2020-04-03 17:25:05, 老白 雪景电子科技(上海)有限公司
经过近30年的发展,全二维气相色谱技术目前已经应用于越来越多的领域,包括石油化工、环境检测、食品风味、代谢组学、刑侦法医等等。而在这些浩如云烟的应用案例中,系统要求,分析方法,数据处理等方面都有不一样的特点。但很多应用其实都有相通的地方,如果能将这些大量的应用整理归类,从而总结出一些规律性的方法,就能为新应用的开发和分析方案标准化提供系统的指导。
早在2005年,四位来自荷兰的分析科学家(Mispelaar, Janssen, Tas, 和Schoenmakers)就对各种不同的色谱分析应用进行过总结,最终归纳出三种分析模式 [1]。
1
目标物分析(Target analysis)
2
族类分析(Group separation)
3
指纹图谱分析(Fingerprinting)
这三种分析模式可以用于所有的色谱化学分析应用,但全二维气相色谱在这三种模式中的应用更具有代表性和优越性,这里我们详细讨论一下这三种分析模式。
01
目标物分析
这是色谱分析中最常见的一类分析模式,目的是检测样品中一系列有限数量的事先指定的目标化合物的浓度(或含量)。一般采用外标法或内标法进行检测。
为了达到这一目的,对于色谱系统的要求主要有以下几点
目标化合物分离(局部分辨率)
这是很显然的要求,样品中(或者标样中)的预先指定的目标化合物需要尽可能地分开,包括不同目标物之间的分离,目标物和样品中其他物质(基质)的分离。但是样品中除目标物以外的其他化合物的分离并没有要求。很多时候,可以使用选择性检测器提高目标化合物的分离度(减少干扰)。
定性确认
在这种应用中,对于目标物的准确定性是至关重要的。一般情况下,色谱分析用保留时间(或Kovats指数也称保留指数)进行化合物确认。质谱技术普及之后,质谱信息(定性离子)提供了一种(几乎)确凿无误的定性确认方法。
浓度校正
在大部分应用中,需要制作校正曲线将峰面积转换成相应的浓度(或含量)。一般外标法要求用不同浓度梯度的标准溶液绘制校正曲线。这就要求所指定的目标化合物性质温度并且易于获得。如果这样要求的标样无法获取,就只能使用性质类似的标样并根据经验公式推测其在FID上的响应系数。
灵敏度
对于痕量分析应用,目标化合物的浓度很低,这就要求系统具有较高的灵敏度,一般通过特定检测器,样品预浓缩,或大体积进样来实现。
02
族类分析
在这种模式中,人们感兴趣的不是单个的化合物,而且一类化合物的集合(称为族类)。在很多复杂样品中,性质类似的化合物组分极多而且具有很强的相关性,分析每个化合物就变得非常繁琐且没有必要。这种化合物集合一般是具有相同的化学性质,比如带有同样的化学基团,或带有相同数量的芳香环,或者有特定构型的双键等等。该分析模式最终目的是以这种族类为对象进行分析,测定其总含量或分析其整体影响。在全二维气相色谱中,由于采用两根不同固定相色谱柱的组合,可以实现对样品进行沸点和极性两个性质的分离。在全二维谱图中,同系物(具有类似化学性质但碳链长度有差异)物质由于沸点范围分布较广,会沿着一维时间(按沸点分离)排列成具有一定二维宽度(按极性分离)的条带。不同的条带代表不同性质的族类物质,从而形成所谓的结构化谱图,非常适合族类的分离分析应用。
对于族类分析,色谱系统应有以下要求。
族类选择性
要求对不同族类进行有效的分离,包括对不同族类的分离和族类与样品中其他物质(基质)的分离。但对于族类内部组分的分离并无必要。
定量分析
一般来说,族类分离最终要确定每个族类在样品中的含量,所以需要一个定量检测器,而且对于族类内部的化合物的响应最好尽量一致。最常见的是FID检测器。质谱检测器虽然在定性上有无可代替的优势,但由于不同化合物的电离效率差异较大,一般不用于族类分离的定量分析(但可以用于化合物确认,确定族类边界等)。
族类定性
不同于第一种模式需要针对每个目标物峰进行定性,族类分析中只需要对族类总体进行定性确认(一般需要确认族类边界,以及是否有族类之间的重叠)。对于很难进行单组分积分的情况(比如UCM鼓包导致无法对单个化合物进行积分),需要进行族类手动积分。
03
指纹谱图分析
在第一种和第二种分析模式中,我们需要知道样品的一些基本情况,比如目标化合物或者目标族类。而第三种分析模式中,这样的先验信息可能是不存在的,或者说,这就是这类分析需要得到的结果。比如说,某两个样品表观上具有显著的差异,我们想要知道哪些化学成分影响或者导致了这些差异。这种例子不胜枚举,两个来自相邻油井的原油样品,两种不同产地出产的红酒,不同季节采摘的茶叶,健康人群和患病人群的血液样本。在这些例子中,最终目的是找出影响样品表观差异的关键化学成分(目标物组分或者族类,称为标志物Marker),从而深入了解其化学机理或成因,进而对未知样品进行性质预判或鉴别。要实现这一目的,最直观的方法是分析样品中所有化学成分并对其性质进行关联比较,但这样的方法工作量巨大,实际上根本无法开展。更有效的方法是将样品的整个谱图视为一种“指纹谱图”,并将其中的“指纹特征”和表观性状进行统计关联,从而得到标志物。这样的方法极大程度上依赖于多元统计数据处理技术。
这种模式对色谱系统的要求如下。
峰容量(全局分辨率)
由于不知道哪个峰对最终结果有作用,需要系统能分离出尽可能多的化合物(全局分辨率)。与第一种模式不同的是,这并不意味着对于某两个或几个化合物的分离是最优的。
保留时间稳定性
由于多元统计技术使用大量的数据样品,系统的保留时间稳定性至关重要,细微的保留时间偏移可能最终导致很大的误差。
检测器稳定性
同理,检测器的响应也需要长期稳定,从而保证最终结果的准确。
线性范围
由于相关的化合物浓度可能很大,也可能很小,需要色谱系统具有较大的线性范围。
多元统计技术
在这类分析模式中,需要将“指纹图谱”对应成样品表观性质,大量的多元统计计算必不可少。常用的技术包括偏最小二乘(PLS)和主成分分析(PCA)。
对于三种不同分析模式,全二维气相色谱相比常规一维色谱,都具有很明显的优势,下表总结了三种分析模式的需求和全二维气相色谱的特色优势。
下面是三种不同模式下几个典型的例子(案例均来自文献[1])
目标物分析:上图是在检测香草样品中关键风味物质,一维谱图(a)和全二维谱图(b)的比较。可以明显发现,全二维气相色谱的分离度更好。在相同的一维馏出时间上,这些目标化合物在一维时间上均有不同程度的共馏出现象,造成一维色谱检测结果偏高。
族类分析:第二个例子(上图)是用SCD检测某循环油中的含硫化合物,一维谱图(a)和全二维谱图(b)。显而易见,一维方法无法进行族类分析,因为不同类别的化合物其沸点交叉重叠,根本无法从一维上进行分离。而全二维结构化谱图上,不同类型的族类可根据二维保留时间进行分离,界限明晰,可简便快捷地确定族类边界,也很容易实现数据的全自动分析处理。
指纹图谱分析:第三个应用(上图)是分析不同来源油品的成分,通过多元统计方法对化合物进行简化,找出关键成分,进行聚类分析后最终形成三种不同类型。
由于不同模式下,对于柱系统优化的要求和后续数据处理的方法完全不同,所以首先要确定你的应用属于哪个分析模式。
后面我们会挑选一些我们实际中碰到过的应用,结合雪景科技的数据处理软件,给大家详细说明这三种不同模式的具体分析方法和数据处理过程。敬请期待。
如果你有什么问题,特别是对您的应用要求有什么疑惑,欢迎跟我们联系!
最后,给大家测试一下,下面这几个应用,分别属于哪种分析模式呢?
生物制燃油中脂肪酸甲酯的测定
柴油中多环芳烃测定
精油中化学过敏原测定
环境中不同排放源颗粒物的化学组成及溯源
食品中不饱和脂肪酸测定
不同果汁加工工艺对其风味变化的影响
火灾现场残留物分析及原因调查
食品中农残分析
哮喘病人的呼气分析诊断
大气中VOCs(56种PAMS物质)检测
大米储藏条件对大米风味的影响研究
垃圾焚烧厂排放源中二噁英检测
参考文献
[1] Van Mispelaar, Janssen, Tas, Schoenmakers, Novel system for classifying chromatographic applications, exemplified by comprehensive two-dimensional gas chromatography and multivariate analysis, Journal of Chromatography A. 1071 (2005) 229-237.
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