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食品中需要检测的残留兽药项目越来越多,检测限也越来越低,传统的一维色谱分离分析逐渐满足不了残留物分析工作者的需要。二维液相色谱相比于传统一维气相色谱,具有更大的峰容量和更高的分辨率,且能够简化样品的前处理,已逐渐成为分析领域的重要工具。由于二维液相色谱系统分离过程的复杂性,利用传统尝试的方法建立分离条件就会很费时,甚至不能获得满意的分离效果。如果能通过计算机模型模拟二维液相色谱的分离过程,计算样品组分在任意梯度洗脱条件下的保留时间,不仅能够减少预实验次数,还可以高效的筛选出最佳梯度洗脱程序,从而实现色谱分离条件的自动优化处理。本文创新的提出了以塔板理论为基础构建了预测二维液相色谱梯度洗脱条件下保留时间的预测方法。然后结合简单的优化模型,实现了对多种残留兽药在二维液相色谱上的相对最优的梯度洗脱条件的快速筛选。首先,在建立保留模型时,本文比较了不同保留模型的拟合结果和保留时间预测结果。16种常见的磺胺类兽药作为待测化合物,其中具有最好拟合优度和最小预测相对误差和标准相对偏差的保留模型被选定为本文的保留模型,分别对16种组分在HILIC柱和Sunfire C18柱上的容量因子和温度的关系进行拟合。其次,利用本文的预测模型对一维液相色谱的梯度洗脱时间进行预测,利用预测结果对本文的预测模型进行验证。两种不同色谱柱构建的一维液相色谱系统中,预测误差都在±5%以内。在HILIC柱的一维梯度洗脱保留时间预测结果中,78.57%的预测误差在±2%以内,预测结果的平均相对误差为0.08%;在Sunfire C18柱的一维梯度洗脱保留时间预测结果中,预测相对误差的平均值为-0.47%,且保留时间预测相对误差在±2%占79.02%。再次,利用一维实验数据获取的保留值方程和本文构建的预测模型对二维液相色谱的梯度条件的保留时间进行预测。所有梯度条件的预测结果的平均相对误差为-0.01%,相对误差的绝对值的平均值为1.60%,保留时间预测相对误差在±3%范围内占88.02%。最后利用该预测模型和简单的优化模型对16种组分在二维液相色谱梯度洗脱条件进行了快速的寻优,在最终确定的相对最优的分离条件中,16种磺胺类兽药中大部分都得到了很好的分离。