Bonjour à tous, est ce que quelqu'un aurait un PDF ou un cours en ligne concernant la méthode des ajouts dosés avec des exemple"s de calculs ? mon cours n'est vraiment pas clair et je ne trouve rien sur internet ... merci d'avance

Malheureusement je n'ai pas de cours à poster, mais si personne n'en a, je peux essayer de t'expliquer la technique :s

Attendons alors mais tes explications ne sont pas de refus

La technique des ajout dosés c'est une méthode qui permet de faire des analyse qualitative par ajout des étalons directement dans l'échantillon. C'est un méthode comparative comme les étalonnages externes et internes (par oppositions aux méthode absolues comme la mesure du pH ou de la résistivité)

En pratique, c'est assez simple, on mesure le signal donné par un échantillon (après toutes les opération de traitement comme : le dilutions, micro-extractions sur phases solide, distillation, dérivatisation, etc ... et après avoir fait un blanc qui sera soustrait à toute les mesures) par n'importe quelle méthode : chromatographie, potentiométrique, absorption atomique, etc...

Puis on ajoute une quantité connue de la/les substances dosées (si on a une vague idée de la quantité déjà présente, on essaye d'en ajouter autant) et on mesure le signal. Et ce au minimum 3-4 fois (en doublant la quantité ajoutée comme si on réalisait une courbe d’étalonnage normale)

On peut alors faire un graphe avec le signal en ordonnée et la concentration de l'ajout en abscisse (donc 0 pour l'échantillon sans ajout) et on obtient une droite. Sur excel (si le logiciel ne donne pas le résultat tout seul), on peut faire une régression linéaire qui donne une réponse du type y = ax+ b, ou plutôt \(Signal = a\times C_{ajout} + b\).

Si le signal est égal à 0, ça veut dire que la concentration du l'analyte est nulle également et on sait qu'on a \(C_{ajout} = C - C_0\)

Donc si on réécrit l'équation de la droite pour Signal = 0, on a \(C_{ajout} = \frac{-b}{a}\)

On remplace \(C_{ajout}\) en sachant que si Signal = 0, C = 0 et on tombe sur \(C_0 = \frac{b}{a}\)

Évidement, il faut ensuite prendre en compte toute la préparation avant (dillutions...)

Il faut bien faire attention à ce que les échantillons et les ajouts soient fait dans les mêmes conditions, toujours la même quantité prélevé et placé toujours dilué dans la même quantité de matière, pour des liquide par exemple, toujours le même volume prélevé placé dans des fioles de volume identique, seul les quantité d'étalon et de solvant doivent changer mais pas le total (et ne pas oublier de faire subir les réaction de dérivatisation aux étalons avant si nécessaire)

L’intérêt de cette méthode, c'est qu'on n'a pas de problèmes avec le signal de la matrice puisque les étalons sont dans cette même matrice.

Bonjour et merci à Akio pour cette réponse,

Je ne sais pas si vous êtes toujours actifs sur ce forum mais je me permets une question. Si l'augmentation du signal fonction de la dose n'est pas linéaire, est il conforme selon cette méthode de réaliser la courbe de tendance sur un autre modèle (type polynomiale par ex.) et de calculer C0 conformément à la nouvelle équation ?

D'avance merc

Bonjour,

J'aurais préféré que tu poste un nouveau sujet plutôt que de déterrer celui-ci.

Oui on peux faire des régressions polynomiale, mais a mon sens, une réponse non linéaire est plus signe d'une méthode inadaptée. Utiliser une régression polynomiale d'ordre supérieur a 1 c'est "s'arranger" pour avoir un bon coefficient de corrélation, la méthode n'en sera pas d'autant plus juste.

On peux tolérer un ordre 2 si la courbure n'est pas trop prononcée et que les points hauts de la gamme ne nous intéressent pas vraiment (au quel cas il vaudrait mieux s'en passer).

Enfin bon ... les normes et les organismes de contrôle l'autorisent ... ça arrange tous le monde, mais c'est pas très propre.

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Edité par Akio 26 août 2019 à 18:20:58

Bonjour,

Merci pour ta réponse. Je préférai déterrer un sujet que de créer un doublon. Désolé.

C'est très clair. En effet, il me semble qu'utiliser une régression polynomiale d'ordre 2 consistait à "m'arranger", dans la mesure où ça améliore les R² drastiquement. 

Je vais privilégier une régression linéaire en supprimant mon ajout à plus haute concentration; car c'est celui qui nuit à la fiabilité de mes quantifications (biais dans la méthode d'extraction du composé à forte concentration + signal potentiellement saturé en spectrométrie de masse)

Encore merci pour ta réponse