裂解气相色谱系列讲座(9)
裂解产物的定量分析 在 Py
gc发展早期,由于所使用的各类裂解器,大多是各个实验室自己制造的,所以同一样品在不同实验室的分析数据往往有较大偏差。这使得很多人认为Py
gc 在定量分析上是不可靠的,因而难以发展成为一种常规分析方法。1972年,Walk 等人指出:裂解方法之所以不能被广泛应用,其原因就是在于缺乏“实验室间的重复性"。此后很多人就 Py
gc 的重复性问题做了深入研究 ,分析了影响实验室间重复性的各种因素,提出了改进措施 。经过近 20 年的发展,商品化裂解器已广为使用,实验条件的控制已非常严格,实验室间的重复性已大大提高。例如,1974 年 Derby 等人研究聚氯乙烯阻燃材料的裂解,对 12 个色谱峰的定量结果其相对标准偏差为 1--8%;Goush 等 1975 年报道的 Py
gc 相关性实验,其实验室间重复性数据 RSD 为 10-13%,1978年 Donielson 等人研究酵的裂解时,三次重复实验的标准偏差 1--2%。Tsuge 等人用微型炉裂解器进行了 P(St-MMA) 共聚物的 Py
gc 研究,七次实验的相对标准偏差小于 1%;Liebman 等人研究线型聚乙烯的裂解,五次实验的相对标准偏差等于 0.4%,由此可见,在定量分析方面,Py
gc早已不再是一个辅助性的方法,而是一个比较可靠的常规分析方法,其定量精度 (RSD 一般在3%之内。
裂解产物的定量分析是 Py
gc 研究的基本要求,也是解释谱图的原始数据。具体的定量方法与常规
gc 定量是相同的。 这里就
gc 定量方法 ( 基于峰高和峰面积的归一化法、内标法及外标法 ) 用于 Py
gc 时应注意的几个问题作一讨论。
首先,获得有效分离的裂解谱图是定量分析的前提。只有裂解产物得到完全分离,才能精确测量保留时间和峰面积及峰高。当峰形尖锐而且对称时,采用峰高定量比峰面积定量的精度更高。现在常用计算机或数据处理机来测量色谱峰参数。但是,对于分离不好的裂解谱图,这些自动测量方法往往比手工测量的误差更大。高级的数据处理系统虽然能够适应各种裂解谱图,但也必须在定量测定前优化色谱分离条件。
其次,在定量分析时还应对实验重复性进行评价。不同的裂解产物,其重复性也不一样。如果误差太大,说明仪器系统的操作条件未能严格重复。若色谱峰分离良好,那么造成重复性差的原因可能有:①样品量太大;②样品在裂解器中的位置不重复;②裂解器加热特性变化;④仪器系统被污染;⑥残留溶剂的影响。这时就应逐项试验,找到问题所在并加以解决。直到获得满意的实验重复性,方可进行可靠的定量分析。
第三,每次实验所用样品之间的变化要尽可能小,这也是定量分析所必不可少的。当通过裂解谱图上某一碎片峰的定量来估算样品中某一组分的含量时,( 如测定共聚物组成,或测定生物组织中某一生物大分子的含量) 所选的特征碎片峰应该是完全分离的、峰形对称的、峰面积较大的色谱峰。而且这一碎片还应是通过单分子反应得到的初级反应产物,这样才能保证所测的峰高 (或峰面积) 与样品的组成或某一组分的含量呈线性关系。在这种情况下,更要严格控制裂解条件,抑制二次反应的发生。减少样品量有利于防止二次反应,严格重复进样才能保证线性关系。
第四,Py
gc 的定量分析多半是相对定量,这就要求通过统计分析建立工作曲线或校正曲线,以证明定量分析的良好重现性和线性关系。用计算机进行回归分析从而得到工作曲线是很方便的。工作曲线应尽可能利用样品的实际裂解数据求算,不要采用纯组分进样的数据,这样可保证对裂解效率和色谱差异的校正。如果采用纯组分建立工作曲线,则最好用峰面积数据。在样品中加入另一种物质,只要它的裂解产物对样品裂解和色谱分离不产生干扰,这种裂解产物 (如被测裂解产物的异构体或同系物) 就可以作为内标物, 此法定量可提高测量精度。在鉴定聚合物时,加入内标物可大大提高结果的可靠性。
实际上,Py
gc 的定量分析已广泛用于聚合物和其他难挥发性物质的分析。