Cтраница 2
Турбидиметрическое титрование является очень быстрым и универсальным аналитическим методом, позволяющим получить качественное представление об основных особенностях молекулярновесового распределения полимера. Кроме того, этот метод может оказаться весьма полезным при подборе систем растворитель - осадитель для обычного препаративного фракционирования. Принцип турбидиметрического титрования заключается в следующем. При титровании раствора гетерогенного полимера оса-дителем достигается момент, когда менее растворимая высокомолекулярная часть полимера начинает высаживаться. Если раствор достаточно разбавлен, частички полимера остаются в виде устойчивой суспензии, обусловливая таким образом мутность раствора. Мутность постепенно увеличивается по мере добавления осадителя, пока в конце концов весь полимер не высадится и мутность не станет постоянной. На основании полученных данных, приняв ряд допущений, строят кривую интегрального распределения полимера. [16]
Экспериментальные точки, представляющие результаты фракционирования, часто разбросаны относительно плавной кривой при графическом представлении интегрального распределения. Подобный разброс обусловлен главным образом различиями весов получаемых фракций и эффективностью фракционирования. Как было показано в разд. IIIА 2, а, точность расчета кумулятивных весовых долей определяется степенью перекрывания кривых распределения фракций. Если вслед за фракцией малого веса получают фракцию с большим весом, то нарушается компенсация перекрывания и возникает разброс экспериментальных точек. Точно так же, если среди соседних фракций с менее широкими распределениями появляется фракция с более широким распределением, будет нарушена компенсация перекрывания. Указанный разброс экспериментальных точек зависит также от величины ошибки, возникающей при экспериментальном определении средних молекулярных весов этих фракций. При обработке данных такой разброс редко принимается за истинные выступы или впадины кривой интегрального распределения, и через эти точки проводят плавную кривую. Были предложены несколько методов, позволяющих избежать произвола при проведении подобных кривых и исключить графическое дифференцирование на следующей стадии получения дифференциальной кривой распределения. Все такие методы основаны на использовании функций распределения, которые описывают результаты фракционирования таким образом, что экспериментальные точки подчиняются линейной зависимости. [17]