Xử lý vấn đề hai cực trong bài kiểm tra trình độ về độ pH trong ma trận bioethanol

Springer Science and Business Media LLC - Tập 20 - Trang 179-187 - 2015
Gabriel F. Sarmanho1, Paulo P. Borges1, Isabel C. S. Fraga1, Luiz H. da C. Leal2
1Chemical Metrology Division (Dquim), National Institute of Metrology, Quality and Technology (Inmetro), Xerém, Brazil
2Corporate Management Division (Dgcor), National Institute of Metrology, Quality and Technology (Inmetro), Rio Comprido, Brazil

Tóm tắt

Giá trị pH trong bioethanol là một tham số kiểm soát chất lượng liên quan đến độ axit và tính ăn mòn của động cơ xe khi sử dụng làm nhiên liệu. Để xác minh tính so sánh và độ tin cậy của việc đo pH trong ma trận bioethanol giữa một số phòng thí nghiệm hóa học có kinh nghiệm, vật liệu tham chiếu bioethanol do Inmetro—Viện Đo lường Quốc gia Brazil—phát triển đã được sử dụng trong một chương trình kiểm tra năng lực (PT). Có sự khác biệt hơn một đơn vị trong giá trị pH đo được do loại dung dịch điện ly lấp đầy bên trong (kali clorua, KCl, hoặc lithium clorua, LiCl) từ các điện cực pH hỗn hợp thương mại được sử dụng bởi các phòng thí nghiệm tham gia. Do đó, sự phân bố hai cực đã xảy ra từ dữ liệu của chương trình PT này. Công việc này nhằm mục đích trình bày các khả năng mà nhà cung cấp chương trình PT có thể sử dụng để khắc phục vấn đề hai cực. Dữ liệu từ chương trình PT về pH trong bioethanol đã được xử lý bằng hai phương pháp thống kê khác nhau: mô hình mật độ hạt và hỗn hợp phân phối. Việc áp dụng các xử lý thống kê này đã cải thiện chẩn đoán ban đầu của nhà cung cấp PT, qua đó giải quyết vấn đề hai cực và góp phần vào việc đánh giá hiệu suất tốt hơn trong việc đo pH của bioethanol.

Từ khóa

#pH #bioethanol #kiểm tra trình độ #vật liệu tham chiếu #giải quyết vấn đề hai cực #thống kê

Tài liệu tham khảo

Goldemberg J, Moreira JR (1999) The alcohol program. Energy Policy 27:229–245 RFA Renewable Fuels Association (2005) World fuel ethanol production. http://ethanolrfa.org/pages/World-Fuel-Ethanol-Production. Accessed 05 Dec 2014 Commission E (2009) Renewable Energy, Biofuels and other renewable energy in the transport sector. http://ec.europa.eu/energy/renewables/biofuels/biofuels_en.htm. Accessed 05 Dec 2014 USA Government (2007) Energy independency and Security Act of 2007. http://www.govtrack.us/congress/billtext.xpd?bill=h110-6. Accessed 05 Dec 2014 Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (2013), Resolução ANP n. 7. http://nxt.anp.gov.br/NXT/gateway.dll/leg/resolucoes_anp/2013/fevereiro/ranp%207%20-%202013.xml?f=templates$fn=document-frame.htm$3.0$q=$x. Accessed 05 Dec 2014 ASTM D 6423–08 Standard test method for determination of pHe of ethanol, denatured fuel ethanol and fuel ethanol (Ed75–Ed85). Annual book of ASTM standards, vol. 05.03, ASTM International, West Conshohocken Bates R (1973) Determination of pH: theory and practice, 2nd edn. Wiley, London Bates RG, Paabo M, Robinson RA (1963) Interpretation of pH measurement in alcohol–water solvents. J Phys Chem 67(9):1833–1838 Inmetro (2007) Proficiency testing in anhydrous ethanol fuel 1st round. http://www.inmetro.gov.br/metcientifica/pdf/ABSTRACT_PROFICIENCY_1st_ROUND.pdf. Accessed 05 Dec 2014 Biorema Project (2010) Reference materials for biofuels specifications. http://ec.europa.eu/energy/renewables/events/doc/2009_03_19/session2/biorema.pdf. Accessed 05 Dec 2014 Albano FM, ten Caten CS (2014) Proficiency tests for laboratories: a systematic review. Accred Qual Assur 19:245–257 Thompson M (2009) Proficiency testing in analytical chemistry. In: Stephen DB, Romà T, Beata W (eds) Comprehensive chemometrics: chemical and biochemical data analysis. Elsevier, Amsterdam, pp 77–96 ABNT NBR 10891:2013 Álcool etílico hidratado - Determinação do pH - Método potenciométrico. ABNT, Associação Brasileira de Normas Técnicas, Rio de Janeiro, RJ, Brazil EN 15490:2007. Ethanol as a Blending Component for Petrol—Determination of pHe. European Committee for Standardization (CEN), Brüssel Analytical Methods Committee (1989) Robust statistics—how not to reject outliers. Part 2. Inter-laboratory trials. Analyst 114:1699–1702 ISO 13528:2005. Statistical methods for use in proficiency testing by interlaboratory comparisons Ellison SLR (2009) Performance of MM-estimators on multi-modal data shows potential for improvements in consensus value estimation. Accred Qual Assur 14(8):411–419 van der Veen A, Linsinger T, Pauwels J (2001) Uncertainty calculations in the certification of reference materials 2. Homogeneity study. Accred Qual Assur 6(1):26–30 van der Veen A, Linsinger T, Lamberty A, Pauwels J (2001) Uncertainty calculations in the certification of reference materials 3. Stability study. Accred Qual Assur 6(6):257–263 ISO Guide 35:2006. Reference materials—general and statistical principles for certification BIPM, IEC, ILAC I, ISO, IUPAC, IUPAP, OIML (2008) Evaluation of measurement data—guide to the expression of uncertainty in measurement (ISO GUM). Tech. rep., vol. 100, Joint Committee for Guides in Metrology, JCGM ISO/IEC 17043:2010 Conformity assessment general requirements for proficiency testing Yip Y, Tong W (2009) Assessing laboratory performance in intercomparisons for inorganic analysis. Trends Anal Chem 28(11):1276–1294 Wong S (2007) A comparison of performance statistics for proficiency testing programmes. Accred Qual Assur 12(2):59–66 Cofino WP, van Stokkum IHM, Wells D, Ariese F, Wegener JWM, Peerbom RAL (2000) A new model for the inference of population characteristics from experimental data using uncertainties. Application to interlaboratory studies. Chemom Intell Lab Syst 53:37–55 Fearn T (2004) Comments on “Cofino statistics”. Accred Qual Assur 9(8):441–444 Lowthian PJ, Thompson M (2002) Bump-hunting for the proficiency tester—searching for multimodality. Analyst 127(10):1359–1364 Cofino WP, van Stokkum IHM, van Steenwijk J, Wells D (2005) A new model for the inference of population characteristics from experimental data using uncertainties: part II. Application to censored datasets. Anal Chim Acta 533(1):31–39 Thompson M (2006) Using mixture models for bump-hunting in the results of proficiency tests. Accred Qual Assur 10(9):501–505 Rosenblatt M (1956) Remarks on some nonparametric estimates of a density function. Ann Math Stat 27(3):832–837. doi:10.1214/aoms/1177728190 Parzen E (1962) On estimation of a probability density function and mode. Ann Math Stat 33(3):1065–1076 Silverman BW (1998) Density estimation for statistics and data analysis. In: Monographs on statistics and applied probability, vol. 26, Chapman & Hall, London Efron B, Tibshirani R (1993) An introduction to the bootstrap. Chapman and Hall/CRC, London Aitkin M, Wilson G (1980) Mixture models, outliers, and the EM algorithm. Technometrics 22(3):325–331 Kerebin C (2000) Consistent estimation of the order of mixture models. Sankhya Ser A Indian J Stat 62:49–66 Schwarz G (1978) Estimating the dimension of a model. Ann Stat 6(2):461–464 R Core Team (2014) R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria Fraley C, Raftery AE, Murphy TB, Scrucca L (2012) mclust Version 4 for R: normal mixture modeling for model-based clustering, classification, and density estimation Fraley C, Raftery AE (2001) Model-based clustering, discriminant analysis and density estimation. J Am Stat Assoc 97(458):611–631 Bates RG (1969) Practical measurement of pH in amphiprotic and mixed solvents. Pure Appl Chem 18(3):419–426 Rondinini S (2002) pH measurements in non-aqueous and aqueous–organic solvents—-definition of standard procedures. Anal Bioanal Chem 374(5):813–816 Buck R, Rondinini S, Covington A, Baucke F, Brett C, Camoes M, Milton M, Mussini T, Naumann R, Pratt K, Spitzer P, Wilson G (2002) Measurement of pH. Definition, standards, and procedures. Pure Appl Chem 74(11):2169–2200 Spitzer P, Fisicaro P, Seitz S, Champion R (2009) pH and electrolytic conductivity as parameters to characterize bioethanol. Accred Qual Assur 14(12):671–676 Shapiro SS, Wilk MB (1965) An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika 52:591–611 Grubbs FE (1950) Sample criteria for testing outlying observations. Ann Math Stat 21(1):27–58 Huber PJ (1981) Robust statistics. Wiley, London LGC (2014) General protocol—proficiency testing schemes. Tech. Rep. 7, LGC standards