Стандартные образцы состава алкилкарбонатов и многокомпонентного раствора алкилкарбонатов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

   В статье представлена информация о разработке новых типов стандартных образцов состава индивидуальных алкилкарбонатов и стандартного образца состава многокомпонентного раствора алкилкарбонатов в метаноле, обеспеченных метрологической прослеживаемостью к ГЭТ 208-2024 Государственному первичному эталону в области органического анализа. Приведено описание процедуры приготовления и аттестации стандартных образцов, включая исследования однородности и стабильности материала. Описаны особенности аттестации многокомпонентного раствора органических веществ одного гомологического ряда. Аттестованной характеристикой стандартных образцов состава алкилкарбонатов является массовая доля основного компонента в чистом веществе (от 99,54 до 99,97 %) с относительной расширенной неопределенностью, не превышающей 0,25 %. Аттестованная характеристика стандартного образца состава многокомпонентного раствора – массовая концентрация индивидуальных алкилкарбонатов в метаноле (от 1,99 до 2,01 мг/см3) с относительной расширенной неопределенностью аттестованных значений 1,5 %.

Об авторах

А. И. Крылов

ФГУП «Всероссийский научно-исследовательский институт метрологии им. Д. И. Менделеева»

Email: a.i.krylov@vniim.ru

А. Ю. Михеева

ФГУП «Всероссийский научно-исследовательский институт метрологии им. Д. И. Менделеева»

Email: may@b10.vniim.ru
ORCID iD: 0000-0003-1032-5653

С. В. Спирин

ФГУП «Всероссийский научно-исследовательский институт метрологии им. Д. И. Менделеева»

Email: s.v.spirin@vniim.ru
ORCID iD: 0009-0005-4405-4777

А. Г. Будко

ФГУП «Всероссийский научно-исследовательский институт метрологии им. Д. И. Менделеева»

Email: a.g.budko@vniim.ru
ORCID iD: 0000-0002-4288-2916

Список литературы

  1. Потребность и потенциал импортозамещения стандартных образцов в Российской Федерации: анализ данных Федерального информационного фонда по обеспечению единства измерений / А. Н. Паньков// Эталоны. Стандартные образцы. 2024. Т. 20, № 1. С. 47–58. doi: 10.20915/2077-1177-2024-20-1-47-58
  2. Ярмоленко О. В., Юдина А. В., Игнатова А. А. Современное состояние и перспективы развития жидких электролитных систем для литий-ионных аккумуляторов // Электрохимическая энергетика. 2016. Т. 16, № 4. С. 155–195.
  3. Михеева А. Ю., Крылов А. И., Будко А. Г. Алгоритм определения чистоты органических веществ, пригодных к выделению или очистке методом перегонки // Эталоны. Стандартные образцы. 2022. Т. 18, № 2. С. 4–18. doi: 10.20915/2077-1177-2022-18-2-5-18
  4. Крылов А. И., Михеева А. Ю., Ткаченко И. Ю. Контроль органических компонентов. Обеспечение прослеживаемости результатов измерений // Контроль качества продукции. 2017. № 11. С. 12–17.
  5. Гладилович В. Д., Подольская Е. П. Возможности применения метода ГХ–МС (обзор) // Научное приборостроение. 2010. Т. 20, № 4. С. 36–49.
  6. Мильман Б. Л., Журкович И. К. Обобщенные критерии идентификации химических соединений методами хроматографии – масс-спектрометрии // Аналитика и контроль. 2020. Т. 24, № 3. С. 164–173. doi: 10.15826/analitika.2020.24.3.003
  7. Михеева А. Ю. Измерение чистоты органических веществ: общие подходы и разработка оптимальной процедуры исследований чистого органического вещества // Измерительная техника. 2024. Т. 73, № 8. С. 56–68. doi: 10.32446/0368–1025it.2024-8-56-68
  8. Будко А. Г. Метрологическое обеспечение измерений содержания приоритетных ксенобиотиков (фталатов) в природных и промышленных объектах : спец. 05.11.15. «Метрология и метрологическое обеспечение» : автореферат дисс. на соискание ученой степени канд. техн. наук / А. Г. Будко; ФГУП «ВНИИМ им. Д. И. Менделеева». Санкт-Петербург, 2024. Место защиты ФГУП «ВНИИМ им. Д. И. Менделеева». URL: https://www.vniim.ru/dissert.html (дата обращения: 15. 01. 2025).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).