ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRUÔNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TựNHIÊN
***********
ÚNG DỤNG PHẨN MEM m á y t ín h t r o n g
GIẢNG DẠY VÀ NGHIÊN cứ u HOÁ PHÂN TÍCH
MÃ SỐ: QT-06-20
C H Ủ TR Ì Đ Ề TÀI: TS. TA THỊ THẢO
HÀ NỘI- 2007
Đ A I H O C QUỎC G I A HA N O . i
t r ư n g tâ.iv- 'Hỏng tin thư Viên
I DT : : ĩ J ĩ
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRUỒNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TựNHIÊN
ỨNG DỤNG PHẦN MEM m á y t ín h t r o n g
GIẢNG DẠY VÀ NGHIÊN cứu HOÁ PHÂN TÍCH
MÃ SỐ: QT-06-20
CHÚ TRÌ ĐỂ TÀI: TS. TẠ THỊ THẢO
Các cán bộ phôi hợp, tham gia đề tài:
- PGS. TS. Chu Xuân Anh
- ThS. Nguyễn Văn Đông
- CN. Trần Thị Hà
- sv. Vũ Quỳnh Thu
- sv Nguyễn Viết Tuấn
HÀ NỘI- 2006
BÁO CÁO TÓM TẮT ĐỂ TÀI
ỉ Tên dé tài:
ứng dụng phần mềm máy tính trong giảng day và nghiên cứu hoá phân tích
2. Chú trì để tài:
TS. Ta Thị Thảo
3. Các cún bộ tham gia để tài:
- PCS. TS. Chu Xuân Anh

máy tính.
6.3. Úng dụng các chương trình máy tính đế giải quyết các vấn đề sau:
- Xử lý thống kê số liệu phân tích, đánh giá phương pháp phân tích và biểu diễn số
liệu thực nghiệm dạng đồ thị.
- Đánh giá nguồn gốc và sự phân bố chất ô nhiễm trong môi trường.
- Giái quyết các bài toán phân tích đồng thời các chất trong cùng hỗn hợp bằng
phương pháp trắc quang.
7. Tình hình kinh phi cùa đê tài
Kinh phí dược cấp: 20.000.000đ (Hai mươi triệu đổng)
Danh mục chi:
- Thuê khoán chuyên môn: 7.000. OOOđ (bảy triệu đổng)
- Chi phí nghiệp vụ chuyên môn: [ 1.000. OOOđ (Mười một triệu đổng)
- Chi phí hội nghị : 1 .OOO.OOOđ (một triệu đổng)
- Thanh toán dịch vụ công cộng: 800.000 (Tám trăm nghìn đổng)
- Vát tư vãn phòng: 200.000 đ (Hai trăm nghìn đồng)
Tổng chi phí: 20.000.000 đ (Hai mươi triệu dồng chẩn).
Khoa quán lý
Chủ trì để tài
T.s Ta Thi Thảo
Cư quan chú tri đé tài
THE SUMMARY OF THE REPORT
Project Title:
Application of softwares for teaching and studying of analytical chemistry.
Main Responesible Person/ Author:
Dr. Ta Thi Thao
Combined Responsible persons/ Coordinators:
Assoc. Prof. Chu Xuan Anh
Master Nguyen Van Dong
Bachelor Tran Thi Ha
Undergraduate Student: Vu Quynh Thu

1. MỜ Đâu’

.

1
2. TỐNG ỌUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN c ứ u TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC 2
2.1. Giới thiệu các phần mềm máy tính thông dụng trong Hóa phân tich

2
2.2. Tình hình ứng dụng các phân mêm máy tính trong hóa phân tich ở Việt Nam và trên
thế giới 4
3. NỘI DUNG NGHIÊN cửu 8
3.1. Xử lý thống kê số liệu phân tích và đánh giá kết quà phân tích

8
3.1.1. Tính các đại lượng đặc trưng thống kê 9
3.1.2. Đánh giá phương pháp phân tích
9
3.1.3. Phân tích phương sai ( ANOVA) 9
3.1.4. Phương pháp đả thị biểu diễn kết quà thực nghiệm

9
3.2. Phản tich thống kẽ đa biến nhận dạng và phân loại kết quà phân tích

10
3.2.1. Đối tượng, nội dung và phương pháp nghiên cứu
10
3.2.2. Khu vực khảo sát và đánh giá 11
3.2.3. Hóa chất và thiết bị và phương pháp phàn tích:
1 1

thu được từ phép phân tích nhằm đem lại thông tin có ích nhất. Theo thời gian
những phương pháp phân tích mới ra đời đáp ứng nhu cầu phân tích trước mắt và
rồi nó dần trờ nên phổ biến đồng thời các nhà phân tích vẫn đang nỗ lực tạo ra
những phương pháp phân tích mới đáp ứng yêu câu cao hơn,
Vậy thực chất hoá phân tích là gi? cỏ thể chấp nhận một định nghĩa chính xác
han như sau: hoá phân tích là khoa học về các phép đo trong hoá học. Các nhà hoá
phân tích nỗ lực cải tiến những phương pháp phân tích có sẵn, mở rộng đối tượng
phân tích với cùng phương pháp phân tích sẵn có, phát triển phương pháp mới và
xây dựng công cụ phân tích số liệu mạnh hơn. Sự phát triến cùa khoa học công nghệ
cùng với tin học giúp cho việc giải quyết các bài toán phức tạp trơ nên de dàng và
nhanh chóng mà trước đây không thề thực hiện được. Vì vậy, Hóa phân tích hiện đề
cập đến hai nội dung cơ bản là phát triển phương pháp phân tích (gồm xây dựng
phương pháp phân tích, tối ưu hoá các điều kiện phân tích, đánh giá phương pháp)
và các phương pháp xử lý kết quà thu được trong qua trình phân tích và sau khi
phân tích. Đây là hai trong số các nội dung quan trọng mà các nhà hoá phân tích
hiện dại dang tập trung nghiên cứu. Những nội dung chú yêu được giải quyêt dựa
trên việc ứng dụng các phương pháp toán học, thống kê, đồ thị và hình tượng kết
hợp với phần mềm máy tinh để tối ưu hoá các thông tin hoá học được trích ra từ tập
sô liệu phân tích (Chemometrics). Chemometrics được ứng dụng tại mọi thời điẻm
trong quá trình phân tích, từ bước đầu tiên của quá trình thực nghiệm đểp khi kết
thúc việc xừ lý số liệu.
Việc áp dụng các phân mêm toán, tin học trong Hóa phân tích giúp đơn gián
hoá dược nhiêu quy trình quan trọng và phức tạp, làm tăng độ chính xác phép phân
tích, giám chí phí vê hóa chât, thuôc thử do phải tiên hành tách loại, hoặc làm nhiêu
thí nghiệm và tiết kiệm thời gian, cũng như giá thành phân tích .
Rất nhiều phần mềm hiện được ứng dụng trong nghiên cứu và giảng dạy hoá
phân tích như Matlab, Origin, Excel, Minítab, Statgraphics, Modde Đặc biệt là
Matlab, một phần mềm mới và đa năng, đặc biệt hiệu quả trong xây dựng các hàm
tinh toán cho các bài toán phức tạp liên quan tới ma trận hoặc tính lặp.
Trong phạm vi đề tài này, chúng tôi chi tập trung nghiên cứu những ứng dụng

học tự nhiên, khoa học ứng dụng đến cả các ngành khoa học xã hội.
Đối với hoá học nói chung và Hóa phân tích nói riêng, dùng các hàm M-
file có sẵn trong thư viện của Matlab cho phép dễ dàng tinh toán được các đại lượng
khác. Vì vậy Matlab đặc biệt hiệu dụng trong việc giải bài toán phân tích đồng thời
đa cấu từ trong hệ. Nói cách khác M- file cung cấp cho ta một phương pháp đơn
giàn để mờ rộng khá năng cùa Matlab.[2]
* Các quy luật và thuộc tính cua hàm M- file
-Tên hàm và tên file phải là một ví dụ hàm flipud, file lưu là flipud.m
-Lần đầu tiên Matlab thực hiện hàm M- file nó sẽ mờ file văn bản tương
ứng và dịch lệnh cua file đó ra một dạng mã lưu trong bộ nhớ nhằm mục đích tăng
tốc độ thực hiện các lệnh gọi.
-Việc thi hành hàm M- file sẽ kết thúc khi gặp dòng cuối cùng cùa file đó
hoặc gập dòng lệnh return. Lệnh return giúp ta kết thúc một hàm mà không cần phái
thi hành hết các lệnh của hàm đó.
-Hàm Erro cùa Matlab sẽ hiền thị một chuồi lên cừa sổ lệnh và dùng thực
hiện hàm, trả điều khiển về cho cửa sổ lệnh và bàn phím.
-Một M- file có thê chứa nhiều hàm. Hàm chính trong M- file này phải
đặt trùng với tên cua M- file như đê cập đên ở trên. Các hàm khác được khai báo
thông qua câu lệnh function được viết sau hàm đầu tiên.
-Các dòng ghi lời chú thích cho tới dòng đâu tiên không phai là chú thích
trong hàm M- file là những dòng văn bản nó sẽ hiện ra khi sừ dụng lệnh help.
-Mỗi hàm có một không gian làm việc riêng tách biệt so với môi trườne
MATLAB, mỗi quan hệ giữa biến và hàm với môi trường MATLAB là các biến
vào và ra cùa hàm đó. Nếu trong thân hàm giá trị bị thay đôi thì sự thay đồi này chỉ
tác động bên trong cùa hàm đó mà không làm ảnh hưởng đến các biến cua môi
trưởng MATLAB. Các biên được tạo ra bên trong hàm thì chi nãm trong không
2
gian làm việc của hàm đó và được giải phóng khi hàm kết thúc. Vì vậy, không thể
sừ dụng thông tin của lần trước gọi cho lần sau.
-Số các tham số vào và ra khi một hàm được gọi thì chi có tác dụng bên

Đối với sinh viên học Hóa phân tích, phần phân tích hóa học, việc sử dụng
phần mềm Excel sẽ rất có lợi cho tính toán nồng độ và tính toán cân băng trong
dung dịch.
2.1.4. Phần mềm M inỉtabị5 Ị
Khác với các phần mềm trước, Minitab là phần mềm chuyên dụng về thống kê,
rất tiện lợi trong xử lý số liệu và phân tích thống kê, đặc biệt là thống kê đa biến
được sứ dụng rộng rãi phục vụ giáng dạy và nghiên cứu khoa học cho nhiêu lĩnh
vực.
Người dùng có thể tiến hành phân tích sô liệu trực tiêp từ các menu trong môi
trường Windows cũng như dối với các hệ điều hành tương thích. Các tệp số liệu
trong Minitab có thể sứ dụng tương thích với các nguồn dử liệu từ các phân mêm
khác nhau. Điều này giúp chuyển đổi liên thông số liệu giữa các chương trinh ứng
dụng, tạo nên tính mềm dẻo cho các phân tích thống kê. Từ việc tính các đại lượng
thống kê cơ bản đến phân tích hồi quy, phân tích tương quan tương quan, phân tích
3
phương sai, đến qui hoạch và tối ưu hóa thí nghiệm, phân tích thống kê đa biến và
quản lý chât lượng đêu được thực hiện dê dàng với hệ thống các menu cũng như
hệ thống lệnh, giao diện dễ sử dụng, các dạng kết xuất dữ liệu linh hoạt, đầy đu.
Khả năng hiển thị đồ thị của Minitab là rất phong phú, bao gồm cac đồ thi,
biểu đồ một chiều, hai chiều và 3 chiều Những đồ thị này sẽ giúp chúng ta trong
quá trình ngoại suy hoặc cũng có thể được sử dụng cho việc biểu diễn định tính.
Ngoải các phân mêm đã giới thiệu còn có một số phần mềm khác nữa là Pascal,
Statgraphic, Statistica [6,7.8 ]
*Mối liên hệ giữa các phân mem Origin, Minital, Matlab và Excel
Đây là 4 phần mềm phồ biến nhất hiện nay được dùng trong xử lý số liệu và
tinh toán nâng cao trong Hóa phân tích. Việc chuyển đổi dữ liệu qua lại giữ 4 phần
mềm này rất đơn giản. Từ các thiết bị đo, số liệu máy tính (số liệu thực nghiệm- raw
data) ghi dưới dạng tín hiệu hệ ASCII hoặc dữ liệu dạng file word có thể chuyển
trực tiếp vào 2 phần mềm xử lý tín hiệu Origin, Minitab và Excel nêu trên bằng câu
lệnh “using the import wizard” hoặc lệnh copy, paste bình thường. Riêng với phần

phương pháp toán học tìm mối quan hệ giữa các biến trong tập số liệu. Nó
cho phép giám hoặc đơn giản hoá kích thước tập số liệu, sấp xếp hoặc nhóm
các số liệu thành nhóm có cùng thuộc tính, tìm ra sự phụ thuộc và quan hệ
giữa các biển, xây dựng hoặc kiểm tra các giả thiết thống kê. Phân tích thống
kê đa biến gồm các phương pháp chù yếu như: phân tích thành phần chinh
(principal component analysis - PCA), phân tích nhân tổ (factor analysis -
FA) và phân tích nhóm (cluster analysis - CA)[15, 16],
Phân tích thành phẩn (cấu từ) chính là công cụ hữu hiệu cho phép giảm
số biến trong tập số liệu nhàm đạt được biểu diễn hai chiều từ tập số liệu đa
chiều bằng cách tìm ra giá trị phương sai lớn nhất với số cấu tử chính (PC)
hay các biến áo ít nhât.
Nói cách khác PCA là thuật toán đa biến dựa trên việc quay các trục số
liệu chứa các biến tối ưu. Khi đó, một tập hợp các biến liên quan với nhau
dưực chuyền thành tập hợp các biến không liên quan và được sắp xếp theo
thứ tự giảm độ biến thiên hay phương sai. Những biến không liên quan này
là sự kết hợp tuyến tính các biến ban đầu. Dựa trên phương sai do mỗi biến
mới gây ra có thể loại bò bớt các biên phía cuối dãy mà chỉ mất ít nhất thông
tin về các số liệu thực ban đẩu. Bằng cách này sẽ giảm được kích thước của
tập số liệu trong khi vẫn có thể giữ nguyên thông tin.
Trong thuật toán PCA, có thể có nhiều PC vì có nhiều Hiến trnng tập số
liệu. So PC tối đa bàng số biến. Việc dùng PCA có thể tóm lược được cấu
trúc đồng phương sai với tập số liệu có kích thước nhò hơn, mà không làm
mất đi ý nghĩa của tập số liệu ban đầu. Có thể sử dụng tập số liệu mới này
trong tính toán để thay thế cho tập sổ cũ. Phương pháp này thường dùng làm
cư sờ dữ liệu cho phân tích hôi qui đa biên phi tuyên tính sừ dụng mạng
noron nhân tạo ( PCR-ANN)[ 1 7],
Phân tích nhân to (FA) là phương pháp thống kê nhằm phát hiện mối quan
hệ giữa các biến và thường được dùng đê nhận dạng kết quá PCA. FA được
dùng để giam số biến có nghĩa trong việc mô hinh hoá thí nghiệm dưới dạng
phương trình hoi qui, phát hiện moi quan hệ giữa các biên, từ đó có thê phân

nước uống và thực phẩm để đánh giá ô nhiễm asen [2 0 ].
Ngoài ra PCA còn được dùng trong một số lĩnh vực khác như phô hông
ngoại chuyển hóa Fourier đánh giá sự thay đổi đặc tính hóa học giữa các loại
gỗ khác nhau [2 1] hoặc lượng hóa màu sắc trong công nghệ xừ lý hình ảnh
1221. Tuy nhiên, hiện chưa có công trình nào ứng dụng phân tích đa biến
trong xử lý Số liệu phân tích môi trường ở Việt Nam
* ứ n g dụng các p h ầ n mềm m áy tinh trong phân tích đồ ng thời nhiều cấu
lư trong hỏn hợp
Một hướng tiếp cận mới để phân tích các đối tượng có thành phần nền phức tạp
là xác định đồng thời các cấu tử trong dung dịch hỗn họp của chúng. Ưu điểm của
phương pháp là quy trình phân tích đơn giàn, phân tích nhanh, tốn ít thuốc thử và
hóa chất, tăng độ chính xác. Hướng nghiên cứu này bao gồm một số phương pháp
phân tích kết hợp với kỹ thuật tính toán, thống kê và đồ thị (chemometrics), Rất
nhiều công trình nghiên cứu đã áp dụng các phương pháp sai phân, phương pháp
phô đạo hàm, phương pháp bình phương toi thiểu hav Vierordt cải tiến, phương
pháp lọc Kalmal, các phương pháp phân tích hồi quy đa biến tuyến tính như phương
pháp bình phương tôi thiêu cô điên(CLS), phương pháp bình phương tôi thiêu
nghịch đảo (ILS), phươngpháp bình phương tối thiểu từng phần(PLS), phương pháp
hôi quy cấu tử chính (PCR), các phương pháp phân tích hồi quy đa biến phi tuyến
tính như phương pháp sử dụng mạng nơron nhân tạo, phương pháp hồi quy cấu tử
6
chính kết hợp với mạng nơron nhân tạo (PCR-ANN). để xác định đồng thời các
chất trong cùng hỗn hợp.
Trên thế giới, phần lớn các công trình nghiên cứu xác định đồne thời các chất
trong cùng hổn hợp đều sử dụng thuật toán hồi quy đa biến tuyển tính ứng dụng
phân mêm Matlab đê tính toán kêt quả và xừ lí sô liệu. Nhóm tác già [23] đã xác
định đồng thời Fe(II) và Fe(III) bàng phương pháp trắc quang sừ dụng phồ toàn
phần với chỉ thị là 1-10 phenanthrolin và thioxianat kết hợp với phân tích cấu từ
chính và mạng nơron nhân tạo cho kết quả rất tốt. Cũng sử dụng phương pháp toán
này anilin và cyclohexylamin đâ được nghiên cửu xác định đồng thời cho kết quả có

có thể sử dụng phương pháp hồi qui đa biến tuyến tính thông thường (multiple
linear regression- MLR) như phương pháp binh phương tối thiếu hoặc mạnh hơn
như bình phương tối thiểu từng phần, phương pháp hồi qui cấu từ chinh Nhưng
nếu trong hỗn hợp các cấu tử còn có sự tương tác lẫn nhau làm mất tính chất cộng
tính tín hiệu đo thì phải sử dựng mô hình hồi qui đa biên phi tuyên tính (phô biên là
các phương pháp kết hợp với mạng nơron nhân tạo). Các thuật toán về hồi qui
tuyến tính đa số được giải quyết bàng phần mẻm MATLAB. một sô thuật toán đơn
giàn hơn có thề sứ dụng MINITAB hoặc SPSS hay STATGRAPHICS
7
Nguyên tắc chung của phương pháp hồi qui đa biến là xây đựng dãy dung dịch
chuẩn có mặt tất cà các nguyên tố cần phân tích với nồng độ biết trước trona cùng
hỗn hợp (các biến độc lập x), đo tín hiệu phân tích cùa các dung dịch này (một hay
nhiều biến phụ thuộc y) và thiết lập mô hinh toán học mô ta quan hệ giữa hàm y (tín
hiệu đo) và các biến độc lập X (nồng độ các chất trong hỗn hợp). Dựa trên mô hình
này có thể tìm được nồng độ của từng cấu tử trong hỗn hợp cần phàn tích khi biết
tín hiệu phân tích cua dung dịch đó [34],
Trong phương pháp hồi quy đa biến tuyến tính nếu giả thiết rang trong dung
địch cân phân tích có n câu tử (x,, x2, xn), tín hiệu phân tích cùa hỗn hợp là y, thi
phương trinh hồi quy đa biến mô tả quan hệ giữa y và các biến X, (i = 1 2 n) có
dạng:
y = k|X, + k2x2 + + k„xn + e ( 1)
với e là tín hiệu nền gây ra sai số khi phân tích.
Đe tìm nồng độ cùa n cấu tứ thi cần có ít nhất n phương trinh hồi quy. Vì vậy,
khi xây dựng đường chuẩn cần tiến hành số thí nghiệm m > n, khi đó sẽ lập được m
phương trình hồi quy đa biển. Phương trinh trên có thể được biểu diễn dưới dạng
tống quát như sau:
Y = XK + E (2)
Trong đó K là véc tơ chứa các hệ số của phương trinh hồi quy.
Y là vcctơ cột chứa m giá trị yh y2, ym
X là ma trận có m hàng (ứng với m thí nghiêm) và n cột (ứng với n cấu tứ

của các quá trình phân tích. Nó cho ta biết kết quả thu được là đúng, chính xác đên
mức nào. Quá trinh phân tich thường lặp lại nhiều lẩn. Vì vậy đê thu được két qua
trong giới hạn cho phép cần phải dùng phương pháp thống kê toán học.
8
Các phần mềm thông thường dễ sừ dụng nhất để xừ lý thống kê số liệu phân
tích là Excel, Origin, Minitab, ngoài ra có thê dùng Matlab.
Trong phạm vi báo cáo đề tài, chúng tôi chi trình bày mang tính chất liệt kê các
nội dung xừ lý số liệu có thể hiện bằng phần mềm máy tỉnh. Chi tiết của các quá
trình này cũng như kết quả thu được khi áp dụng phần mềm mảy tính sẽ được trinh
bày trong giáo trinh chuyên đề dạy cho sinh viên năm thứ 4 chuyên ngành Hóa phân
tích.
3.1.1. TÍNH CÁC ĐẠI LƯỢNG ĐẶC TRƯNG THỐNG KÊ
-Các đại lượng thống kê quan trọng gồm : Các đại lượng đặc trưng cho độ đúng
như giá trị trung binh, trung vị, khoảng biên thiên các đại lượng đặc trưng cho độ
chính xác như phương sai, độ lệch chuân, độ sai chuân, hệ sổ biến thiên.
- Từ các đại lượng đặc trung thống kê cần biếu diễn kết quà đo dưới dạne giá
trị trung bình kèm theo độ bất ổn của phép đo.
Phan mem Origin và Minitab có lợi thế là chỉ cần nhập số liệu dạng cột hoặc có
the copy trực tiếp từ các file văn bản như Word hoặc Excel và chọn các đại lượng
cần tính sẽ tự động thu được các kết quả là các lượng thống kê đặc trưng. Trong lchi
nếu sử dụng Matlab hoặc Excel sẽ phải viết các hàm tính toán.
3.1.2. ĐÁNH GIÁ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH
Một phương pháp phân tích mới nghiên círu muôn áp dụng được phái thỏa mân
độ đúng, độ chính xác và cho kết quả phù hợp bang cách kiểm tra với phương pháp
tiêu chuẩn.
- Đánh giá độ chính xác cùa phép phân tích thông qua các đại lượng như độ
lệch chuẩn, hệ số biến thiên và tính toán các sai số (sai sổ tuyệt đổi, và sai số tương
đối) từ đó giải thích nguyên nhân gây sai số.
- Đánh giá độ đứng: tính giá trị trung bình cua tập sổ liệu gồm các thí nghiệm
phân tích lặp lại và so sánh với giá in biéi iruóc (của mẫu chuán ũuọu chung nhản

phải đưa ra hàm và câu lệnh. Tuy nhiên phần mềm này có ưu điểm nổi trội là có thể
biểu diễn đô thị theo các hàm có sẵn từ đơn gián đến rất phức tạp và tạo hoạt cành
sinh động theo sự biến thiên của biến đầu vào. Do vậy rất thích họp cho viêc xây
dựng các đường cong chuẩn độ trong phân, tích thể tích.
3.2. PHÂN TÍCII THÔNG KÊ ĐA BIÊN NHẬN DẠNG VÀ PHÂN LOẠI KÉT
QUÁ PHẨN TÍCH
3.2.1. Đối tượng, nội dung và phưcmg pháp nghiên cứu
Khoa học kỹ thuật phát triển đã kéo theo sự ra đời hàng loạt các thiết bị
điện từ. Tuy nhiên, do các thiết bị điện tử lạc hậu quá nhanh và nhu cầu sử
dụng chúng ngày càng nhiều, trong khi lại có quá ít cơ sở tái chế ờ phương
Tây, khiến tại các nước này ngày càng tăng “rác máy tính” và nhu cầu xuất
khẩu loại “rác” này gia tăng theo hướng đồ về các nước đang phát triển. Vì
một số lợi ích kinh tế, không ít quốc gia đang phát triển đang tiếp nhận và
xử lý loại chất thải này. Thê nhưng, đi kèm theo chúng là hàng tấn phê liệu
ẩn chứa nguy cơ độc hại lớn, do ở các iiước này nhận thức của người ỉ ín
còn rất thấp, khoa học công nghệ tái chế còn rất lạc hậu, chủ yếu là lao động
trực tiêp và thủ công.
Chất thải điện tử chứa rất nhiều các kim loại nặng hoặc những hợp chất
chất độc hại với con người và môi trường sống. Kim loại nặng và các kim
ioại có độc tính cao có trong các thiết bị điện, điện từ phát tán từ các bãi thu
gom và từ nguồn nước thải trong quá trình tái chế đang gây ô nhiễm đất và
trầm tích, nước tại các rãnh, ao hồ gần bãi sau đó thấm xuống gây ô nhiễm
nguồn nước ngầm, gây nguy hiểm đối với con người và động thực vật và môi
trường sổng .
Rác thài điện, điện từ chứa lượng lớn các kim loại nặng nhu As, Cd, Cr, Pb, Hg,
Ni, Zn trong vật liệu chế tạo điod bán dẫn, màn hình CRT, màn hình tinh thê lóng,
ti vi, pin, bảng mạch trong các thiết bị in, các loại pin, máy in, mực in, mực và trông
của máy photocopy, băng đĩa ghi dữ liệu gây ngộ độc cấp tính và mãn tính khi
tiếp xúc dù ở hàm lượng rất nhỏ. Vỉ vậy, việc khảo sát, đánh giá mức độ ô nhiễm
kim loại nặng trong đất và trầm tích tại các khu vực thu gom. vận chuyển, xừ lý và

Hg(II) 1000 ppm (Merck) và dung dịch chuẩn đa nguyên tố (Merck) được
dùng trong ICP-MS. Dung dịch làm việc được pha loãng từ dung dịch chuân
gốc bằng HNO3 0,14 M.
Hg được xác định theo phương pháp CV-AAS sử dụng chất khử là SnCl2 đo
trên máy quang phổ hấp thụ nguyên tứ AA-6800 ghép nối hệ thống HVG-1,
đèn catôt rỗng của thủy ngân và cuvet thạch anh, hãng Shimadzu, Nhật Bản.
Tổng hàm ỉượng các kim loại khác được xác định theo phương pháp ICP-
MS trên thiết bị của hãng Perkin- Elmer Sciex Elan 5000 ICP-
massspectrometer . Các thông sổ máy đo ICP-MS được liệt kê ở bàng 1. Ty
số khối lượng / điện tích (M/Z) của các nguyên tố phân tích là: Cr(52),
Mn(55), Fe(57), Co(59), Ni{60), Cu(63), Zn(66), As(75), C d(tll), Pb(208).
Bang Ị : Các thôn g so m áy đo ICP- M S
-Tôc độ dòng khí mang: 0,94
-Tôc độ bơm sạch (Uptake): 0.4
(lít/phút)
vòng/giây
-Công suât RF: 1000 (W)
-Thời gian bơm làm sạch (Uptake):
-Thế cùa các lăng kính: 0,75 (V)
120 giây
11
-Tôc độ bơm nhu động: 48
(vòng/phút)
-Tốc độ bơm mẫu: 26 (vòng/phút)
-Lưu iượng khí tạo plasma: 1,5
lít/phút
-Lưu lượng khí phụ trợ (Auxiliary
gas): 0,9 lít/phút
-Tốc độ bơm ổn định (Stable): 0 1
vòng/giây

theo tính chất cứa đất, vị trí từng băi tập kết chất thải. Kết quả phân tích cho thấy
với hầu hết mẫu đất bề mặt lấy cạnh bãi tập kêt chất thải điện tứ (thời gian tập kêt
trung bình là
2 năm) đều có sự ô nhiễm kim loại nặng so với đất khu dân cư hoặc
đất khu vườn hoa, công viên trừ Fe (dấu hiệu ô nhiễm không rõ rệt). Tính trung
bình Mn ô nhiễm gấp hơn 2 lần, Co khoảng 2 lần, Ni gấp 1,5 lần, Cu khoảng 2 lần,
Cd hơn 2 lần, Hg khoảne 2 lần và đặc biệt As ô nhiễm gấp hơn 10 lần, Pb khoảng
20 lần so với đất khu vực dàn cư hoặc vườn hoa.
Trong sổ 15 mẫu đất bề mặt lấy cạnh chân đống tập kết chất thài điện từ
những mẫu lấy tại những vị trí cỏ thời gian tập kết lâu (như nhà ông Định, thôn
12
Phan Bôi) sau thời gian tập kết 4 năm hàm lượng các kim loại nặne rất cao như Mn
(2053 mg/kg), Co (133.9 mg/kg), Ni (139.7 mg/kg), Cu (139.7 mg/kg), Zn (1129
mg/kg), Cd (14.5 mg/kg), Hg (1,5 mg/kg). Còn mẫu đất bề mặt chân đống chất thải
(lây tại nhà ông Định (thôn Phan Bôi)) sau 10 năm tập kết chất thài, ô nhiễm một sô
kim loại rất lớn như Ni (100,2 mg/kg), Zn (1319 mg/kg), As (120 mg/kg).
Ket quá phân tích các mẫu trầm tích lấy tại các rãnh nước chảy từ chân đống
chât thái diện tứ và từ vị trí xay, rửa nhựa xuông ao hồ gần đó theo khoáng cách
khác nhau cho thây tuỳ theo tính chât và thời gian lấng đọng trầm tích, độ sâu của
rãnh hoặc ao chứa nước thải mà hàm lượng kim loại khác nhau. Tính trune bỉnh
trầm tích cạnh bãi chất thải điện tử bị ô nhiễm rất lớn (so với đất vườn hoa hoặc đất
khu dân cư) bới Mn (2,5 lần), Co (2-3 lần), Ni (2 lần), Cu (2,5 lần), Zn ( 6 lần), As
(gần 100 lần), Cd ( 2 lần), Hg(2 lần) và Pb (gần 45 lẩn). Nếu so với ô nhiễm kim
loại nặng trong đất bề mật tại các khu vực này tì sự rừa trôi cùa mưa và lẳng đọng
cùa trầm tích đã tích tụ đáng kể hàm lượng Zn và As, Hg, Pb. Khi phân tích 8 mẫu
trầm tích, hàm lượng trung binh của 4 nguyên tố này tương ứng là (1655±3398),
(1350±2146), (3,7±7,6) và ( 912±1530) mg/kg. Những kết quà phân tích này cho
thấy đã có sự ô nhiễm đáng kể các kim loại nặng như Co, Ni, Cu, Zn và các kim
loại có độc tính cao như As, Hg, Cd, Pb trong đất và trầm tích.
13

60,8 201,5
20353 6,9
4,8 4,8
20107
1104
1,0
0,47
154,1
3
18
Trảm tích, cạnh bãi tập kêt
72,7
306,5
45691 7,0
18,9
97,4
100,0 328,0
0,4
0,31
33,2
4
20
Trâm tích, cách bãi tập kêt 5 m
59,5 981,3
26182
34,4 31,4 96,5
372,5 571,5
4,6
1,77
306,7

1129,2
14,5
14,5
1,50
69,7
8
3
Đât bê mặt, chân bãi tập kêt
16,6 235,7 7869 7,4
9,1
8,7
690,7
547,9
0,5
0,01
12,9
9
9
Đât bê mặt, chân bãi tập kêt
43,0 421,3 14000
7,6 27,5 34,1 130,1
91,1
1,2
0,92
184,7
10
10
Đât bê mặt, chân bãi tập kêt
20,4 247,4 7404
4,9 15,9 8,0

0,10
2,0
14
15
Trâm tích, khu vực xay, nghiên
nhựa
63,0
496,1
26828
15,8 77,5
359,3
755,0 155,2
6,1
22,50
3694
15
H03 Dàt bè mặt, chân bãi tập kêt
30,7
287,4
16636 7,2 43,9
39,5
200,8 193,0
1,1
0,38
204,1
16
H01
Đàt hê mặt, cách bãi tập kêt 4 m 39,4
324,7
25995 85,5 95,0 1679,7 509,2 4942

1,3
0,62
3,8
20
103
Đàt bè mặt, cách bãi tập kêt 20 m
69,3
626,1
35027 16,3 63,5 479,6
142,2 59,8
1,1
0,64
39,1
21
102
Dãt sâu 20 cm, chân bài tập kêt
75,6
5"8,3
28720
13,8 53,5 90,6
139,9
23,3
0,6
0,20
26,6
14
22
106
Trâm tích, cách bãi tập kết 3 m
83,9

Đất sâu 20 cm, chân bãi tập kết
39,1
812,0 13728
10,1 54,8 28,7 3275 61,8
4,0
0,45
11,0
26
203
Đất sâu 20 cm. chân bãi tập kết
61,5
457,3 25561 10,9 35,1 37,2 79,2 47,2 0,2
0,47
51,5
27
304
Đẩt sâu 30 cm, chân bãi tập kết
37,8 295,5 12790
6,9 21,5 36,6
80,2
33,5
0,5
0,10
40,1
28
202
Trâm tích, chân bãi tập kêt
95,0
452,4
27796

420,4
33,1
1,9
1,1
73,1
32
PD3
Đât bê mặt, chân bãi tập kêt
51,1 127,1 11609 7,5 35,1
345,4
735,0 13,5
1,1
0,5
18,7
33
105
Đât bê mặt, chân bãi tập kêt
153,6 390,5
31420 17,7
48,0
160,0 163,8 54,2 0,7
0,1
43,3
34
00 Đât bê mặt, chân bãi tập kêt
28,9 114,3 8808 3,0
107,1
948,7
190,7 28,7
1,3

14. 9.2006). Bãi tập kết có thời gian là 4 năm.
Các mẫu 9, Kì được lấy tù nhà chị Phai, thôn Phan Bói, Dị Sư, Mỹ Hào, Hưng Yên (thời gian lây mau: !4h40 - 14h50 ngày
14 9.2006). \
Các mẫu I I 14, 12 15 được láy từ nhà ông Rep, thôn Phan Bôi, Dị Sứ, Mỹ Hào, Hưng Yên (thời gian lầy mâu: 15h00 - 15h20
ngày 14.9.2006). Bãi rập kết có thời gian là 10 năm.
- Các mẫu H03. HOI, H02 được lay từ nhà chị Lộc, thôn "han Bôi, Dị Sư. Mỹ Hào, Hưng Yên (thời gian lấy mâu: 09h50 - I0h30
ngày ỉ 4.10.2006).
15
Các máu ỉữ l , 104, 103, 102 và 106 được lấy tại khu vực gần sún bón% Triều Khúc, làng Triều Khúc, Thanh Xuân, Hà Nội (thời
gian lấy mầu: 14h30 - I6h00 ngày 10.8.2006)
■ máu 201, 204, 303, 203, 304, 202, 302 được lẩy tại khu vực xóm An, làng Triều Khúc, Thanh Xuân, Hà Nội (lẩv mẫu từ
Ì6 h 00 - 17 hOO ngày 10.8.2006).
Mâu p D I, pD2. pD3 là mâu đất bề mặt chân đổng chắt thai điện tử ìẩv tại Kiến An, Hài Phòng tháng 10 năm 2006.
Mâu 105, 001 và 002 là các mâu đát bê mặt khu vực chân đống chất thai điện tử, lấy lại Triều Khúc ngày 3/10/06.
Máu có ki hiệu 00 là mâu đát bé mặt khu vực chán đống chất thai điện tư được lấy tại Dị Sừ -Mỹ Hào -Hưng Yên, ngày 4/10/06.
Màu DVH lù mâu đât bé mặt khu vực công viên gân đường giao thông lũy mẫu tháng 12 năm 2006.
Báng 3: Tông hàm lượng trung bình (trung bình ± độ lệch chuẩn; (m eun±SD)) và khoáng biến thiên (min-max; Range) cùa cúc kim loại
nặng (mg/kg khô) trong các loại đát và trâm tích (Kết quà đã loại sai số thô)
__________
_________
_________
_______
________
____
Đảc điểm mẫu
Cr
Mn Fe
Co
Ni
Cu

4I0±I384
Trầm tích
cạnh bãi tập kẽi
(n=8)
Ranee
Mean
± SD
16,3-95.0
64,4±23,2
150.7-981,3
461,5±263,7
7643-45691
270I9±I1326
4,9-47,9
20,5*14,3
5,5-106.')
59.6±38,0
14,2-764,5
210,9±249,0
100-10024
Ili55±3398
17.2-5995
1350*2140
0.4-6,1
2,3±2,1
0.06-22,5
3,7±7.6
1 1,1-3694
<5I2±I530
Đât bề mặt

155,8 21,0 0,3
0,1
101,2
Hàm lượng irung hình
trong đấi [35] 83 850
38000
10 40
20 50
5
0,5
0.01
10
16
3.2.6. Phân tích cấu tử chính (PCA)
Với 36 mẫu phân tích có chứa 11 kim loại nặng khi biểu diễn trong
không gian thi mỗi điêm thực nghiêm (mẫu phân tích) sẽ nằm trong hệ tọa
độ 1] trục.Trong phương pháp cấu tử chính, khi quay 11 trục số liệu chửa
các biên là hàm lượng các kim loại trong mẫu đất và trầm tích đến vị trí mới
thì tập hợp 11 biên liên quan với nhau này sẽ được chuyển thành tập hợp các
biến không liên quan (nhiều nhất là 11 biến) và được sấp xếp theo thứ tự
phương sai giảm dân. Những biên không 1 iên q ưan n ày (gọi là các biến ào
hay các cẩu tử chính- PC) là sự kết hợp tuyển tính các biến ban đầu. Dựa
trên phương sai do mỗi biến ào gây ra có thể loại bò bớt các biến ào phía
cuối dãy mà chi mất ít nhất thông tin về các số liệu thực ban đầu.
Kêt quả tính trị riêng và phương sai cùa từng biến ào, phương sai cộng
dôn (hay phương sai tích lũy) thu được ờ bang 4.
Bàng 4 : Trị riêng cùa ma trận hệ số tương quan và trọng số của các PC
_______________E i g e n a n a l y s i s an d l o a d in g s o f th e C o r r e la t i o n M a trix
_________
PCI PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7 PC8

0
. 993
0 . 99
9
1 . 000
B iến
PCI
PC2
PC 3
PC 4
Cr -0 .
.4 0 7
0 .268
'J .
12'J U .
1 ~ ‘J
Mn -0 325
-0 . 182 0 .
260 -0 .23 1
Fe -0 383 0 . 145
- 0 .
068
0 .401
Co
-0 .
.4 2 8
-0 . 045
0 . 143 -0 .
004
Ni -0 . 269 0 .

730
-0 . 242
* Những b
iế n ao (
:PC) c ó '
trọ n g
số 1
.ớn hon 0 ,
Ket quá trên cho thấy trị riêng của các PC giảm dần từ 4,17 đến 0,0143
và phương sai từ PC thứ 5 chi còn 7,4 % đên 0,1% cho 11 biên ban đâu.
Trong PCA, với phần trăm phương sai tích lũy trẽn 70% thi xem như có thể
chứa thông tin đầv đù của tập số liệu ban đầu. Như vậy, cần dùng 4 PC' đầu
tiên (có trị riêng lớn hơn 1) với phương sai tích lũy đạt được là 79,6 % là đu
dể biếu diễn tập sổ liệu, trong đó 2 PC dầu tiên chiêm 57,7% thông tin cua
tập số liệu ban đầu. Các PC còn lại không ảnh hường nhiêu đến tập số liệu
có thể bỏ qua mà khỏng làm anh hưởng nhiều đên tập số liệu ban đầu.
0 A 1 ^ o
TRUNG
1 Q U ỐC GIA HA NQ. 1
M t h ô n g tin thu v iê n
iv
. 1
o PC thứ nhât, trọng sô đạt được là 4,17, chiếm 38.0% phươne sai cùa
tập sô liệu. Bôn yêu tô ảnh hường lớn đến PC này (có trọng số lớn hơn 0 4)
là nông độ Cr và Co, Fe, Cu được xem như 4 yếu tố ảnh hường chính đến
hàm lượng các kim loại hay 4 nguyên tổ này được xếp vào một nhóm. Trong
PC thứ 2 (với 179,7% phương sai của tập số liệu), hai nguyên tố ảnh hường
lớn nhât là Cd và Hg. Tương tự ảnh hưởng đến PC3 là Pb và PC4 là Ni và
As. Các yêu tố ảnh hường này có trọng số cùng dấu (trừ As) chứng tỏ cùng
bị ô nhiêm bởi một nguôn phát tán. Ảnh hường của các nguyên tố đến hai PC

0.377
0.422
0.053
0.412
Fe
0.918
0.055
0.169
-0.092
0.882
Co 0.596
0.366
0.419
0.083 0.671
Ni 0.148
0 . 011
0.891
0.221
0.865
Cu 0.719 0 . 522
-0.099
0.140
0.819
Zn
-0.429
0.227
-0.205
-0.093
0.286
As -0.279

10,3 % thông tin toàn bộ sổ liệu. Yeu tố đầu tiên có trọng số cao với các nguyên tố
Fe, Cr, Cu, Co, Zn. Có thế dự đoán các nguyên tố này hầu như chỉ có mặt trong đât.
Trong nhân tổ thứ hai, trọng số cùa các nguyên tổ Cu, Cd, Hg rất lớn cho thấy các
nguyên tố này xuất phát cùng nguồn là vật liệu nhựa. Ờ nhân tố thứ 3 trọng sô lớn
cùa Mn có thế là nguyên tố này có mặt lượng lớn trong đất. ớ nhân tố thứ 4, sư ô
nhiễm As, Pb xuất phát từ nguồn duy nhất chỉ chứa các nguyên tô này.
Tuy nhiên, sừ dụng FA như trên chỉ cho thông tin có ý nghĩa về nguôn phân
bố mà chưa biết sự đóng góp cúa mỗi nguyên tố vào các nguôn này là bao nhiêu.
Dựa trên các giá trị hệ số đóng góp mỗi nguyên tố ở bảng 6 có thê biêt được mức độ
này bằng cách thiết lập phương trình hồi qui dạng đa biên bậc 1.
Báng 6 : Hệ số ảnh hưởng của các nhân tỏ
F a c to r
S c o r e Coefficients
Biẻri
F a c to r 1
F a c t o r 2
Fac t o r 3
F a c t o r 4
Cr
0.417 0 . 04 1 0 . 083
-0 . 142
Mn
0.013
-0.007
0 . 068
-0 . 020
Fe
0.390
ũ. 049
-0.010

0.048
0.017 -0.085
0 . 006
Pb
-0.004
0 . 008
-0.071 0.018

J

J
7
Hình 2 minh họa rõ hơn sự đóng góp cùa các nguyên tô đên các nhân tô. Các
nguyên tố cũng được sấp xếp thành hai nhóm có cùng nguôn gốc xuất phát giống
như phân tích câu tử chính PCA.
19