吖啶红—高碘酸钾催化动力学光度法测定痕量铑

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1、吖啶红—高碘酸钾催化动力学光度法测定痕量铑第25卷第6期杨志毅等:吖啶红一高碘酸钾催化动力学光度法测定痕量铑343化学试剂,2003,25(6),343~344;346吖啶红一高碘酸钾催化动力学光度法测定痕量铑杨志毅,郭洁,自俊青,曹秋娥,李祖碧.(1.大理学院生化系,云南大理671000;2.云南大学化学系,云南昆明650091;3.云南大学成教院,云南昆明650091)摘要:在硼砂介质中,微量铑(Ⅲ)能显着催化高碘酸钾氧化吖啶红退色.研究了反应的动力学行为,建立了测定痕量铑的催化动力学分析方法.方法的线性范围为0.o5

2、~2.49g/25mL,检出限为5.32×10~g/mL.用于实际样品中铑(Ⅲ)的测定,其相对标准偏差为1.9%~4.1,标准加入回收率为97~103.关键词:铑;吖啶红;催化动力学光度法中图分类号:O614.822文献标识码:A文章编号:0258—3283(2OO3)06—0343—02吖啶红是一种苯并吡喃类阳离子染料,可用作生物染色[1],也作为离子缔合剂而应用于某些显色反应[2],它作为荧光试剂用于动力学荧光法[3],而尚未见用于催化动力学光度法.铑的催化动力学光度法中常见的指示剂是偶氮试剂,如DCB-偶氮肿],三氯

3、偶氮氯膦[5],偶氮胂Ⅲ_6等.作者发现,在硼砂介质中及加热条件下,微量铑(Ⅲ)能显着催化高碘酸钾氧化吖啶红而使颜色发生变化.为此,利用这一新指示反应,建立了一个测定痕量铑的新催化光度法.1实验部分1.1主要仪器与试剂722型分光光度计(山东高密分析仪器厂);501型超级恒温器(上海浦东跃欣科学仪器厂).Rh(Ⅲ)标准溶液:准确称取0.1000g纯铑粉(99.95),用封管氯化法I7溶解成含铑(Ⅲ)为1.00g/L的贮备液,用0.01mol/L盐酸适当稀释得工作溶液;5.0×10mol/L吖啶红(ADR)溶液;0.010m

4、ol/LKIO溶液;0.10mol/L硼砂溶液.所用试剂均为分析纯.实验用水为二次重蒸水.1.2实验方法于两支刻度一致的50mL比色管中,分别依次加入1.5mL0.10mol/L硼砂溶液,2.5mL0.010mol/IKIO4溶液,2.0mL5.0×10吖啶红溶液.向其中一支比色管中准确加入一定量的Rh(Ⅲ)标准溶液(催化反应,吸光度为A),另一支不加(非催化反应,吸光度为A.).用水稀释至25mL刻度,混匀.于90℃水浴加热4min,流水冷却至室温.用1.0cm比色皿,于540nm波长处,以水作参比,测定催化体系和非催化

5、体系的吸光度A及A.,计算lg(A./A).2结果与讨论2.1吸收曲线^/nm图1吸收曲线[ADR3—4.0×10一mol/L,FKIO4]一1.0×10一.mol/L,[硼砂]一6.0×10一tool/L,FRh(Ⅲ)]一0.040~g/mI1.硼砂+吖啶红;2.1+KIO4;3.2+Rh(Ⅲ)按实验方法在480~580nm范围内绘制了体系在不同条件下的吸收曲线,结果见图1.曲线1和2的最大吸收峰都位于波长为540nm处,曲线3的最大吸收波长位于530nm处.曲线2的吸收值比曲线l低,说明在硼砂介质中,KIO能氧化吖啶红

6、并使之退色.与曲线2相比,曲线3的吸光度急速下降,说明Rh(Ⅲ)对K104氧化吖啶红的退色反应有强烈的催化作用.非催化与催化反应的△A—A.一A在540nm处最大,故选择540nm为测定波长.收稿日期:2002—10—24作者简介:杨志毅(1961一),男,云南临沧人,学士,副教授,研究方向为无机分析.化学试剂2.2反应最佳条件试验结果表明,反应体系在弱碱性的硼砂介质中催化效果最好.0.10mol/L硼砂用量在1.0~2.0mL范围内△A达最大且基本不变,实验选择1.5mL.0.010mol/LK104溶液用量在2.0~3

7、.0mL,5.0×10mol/L吖啶红溶液用量在1.5~2.5mL范围内,△A达最大且变化不大,实验中分别选用K10和吖啶红溶液2.5和2.0mL.2.3反应温度和反应时间催化反应和非催化反应在温度低于50℃时都很缓慢,在60~85℃间,催化反应速率Ig(A./A)随温度(T)的增加而线性增大,线性回归方程为Ig(A./A)=一0.104+0.005T(℃),相关系数r一0.9994.为提高灵敏度,缩短反应时间,本方法以90℃为反应温度.在90℃反应1~3.5rain,lg(A./A)与反应时间(£)的关系满足线性方程lg

8、(Ao/A)一0.058+0.077t(min),(r一0.9963).在此温度下反应3.5~7min,lg(A./A)变化不大,选择反应时间为4min.2.4线性范围及检出限在最佳实验条件下,铑质量浓度在0.05~2.4~g/25mL范围内,lg(A./A)与铑(1lI)浓度呈线性关系,对应的线性回归

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