PC Praktikum Anhang KTK M. Hardmeier

Anhang

Aufgabenstellung

KTK Kinetics of Methylene Blue Reductionby Ascorbic Acid

Group/Labplace: 15.1 / KTK 1Students: M. Hardmeier Samame, K. StockerIntroduction: 30 Mar 2015, 13:00, HCI J 292

Assistant: Jan Tschopptschoppj@student.ethz.ch

Aims and tasks

Ascorbic acid reduces the cationic dye methylene blue to the colorless product leucomethylene blue. Thekinetics of this reaction can easily be followed by spectrophotometry.

• Measure transmission and absorption spectra using a single-beam spectrophotometer.

• Measure and investigate decoloration reaction of methylene blue at different solvent compositionsand temperatures.

• Determine reaction rates from experimental data using nonlinear curve fitting.

• Verify the suggested kinetic rate law.

• Determine the Arrhenius activation energy of the reaction.

How to prepare to the experiments

Read the chapter Kinetik in the praktikum book [1]. You may drop chapter 7.2.2 from reading sincewe are not using the CCD array spectrometer. Organise additional papers if required. Inform aboutimportant substance properties.

Experiments

Note: I expect you to work with a neat and organized lab journal. All details of sample preparation andmeasurements must be clear. A copy of the lab journal is part of the appendix to the report.When preparing solutions each team works strictly independently of the other teams.The reaction should always run under pseudo first order condition with respect to the dye concentration.To verify reproducibility each kinetic run has to be repeated using the same conditions.

Solvent: water/ethanol 1:1 (v/v), if not stated otherwise.

A — Transmission and Absorption SpectraDetermine the transmission and the absorption spectrum of a MB solution between 400 nm and700 nm in steps of 10 nm. The minimum transmission of the solution should be in the range5%-20%. Plot these spectra.

B — Ascorbic Acid Concentration and Reaction RateMeasure the decoloration at 5 different concentrations of ascorbic acid (0.005 M to 0.05 M) in thegiven solvent at 25 ◦C.

Determine the observed rate constant kobs for each experiment.

Plot kobs vs. [Asc] and verify the linearity (according to the rate law suggested below). Calculatethe rate constant k0 from the slope. Present the result with 95% confidence interval and the correctnumber of digits.

C — Solvent EffectMeasure the decoloration at a constant HCl concentration of 0.1 M, a constant concentration ofascorbic acid of 0.1 M and at 25 ◦C in 5 solvents, differing in their water/ethanol composition.

Use the R script KTK.R to evaluate your data. Determine the observed rate constant kobs for eachexperiment (suggested rate law see below).

Plot kobs vs. molar fraction xEtOH of Ethanol.

Figure 1: Erste Seite der Aufgabenstellung

ETH Zuerich 1 4. Semester

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D — HCl Concentration and Reaction RateMeasure the decoloration at 5 different concentrations of HCl (0.0 M to 0.5 M) in the given solventat 25 ◦C. The concentration of ascorbic acid (ca. 0.01 M) must be known and held constant.

Determine the observed rate constant kobs for each experiment.

Plot k′obs = kobs/[Asc] vs. [HCl]. Do a nonlinear curve fit according to the rate law suggested (seebelow).

Determine k0, a and b from the curve fit. Present the results with 95% confidence interval and thecorrect number of digits.

E — Temperature Dependency and Activation EnergyMeasure the decoloration at 5 different temperatures in the range 20 ◦C to 50 ◦C. To investigatethe influence of temperature solely, the solvent and the concentrations of Asc and MB must be heldconstant.

Determine the observed rate constant kobs for each experiment.

Show your results in Arrhenius plots, exactly as found in Fig. 5 on page 118 in the praktikum book[1].

Determine the activation energy and present the result with 95% confidence interval and the correctnumber of digits.

Rate Law:We suggest the following empirical rate law that describes the decoloration rate as a function of theconcentrations of MB, Asc and HCl:

−d[MB]

dt= k0

(1 +

a[HCl]

1 + b[HCl]

)[Asc][MB] = kobs[MB] .

The reaction is first order with respect to [Asc] and [MB]. At the conditions given in this experiment,MB decays exponentially with the the observed rate constant kobs:

[MB](t) = [MB](0) e−kobst

However, kobs depends on [Asc] and [HCl].

Literature

[1] E. Meister, Grundpraktikum Physikalische Chemie, 2. Aufl., vdf Hochschulverlag an der ETH, Zurich,2012.

[2] S. Mowry, P.J. Ogren, Kinetics of Methylene Blue Reduction by Ascorbic Acid, J. Chem. Educ. 76(1999) 970.

Report

Consult the appendices B and C in the praktikum book [1] when preparing your report! Deadline tohand in the report in letterbox HCI H 274 is 01 May 2015.Please add to your report: This task list, copies of your lab journal, program codes used.

Figure 2: Zweite Seite der Aufgabenstellung

R-Skripts

KTK Skript zur Analyse der Transmission spektren

1 ##############################################2 #3 # Auswertungsprogramm fuer Versuch Kinetik KTK4 # einlesen mit: source(”KTK.R”)

ETH Zuerich 2 4. Semester

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5 #6 # Nach dem Einlesen der Daten werden zuerst die Rohdaten angezeigt. Mit 67 # Mausklicks definiert man in diesem Plot die 3 Regionen (Referenzsignal,8 # Nullsignal, Kinetiksignal). Der Kurvenfit wird danach automatisch9 # durchgefuehrt und danach eine Postscript−Datei erzeugt.

10 #11 # 06/2014 E. Meister12 #13 ##############################################14

15 rm(list = ls()) # Loeschen aller Objekte16

17 #−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−18

19 # Daten aus Datei einlesen20

21 infilename <− file.choose() # interaktive Abfrage des Filenamens22 data <− read.table(infilename, header=F)23 t.orig <− data[,1] # Messzeiten (s)24 s <− data[,2] # Signal (Transmission)25 dt <− t.orig[2]−t.orig[1] # Abtastintervall (s)26

27 #−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−28

29 # Graphische Darstellung30 oldpar <− par(no.readonly=TRUE)31

32 par(cex=0.8,tck=0.02,las=1)33 plot(t.orig,s,type="o",pch=21,cex=0.2,bg="white",34 ylim=c(0,120),35 xlab="Zeit t / s",ylab="Transmission T / %"

36 )37 title("Rohdaten.\n Regionen in der Graphik anklicken! (6 Mausklicks links)")38

39 print("Regionen in der Graphik anklicken! (6 Mausklicks links)")40 locs <− locator(6)41 reg1 <− which(t.orig>=locs$x[1] & t.orig<= locs$x[2])42 reg2 <− which(t.orig>=locs$x[3] & t.orig<= locs$x[4])43 reg3 <− which(t.orig>=locs$x[5] & t.orig<= locs$x[6])44

45 plot(t.orig,s,type="o",pch=21,cex=0.2,bg="white",46 ylim=c(0,120),47 xlab="Zeit t / s", ylab="Transmission T / %"

48 )49 title("Rohdaten mit gewaehlten Regionen.\n Zum Weiterfahren Graphik anklicken!")50 abline(v=locs$x,lty=3)51 rect(t.orig[reg1[1]],118,t.orig[reg1[length(reg1)]],120,col="gray")52 rect(t.orig[reg2[1]],118,t.orig[reg2[length(reg2)]],120,col="gray")53 rect(t.orig[reg3[1]],118,t.orig[reg3[length(reg3)]],120,col="gray")54

55 par(oldpar)56

57 print("Zum Weiterfahren Graphik anklicken! ")58 locator(1)59

60 s.ref <− mean(s[reg1])61 s.null <− mean(s[reg2])62 s.kin <− s[reg3]63

ETH Zuerich 3 4. Semester

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64 T <− (s.kin−s.null)/(s.ref−s.null)65 A <− −log10(T)66 tshift <− t.orig[reg3[1]]67 t <− t.orig[reg3]−tshift68

69 #−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−70

71 # Kurvenanpassung72

73 c.start <− 1/t[max(which(A>0.37∗A[1]))] # ein hoffentlich guter Startwert fuer c74 model <− nls(75 A ˜ a+b∗exp(−c∗t), # die Fitfunktion76 start = c(a=1, b=1, c=c.start), # die Startwerte77 trace = TRUE78 )79

80 print(summary(model)) # Fitfunktion und geschaetzte Parameter81

82 a <− summary(model)$param[1]83 b <− summary(model)$param[2]84 c <− summary(model)$param[3]85 sa <− summary(model)$param[4]86 sb <− summary(model)$param[5]87 sc <− summary(model)$param[6]88

89 #−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−90

91 # Fitkurven berechnen mit gefundenen Parametern92

93 t.calc <− seq(0,1.05∗max(t),length.out=200)94 A.calc <− predict(model,list(t=t.calc))95

96 plot(t.calc,A.calc,type="l",lwd=2,col="red",97 xlab="Zeit t / s",ylab="Absorbanz A"

98 )99 points(t,A,pch=21,cex=0.3,bg="white")

100 title("Kurvenanpassung mit Modellfunktion.\n Zum Abschliessen Graphik anklicken!")101 xy <− par("usr") # exakter Plotbereich102 bla <− sprintf("Fitfunktion: %s", paste(formula(model)[3]))103 bla <− sprintf("%s\nParameter (Standardabweichung):", bla)104 bla <− sprintf("%s\n a = %.5f (%.5f)", bla,a,sa)105 bla <− sprintf("%s\n b = %.5f (%.5f)", bla,b,sb)106 bla <− sprintf("%s\n c = %.3e (%.3e) s^-1", bla,c,sc)107 tau <− 1/c108 stau <− sc/(c∗c)109 bla <− sprintf("%s\n tau = %.5f (%.5f) s", bla,tau,stau)110 text(xy[1]+0.6∗(xy[2]−xy[1]),xy[3]+0.85∗(xy[4]−xy[3]),bla,cex=0.7,adj=c(0,1))111

112 print("Zum Abschliessen Graphik anklicken! ")113 locator(1)114

115 #−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−116

117 # Endgueltiger kompletter Plot, inkl. Postscript/PDF118

119 oldpar <− par(no.readonly=TRUE)120 par(cex=0.8,tck=0.02,las=1,fig=c(0,1,0,1))121

122 # Rohdaten mit Regionen

ETH Zuerich 4 4. Semester

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123 par(plt=c(0.2,0.9,0.6,0.9),mgp=c(2.0,0.6,0))124 plot(t.orig, s, type="n", ylim=c(0,120),125 xlab="Zeit t / s",ylab="Transmission T / %"

126 )127 rect(t.orig[reg1[1]],−20,t.orig[reg1[length(reg1)]],150,col="gray80")128 rect(t.orig[reg2[1]],−20,t.orig[reg2[length(reg2)]],150,col="gray80")129 rect(t.orig[reg3[1]],−20,t.orig[reg3[length(reg3)]],150,col="gray80")130 abline(v=locs$x,lty=3)131 box()132 points(t.orig,s,pch=21, cex=0.2, bg="white")133

134 par(xpd=NA)135 xy <− par("usr") # exakter Plotbereich136 text(xy[1]+0.0∗(xy[2]−xy[1]),xy[4]+0.2∗(xy[4]−xy[3]),"PCP-ETH\nKinetik KTK",cex=1.2,adj=c(0,1))137

138 blat <− sprintf("File: %s", infilename)139 blat <− sprintf("%s\n%s", blat, date())140 text(xy[1]+0.5∗(xy[2]−xy[1]),xy[4]+0.15∗(xy[4]−xy[3]),blat,cex=0.7,adj=c(0,1))141

142 # Plot mit Kurvenfit143

144 par(new=TRUE)145 par(xpd=TRUE)146 par(plt=c(0.2,0.9,0.1,0.5),mgp=c(2.4,0.6,0))147 A.min <− min(A.calc)148 A.max <− max(A.calc)149 if (A.min>0) { A.min <− 0.0 }150 plot(t.calc,A.calc,type="l",lwd=2,col="red",151 xlab="Zeit t / s",ylab="Absorbanz A",152 ylim=c(A.min,A.max)153 )154 points(t,A,pch=21,cex=0.3,bg="white")155

156 xy <− par("usr") # exakter Plotbereich157 text(xy[1]+0.6∗(xy[2]−xy[1]),xy[3]+0.85∗(xy[4]−xy[3]),bla,cex=0.7,adj=c(0,1))158

159 par(oldpar)160

161 psfilename <− paste(infilename,".eps",sep="")162 dev.copy2eps(file=psfilename,horizontal=FALSE,height=8,width=6)163 print(paste("Graphik wurde als Postscript erzeugt:",psfilename))164

165 pdffilename <− paste(infilename,".pdf",sep="")166 dev.copy2pdf(file=pdffilename,height=8,width=6)167 print(paste("Graphik wurde als PDF erzeugt:",pdffilename))168

169 #−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−170

171 # Textdatei mit den Auswerteparametern172

173 txtfilename <− paste(infilename,".txt",sep="")174 bla <− sprintf("\nDatei: %s\n%s", infilename,bla)175 write.table(bla,txtfilename)176 print(paste("Textdatei mit den Auswerteparametern erzeugt:",txtfilename))177

178

179 #−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−

ETH Zuerich 5 4. Semester

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Ascorbinsure Konzentration und Reaktionrate Skript

1 #2 # Versuch B3 #4

5 # Aufrumen6 rm(list = ls())7

8 kobs<− c(5.335e−3, 1.761e−2, 3.330e−2, 4.616e−2, 5.761e−2)9

10 #Berechnung der Konzentrationen11 Maa<−176.12 ## Molare Masse Ascorbinsure12 maa<−8.214 ## Masse Ascorbinsure +/− 0.001 g13 v1<−0.1 ## 100 ml Kolben +/−0.1 ml14 v2<−0.05 ## 50 ml Kolben +/−0.1 ml15 c1<−(maa/Maa)/v1 ## Konzentration der Ascorbinsurelsung16 v3<−c(0.0005, 0.00163, 0.00273, 0.00389, 0.0052) ## Eigewogene Ascorbinsurelsung [kg]˜[l] +/− 0.001 g17 con<−c1∗v3/v218

19 #Lin. Modell k0 ist Steigung mit 0.95 confint20 mod <−lm(kobs˜con)21 summary(mod)22 print(summary(mod)$coefficients[2,])23 print(confint(mod,"con" ,level=0.95))24

25 #Graphische Darstellung26 par(mar = c(5, 5, 4, 2) + 0.1)27 plot(kobs˜con,type="n", xlim=c(0,0.06),ylim=c(0,0.08),28 xlab=expression(paste("c"[Asc], " [M]")),29 ylab=expression(paste("k"[obs]," [s"ˆ−1,"]")))30 abline(mod,lwd=1)31 points(kobs˜con,pch=21,bg="white")32

33 #Ausgabe als PDF und EPS34 dev.copy2eps(file="kvsc.eps",horizontal=FALSE,height=4,width=6)35

36 dev.copy2pdf(file="kvsc.pdf",height=4,width=6)

Lsungsmittel Einfluss Skript

1 #2 # Versuch C3 #4

5 #Aufrumen6 rm(list = ls())7

8 #Daten eingeben (Laborjournal)9 kobs<−c(8.745e−02, 5.487e−02, 3.959e−02, 3.168e−02, 2.088e−02)

10 mEtOH<−c(0.49, 2.9, 5.25, 7.638, 10.011) ## Masse Ethanol11 mHCl<−c(5.13, 5.23, 5.04, 5.047, 5.324) ## Masse 1M HCl eingewogen12 mH2O<−c(32.211, 25.617, 22.986, 20.972, 17.411) ## Masse H2O eingewogen13 maa<−c(10.14, 10.13, 10.02, 10.183, 10.151) ## Masse Ascorbinsurelsung eingewogen14 mH2Oc<−mHCl+mH2O+maa ## Masse Wasser total15

16 #Berechnung Massenanteil EtOH

ETH Zuerich 6 4. Semester

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17 MEtOH<−46.07 ##Molaremasse etOH18 MH2O<−18.0153 ##Molaremasse H2O19 xEtOH<−(mEtOH/MEtOH)/(mH2Oc/MH2O+mEtOH/MEtOH) ## Massenanteil EtOH20

21 #Mofellfit: Nichtlinear mit Ausreisser22 fit <− nls(kobs˜A+(B∗exp(C∗xEtOH)),trace = TRUE,start=list(A=1, B=0.1, C=−10))23 #A= Achsenabschnitt, B= Steigung, C= Kobs24

25 #Berechnete Modelkurve26 x <− seq(from=0, to=0.15, length=200)27 y <− predict(fit, list(xEtOH=x))28

29 #Graphische Darstellung30 par(mar = c(5, 5, 4, 2) + 0.1)31 plot(xEtOH, kobs, type="n", xlim=c(0,0.15),ylim=c(0,0.1),32 xlab=expression(paste("x"[EtOH])),33 yla=expression(paste("k"[obs]," [s"ˆ−1,"]")))34

35 lines(x,y, type="l")36 points(xEtOH, kobs, pch=21,bg="white" )37

38 #Ausgabe als PDF und EPS39 dev.copy2eps(file="kvsx.eps",horizontal=FALSE,height=4,width=6)40

41 dev.copy2pdf(file="kvsx.pdf",height=4,width=6)42

43 summary(fit)

ETH Zuerich 7 4. Semester

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Tabellen

Absorptionsmaxima finden

Dies sind die Messwerte aus der Analyse.

Wellenlnge I0 I Aλ

700 80.5 50.5 0.20690 69.0 16.6 0.62680 59.2 2.9 1.31670 47.6 0.5 1,98660 40.0 0.3 2,12 Maxima650 36.6 0.3 2.09640 33.2 0.8 1.62630 27.6 2.6 1.03620 50.1 4.9 1.01610 95.0 9.6 1.00600 70.0 9.9 0.85590 59.8 14.1 0.63580 82.2 28.6 0.46570 61.6 29.8 0.32560 81.2 42.5 0.22550 79.3 54.9 0.16540 87.3 68.2 0.11530 91.4 75.9 0.08520 91.8 77.8 0.07510 88.3 75.0 0.07500 83.7 70.4 0.08490 78.5 66.2 0.07480 74.5 64.3 0.06470 72.3 64.1 0.05460 70.3 64.1 0.04450 67.5 63.3 0.03440 63.5 60.9 0.02430 81.5 81.5 0.01420 74.0 74.0 0.00410 65.1 65.1 0.01400 81.1 81.1 0.04

Ascorbinsaure Konzentration und Reaktionsrate

Einwaagen

Probe gewnschte Konzentration Ascorbinsaure [mol ∗ L−1] berechnete Einwaage [g] Einwaage [g]B1 0.005 0.5 0.5B2 0.000813 1.625 1.63B3 0.001375 2.75 2.73B4 0.001375 3.875 3.89B5 0.05 5 5.02

Andere Werte

Volumen = 50 mlc(HCl) = 0.1 M in alle ProbenAngenommene Dichte der Losungen, ρ = 1 g*cm−3

ETH Zuerich 8 4. Semester

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Lsungsmittel Einfluss

Einwaagen

Probe Berechnete Einwaage [g] Einwaage [g] Einwaage HCl (5g) Einwaage Ascorbinsaure (10g)C1 0.5 0.49 5.13 10.14C2 2.875 2.9 5.23 10.13C3 5.25 5.25 5.04 10.02C4 7.625 7.638 5.047 10.183C5 10 10.011 5.324 10.151

Andere Werte

Volumen = 50 mlc(HCl) = 1 Mc(Asc) = 0.5 MAngenommene Dichte der Losungen, ρ = 1 g*cm−3

Figuren

Ascorbinsaure Konzentration und Reaktionsrate

0 100 200 300 400 500 600 7000

20

40

60

80

100

120

Zeit t / s

Tran

smis

sion

T /

% ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●

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PCP−ETHKinetik KTK

File: C:\Users\Mark\polybox\Fächer\PC−Praktikum\KTK\R\exp_B1.datMon Apr 13 17:52:59 2015

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Fitfunktion: a + b * exp(−c * t)Parameter (Standardabweichung): a = −0.03214 (0.00027) b = 0.91079 (0.00030) c = 5.335e−03 (5.341e−06) s^−1 tau = 187.45621 (0.18768) s

Figure 3: 1. Messung Ascorbinsure Konzentrationund Reaktionsrate

0 50 100 150 200 250 300 3500

20

40

60

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PCP−ETHKinetik KTK

File: C:\Users\Mark\polybox\Fächer\PC−Praktikum\KTK\R\exp_B2.datMon Apr 13 17:53:44 2015

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Fitfunktion: a + b * exp(−c * t)Parameter (Standardabweichung): a = −0.01122 (0.00043) b = 0.84456 (0.00085) c = 1.761e−02 (4.096e−05) s^−1 tau = 56.78460 (0.13208) s

Figure 4: 2. Messung Ascorbinsure Konzentrationund Reaktionsrate

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PCP−ETHKinetik KTK

File: C:\Users\Mark\polybox\Fächer\PC−Praktikum\KTK\R\exp_B3.datMon Apr 13 17:54:20 2015

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Fitfunktion: a + b * exp(−c * t)Parameter (Standardabweichung): a = 0.00305 (0.00016) b = 0.57278 (0.00042) c = 3.330e−02 (4.965e−05) s^−1 tau = 30.02932 (0.04477) s

Figure 5: 3. Messung Ascorbinsure Konzentrationund Reaktionsrate

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File: C:\Users\Mark\polybox\Fächer\PC−Praktikum\KTK\R\exp_B4.datMon Apr 13 17:56:14 2015

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Fitfunktion: a + b * exp(−c * t)Parameter (Standardabweichung): a = −0.01329 (0.00011) b = 0.28196 (0.00017) c = 4.616e−02 (7.143e−05) s^−1 tau = 21.66422 (0.03353) s

Figure 6: 4. Messung Ascorbinsure Konzentrationund Reaktionsrate

ETH Zuerich 10 4. Semester

PC Praktikum Anhang KTK M. Hardmeier

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PCP−ETHKinetik KTK

File: C:\Users\Mark\polybox\Fächer\PC−Praktikum\KTK\R\exp_B5.datMon Apr 13 17:57:07 2015

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Fitfunktion: a + b * exp(−c * t)Parameter (Standardabweichung): a = −0.01433 (0.00013) b = 0.56849 (0.00055) c = 5.761e−02 (9.505e−05) s^−1 tau = 17.35680 (0.02863) s

Figure 7: 5. Messung Ascorbinsure Konzentrationund Reaktionsrate

ETH Zuerich 11 4. Semester

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File: C:\Users\Mark\polybox\Fächer\PC−Praktikum\KTK\R\exp_C1.datMon Apr 13 17:57:44 2015

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Fitfunktion: a + b * exp(−c * t)Parameter (Standardabweichung): a = 0.01313 (0.00007) b = 0.46362 (0.00030) c = 9.382e−02 (1.028e−04) s^−1 tau = 10.65835 (0.01168) s

Figure 8: 1. Messung Lsungsmittel Einfluss

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File: C:\Users\Mark\polybox\Fächer\PC−Praktikum\KTK\R\exp_C2.datMon Apr 13 17:58:41 2015

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Fitfunktion: a + b * exp(−c * t)Parameter (Standardabweichung): a = 0.01974 (0.00015) b = 0.43669 (0.00041) c = 6.604e−02 (1.253e−04) s^−1 tau = 15.14208 (0.02872) s

Figure 9: 2. Messung Lsungsmittel Einfluss

ETH Zuerich 12 4. Semester

PC Praktikum Anhang KTK M. Hardmeier

0 50 100 150 2000

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PCP−ETHKinetik KTK

File: C:\Users\Mark\polybox\Fächer\PC−Praktikum\KTK\R\exp_C3.datMon Apr 13 17:59:35 2015

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Fitfunktion: a + b * exp(−c * t)Parameter (Standardabweichung): a = 0.01420 (0.00009) b = 0.44036 (0.00039) c = 4.964e−02 (7.453e−05) s^−1 tau = 20.14573 (0.03025) s

Figure 10: 3. Messung Lsungsmittel Einfluss

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PCP−ETHKinetik KTK

File: C:\Users\Mark\polybox\Fächer\PC−Praktikum\KTK\R\exp_C4.datMon Apr 13 18:00:18 2015

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Fitfunktion: a + b * exp(−c * t)Parameter (Standardabweichung): a = −0.01701 (0.00024) b = 0.64315 (0.00054) c = 3.451e−02 (6.257e−05) s^−1 tau = 28.97389 (0.05253) s

Figure 11: 4. Messung Lsungsmittel Einfluss

ETH Zuerich 13 4. Semester

PC Praktikum Anhang KTK M. Hardmeier

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PCP−ETHKinetik KTK

File: C:\Users\Mark\polybox\Fächer\PC−Praktikum\KTK\R\exp_C5.datMon Apr 13 18:00:46 2015

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Fitfunktion: a + b * exp(−c * t)Parameter (Standardabweichung): a = −0.00850 (0.00040) b = 0.66768 (0.00058) c = 2.249e−02 (5.212e−05) s^−1 tau = 44.45856 (0.10303) s

Figure 12: 5. Messung Lsungsmittel Einfluss

ETH Zuerich 14 4. Semester

PC Praktikum Anhang KTK M. Hardmeier

Labor Protokol

Figure 13: Erste Seite des Protokols

ETH Zuerich 15 4. Semester

PC Praktikum Anhang KTK M. Hardmeier

Figure 14: Zweite Seite des Protokols

ETH Zuerich 16 4. Semester