Universidad Autónoma de Zacatecas Área de Ciencias de la Salud Unidad Académica de Ciencias Químicas Químico Farmacéutico Biólogo
REPORTE DE PRÁCTICA DEL LABORATORIO DE ANALISIS QUIMICO INSTRUMENTAL (Química analítica III)
PRACTICA 3. CONSTRUCCION DE UNA CURVA DE CALIBRACION
Calderón Ríos N., López Arellano A., Martínez Hernández M. Dra. Solís Recendez M. G.
4°Semestre Grupo “C” Programa educativo Q.F.B. UACQ, UACQ, ACS,
Campus UAZ Siglo XXI, carretera Zacatecas-Guadalajara Km 6 s/n ejido La Escondida Cp. 98160 Zacatecas Zac. Ciclo enero junio 2010 01 de marzo de 2010 – 02 de marzo 2010
RESUMEN
En esta practica obtuvimos los conocimientos necesarios para construir una curva de calibración, calibración, para ello se efectúan diluciones de unas muestras de concentración conocida y se produce su lectura y el consiguiente establecimiento establec imiento de una función matemática (regresión lineal)que relacione ambas; después, se lee el mismo carácter en la muestra problema y, mediante la sustitución de la variable independiente ( absorbancia) de esa función, se obtiene la concentración de esta.
Palabras clave: Calibración, regresión lineal, precisión, exactitud, limites.
Introducción Dentro de las l as metodologías analíticas, las determinaciones cuantitativas tienen una especial relevancia r elevancia en diversas actividades como la investigación, docencia, industria farmacéutica, alimentaria, en diagnostico clínico, en cuestiones ambientales, etc., donde la información ser4a utilizada para la toma de decisiones. La obtención de una curva de calibración, nos permite cuantificar la concentración de muestras problema con cierto grado de certidumbre, es ahí donde la estadística y la química interaccionan para darle al químico analítico las herramientas necesarias para asegurar la calidad de los resultados generados en el proceso. Los químicos necesitan parámetros de calidad, se enumeran los criterios cuantitativos de funcionamiento de los instrumentos, criterios que se pueden utilizar para decidir su un determinado método instrumental es o no adecuando para resolver un problema analítico. Estas características se expresan en términos numéricos. Para un problema analítico dado, los parámetros pará metros de calidad permiten reducir la elección de los instrumentos a tan solo unos pocos y entonces la selección entre ellos ya se hace con los l os criterios cualitativos de funcionamiento. Para los parámetros de calidad se debe de tomar en cuenta criterios importantes como la precisión que el la reproductibilidad de resultados, es decir, a obtener el mismo resultado todas las veces que se repita el evento, pero la exactitud que también es un criterio toma en cuenta el acercamiento posible al valor real o verdadero. Para la determinación de errores sistemáticos sistemáticos o determinado de de un método analítico no s referimos al sesgo. Una propiedad de la analítica básica es la robustez que describe la resistencia al cambio de respuesta cuando se aplica independientemente a alícuotas de la misma muestra variando ligeramente las condiciones experimentales. Los errores que se sufren en el método analítico pueden ser causados par la sensibilidad del instrumento, esto se refiere a la capacidad de diferenciar pequeñas variaciones en la concentración del analito. Pero en caso de cualquier error se puede verificar y detectar con la línea recta, esta linealidad nos indica que tan alejados estamos del resultado correcto ya que es una proporción directa. Para esta línea recta necesitamos la regresión lineal que es un método matemático que grafica la variable dependiente contra la independiente y el coeficiente de correlación que es un índice estadístico que mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas, en este caso la concentración de un analito contra su absorbencia. La selectividad de un método analítico indica el grado de ausencia de interferencias con otras especies que contiene la matriz de la muestra, desafortunadamente ningún método analítico esta libre de interferencias y con frecuencia hay que realizar diversas etapas para disminuir sus efectos. La curva de calibración es un método grafico donde encontramos la absorbencia contra una concentración de un analito y en estas podemos encontrar el limite de detección que es la mínimo concentración de un analito que se puede detectar para un nivel de confianza dado, y el limite de cuantificación o intervalo lineal que va desde la concentración mas pequeña a la que se puede realizar en medidas cuantitativas hasta la concentración a la que la curva de calibrado se desvía de la linealidad.
Como se menciono anterior mente la regresión lineal es un método de análisis de los datos que sirve para poner en evidencia las relaciones que existen entre distintas variables. La regresión lineal li neal se expresa de la siguiente manera:
Donde m es la pendiente, b es la ordenada al origen y y es parte de las abscisas. La condición para la regresión lineal es elegir valores determinados para los parámetros desconocidos, de modo que la ecuación quede completamente especificada. Los errores que podemos encontrar en determinaciones analíticas son de dos tipos: Errores determinados: que son aquellos cuya magnitud puede medirse y eliminarse fácilmente ya que se conoce la causa. Esta clase de errores tiene el mismo valor bajo cierta variedad de condiciones y permanece constante de una determinación a otra. Las causas de los errores determinados pueden ser instrumentales, de reactivos con bajo grado de pureza y los errores del operador. Errores indeterminados: la causa es desconocida son de pequeña magnitud y se hacen evidentes por la diferencias en los valores obtenidos en varias determinaciones, cuando las mediciones se llevan a cabo cuidadosamente y bajo condiciones cercanas a lo ideal. No pueden se evitados y por lo tanto es necesario medirlos.
Objetivo El objetivo de este trabajo es adquirir los conocimientos necesarios para elaborar una curva de calibrado partiendo de una serie de datos obtenidos experimentalmente (absorbancias) mediante la utilización del espectrofotómetro y utilizando una serie de herramientas estadísticas para asegurar la confiabilidad de los datos. En este reporte se presenta de manera sencilla la metodología para desarrollar la práctica.
Materiales y Métodos Para realizar esta práctica fue necesario preparar previamente una solución estandarizada de KMnO 4 de concentración 0.005M y para esta preparación tuvieron que pesarse 0.0394g del reactivo y agregarlos a un matraz volumétrico de 50 ml que previamente contenía un poco de agua destilada se disolvió bien y se aforo dejándose reposar una hora aprox.(a oscuras), posteriormente se filtro y se guardo en un frasco ámbar tapado e identificado, a continuación se procedió a preparar cinco soluciones diluidas de KMnO4 tomando alícuotas de (0,1.0,1.25,1.5,1.75,2.0)ml de la solución madre madre en diferentes matraces, y aforando cada una a 25ml con agua destilada, después calculamos las nuevas concentraciones de KMnO 4 de cada una de las diluciones utilizando la ecuación:C 1V1=C2V2 , luego ya encendido el espectrofotómetro lo ajustamos a una longitud de onda de 525 nm y con lectura para absorbancia; primeramente establecimos el matraz cero como la solución
blanco que contenía solo agua llenamos la celda para luz visible con el blanco y calibramos a cero de absorbancia, luego tomamos en otra celda las soluciones diluidas de los matraces 1-5(cada una por separado por supuesto) y tomamos 3 lecturas de absorbancia de cada una calibrando con el blanco entre cada lectura ,obtenemos el promedio de estas tres lecturas y lo utilizamos para hacer la curva de calibración donde estos datos serán los puntos de las ordenadas mientras que los datos de concentración(de permanganato de potasio) ocuparan el lugar de las abscisas; ahora utilizando la calculadora hacemos la regresión lineal para obtener los datos de la pendiente que será el coeficiente de absortividad( ξ), la ordenada al origen(B) y el coeficiente de regresión lineal(r). Posteriormente se nos proporcionaron dos soluciones (problema) que también contenían KMnO 4 una de concentración desconocida y la otra cuya concentración es de 0.3 mM, la cual fue preparada por la auxiliar del laboratorio, llenamos la celda con un poco de solución muestra problema y tomamos tres lecturas calibrando con el blanco entre cada una, también hacemos lo mismo para la solución de concentración conocida y anotamos nuestros resultados, obtenemos el promedio de las tres lecturas. Ahora utilizando la ecuación de la ley de Beer despejamos para concentración C=A-B/ξb y como previamente obtuvimos el valor de a y de la ordenada al origen calculamos con ella la concentración de las soluciones problema, por ultimo comparamos con la información que se nos proporciono sobre la muestra. Ya terminado lo experimental realizamos los cálculos estadísticos necesarios para verificar la confiabilidad de nuestros resultados.
Resultados A continuación se presentan los resultados obtenidos de los cálculos para las concentraciones y los datos de las lecturas de absorbancia obtenidas en el espectrofotómetro para las soluciones diluidas de KMnO 4 Tabla 3.1 soluciones para una curva de calibración
“A”
H2O Destilada Aforar hasta
Concentración de KMnO4 en el matraz
0ml 1.0ml 1.25ml 1.5ml 1.75ml 2.0ml
25ml 25ml 25ml 25ml 25ml 25ml
0M 0.0002M 0.00025M 0.0003M 0.00035M 0.0004M
No. matraz
Solución
0 1 2 3 4 5
Absorbancias Lectura1Lectura2 Lectura3
0 0.443 0.490 0.638 0.834 0.936
0 0.445 0.490 0.636 0.834 0.936
0 0.444 0.490 0.637 0.834 0.936
Absorbancia promedio
0 0.444 0.490 0.637 0.834 0.936
La siguiente gráfica muestra la curva de calibración que construimos a partir de los datos de absorbancia en las ordenadas y la concentración en las abscisas para las concentraciones de permanganato de potasio.
En la siguiente tabla se muestran los resultados que obtuvimos de las lecturas de absorbancia, contiene también los datos que obtuvimos al calcular las concentraciones de KMnO 4 en las muestras problema. Tabla 3.2 Muestra problema y estándar
Matraz
Concentración de KMnO4 en el matraz
Absorbancia promedio
Muestra problema
3.9254mM
0.9143
Estàndar(0.3mM)
2.9615mM
0.6583
Porcentaje de error =1.3% 98.7% de confiabilidad
Discusion y conclusiones Interpretando los resultados de las tablas y los datos de la curva nos dimos cuenta que efectivamente con un coeficiente de regresión lineal de
0.9838 se cumple la ley de beer que es una línea recta, calculando la pendiente de esta línea recta pudimos obtener el coeficiente de absortividad molar (ξ) de el KMnO4 (2656) con el cual nos permitió sustituirlo en la ecuación de la ley de beer y despejando para la concentración c calculamos las concentraciones de las muestras problema obteniendo que la muestra problema contenía 3.9254 mili moles de KMnO 4 y la muestra estándar contenía 2.9615mM del reactivo es decir 98.7% de precisión al compararla con la muestra estándar. Con lo cual concluimos que fue un buen trabajo, ya que se cumplió nuestro objetivo de aprender a construir la curva de calibración y aprender a manejar las formulas estadísticas para tener un trabajo de buena calidad.
Referencias
[1] Skoog A. D, Holler J. F, Nieman T .A. Principios de Análisis instrumental, 5 a edición, pp. 11-16 Grupo editorial Mc Graw Hill/ Interamericana de España, Aravaca (Madrid), 2001.
