotnost industrijskih ali

nekomunalnih izpustov. Anaerobne razmere prav tako znižajo pH odpadne vode. Zato

nizke vrednosti pH, povezane z drugimi opazovanji, kot so vonj po sulfidu ali črna barva,

kažejo na septične reakcije v zbiralnem sistemu (kanalizaciji) ali pri procesu čiščenja. [12]

2.2.2.2 Težkohlapne lipofilne snovi v odpadnih vodah

Maščobe, olja in masti na iztoku iz čistilne naprave povzročijo onesnaženje površine

vodotoka. V čistilno napravo jih lahko vnesemo kot fine plavajoče delce, kot so emulzije, ali

kot raztopino. Maščobe na površini vode (npr. plast olja) bistveno zmanjšajo ali celo

prekinejo transport kisika iz atmosfere. Zaradi tega tvorijo plavajočo maščobno prevleko na


9

površini površinskih vod in postanejo resna motnja za življenje v površinskih vodah.

Meritve težkohlapnih lipofilnih snovi od vtoka proti iztoku dajejo podatke o učinkovitosti

odstranjevanja le-teh. V kolikor prehajajo v sekundarno stopnjo čiščenja (v sistem z

aktivnim blatom), se združijo z biomaso. To združevanje lahko povzroči slabo usedljivost

aktivnega balata ali odnašanje odvečnega blata v iztok. [11, 12]

2.2.3 Odvzem in priprava vzorcev odpadnih vod

Osnovni namen vzorčenja je zagotoviti, da je dobljeni vzorec reprezentativen toku, ki ga

moramo analizirati. Ker predstavlja vzorec le majhen del toka odpadne vode, sta izbor

vzorčevalnega mesta in tehnika vzorčenja odločilnega pomena. Vzorčenje odpadne vode

za analizne namene moramo izvesti tedaj, ko določenih meritev ne moremo opraviti na

kraju nastanka teh vod. Pri tem moramo paziti, da je sestava vode čim natančnejši

posnetek sestave odpadne vode. Med najpomembnejše parametre, ki vplivajo na kvaliteto

vzorčenja, spadata izbira kraja vzorčenja ter uporaba ustreznih aparatur. Napaka, ki jo

napravimo pri vzorčenju, lahko pripelje do napačnih podatkov, ki vodijo do napačnih

odločitev pri izvedbi analize ali pri vodenju procesa. Največji problem prestavlja vzorčenje

odpadnih vod v odprtih bazenih in drugih posodah, v katerih obstaja možnost

nehomogenosti po volumnu odpadne vode. V takih primerih je potrebno v vsaki merilni

točki vzorčiti večje število podvzorcev. [1, 13, 14]

Namen in izvedba učinkovitega programa vzorčenja zahtevata upoštevanje specifičnih

razlogov za vzorčenje, način, kako se bodo vzorci zajemali, vzorčevalno mesto, analize, ki

jih bomo izvedli na vzorcu in posebne metode zbiranja in konzerviranja vzorca. Učinkovit

program vzorčenja je temelj za dobro kontrolo procesa in kontrolo programa. Vzorce lahko

zbiramo na različne načine, odvisno od vrste potrebne informacije in narave procesa

analiziranja. Zbiramo jih lahko ročno ali avtomatsko, z enkratnim odvzemom, združujemo

lahko enkratne vzorce iz posameznih vzorcev. Za vzorčenje je priporočljivo uporabiti

stekleno embalažo z volumnom 1 L. Paziti moramo, da embalaže nikoli ne napolnimo z

vzorcem do vrha, saj se »film« olja zadržuje pogosto na površini in bi zaradi zamaška

nastale izgube. Zato stekleno embalažo napolnimo le do 80% volumna steklenice. Če

analize ne opravimo v enem dnevu, moramo vzorec stabilizirati s H2SO4, ga shraniti na

hladnem in analizirati v roku 7 dni. [12, 15]

Predpisa, ki obravnavata vzorčenje odpadnih vod, sta:

• Uredba o emisiji snovi in toplote pri odvajanju odpadnih voda iz virov

onesnaževanja, Uradni list RS, št.: 35/96 in 2/04 in


10

• Pravilnik o prvih meritvah in obratovalnem monitoringu odpadnih vod ter o pogojih

za njegovo izvajanje, Uradni list RS, št.: 35/96, 29/00 in 106/02. ( uni-mb fs clanek)

Pravilnih o prvih meritvah in obratovalnem monitoringu odpadnih vod ter o pogojih za

njegovo izvajanje razlaga v 2. členu pojme, kot so:

• Vzorec odpadne vode – del toka odpadne vode, ki se odvzame na določenem

merilnem mestu v določenem časovnem obdobju na določen način in je namenjen

analizi odpadne vode.

• Trenutni vzorec odpadne vode – enkratni odvzem vzorca odpadne vode.

• Kvalificirani trenutni vzorec odpadne vode – zmes enakih količin najmanj petih

trenutnih vzorcev, odvzetih na istem merilnem mestu v obdobju največ dveh ur v

časovnih presledkih, ki niso krajši od dveh minut.

• Reprezentativen vzorec odpadne vode – zmes več trenutnih vzorcev, odvzetih

na časovno ali pretočno sorazmeren način na istem merilnem mestu v obdobju, ki

ni krajše od 2 in ne daljše od 24 ur. Reprezentativen vzorec se vzorči ročno ali z

avtomatskimi vzorčevalniki.

• Časovno sorazmeren način vzorčenja – odvzem vzorcev v enakih časovnih

presledkih po količini enakih trenutnih vzorcev.

• Pretočno sorazmeren način vzorčenja – odvzemanje po količini enakih trenutnih

vzorcev, ko preteče določena količina odpadne vode, ali pa odvzemanje trenutnih

vzorcev različnih količin v enakih časovnih presledkih, tako da je količina

posameznega trenutnega vzorca sorazmerna pretoku odpadne vode. [12]

2.2.4 Interference

Prisotnost površinsko aktivnih snovi v vzorcih povzroča stabilne emulzije in s tem izgube

pri ekstrakciji. Vendar pa lahko nepopolno ekstrakcijo zaradi emulgatorjev in detergentov

izboljšamo z dodatkom MgSO4 ali Na2SO4. [15]

2.3 Gravimetrijska analiza

Pri gravimetrijski analizi sestavino vzorca, ki jo želimo določiti, izločimo v obliki kemijsko

čiste spojine. Na splošno velja, da je gravimetrična določitev zasnovana na merjenju mase

snovi, zato uporabljamo za kvantitativno določanje reakcijskih produktov tehtanje. Sestava

snovi in stehiometrijski odnos do iskane komponente morata biti poznana.

Postopki gravimetrične analize so:

• obarjanje,


11

• filtriranje in izpiranje,

• sušenje oziroma žarenje,

• tehtanje in

• računanje količine iskane snovi.

Bistvo gravimetrije je v tem, da iskano snov iz raztopine kvantitativno oborimo:

X + R ( reagent v presežku) XR ( oborina)

Oborino nato ločimo od preostale raztopine in jo po sušenju tehtamo. Iz dobljene mase

izračunamo količino iskane snovi. Gravimetrija sodi med starejše analizne tehnike in se

zaradi visoke natančnosti in enostavnosti še vedno uporablja pri dnevnem delu (analize

žlahtnih kovin, zlitin žlahtnih kovin, betonov, malt,…). Destruktivnost vzorcev je največja

pomanjkljivost gravimetrije, zahteva pa tudi veliko analitikovega časa, kar omogoča le

malo analiziranih vzorcev na časovno enoto. Analiza postane ekonomsko upravičena,

kadar analiziramo več vzorcev hkrati. Gravimetrično določanje je zaradi zaporednih

stopenj obarjanja, filtracije, sušenja ali žarenja in tehtanja neprimerno za večje serijske in

avtomatizirane analizne postopke. Velika prednost metode je v tem, da je absolutna in ni

potrebno umerjanje. [16, 17]

2.3.1 Obarjanje

Analizirano snov oborimo s prebitkom reagenta (raztopina znane snovi). Zaželeno je, da je

obarjalni reagent specifičen (reagira samo z enim ionom) ali vsaj selektiven (reagira z

omejenim številom ionov). Do nastanka trdne faze lahko pride, ko koncetracija reaktantov

preseže ravnotežno topnost; pride do prenasičenja. Pri nastajanju oborin sta pomembna

dva procesa; tvorba kristalizacijskih jeder in rast kristalov. Če prevladuje prvi proces, ima

oborina veliko število drobnih kristalov, medtem ko pri drugem nastane manjše število

velikih kristalov. Ker so za filtriranje potrebni večji delci oborine, je potrebno nekatere

raztopine pri obarjanju segrevati, mešati ali pa morajo pred filtriranjem stati daljši čas. Po

obarjanju je potrebno raztopine pokriti z urnim steklom, da ne bi prišlo do kontaminacije

vzorca. [17, 18]

2.3.2 Filtriranje in izpiranje

Oborino ločimo od ostale raztopine s filtriranjem, dekantiranjem ali s centrifugiranjem, med

omenjenimi postopki se najpogosteje uporablja filtriranje. Filtriramo lahko skozi

»kvantitativni« filtrirni papir ali s pomočjo filtrirnih lončkov.

»Kvantitativni« filtrirni papir je papir, ki zgori skoraj brez anorganskega ostanka. Po

velikosti por ločimo:


12

• črni trak dober za filtracijo velikih kristaliničnih oborin (npr. SiO2, sulfidov, Fe-

hidroksidov,…),

• beli trak uporaben za filtracijo srednje velikih kristaliničnih oborin (npr. karbonatov

zemljoalkalijskih elementov, PbSO4, MgNH4PO4, CaC2O4,…),

• modri trak primeren za filtracijo drobnih kristaliničnih oborin (npr. ZnS, BaSO4, … )

in

• membranske filtre, ki imajo pore velike do 0,1 µm in se zaradi svoje majhnosti zelo

hitro zamašijo (npr. teflon, celuloza-acetat, …).

Hitrost filtracije je odvisna od gostote in velikosti por filter papirja, od namestitve filter

papirja na liju in od vrste lija, iz česar sledi, da filtracija z uporabo kvalitativnega lija s

kratkim vratom poteka počasneje, kot filtracija z uporabo lija z dolgim vratom. Posebno

hitro filtracijo dosežemo z uporabo »rebrastih« lijev. Filtrni papir se mora prilegati na stene

lija in ne sme gledati preko roba lija. Najbolje je, če je nameščen do ¾ višine lija. Pred

filtriranjem ga omočimo z vodo. Pri precejanju tekočine in oborine iz čaše na lij uporabimo

stekleno palčko. Na filtrni papir je potrebno naliti tekočino samo do ¾ višine filtrnega

papirja. Vrat lija naslonimo ob steno lija, saj s tem povečamo hitrost filtriranja in se

izognemo pljuskanju tekočine iz posode.

Drugi način filtriranja je s pomočjo filtrnega ali Goochovega lončka. To so stekleni lončki

s poroznim dnom, ki omogočajo sušenje ali žarenje oborine brez sežiga filtrnega papirja.

Obstojni so na temperaturnem intervalu med 200 °C in 400 °C ali celo 500 °C. Uporabljajo

so tudi azbestni filtrni lončki (do 1200 °C) in porcelanski lončki (do 1100 °C).

Glede na poroznost filtrnega dna je za steklene lončke najbolj znana oznaka:

• G-1 lonček z največjimi porami,

• G-2 lonček z manjšimi porami in

• G-3 in G-4 lonček z najmanjšimi porami.

Filtriranje poteka tako, da na filtrni lonček namestimo nučo in s pomočjo vakuuma

odsesamo zrak.

Vsako filtriranje mora biti kvantitativno. Pomembno je, da celotno oborino prenesemo iz

čaše na filter papir brez kakršnekoli izgube. Oborino, ki se je prijela na steno ali dno čaše,

obrišemo s filter papirjem in si pri tem pomagamo s stekleno palčko, ki je opremljena z

malo gumico. Oborino na filtru je potrebno še temeljito izprati s pomočjo posebne buče

puhalke, napolnjeno z izpiralno vodico oziroma topilom, v katerem je bila naša snov

raztopljena pred obarjanjem. [17, 19]


13

2.3.3 Sušenje oziroma žarenje

Če snov tehtamo v isti obliki, kot smo jo oborili, jo je najbolje filtrirati skozi filtrni lonček.

Take oborine po izpiranju sušimo v sušilniku 1-2 h pri temperaturi 105 °C. Ko se oborina

ohladi v eksikatorju, tehtamo lonček z oborino. Oborine, ki smo jih filtrirali skozi filtrni papir,

je potrebno prenesti skupaj s papirjem v že žarjen in stehtan žarilni lonček. Zaradi

občutljivosti žarilnih lončkov, moramo postopek žarjenja izvesti posebej previdno. Najprej

segrevamo lonček z oborino nad majhnim plamenom ali v sušilniku, da se filtrni papir in

oborina posušita. Nadalje, jakost plamena povečamo in pri tem pazimo, da poteka

oksidacija filter papirja kolikor je mogoče brez plamena. Ko ves papir poogledni, uravnamo

plamen na potrebno jakost. Pred tehtanjem je treba lonček ohladiti v eksikatorju. Ta varuje

oborino pred prahom in vlago, ki bi se pri ohlajanju vezala iz zraka. [17, 19]

2.3.4 Tehtanje

Pri kemijskih procesih pride vedno do spremembe mase substanc, ki v njih sodelujejo.

Zaradi tega je določanje spremembe mase ena od najvažnejših operacij kvantitativne

kemijske analize. Ker je pri analiznih reakcijah potrebno določati spremembe mase zelo

velike točnosti, so tehtnice zelo natančni instrumenti velike občutljivosti. Tehtnice v

glavnem delimo na osnovi njihove obutljivosti na:

- analitske tehtnice, ki tehtajo maso do 200 g, pri natančnosti tehtanja od 0,1 mg,

- semimikro tehtnice, ki tehtajo maso do 50 g, pri natačnosti tehtanja od 0,01 mg,

- mikro tehtnice, ki tehtajo maso od 10 do 20 g, pri natačnosti tehtanja od 0,001 mg,

- precizne tehtnice, ki tehtajo maso do 2 kg, pri natančnosti tehtanja od 1 do 10 mg.

Kadar izbiramo tehtnico za delo v analiznem laboratoriju, moramo misliti na tehtalno

območje, občutljivost, natančnost, točnost in ponovljivost tehtanja. Pri zagotvaljanju

natančnosti tehtanja, moramo redno spremljati spremembe zračne vlažnosti, temperature

in tlaka. Zaradi zmanjšanja zunanjih vplivov, kot so hoja, promet in prepih, je dobro, da se

tehtalni prostor loči od preostalega laboratorijskega dela. Zaželeno je, da je tehtnica

nameščena na samostojno in stabilno podlago. [16, 20]

V večini primerov masa dobljene sušine ali žarine še ni iskana komponenta vzorca in jo

moramo izračunati. Pomagamo si z razmerjem med molsko maso iskane snovi in molsko

maso snovi, ki jo tehtamo. Dobljeno razmerje je konstantno število, ki ga imenujemo

gravimetrijski faktor. Čim nižji je faktor, tem večja je molekula in s tem je manjša napaka.

[17]

Gravimetrijsko določanje uporabljamo pri analiziranju glavnih (makro) komponent v

vzorcih. Gravimetrija je absolutna analizna tehnika, s katero določamo koncentracije z


14

natančnostjo do ± 0,1%, če smo pri delu natančni pa tudi do ± 0,01%. Sistematične

napake v gravimetriji se pojavijo zaradi:

• nestehiometrijskega obarjanja,

• soobarjanja,

• absorpcije,

• uporabe neprimernih ali nečistih reagentov,

• izgube dela oborine pri eksperimentalnem delu,

• nepravilne izbire filtrirnega papirja ali pogojev filtracije ter

• napak pri sušenju in tehtanju oborine.

Gravimetrijsko metodo je primerno uporabljati pri snoveh, ki imajo manjšo koncentracijo od

0,1%. Te napake lahko pogosto zmanjšamo na 1-2 %. Pri kompliciranih vzorcih so večje

napake neizogibne in porabimo mnogo časa, da se jim izognemo. S takšnimi vzorci

točnost gravimetrijskih metod ni najboljša, ampak je slabša od drugih analiznih metod. [16,

21]

2.4 Ekstrakcija

Ekstrakcija je postopek, s katerim odstranjujemo iz trdnih ali tekočih zmesi topne

komponente s topilom. Ekstrakcija je sestavljena iz dveh zaporednih stopenj. V prvi

omogočimo zmesi inteziven stik s topilom, v drugi pa obe fazi med seboj ločimo.

Porazdelitev spojin med obema fazama je odvisna od topnosti spojine v posamezni fazi. V

laboratoriju se največkrat uporabljata ekstrakciji trdno-tekoče in tekoče-tekoče. [22, 23]

Pri izbiri opreme za ekstrakcijski proces moramo upoštevati naslednje dejavnike, ki

odločilno vplivajo na hitrost ekstrakcije:

• Velikost delcev

Velikost delcev vpliva na hitrost ekstrakcije na več načinov. Čim manjša je velikost delca,

tem večja je medfazna površina med trdnim materialom in tekočino in je posledično prenos

snovi hitrejši. Zelo fini delci pa lahko tudi ovirajo separacijo delcev in fluida, ker se lahko

sprimejo v večje delce in tako ovirajo pretok tekočine. Zaželeno je, da je območje

velikostne porazdelitve delcev čim manjše, tako da vsak delec potrebuje približno enak čas

za ekstrakcijo.


15

• Topilo

Izbira topila je izjemno pomembna, saj je potrebno izbrati selektivno topilo z nizko

viskoznostjo. Med ekstrakcijskim procesom narašča koncentracija topljenca v topilu,

ekstrakcijska hitrost pa pada zaradi zmanjšanja koncentracijskega gradienta in deloma tudi

zaradi naraščanja viskoznosti tekočine.

• Temperatura

Za večino primerov velja, da topnost komponente, ki jo ekstrahiramo, narašča z

naraščajočo temperaturo, zato narašča ekstrakcijska hitrost. Prav tako na hitrost

ekstrakcije vpliva tudi difuzijski koeficient, za katerega velja, da narašča z naraščajočo

temperaturo.

• Mešanje fluida

Mešanje fluida je pomembno, ker povečuje prenos snovi s površine materiala v notranjost

topila. Poleg tega preprečuje tudi sedimentacijo delcev. [22]

2.4.1 Vrste ekstrakcij

Na osnovi agregatnega stanja snovi, ki jo želimo ekstrahirati, ločimo:

• Ekstrakcije trdno - tekoče

Postopek ekstrakcije uporabljamo predvsem za pridobivanje olj iz plodov in semen ter za

pridobivanje arom, začimb in farmacevtskih substanc iz rastlin in sadežev. Ekstrakcija je

uspešna, kadar je spojina, ki jo želimo ekstrahirati, dobro topna v izbranem topilu, hkrati pa

so nečistote netopne. Po končani ekstrakciji želeno spojino izoliramo tako, da suspenzijo

filtriramo in filtrat uparimo. Obstaja pa tudi možnost obratnega procesa; primesi nečistoč v

trdnem vzorcu odstranimo z raztapljanjem v topilu, ki dobro topi nečistoče, medtem ko

preostala spojina v njem ni topna in jo po končani ekstrakciji izoliramo s filtracijo pri

znižanem tlaku. Samo ekstrakcijo izvedemo tako, da vzorec suspendiramo v primernem

topilu, mešamo in nato s filtracijo ločimo trden preostanek od raztopine. [22, 23]


16

• Ekstrakcija tekoče- tekoče

Ekstrakcija tekoče-tekoče je separacijski proces, ki bazira na razliki v topnosti. Osnovna

raztopina je v kontaktu z drugo raztopino (topilom), ki se ne meša ali je le delno mešljiva z

osnovno raztopino in želena komponenta prehaja oziroma se ekstrahira v drugo raztopino.

Porazdelitev topljenca med dve topili ponazorimo s porazdelitvenim koeficientom K:

4 5657 (2.1)

kjer je:

#� ravnotežna koncentracija topljenca v topilu A

#� ravnotežna koncentracija topljenca v topilu B

Cilj ekstrakcije je prenos topljenca iz enega topila v drugo topilo. Ponavadi uporabljamo

kombinacijo vode in nepolarnega organskega topila, kot so estri, etri, ogljikovodiki ali

klorirani ogljikovodiki. Učinkovitost ekstrakcije je odvisna od porazdelitvenega koeficienta

in števila ekstrakcij.

Pomembna je izbira topila, saj ne sme reagirati s spojino, ki jo ekstrahiramo, kot tudi ne s

topilom, iz katerega ekstrahiramo. Pri izbiri topila je najpomembnejše njegovo vrelišče, ker

se mora topilo po končani ekstrakciji čim lažje odpareti. Za ekstrakcijo so najbolj primerna

topila z vreliščem v temperaturnem intervalu med 30 in 150 °C. Topili naj se čimbolj

razlikujeta po gostoti, po stresanju pa se morata fazi čim prej ločiti. V laboratoriju izvajamo

ekstrakcijo tekoče-tekoče z lij ločnikom. Obe fazi zlijemo v lij ločnik, stresamo, počakamo,

da se fazi ločita in odlijemo fazo z želeno spojino. Postopek večkrat ponovimo, tako da

ekstrahiramo čim večji delež topljenca. Postopek ekstrakcije z lij ločnikom je prikazan na

sliki 2-7.

Slika 2-7: Izvedba ekstrakcije tekoče-tekoče z lij ločnikom

[23]


17

Komentar k sliki:

A: Raztopino in topilo zlijemo v lij ločnik in ga zamašimo.

B: Lij ločnik primemo z obema rokama, s prstom ene roke držimo zamašek in stresamo.

Nato prenehamo stresati in odpremo izpustni ventil, da izenačimo tlak. Postopek stresanja

in izenačevanja tlaka večkrat ponovimo.

C: Lij ločnik ponovno postavimo nazaj na stojalo, počakamo, da se fazi ločita, odstranimo

zamašek in ločimo fazi. [22, 23]

2.5 Osnove statistike in statistični testi

Statistika je veda, ki se ukvarja s kvantitativnim proučevanjem različnih pojavov v naravi in

družbi ter s pomočjo statističnih metod odkriva zakonitosti teh pojavov. [24] Prav tako je

del matematičnih ved, ki proučujejo množice objektov, njihove opise, karakteristike, in

ugotavlja zveze, ki veljajo med različno velikimi deli skupin istovrstnih objektov. Skupino

istovrstnih objektov z nedoločenim številom objektov imenujemo populacija. Vsi objekti v

populaciji nimajo enakih lastnosti, zato je pomemben dogovor, katere so značilne lastnosti

populacij in kolikšna odstopanja lahko pri posameznih objektih iz skupine pričakujemo.

Množic predmetov oziroma objektov, ki glede na nekaj lastnosti sodijo skupaj, je zelo

veliko, zato se pri delu z njimi vedno sprašujemo, kaj vemo o njihovih skupnih lastnostih in

kako jih lahko opišemo. Ker so množice pogosto zelo velike, je težko vselej pregledati vse

posameznike in se moramo zadovoljiti s pogledom na manjše dele populacije, ki jih

imenujemo vzorci. Statistično gledano je vzorec del populacije, ki vsebuje končno število

ekseprimentalnih objektov, vendar nikoli manj kot dva. Naloga statistike je, da nas usmeri

in pouči, kako velike vzorce moramo izbrati, da dobimo smiselne odgovore na zastavljena

vprašanja o množici, iz katere vzorec izhaja. Statistični zakoni so bili izpeljani s predstavo

populacije podatkov; pogosto jih moramo kar precej prilagoditi, ko se uporabljajo za

majhne vzorce, ker malo število podatkov ni reprezentativno za celotno populacijo.

Statistične metode nam koristijo: pri vrednotenju rezultatov, podajanju rezultatov, iskanju

virov različnih (statističnih) napak, ocenjevanju velikosti slučajnih napak, primerjavi

različnih metod, analitikov, načinov dela, vzorcev, ocenjevanju ustreznosti metod

(validacija in določanje parametrov validacije), itd. [25, 26]

2.5.1 Osnovni statistični pojmi

V mnogih analitskih eksperimentih je pomembno narediti določeno število ponovitev

meritev zaradi ovrednotenja prisotnosti naključnih napak. Statistično je šest tisto minimalno

število ponovitev, ki jih moramo narediti, da lahko nek rezultat ovrednotimo. [24, 27]


18

Iz ) ponovitev meritev na posameznem koncentracijskem območju, kjer je ( indeks

ponovitev in 8� vrednosti posameznih ponovitev, izračunamo osnovne statistične pojme,

kot so:

• Povprečje meritev (8̅); je vrednost, za katero je verjetnost, da bodo pri meritvah na

poljubno velikem vzorcu dobili ali večjo ali manjšo vrednost enaka (50 %). Z drugimi

besedami: povprečje razdeli verjetnostno porazdelitev meritev na dva površinsko

enaka dela. [25]

8 4 ∑ ;<<= (2.2)

• Varianca (�, včasih tudi ��); je najvažnejši parameter vsakega vzorca, saj je

osnovno merilo variabilnosti (spremenljivosti) določene populacije. Izračunamo jo

kot povprečni kvadrat odmikov posameznih vrednosti od središčne vrednosti

vzorca. [24, 25]

�� 4 ∑ (;?@;)BC<DE=@� (2.3)

kjer izraz ) − 1 predstavlja število prostostnih stopenj.

• Standardni odmik (�); služi kot najboljša ocena merilne negotovosti posamezne

meritve in s tem zanesljivosti posamezne določitve, ki jo na objektu lahko določimo

z dano merilno metodo. Enak je kvadratnemu korenu ustrezne variance. [25]

� 4 √��B 4 I∑ (;<@;)BC<DE=@�B

(2.4)

• Standardni odmik povprečja (��J); je količnik standardnega odmika � in korena

števila ponovitev ). Pove nam, s kolikšno zanesljivostjo je izmerjeno povprečje.

Beseda izmerjeno se nanaša na meritve spremenljivke, katere povprečje računamo.

Čim več meritev naredimo, tem boljši približek dobimo za oceno povprečja

populacije. [25]

�� 4 K√=B (2.5)

• Koeficient variacije ali relativni standardni odmik (��); je standardni odmik

izražen v odstotkih glede na povprečno vrednost meritev. Prav tako je primer

relativne napake; ocena napake, deljena z oceno absolutne vrednosti merjene

veličine. [24, 27]


19

�� 4 K; ∗ 100% (2.6)

• Koeficient kvalitete (�5); je merilo poprečnega odstopanja meritev od regresijske

premice. Uporabljamo ga običajno le v rutinskih preiskavah, ker pokaže celotno

odstopanje in ne pokaže velikosti eksperimentalne napake ter napake zaradi

neujemanja z modelom, za kar uporabljamo ANOVA test. [24]

�5 4 O∑ (P<QP<RST.P )BC<DE

B

=@� (2.7)

Normalno porazdeljene meritve so porazdeljene tako, kot to določa Gaussova

porazdelitev. Zakonitosti Gaussove porazdelitve veljajo le za veliko število ponovitev (nad

30), sicer pa veljajo zakonitosti Studentove porazdelitve, ki je po obliki enaka Gaussovi, le

nižja je in se počasneje približuje x osi. Območje Studentove porazdelitve, v katerem je

zajetih 95% vseh meritev, imenujemo interval zaupanja meritev pri 95% zanesljivosti in ga

izračunamo kot:

8 ± � ∗ � (2.8)

kjer je � tabelarična vrednost (oznaka ��.), katere velikost je odvisna od nivoja

signifikantnosti U in števila prostostnih stopenj () − 1). [24, 25]

2.5.2 Statistični testi

Pri interpretaciji eksperimentalnih rezultatov, primerjavi podatkov in iskanju povezav med

različnimi skupinami podatkov nam delo olajšajo različni statistični testi, ki z določeno

verjetnostjo potrdijo ali ovržejo določene trditve.

Tabela 2-2: Vrste statističnih testov in njihova uporaba

[24]

• V -test: določitev ubežnikov

Ponovitve neke analize pod enakimi pogoji večkrat predstavljajo skupine meritev. Pri

obdelavi podatkov, oziroma kadar uporabljamo različne statistične veličine, se pogosto

vrsta

testa uporaba V-test določitev ubežnikov,zunajležečih meritev ( "outliers") W -test primerjava prave vrednosti in skupine meritev

primerjava dveh skupin meritev

primerjava parnih rezultatov X-test primerjava standardnih odmikov dveh skupin meritev

ANOVA primerjava več skupin meritev


20

pojavi vprašanje, ali je morda katera od meritev »ubežnik« (outlier), tj. vrednost, za katero

na prvi pogled pomislimo, da je pri njeni meritvi prišlo do motnje ali posega, in da je zato

potrebno tako meritev izločiti. Namen identifikacije ubežnikov je ovrednotenje merilnega

postopka, saj s stališča verodostojnosti lahko izločanje meritev pripelje do zelo spornih

odločitev. Zaradi tega se je treba pri izločanju ubežnikov strogo držati določenih pravil. Ko

ubežnike ugotovimo oziroma potrdimo s testi, je njuno, da vsak primer posebej proučimo in

ugotovimo vzrok, zaradi katerega je bila meritev spoznana kot ubežna. Vsekakor je v

poročilih in rezultatih o analizi meritev vedno treba navesti, ali so bili ubežniki odkriti in

izpuščeni ter v primeru, da so bili odkriti, navesti vzroke in opisati, kaj smo z njimi storili.

[25]

Za testiranje, ali je meritev ubežnik ali ne, imamo na voljo več testov. Eden najbolj znanih

in priljubljenih zaradi najenostavnejših izračunov za odkrivanje ubežnikov je Dixonov �-

test, pri katerem se � vrednost določi po spodnji enačbi (2.9):

��Č. 4 |Z[@\[|([]^@[_\) (2.9)

kjer je:

• &` opazovana meritev, ki jo želimo izločiti,

• a` meritev, ki je najbližje opazovani,

• `21 maksimalna meritev in

• `ba minimalna meritev

Izračunano vrednost (��Č.) primerjamo s tabelarično vrednostjo (��.), ki jo dobimo v

tabeli ob 95% zanesljivosti naših napovedi. Kadar je vrednost ��Č. večja od ��., potem opazovano meritev &` izločimo, v kolikor pa je vrednost �_cd]Č. manjša od ��., potem &` ni ubežnik in ga ne izločimo.

Tabela 2-3: Tabela Q vrednosti za različno število meritev pri dani zanesljivost 95%

število meritev nivo signifikantnosti (e =0,05)

4 0,831

5 0,717

6 0,621

7 0,570

8 0,524

9 0,492

10 0,464

[24]


21

Dixonov �-test je le eden izmed množice testov za določanje ubežnih meritev. Njegova

prednost se kaže v enostavnosti, a z njim v določenih primerih ne moremo uspešno

določiti ubežnikov. [24, 27]

• W -test: primerjava prave vrednosti in povprečja skupine meritev

Za določanje točnosti analizne metode naredimo primerjavo prave vrednosti s povprečjem

skupine meritev. Pri tem merimo sestavljen vzorec, t.j. vzorec z znano količino snovi, ki jo

merimo. Ponovitve tvorijo skupino meritev, povprečje katere skupaj s pravo vrednostjo

primerjamo s � - testom. Uporabljamo dva načina dela oziroma postopka.

Po prvem določimo interval zaupanja povprečja s pomočjo enačbe (2.8), kjer se metoda

izkaže za točno le v primeru, kadar prava vrednost leži znotraj tega intervala. V

nasprotnem primeru metoda ni točna.

Po drugem, pogosteje uporabljenem načinu, izračunamo � vrednost po enačbi (2.10):

��Č. 4 (;@f)∗√=K (2.10)

kjer je:

• - prava vrednost,

• ) - število meritev,

• 8̅ - povprečje meritev in

• s - standardni odmik meritev.

Izračunano � vrednost primerjamo s tabelarično pri dani zanesljivosti in pripadajoči

prostostni stopnji.

Tabela 2-4: Tabela t vrednosti

[27]

� vrednost za interval zaupanja 90% 95% 99%

nivo signifikantnosti - U 0,10 0,05 0,01

št. prostostnih stopenj

1 6,31 12,71 63,66

2 2,92 4,31 9,92

3 2,35 3,18 5,84

4 2,13 2,78 4,6

5 2,02 2,57 4,03

6 1,94 2,45 3,71

7 1,89 2,36 3,50

8 1,86 2,31 3,36

9 1,83 2,26 3,25

10 1,81 2,23 3,17


22

Drugi način pogosteje uporabimo, ker je po obliki in načinu razmišljanja bolj podoben

ostalim statističnim testom, kjer primerjamo izračunano in tabelarično vrednost. [24, 25]

• X-test: primerjava standardnih odmikov dveh skupin meritev

Pogosto moramo primerjati slučajno napako dveh skupin meritev, pri čemer je prva

skupina meritev rezultat analiz, dobljenih z metodo A, druga skupina meritev pa je rezultat

analiz, ki so dobljene z metodo B. Ključno vprašanje je, ali sta metodi enako natančni, ali

ne. Če je standardni odmik prve skupine meritev �� in druge ��, ter je v prvi skupini n1 in v

drugi n2 meritev, lahko izračunamo razmerje varianc obeh skupin po enačbi:

��Č. 4 KEBKBB (2.11)

kjer izberemo ��in �� tako, da je � ≥ 1.

V tabelah je vrednost � podana v odvisnosti od treh argumentov. Prvi je interval zaupanja

α, druga dva sta prostostni stopnji obeh vzorcev. Če velja, da je ��Č. > �j]k.(U 40,05;)� − 1, )� − 1), tedaj se metodi razlikujeta po natančnosti pri nivoju signifikantnosti

0,05, sicer pa ne. Tabelarično vrednost � odčitamo iz spodnje tabele 2-5, pri čemer je )� število prostostnih stopenj v imenovalcu, )� pa število prostostnih stopenj v števcu ulomka.

Dogovor je, da damo v števec večjo in v imenovalec manjšo varianco, iz česar sledi, da je

vrednost �j]k. vedno večja ali kvečjemu enaka ena.

Tabela 2-5: Tabela FFFF vrednosti za dvostranske teste pri nivoju signifikantnosti 0,05

)� 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 )� 1 647,800 799,500 864,200 899,600 921,800 937,100 948,200 956,700 963,300 968,600

2 38,510 39,000 39,170 39,250 39,300 39,330 39,360 39,370 39,390 39,400

3 17,440 16,040 15,440 15,100 14,880 14,730 14,620 14,540 14,470 14,420

4 12,220 10,650 9,979 9,605 9,364 9,197 9,074 8,980 8,905 8,844

5 10,010 8,434 7,764 7,388 7,146 6,978 6,853 6,757 6,681 6,619

6 8,813 7,260 6,599 6,227 5,988 5,820 5,695 5,600 5,523 5,461

7 8,073 6,542 5,890 5,523 5,285 5,119 4,995 4,899 4,823 4,761

8 7,571 6,059 5,416 5,053 4,817 4,652 4,529 4,433 4,357 4,295

9 7,209 5,715 5,078 4,718 4,484 4,320 4,197 4,102 4,026 3,964

10 6,937 5,456 4,826 4,468 4,236 4,072 3,950 3,855 3,779 3,717

[27]

Opisan �-test uporabimo, kadarkoli imamo dve skupini meritev, ki se med seboj razlikujeta

glede na način analize, glede na dan izvedbe analize, glede na izvajalce analiz, glede na

različne vzorce in drugo. Ta test je prav tako eden najuporabnejših testov, kadar želimo


23

primerjati natančnost dveh skupin meritev, torej dveh analitikov, metod, vzorcev, itd. [24,

25]

• W -test: primerjava povprečij dveh skupin meritev

Za primerjavo povprečij dveh skupin meritev sta na voljo dva različna� -testa. Katerega

bomo uporabili, je odvisno od tega, ali sta standardna odmika obeh skupin meritev

primerljiva, ali ne. Ko z �-testom primerjamo standardna odmika obeh skupin meritev, se

glede na rezultat primerjave odločimo za eno od naslednjih možnosti:

• standardna odmika obeh skupin meritev sta primerljiva in zato skupni standardni

odmik izračunamo po enačbi (2.12)

� 4 I((=E@�)∗KEB)n((=B@�)∗KBB)=En=B@� (2.12)

kjer je ��standardni odmik prve skupine meritev, ki vsebuje )� meritev, �� pa standardni

odmik druge skupine meritev z )� številom meritev.

Število prostostnih stopenj obeh skupin je:

-� 4 )� + )� − 2 (2.13)

Izračunano t vrednost dobimo s pomočjo enačbe (2.14):

��Č. 4 ;E@;BK∗I EqEn EqB

(2.14)

Če velja, da je ��Č. > �j]k.(U 4 0,05; -�), tedaj se povprečji obeh skupin razlikujeta,

sicer pa ne. Tabelarično t vrednost odčitamo iz tabele 2-3. Pri primerjavi je potrebno

upoštevati absolutno vrednost ��Č. • da bi določili, ali obstaja signifikantna razlika med povprečjema, 8�()8�, pri različnih

standardnih odmikih obeh skupin meritev, je potrebno � vrednost poračunati po

naslednji enačbi (2.15)

��Č. = ;E@;BO rEBQrBBqEQqBB (2.15)

Kjer sta �� in �� standardna odmika prve in druge skupine meritev z )� in )� številom

meritev v prvi in drugi skupini ter 8�, 8� povprečni vrednosti prve in druge skupine meritev.


24

Če dobimo za prostostno stopnjo realno število, se ta zaokroži na najbližje celo število. Če

velja, da je ��Č. > ��. (U = 0,05; -�), potem se povprečji obeh skupin razlikujeta, sicer

pa ne. Tabelarično t vrednost odčitamo iz tabele 2-3. Pri primerjavi upoštevamo absolutno

vrednost ��Č. Podobno kot �-test, tudi enega od obeh t-testov uporabimo, kadar primerjamo povprečne

vrednosti obeh skupin meritev, ki se med seboj razlikujejo glede na izvajalca, čas analiz,

vzorce in podobno. [24, 27, 28]

2.6 Validacija

Validacija analizne metode je postopek, s katerim ovrednotimo karakteristike analizne

metode in potrdimo ali je metoda primerna za določeno analitsko aplikacijo ali ne.

Validacija analitskih postopkov, torej dokaz primernosti za določen namen, je pomemben

del pri vpeljavi uporabe postopka nove analitske metode. Mednarodna konferenca (ICH) je

uredila zahteve v dve smernici. Prva smernica povzema in definira validacijske značilnosti,

ki so potrebne za različne vrste testnih procedur, druga smernica pa prvo razširja, tako da

vključuje zahtevane eksperimentalne podatke in statistične interpretacije. Osnova visoko

kvalitetnih podatkov so zanesljive analitske metode. Nove analitske metode zahtevajo

previdno razvijanje metode, čemur sledi temeljita validacija končne metode. Pomembno je

poudariti, da je kvaliteta analizne metode odvisna predvsem od razvoja metode in ne toliko

od uspešnosti njene validacije. Torej, nujno je, da metoda sama ustreza namenu. Temeljni

cilj validacije analizne metode je razviti objektivne dokaze, da bo določena metoda

pokazala sprejemljivo točnost in natančnost, tako da bo laboratorijsko uporabna. Rezultat

validacije metode je potrditev s pomočjo preverjanja in s pripravo objektivnih dokazov, da

so izpolnjene posamezne zahteve za specifične namene uporabe. Validacija metode

vključuje testiranje analizne metode glede na parametre, ki so v nadaljevanju natančneje

pojasnjeni: delovno območje, linearnost, meja zaznavnosti, meja določljivosti, natančnost,

točnost in merilna negotovost. [24, 28-31]

2.6.1 Delovno območje

Delovno območje metode je opredeljeno na osnovi dogovora med zahtevami in merskimi

zmožnostmi aparature. Delovno območje metode sami opredelimo v zahtevah. Mnogokrat

se delovno območje metode ujema z linearnim območjem metode. Delovno območje je

lahko širše, če je določitev le kvalitativna, ali če znamo določiti nelinearno odvisnost v

tistem delu območja. [24, 32]


25

2.6.2 Linearnost

Linearnost je sposobnost metode, da daje zanesljive signale za izračun po definiranih

odnosih. Dokaz linearnosti odziva je pomemben formalni dokaz pravilnosti izračunov.

Območje linearnosti izberemo tako, da izmerimo standardne raztopine različnih

koncentracij po celotnem delovnem območju in izračunamo regresijsko premico po metodi

najmanjših kvadratov. Pomembni parametri so naklon, odsek na ordinati in korelacijski

koeficient, ki mora biti nad 0,99. V primeru, da ugotovimo slabšo linearnost, je potrebno

narediti večje število meritev in ponovno določiti korelacijski koeficient. Priporočljivo je, da

je metoda linearna po celotnem koncentracijskem območju. Če ni, lahko območje

razdelimo na več manjših in znotraj njih testiramo linearnost.

Linearnost modela lahko ugotovimo tudi z računanjem koeficienta kvalitete ��, po enačbi

(2.7). Če vrednost izračunanega �� ne presega 3%, je linearnost modela dobra. Vrednosti

od 3 do 5% so še dopustne, če pa presega 5%, moramo ukrepati. [24, 28, 32]

2.6.3 Meja zaznavnosti (LOD)

Meja zaznavnosti preiskovalne komponente v vzorcu je najnižja koncentracija analita, ki ga

zaznamo, ni pa nujno, da ga kvantitativno določimo. Gre za koncentracijo, katere signal je

enak povprečnemu signalu slepega vzorca, ki mu prištejemo tri standardne odmike

(3 ∗ �tu.) slepega vzorca. Določimo jo tako, da izmerimo vsaj šestkrat paralelke slepega

vzorca in izračunamo standardni odmik. Izračunano mejo zaznavnosti moramo vedno

potrditi z meritvijo realnega vzorca. Praviloma se meja zaznavnosti spremeni, če se

spremeni matrica vzorca. [24, 28, 32]

0&� 4 (3 ∗ �tu.) + v (2.16)

2.6.4 Meja določljivosti (LOQ)

Meje določljivosti je merilo sposobnosti analitskega sistema, da določi kar najnižjo

koncentracijo analita v vzorcu z zadovoljivo točnostjo in natančnostjo. Praviloma izberemo

najnižjo točko umeritvene krivulje, na kateri preverimo natančnost in točnost. Mejo

določljivosti lahko določimo iz desetkratnega standardnega odmika slepe raztopine �tu. in

občutljivosti instrumenta wu. [24, 32]

2.6.5 Natančnost

Natančnost metode pove, za koliko rezultati meritev znotraj skupine meritev med seboj

nihajo. Odvisna je od koncentracije analita. Običajno jo podajamo kot standardni odmik - s


26

analizne metode. Določimo jo tako, da izmerimo več meritev realnega vzorca ali

standardnih raztopin ali referenčnih materialov. Natančnost metode podajamo na dva

načina, odvisno od tega, pod katerimi pogoji smo jo določili:

• Ponovljivost je sposobnost dajati medsebojno nepomembno različne rezultate v

seriji analiz homogenega vzorca. To je natančnost, dobljena iz rezultatov, ki so

izmerjeni pri ponovljivih pogojih (ista metoda, isti reagenti, isti analitik, isti laboratorij

in ista oprema ter kratek čas med meritvami).

• Obnovljivost je natančnost dobljena iz rezultatov meritev pri obnovljivih pogojih

(ista metoda, isti vzorec, drug analitik, različen laboratorij, različna oprema in daljši

čas med meritvami). [24, 32]

2.6.6 Točnost in pravilnost

Točnost analize je njena sposobnost, da je rezultat kar najbližji pravi vrednosti oziroma, da

je od nje statistično nepomembno različen. Pove nam, koliko rezultat, dobljen z analizno

metodo, odstopa od prave vrednosti. Točnost metode določimo z merjenjem ustreznega

referenčnega standarda in rezultat meritve primerjamo s certificirano vrednostjo.

Pomembno je, da vzorec izpostavimo povsem enakim pogojem, kakor jim bodo

izpostavljeni vzorci v rednem ali rutinskem delu. Torej, analize izvajamo tako, kot bi

analizirali običajen vzorec. Tudi rezultate računamo po enakem protokolu kot za redno

analizo.

Merilna pravilnost je razlika med povprečjem enega vzorca in njegovo pravo vrednostjo, če

bi meritev ne imela sistematske napake ( odstopanje-bias je 0), bi bila točnost kar enaka

pravilnosti. [24, 25]


27

3 Eksperimentalni del

Eksperimentalni del diplome sem opravila na Zavodu za zdravstveno varstvo Maribor, na

Inštitutu za varstvo okolja, Oddelek za analizno kemijo.

Validacijo gravimetrijske metode smo opravili po standardni metodi SIST ISO 11349: 2011

Določevanje težkohlapnih lipofilnih snovi – Gravimetrijska metoda, 2011. [15] Kriteriji za

ustreznost metode so povzeti po standardu :

• delovno območje: 10�x/0– 500�x/0

• pravilnost: izkoristek standarda med 90%− 105%

• ponovljivost: < 15%

• obnovljivost: < 20% 3.1 Laboratorijski pribor Za določitev težkohlapnih lipofilnih snovi iz odpadnih vod smo uporabljali:

• lij ločnik: 1000 mL,

• merilni valj: 100 mL,

• stekleni lijak,

• filter papir: Filter Discs, Sartorius stedim biotech, Lab Products Et Services ( črni

trak, Grade/vrsta : 388,: Φ: 150mm, !: 84 g/m2),

• bučke za koncentriranje z okroglim dnom: 250 mL in

• steklena čaša: 100 mL; potrebna za tehtanje standarda

3.2 Laboratorijska oprema

• Analitska tehtnica: Mettler Toledo (oznaka aparata AK 09, kal.por.št.: 735-2/2012,

int.kal.: SOP 554, umerjanje: vsak delovni dan),

• Printer: Mettler Toledo RS-P42,

• Rotacijski uparjalnik: Büchi Rotavapor R-205, Büchi Controller V-805, Büchi

Switzerland Multivapor P-6, Büchi Vac V-500,

• Sušilnik: Kambič laboratorijska oprema, oznaka aparata: KA 19, kal.por.št.:

0512C367, int.kal.protokol Logbook KA 19 in

• Eksikator: s premerom 300 mm.


28

3.3 Kemikalije

• n-Heksan: (J.T. Baker: Hexane For Organic Residue Analysis, »Baker ultra resi-

analysed, 95% n-Hexane)

• Na2SO4: brezvodno in v trdni obliki (Merck KGaA, pro analysi)

• H2SO4: c (H2SO4) = 2M (Sigma – Aldrich, 95,0-97,0% H2SO4)

• C3H6O: aceton (J.T. Baker »Baker analyzed«, Exceeds ACS Specifications, For

Laboratory, Research or Manufacturing use)

Za kontrolni vzorec smo uporabili:

• Sončnično olje: Zvijezda rastlinsko jedilno rafinirano olje.

3.4 Analizni postopki

3.4.1 Postopek za pripravo vzorca

Pred pričetkom dela je potrebno z meritvijo pH ugotoviti, ali je vzorec že bil nakisan ali ne.

Če ugotovimo, da vzorec ni stabiliziran, ga pred uporabo nakisamo s H2SO4 na pH ≤ 2.

Vzorec si pobliže ogledamo in približno ocenimo kolikšna naj bi bila vsebnost težkohlapnih

lipofilnih snovi v odpadni vodi. Vzorci z višjo koncentracijo masti in olj imajo vidne bele

usedline na dnu steklenice. Če po pregledu vzorca predpostavimo pričakovanje višjih

koncentracij masti in olj v vzorcu, uporabimo manjši volumen vzorca. Ob pričakovanih

nižjih koncentracijah težkohlapnih lipofilnih snovi v vzorcu težimo za tem, da uporabimo

celotni volumen vzorca v izbrani embalaži (1 L ali 0,5 L). Ker se »film« maščob lahko

zadrži tudi ob stenah embalaže, vzamemo za analizo celotni volumen vzorca v embalaži,

le-to pa speremo s topilom.

Steklenico, v kateri je vzorec, stresamo vsaj 5 krat, odmerimo alikvot (500 mL ali manjši

volumen, vendar ne manjši kot 100 mL) vzorca, prenesemo v lij ločnik in dodamo 50 mL n-

heksana.

V kolikor vzamemo za delo volumen vzorca, ki je manjši od 500 mL, ga razredčimo z

destilirano vodo na končni volumen 500 mL in nato dodamo 50 mL ekstrakcijskega topila.

Nekajkrat stresemo lij ločnik in izpustimo zrak, zatem intenzivno stresamo do 5 minut na

stresalniku ali ročno. Lij ločnik postavimo v stojalo in počakamo 20 minut, da se fazi v

celoti ločita. Vodno fazo (vodna faza je spodaj, heksan je zgoraj) izpustimo iz lija ločnika v

drug lij ločnik in ga pripravimo za naslednjo ekstrakcijo. Ekstrakt, ki je ostal v prvem liju

ločniku, izpustimo v steklen merilni valj skozi filter papir, na katerega dodamo približno 20

g Na2SO4. V drugi lij ločnik, pripravljen za naslednjo ekstrakcijo, ponovno dodamo 50 mL

n-heksana, dobro stresemo in počakamo 20 minut, da se fazi ločita. Po ponovljeni


29

ekstrakciji zavržemo vodno fazo, preostali ekstrakt pa spustimo skozi filter papir z dodanim

Na2SO4 v isti merilni valj, kamor smo dodali prvi ekstrakt, saj je potrebno združiti obe

organski fazi. Volumen združenih organski faz mora dosegati vsaj 75 % prvotnega

dodanega ekstrakcijskega sredstva (npr. 75 ml (��) od dodanih 100 mL (��). Če je ta

volumen manjši od 75 % ((�� ∗ 100%), je potrebno ponoviti ekstrakcijo z manjšim

volumnom vzorca ali z večjim volumnom ekstrakcijskega sredstva. Pri filtriranju pazimo, da

ne vnesemo kristalov Na2SO4 v ekstrakt, saj le-ti vplivajo na končno maso ��. Vsebino

združenih organskih faz prelijemo v bučko za koncentriranje, katere maso predhodno

določimo s tehtanjem (masa ��).

Na rotaciskem uparjalniku skoncentriramo na 2 mL in nato posušimo vzorec v sušilniku za

15 minut na 80 ± 3℃. Ko končamo s sušenjem, vzorec ohladimo v eksikatorju na sobno

temperaturo, ga stehtamo in si zabeležimo maso ��. V tej stopnji je razvidno, kako

pomembno je, da v koncentratu ni kristalčkov natrijevega sulfata (VI).

Maso masti in olj, izraženo v miligramih na liter vzorca, izračunamo po naslednji enačbi:

��(()�� 4 (�B@�E)∗�$$$� (3.1)

kjer je:

• �� - masa prazne bučke (g),

• �� - masa bučke s preostalimi težkohlapnimi lipofilnimi snovmi, po ekstrakciji in po

odstranitvi topila (g) in

• � - volumen vzorca (L).

3.4.2 Postopek za izračun slepega vzorca V vsaki seriji analiziranja vzorcev si pripravimo tudi slepi vzorec po enakem postopku kot

je opisano v prejšnjem poglavju za vzorec, le da odmerimo 500 mL destilirane vode in

nadaljujejo po postopku (3.6.1).

Rezultat slepega vzorca, računan po spodnji enačbi, ne sme presegati 3 mg/L.

��(�� 4 (�B@�E)∗�$�� (3.2)

kjer je:

• �� - masa prazne bučke (g),

• �� - končna masa bučke, po ekstrakciji in po odstranitvi topila (g) in

• � - volumen destilirane vode (mL).


30

3.4.3 Postopek za izračun kontrolnega vzorca V vsaki seriji analiziranja vzorcev si pripravimo tudi kontrolni vzorec; in sicer odmerimo 500

mL destilirane vode in dodamo 100 mg sončničnega olja, ki ga predhodno razredčimo v 1

mL acetona.

Izkoristek, izračunan po naslednji enačbi, se mora nahajati na intervalu med 90% in 105%.

��(()�� 4 (�B@�E)��. ∗ 100% (3.3)

kjer je:

• ��- masa prazne bučke (g),

• �� - končna masa bučke, po ekstrakciji in po odstranitvi topila (g) in

• ��.- masa kontrolnega vzorca (g). [15]


31

4 Rezultati in diskusija

S pomočjo ekstrakcije, sušenja in tehtanja smo izvedli validacijo celotnega analiznega

postopka določanja težkohlapnih lipofilnih snovi v odpadnih vodah. Za potrebe validacije

smo uporabili različne vzorce, ki jih analizirajo na Zavodu za zdravstveno varstvo Maribor.

Vzorci so bile odpadne vode iz mlekarne, avtopralnice, predelave mesa, industrijske

čistilne naprave, klavnice in kemijske industrije - proizvodnje šamponov.

4.1 Validacija analizne metode

Izvedli smo naslednje stopnje validacijskega postopka:

• linearnost,

• mejo zaznavnosti,

• mejo določljivosti,

• natančnost (ponovljivost in obnovljivost) in

• pravilnost.

Eksperimentalne podatke smo obdelali z računalniškim programom Excel.

4.2 Linearnost – delovno območje Območje preverjanja linearnosti in ugotavljanja kapacitete ekstrakcije smo preverili v

območju od 5 do 500 mg TLS/L. Linearnost smo najprej preverili z risanjem umeritvene

krivulje, kjer smo na ordinato grafa nanašali iztehte kontrolnih vzorcev, na abciso pa

zatehte kontrolnih vzorcev. Iz spodnjega grafa (4.1) smo ugotovili, da je korelacijski

koeficient � enak � 4 0,9995, kar ustreza pogoju, da mora biti � nad 0,99. Pravilnost

linearnega območja smo preverili tudi z računanjem koeficienta kvalitete �� po enačbi

(2.7). Njegova dobljena vrednost je 1,6 %, torej vrednost ne presega 5 % in je linearnost

modela dobra. Izbrano območje je ustrezno in potrjuje ustrezne izkoristke, ki so

predstavljeni v naslednjem poglavju.


32

Graf 4-1: Preverjanje linearnosti z umeritveno krivuljo

Ubežnikov nismo posebej preverjali z ustreznim testom, saj se vse eksperimentalne točke

nahajajo na premici in nobena ne odstopa izven nje.

4.3 Izkoristek

Izkoristke smo izračunali iz določitev kontrolnega vzorca različnih koncentracij skozi

celoten postopek. Zatehte kontrolnega vzorca so bile: 8� = 100�x, 8� = 300�x()8� =500�x. Tabela 4-1: Izračunane in analizirane vrednosti za določitev izkoriska kontrolnih vzorcev

) 8�$ 8� b� (%) 8�

$ 8� b� (%) 8�$ 8� b� (%)

1 100 100,5 100,0 300 280,5 93,4 500 485,5 96,9 2 100 100,5 100,0 300 278,6 92,9 500 490,6 98,1 3 100 98,3 98,0 300 281,5 93,8 500 490,3 97,8 4 100 100,9 100,2 300 300,7 100,1 500 490 97,5 5 100 99,8 99,0 300 301,3 99,9 500 483,8 96,6 6 100 96,1 96,0 300 297,2 99,1 500 484,6 96,7 7 100 98,9 98,9 300 299,8 99,9 8 100 93,7 93,5 9 100 95,6 95,5

��č�� 98,3 97,9 291,4 97,0 487,5 97,3 � 2,6 2,4 � 10,6 3,5 � 3,2 0,6 �� (%) 2,6 2,4 �� (%) 3,6 3,6 �� (%) 0,7 0,7 W�� Č. 2,1 W�� Č. 2,2 W�� Č. 9,7

W¡ ¢.(e= £, £¤) 2,31

W¡ ¢.(e= £, £¤) 2,5

W¡ ¢.(e =£, £¤). 2,6

y = 0,857x - 1,387

R² = 0,9995

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

0,0 100,0 200,0 300,0 400,0 500,0 600,0

izte

hta

ko

ntr

oln

eg

a v

zorc

a (

mg

/L)

X - koncentracija (mg/L)


33

) - število meritev 8�$ - pričakovana koncentracija (100 mg)

8�- izmerjena koncentracija

8�$ - želena koncentracija (300 mg)

8� - določena koncentracija

8�$ - ciljna koncentracija (500 mg)

8� - končna koncentracijab� (%) - izkoristek

� - standardni odmik

�� - relativni standardni odmik, izražen v odstotkih

��Č. - izračunana � vrednost

��.(U 4 0,05) - tabelarična � vrednost, pri danem nivoju zaupanja U

Preverili smo, ali se povprečni izkoristek bistveno razlikuje od 100, z upoštevanjem kriterija ��Č. < ��. , oziroma ali sta �� in izkoristek sprejemljiva.

Iz tabele 4-1 je razvidno, da smo v primeru določevanja kontrolnega vzorca 8� =100�x()8� = 300�x zadostili pogoju ��Č. < ��.. V primeru kontrolnega vzorca

8� = 500�x pa tega kriterija nismo dosegli (��Č. > ��.), vendar so kljub temu

vrednosti vseh izkoristkov kontrolnega vzorca 8� = 500�x v predvidenih mejah med 90%

do 105%.

Vrednosti za izkoristke, predstavljene v zgornji tabeli, so sprejemljive, ker so odstopanja v

okviru realnih vrednosti. Vrednosti so v skladu s priporočili standardne metode, saj je

interval sprejemljivosti med 90 % in 105 %.

4.4 Meja zaznavnosti

Meja zaznavnosti je tisti najnižji merjen signal, za katerega lahko z zagotovostjo trdimo, da

še vsebuje analit. Za izračun meje zaznavnosti smo uporabili podatke meritev desetih

vzorcev, ki so prikazane v spodnji tabeli 4-2.


34

Tabela 4-2: Podatki meritev slepih vzorcev v mg/L

) v�1 1,3

2 0,3

3 1,0

4 0,8

5 1,0

6 0,0

7 0,8

8 0,0

9 0,6

10 1,6

) - število meritev

v� – iztehte slepih vzorcev (�x/0)

Najprej smo izračunali standardni odmik slepih vzorcev �tu po enačbi (4.1):

�tu. 4 I∑ (¥<@¥)BC<DE=@� (4.1)

Po enačbi (2.16) smo dobili mejo zaznavnosti:

0&� 4 (3 ∗ �tu.) + v

0&� 4 3 ∗ 0,559�x 0¦ + 0,74

0&� = 2,418�x/0

Določena meja zaznavnosti (0&�) je 2,4�x/0 in ustreza zahtevi standarda (�� <3�x/0).

4.5 Meja določljivosti

Meja določljivosti je najmanjša koncentracija analita, za katero je bila metoda validirana in

je najnižja koncentracija analita, ki jo še lahko določimo z zadovoljivo točnostjo in

natančnostjo. Navadno je meja določljivosti najnižja točka umeritve krivulje oziroma

najnižja koncentracija standardne raztopine, ki smo jo izmerili, zato, v našem primeru,

ustreza zatehti /0� 5 mg, ob volumnu vzorca 1L. Iz tega sledi, da je 0&� 4 5�x/0�/0.

Ustrezna ponovljivost in obnovljivost pri tej koncentraciji je bila določena še na vzorcu

odpadne vode (tabela 4-4 in tabela 4-5 za vzorec 2013/3187).


35

4.6 Preizkus pravilnosti

Pravilnost je merilo skladnosti med analitskim rezultatom, kjer se metoda nanaša na

referenčni material, in sprejeto referenčno vrednostjo analita. Za preverjanje pravilnosti

smo uporabili podatke meritev sončničnega olja, podanih v tabeli 4-3.

Tabela 4-3: Podatki meritev sončničnega olja za preverjanje pravilnosti v mg/L

) 8$ 8© b� (%) 1 100 95,9 95,9 2 100 93,2 93,2 3 100 93,5 93,5 4 100 96,0 96,0 5 100 98,9 98,9 6 100 98,0 98,0

8� 95,9

� 2,30

b� ��. 95,9

) – število meritev

8$ – certificirana, referenčna ali privzeta koncentracija

8© – iztehta kontrolnega vzorca v mg/L

b� (%) – izkoristek, podan v procentih

8� – povprečna vrednost

� – standardni odmik

b� ��. – povprečje izkoristka

Pri potrditvi pravilnosti smo upoštevali vrednost zatehtanega vzorca 8$ 100 mg TLS/L in vrednosti naših izteht 8©. Pravilnost smo potrdili z ustreznim

povprečjem izkoristka, ki je znašal 95,9 %.

4.7 Natančnost ( ponovljivost, obnovljivost)

Želeli smo ugotoviti, ali je metoda ponovljiva oziroma obnovljiva in se s tem prepričati, da

so rezultati istega vzorca med seboj primerljivi ter da med njimi ni signifikantnih razlik. Zato

smo ovrednotili ponovljivost in obnovljivost na različnih vzorcih odpadnih vod. Oba

parametra smo ocenili z relativnim standardnim odmikom (��), izraženim v odstotkih.


36

Natančnost, določeno s ponovljivostjo (�) in obnovljivostjo (�), smo ovrednotili z

upoštevanjem standardnega odmika (pri ponovljivih oziroma obnovljivih pogojih določanja)

ter faktorja ª« 4 2,8. 4.7.1 Ponovljivost

Vrednosti, predstavljene v tabeli 4-4, smo določili s pomočjo 5 ali več paralelnih ponovitev

vzorcev različnih tipov vod (različne matrice odpadnih vod).

Tabela 4-4: Izračunane vrednosti iz ponovitev vzorcev različnih vrst odpadnih vod v mg/L

) 2013/2126

2013/3187

2013/2809

2013/721

kontrol.vz. 1

kontrol.vz. 3

2013/3234

2013/3768

kontrol.vz. 5

1 1 9,4 40 66 91,8 280,2 300 468,0 486,1

2 3 8,4 42 68 92,0 281,3 299 442,0 490,1

3 1,8 7,8 43 64 95,9 279,3 300 466,0 485,8

4 1,8 7,8 40 66 93,2 279,3 298 456,0 491,3

5 2,6 7,4 43 76 89,5 280,2 300 486,4

6 1 5,4 44 56 91,7 278,5 300 492,5

µ¶ 1,9 7,7 42,0 66,0 92,4 279,8 299,5 458,0 488,7 � 0,8 1,3 1,7 6,5 2,1 1,0 0,8 11,9 3,0 �(�) 2,3 3,7 4,7 18,1 6,0 2,8 2,3 33,3 8,3 ��(%) 43,7 17,2 4,0 9,8 2,3 0,4 0,3 2,6 0,6

) - število meritev

2013/2126 - odpadna voda iz mlekarne

2013/3187 - odpadna voda iz avtopralnice

2013/2809 - odpadna voda iz predelave mesa

2013/721 - odpadna voda iz industrijske čistilne naprave

ª�)��. ��. 1 - kontrolni vzorec 100 �x/0�/0


2013/3234 - odpadna voda iz klavnice, z dodatkom 300 mg kontrolnega vzorca


8� - povprečna vrednost

� - standardni odmik

�(�) - ponovljivost

��(%) - relativni standardni odmik, izražen v odstotkih


37

Vrednosti za ponovljivost so sprejemljive, saj so nižje od 15%, z izjemo dveh odpadnih vod

(2013/2126 () 2013/3187), kjer smo dobili previsoko vrednost ��. Koncentracija TLS v

vzorcu 2013/2126 je podobna vrednostim slepih vzorcev, ki morajo biti do 3 mg/L,

to pomeni pod vrednostjo 0&�. Koncentracija /0� v vzorcu 2013/3187 je podobna

vrednostim 0&� 4 5�x/0. V območju 0&� in 0&� so vrednosti �� za ponovljivost

vedno nekoliko višje in take so tudi pričakovane.

4.7.2 Obnovljivost Za vrednotenje obnovljivosti smo uporabili podatke na različnih koncentracijskih nivojih

določanj različnih vzorcev odpadnih vod in kontrolnih vzorcev. Za pripravo kontrolnih

vzorcev smo uporabili sončnično olje in postopek, opisan v poglavju 3.6.3 Izračunane

vrednosti so prikazane v tabelah 4-5 in 4-6.

Tabela 4-5: Izračunane vrednosti parametrov za določitev obnovljivosti različnih vzorcev odpadnih vod v mg/L

�·��¸ ¹£º»/¹º¹¼ ¹£º»/»º½¾ ¹£º»/¹½£¿ ¹£º»/¾¹º ¹£º»/»¹»À+ £, »Á�Â� ¹£º»/»¾¼½

3,0 9,4 42,6 68,4 268,8 468,0

2,4 9,4 45,6 67,0 299,2 448,0

3,0 9,6 50,5 61,0 300,2 482,0

1,8 8,2 53,0 65,0 299,2 480,0

0,8 7,8 48,0 84,0 454,0

49,0 88,0 454,0

43,0 79,0

48,0 76,0

51,0 74,0 µ¶ 2,2 8,9 47,9 73,6 291,9 464,3 � 0,9 0,8 3,6 9,0 15,4 14,5 �Ã 2,6 2,3 10,0 25,3 43,0 40,6 ��(%) 42,0 9,2 7,4 12,3 5,3 3,1


38

Tabela 4-6: Izračunane vrednosti kontrolnih vzorec za določanje obnovljivosti odpadnih vod

Ä�ÅW��Æ. �·. º££ÇÁ/È Ä�ÅW��Æ. �·. »££ÇÁ/È Ä�ÅW��Æ. �·. ¤££ÇÁ/È 95,9 280,5 485,5

93,1 278,6 466,9

91,5 300,3 466,7

93,7 299,9

92,3 270,0

90,5 299,9

98,9 297,2

91,2 299,8

96,0

94,8 µ¶ 93,6 292,2 473,0 � 2,7 12,6 10,8 �Ã 7,5 35,1 30,3 ��(%) 2,9 4,3 2,3

Obnovljivost rezultatov smo želeli dokazati z upoštevanjem kriterija sprejemljivosti

rezultatov (�� ≤ 20%). Iz tabel 4-5 in 4-6 je razvidno, da smo dosegli predpisano merilo

pri vseh vzorcih, razen pri vzorcu 2013/2126, kjer je vrednost �� ponovno nekoliko višja,

kar je smiselno zaradi vrednosti koncentracij /0� v območju 0&�.


39

5 Zaključek

Namen diplomske naloge je bil razviti in preveriti ustreznost gravimetrijske metode za

določanje težkohlapnih lipofilnih snovi (TLS) iz vzorcev različnih odpadnih vod po

standardu SIST ISO 11349. Ugotovili smo, da je metoda primerna za uporabo v vzorcih,

kjer se olja in masti delno zadržujejo na površini vzorca odpadne vode ali na embalaži.

Metoda ni primerna za uporabo vzorcev vod, kjer so prisotne ločene plasti olja.

V skladu preverjanja ustreznosti gravimetrijske metode smo na Zavodu za zdravstveno

varstvo Maribor opravili validacijo metode in preizkusili določiti ustrezno linearno območje,

mejo zaznavnosti, mejo določljivosti, ponovljivost, obnovljivost in pravilnost. Rezultate smo

statistično obdelali s pomočjo računalniškega programa Excel. Glede na različne vrste

odpadnih vod (iz mlekarne, avtopralnice, predelave mesa, industrijske čistilne naprave,

klavnice in kemijske industrije – proizvodnje šamponov), ki smo jih analizirali, smo določili

linearnost delovnega območja za koncentracijsko območje med 5 mg/L in 500 mg/L.

Pravilnost merjenja smo določili s pripravo kontrolnega vzorca in jo potrdili z ustreznostjo

izkoristka, ki je znašal 95,9 %.

Meja zaznavnosti je znašala 2,4 mg TLS/L in s tem ustegli zahtevi standarda (�� <3�x/0). Rezultat je, glede na pogoje obnovljivosti, sprejemljiv. Potrdili smo mejo

določljivosti, ki je predstavljala najnižjo analizirano koncentracijo analita – 5 mg/L.

Natančnost analizne metode je za različne vrste odpadnih vod in koncentracijske nivoje

sprejemljiva. Rezultati validacije metode so pokazali, da je metoda ponovljiva in obnovljiva

v okviru ciljev in meril, predpisanih po mednarodnem standardu, in je primerna za rutinsko

delo.


40

6 Literatura

[1] Roš M., Zupančič G.D. Čiščenje odpadnih voda. Velenje: Visoka šola za varstvo okolja, 2010.

[2] Roš M., Panjan J. Gospodarjenje z odpadnimi vodami: učbenik za modul gospodarjenje z odpadnimi vodami v programu Okoljevarstveni tehnik. Celje: Fit media, 2012.

[3] Stane J. Olja in masti rastlinskega porekla. Lipidi: 30 let študija živilske tehnologije, 57-69, 1992.

[4] Slovar slovenskega knjižnega jezika. Ljubljana: DZS, 2005. [5] 14. Bitenčevi živilski dnevi '92 Lipidi = Lipids: 30 let študija živilske tehnologije.

Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta, Oddelek za živilsko tehnologijo, 1992.

[6] Seminar Maščobe v prehrani, zbornik referatov s posveta. Ljubljana: Inštitut za higieno, Medicinska fakulteta, Biotehnična fakulteta, Slovenska Bistrica: Tovarna olja Gea, 1991.

[7] Martinčič V. Maščobe in olja. Kemija v šoli, 9 (2), 17-22, 1997. [8] Vižin V. Rastlinska olja kot del zdrave prehrane. Sokol: revija za šport in prosti čas,

(8), 16-19, 2009. [9] Bukovec N., Dolenc D., Šket B. Kemija za gimnazije 2: učbenik. Ljubljana: DZS,

2003. [10] Seminar: Kemija živil - maščobe: delovno gradivo. Maribor: Živilska šola, 2001. [11] Korbar B. Določanje masti in olj v odpadnih vodah: diplomsko delo. Ljubljana:

Univerza v Ljubljani, Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo, 2006. [12] Roš M., Simonič M., Šostar-Turk S. Priprava in čiščenje vod. Maribor: Univerza v

Mariboru, Fakulteta za strojništvo, Oddelek za tekstilstvo, 2005. [13] Novič M., Zagorc-Končan J. Vzorčenje in analitika odpadnih vod: prispevek na

konferenci. Referati, 5-11, 1989. [14] Strokovni seminar Vodni dnevi '98, Zbornik referatov, Ljubljana 1998. Ljubljana:

Slovensko društvo za zaščito voda, 1998. [15] Water quality – Determination of low-volatility lipophilic substances - gravimetric

method, ISO 11349 – 2011. [16] Kolar M. Osnove kvantitativne analizne kemije I: prenovljena elektronska izdaja

navodil za vaje. Maribor: Univerza v Mariboru, Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo, 2008.

[17] Lubej M., Del Fabro B. Kemija. Analizna kemija: učbenik za študente sanitarnega inžinirstva. Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Visoka šola za zdravstvo, 1995.

[18] Pihlar B. Osnove analizne kemije, zapiski predavanj I.del. Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo, 2008.

[19] Ocvirk M. Določanje vsebnosti suhe snovi in žarilne izgube pri odpadkih: diplomsko delo. Maribor: Univerza v Mariboru, Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo, 2012.

[20] Filipović I., Sabioncello P. Laboratorijski priručnik. I dio - knjiga prva, Gravimetrijska i volumetrijska analiza. Zagreb: Tehnička knjiga, 1972.

[21] Brodnjak Vončina D. Analizna kemija I: zbrano gradivo. Maribor: Univerza v Mariboru, Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo, 2011.

[22] Knez Ž., Škerget M. Termodifuzijski separacijski procesi: zbrano gradivo. Maribor: Univerza v Mariboru, Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo, 2009.


41

[23] Svete J. Preparativna organska kemija. Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo, 1999.

[24] Statistične metode in merilna negotovost: zbornik predavanj. Ljubljana: ZTI - Zavod za tehnično izobraževanje, 1998.

[25] Zupan J. Kemometrija in obdelava eksperimentalnih podatkov. Ljubljana: Kemijski inštitut: Inštitut Nove revije, zavod za humanistiko, 2009.

[26] Skoog Douglas A., West Donald M., Holler F. James. Fundamentals of analitical chemistry. Seventh edition. Fort Worth (Teksas)[etc.]: Saunders college publishing, 1996.

[27] Miller James N., Miller Jane C. Statistics and chemometrics for analytical chemistry. Sixth edition. Harlow (England) [etc.]: Prentice Hall/Pearson, 2010.

[28] Validacija in merlina negotovost pri kemijski analizi: seminar. Ljubljana: Slovensko kemijsko društvo Eurachem, 1997.

[29] Ermer J. Validation in pharmaceutical analysis. Part I: An integrated approach. Journal of pharmaceutical and biomedical analysis, 24, 755-767, 2001.

[30] Walton Raquel M. Validation of laboratory tests and methods. Seminars in Avian and Exotic Pet Medicine, 10 (2), 59-65, 2001.

[31] Peters Frank T., Drummer Olaf H., Musshoff F. Validation of new methods. Forensic Science International, 165, 216-224, 2007.

[32] Rotar A. Validacija analiznih postopkov. Farmacevtski vestnik: strokovno glasilo slovenske farmacije, 3-13, 1991.


42

7 Življenjepis

OSEBNI PODATKI Majda Mekić

Ljubljanska ulica 31, 2000 Maribor, Slovenija

031/842-124

[email protected]

Spol ženskil | Datum rojstva 29.6.1991 | Državljanstvo Slovensko

DELOVNE IZKUŠNJE

IZOBRAŽEVANJE IN

USPOSABLJANJE

KOMPETENCE

DELOVNO MESTO, NA KATEREGA SE PRIJAVLJAM

POKLIC ŽELENO PODROČJE DELA ŠTUDIJ, NA KATEREGA SE

PRIJAVLJAM

Analizna kemija, organska kemija, kemija.

februar-junij 2013 Opravljanje eksperimentalnega dela diplome in praktično usposabljanje Zavod za zdravstveno varstvo Maribor

1998-2006 Osnovna šola Tabor I Maribor

2006-2010 Gimnazijski maturant Prva gimnazija Maribor

� pridobljeno znanje latinskega jezika

2010-2013 univerzitetna diplomirana kemičarka Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo Maribor

� anorganska kemija, organska kemija, fizikalna kemija, analizna kemija, organska sinteza.

Materni jezik Slovenščina

Drugi jeziki RAZUMEVANJE GOVORJENJE PISNO SPOROČANJE

Slušno razumevanje Bralno razumevanje Govorno

sporazumevanje Govorno sporočanje

Angleščina B2 B2 B2 B2 B2


43

Srbo-hrvaščina C1 C1 C1 C1 C1

Komunikacijske kompetence Komunikativnost, prilagodljivost, delavnost, prijaznost.

Računalniške kompetence ▪ dobro obvladovanje orodij Microsoft Office™ ▪ obvladovanje programa Mathematica

Vozniško dovoljenje ▪ B

Documents

Validacija gravimetri čne metode za dolo čanje težkohlapnih … · 2017-11-28 · Majda Meki ć Validacija gravimetri čne metode za dolo čanje težkohlapnih snovi v odpadnih