9.4. Актуальные проблемы современной аналитической химии

На протяжении всей своей истории аналитическая химия успешно решала возникавшие перед ней глобальные научные проблемы. К их числу можно отнести:

• формирование перечня возможных объектов определения. Без выяснения вопроса, какие компоненты в принципе могут входить в состав исследуемых веществ, не может быть никакого химического анализа. Решением проблемы стало открытие (в XVIII–XIX веках) основных химических элементов и их важнейших соединений;

• выявление характеристических свойств элементов и их соединений, а также изучение возможных форм этих элементов и соединений. Так, не зная, в каких формах хром может существовать в растворе и какие аналитические реакции характерны для каждой из этих форм, нельзя ни обнаружить, ни определить содержание хрома. В первой половине XX века эта проблема была в основном решена;

• повышение точности и чувствительности количественного анализа до требуемого практикой уровня. Эту задачу аналитики всегда решали успешно. Более того, в каждую историческую эпоху они разрабатывали «про запас» методики определения некоторых веществ, более чувствительные и более точные, чем требовали потребители результатов анализа (технологи, медики, геологи и т. п.). Примером могут быть данные по пределам обнаружения (табл. 9.2).

Аналогичным образом росли требования и достижения в аспекте точности анализа. К концу XX века лучшие методики позволяют определять элементы и их соединения с относительной погрешностью, не превышающей 0,001 %. Это полностью удовлетворяет запросы потребителей.

Таблица 9.2

Оценки пределов обнаружения – что требовалось и что было достигнуто

Годы	Потребности практики, %	Достигнуто аналитиками, %
1940	10–2	10–4
1950	10–4	10–6
1960	10–6	10–7
1970	10–8	10–10
1980	10–9	10–11
2000	10–10	10–12

С какими же научными проблемами сталкивается аналитическая химия в нынешний период своего развития? Таких проблем, по-видимому, три:

• прогнозирование характеристических свойств веществ, особенно кинетических характеристик различных процессов;

• выбор метода и методики для решения конкретной аналитической задачи;

• проблема массового анализа по множеству показателей и экономические аспекты такого анализа.

Первая проблема имеет фундаментальный, теоретический характер. Речь идет о возможности без всяких справочников и экспериментов оценить с необходимой точностью физические свойства веществ заданной структуры, термодинамические константы равновесия реакций с участием этих веществ, константы скорости реакций, константы межфазных распределений и т. п. Проблема эта не является чисто аналитической. Представители других химических наук тоже хотели бы иметь возможность узнавать подобные характеристики теоретическим путем. Известен путь достижения этой цели – квантовохимические расчеты, по этому пути химики идут уже в течение нескольких десятков лет. Вначале казалось, что задача вот-вот будет решена. Специалисты по квантовой механике заявляли, что на основе уравнения Шредингера можно вычислить все, что требуется химикам, что химический эксперимент скоро вообще не потребуется. Это мнение оказалось ошибочным, хотя определенные успехи были достигнуты. Так, с помощью компьютерных расчетов ab initio (без аналогий и произвольных допущений) удается прогнозировать положение максимумов в спектрах поглощения молекул (не слишком больших) с погрешностью 5–10 нм. Несколько хуже прогнозируются молярные коэффициенты, константы протолиза и константы устойчивости комплексных соединений, в этом случае в ходе расчетов используют данные об аналогичных характеристиках соединений с родственной структурой, а результат находят с точностью до порядка величины. Однако многие характеристики веществ с требуемой аналитикам точностью вообще не удается рассчитать. Например, произведения растворимости, константы экстракции, коэффициенты Генри, эталонные масс-спектры и т. п. Особенно трудно прогнозировать кинетические характеристики процессов (константы скорости и т. п.). Вероятно, для решения подобных задач нужны новые подходы и новые методы.

Вторая проблема имеет сугубо практический характер. Напомним, что для решения каждой аналитической задачи можно найти в литературе или разработать самостоятельно множество разных методик. Так, если надо определить содержание ионов меди в водном растворе на уровне 1 мг/мл, в отсутствие посторонних веществ и с погрешностью, не превышающей 10 %, то эту задачу можно решить по крайней мере десятью разными методами (гравиметрия, комплексонометрия, иодометрия, потенциометрия, кулонометрия, фотометрия и т. п.). Если метод выбран (например, медь решили определять спектрофотометрическим методом), то можно измерять собственное поглощение ионов меди, а можно переводить медь в новое соединение. В литературе описаны несколько десятков реагентов для фотометрического определения меди, а для каждого реагента – несколько методик, отличающихся условиями определения меди. Выбрать наиболее подходящую методику трудно, но здесь ошибиться не страшно, задача довольно простая, необходимую точность результата даст любая методика. Гораздо сложнее выбрать методику для решения более сложных задач. Например, когда требуется определить медь в образце лунного грунта массой 0,1 мг с погрешностью, не превышающей 0,1 %. Особенно, если содержание меди в этом образце – порядка 10^–5 %, а содержание других переходных металлов на 2–3 порядка выше!

Решать подобные задачи было бы трудно даже в том случае, если бы в распоряжении аналитика была полная компьютерная база данных по методикам анализа, не содержащая никаких неточностей и пропусков. Создание соответствующей БД нереально. Сегодня количество методов измеряется десятками, объектов анализа – тысячами, а число объектов определения – десятками тысяч. И это не предел – ведь только органических соединений сегодня известно порядка 15 миллионов, и все они – потенциальные объекты определения. Число возможных методик превышает число возможных комбинаций объекта определения, объекта анализа и метода, ведь для каждой комбинации может существовать множество разных методик! Есть еще одна сложность. Компьютер может отобрать методики, удовлетворяющие заданным условиям, но как выбрать среди них наиболее подходящую? Надо учесть и стоимость анализа, и затраты времени, и доступность оборудования, и множество других показателей, в том числе трудно формализуемые. Поэтому глобальная проблема выбора оптимальной методики анализа пока далека от решения.

Третью проблему – проблему массового анализа – нужно решать как можно скорее. Речь идет о принципиальной возможности контролировать состав все большего числа объектов по все большему числу индивидуальных показателей. С этой проблемой аналитики впервые столкнулись при оценке загрязнения окружающей среды. Особая сложность проблемы в этом случае связана с необходимостью множества точек контроля (или пробоотбора), а также с необходимостью проведения повторных анализов в одной и той же точке, но в разное время (например, в разное время года). Конечно, можно создать огромную лабораторию, которая, например, непрерывно оценивала бы загрязнение озера Байкал по десяткам показателей, ежедневно анализировала сотни проб воды, отобранной в разных точках с разной глубины, но расходы на работу такой лаборатории также были бы огромными. Каждый анализ имеет свою себестоимость, для методик, связанных с применением современного оборудования, она измеряется сотнями, а то и тысячами рублей за каждую пробу. А ведь Байкал – далеко не единственный объект, который необходимо контролировать таким образом!

Та же проблема встает в случае контроля качества лекарственных препаратов (опасность фальсифицированных лекарств очень высока и очень реальна). Очевидно, невозможно непрерывно контролировать все лекарства во всех аптеках по всем показателям состава!

Проблема расходов на проведение аналитического контроля стала в конце XX века очень острой даже для самых богатых стран. По экономическим и организационным причинам аналитическая служба любой страны вынуждена либо отказываться от контроля каких-то объектов, либо определять далеко не все необходимые показатели состава, либо отбирать пробы гораздо реже и «избирательнее», чем то требуется, либо, наконец, использовать не самые лучшие, а самые дешевые методики анализа. Чаще всего одновременно применяют все четыре способа сокращения расходов… Все они существенно ухудшают качество и количество информации о химическом составе объектов анализа, которую получает общество.

Однако специалисты в области аналитической химии уже наметили несколько путей решения этой проблемы, которые позволяют снизить стоимость аналитического контроля без уменьшения его результативности. Речь идет, во-первых, о непрерывно действующих автоматизированных системах, оснащенных множеством селективных сенсоров. Такие системы сегодня уже контролируют состав некоторых объектов окружающей среды, водопроводную воду и т. п. Во-вторых, об использовании внелабораторного контроля состава объекта самим потребителем – с помощью простейших и недорогих средств (тест-методы). В-третьих, очень полезен скрининг. Так называют двухступенчатую систему контроля. На первой стадии контролируют состав каждой пробы лишь по 1–2 показателям – обычно самыми простыми и дешевыми способами. Нередко это интегральные показатели, суммирующие действие нескольких контролируемых компонентов пробы. Например, суммарное содержание тяжелых металлов, суммарная токсичность, оцениваемая с помощью индикаторных организмов, химическое потребление кислорода и т. п. Пробы, в которых эти показатели оказались на обычном (допустимом) уровне, далее не исследуются (это резко сокращает расходы). А пробы с аномально высоким уровнем интегральных показателей направляются на детальное исследование по полному набору индивидуальных показателей состава.

Несомненно, развитие нашей науки позволит найти и другие, в настоящее время еще не известные способы снижения стоимости массового анализа. При этом важно не снизить объем полезной информации о химическом составе соответствующих объектов и, что еще более важно, не снизить достоверность этой информации.