主题:【第九届原创】面积归一化法的准确性

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    液相色谱常规分析中,面积归一化法是经常用到的,往往采用这个方法来确定样品的含量。但是由于操作细节的不同,有时不同人做出来会出现很大的差异,即使用相同的方法,下面就是一个具体的实例。
    样品名称:2- 氯-5-三氟甲基吡啶
    我们根据我们的习惯和特点,很快分析完这个样品,结果表明样品纯度很高,含量为99.2%(图1),不过在测定前客户要求我们时间放到20分钟,但没仔细体会其含义。等测定结果出来后,客户对我们说,与工厂的测定结果不符,别人是92.2%,为什么差距这么大。这个差距当然很大了,不过由于不同人做,采用条件不同,有时的确有这么大的差异,我仔细审查了学生做的结果,认为我们的结论是真确的,因为我们用DAD比较了不同波长下的结果的差异,并没有这么明显。为了弄清原因,要求客户提供色谱图和色谱条件,但工厂开始只给了色谱图(图2),并没有具体的色谱条件,色谱条件一般作为技术保密,不容易公开。


    比较这2个图,大家发现了什么,我们是采用戴安的U3000,用原装软件记录。而厂家的记录软件是最常见的国产数据工作站 N2000。仔细比较这二个图,如果细心就会发现,工厂用N2000记录的色谱图是平头峰,而我们仍保持尖峰。问题就出在这里,当样品信号超过仪器记录时,出现平头峰,使得主峰实际记录面积变小,而杂质峰面积变大。N2000的最大记录为1000mV,而一般进口软件在3000mV以上才会超载。工厂的分析者,按照某一方法,不考虑记录软件的差异,结果使得检测信号非常高,这是一方面。从另一方面我们选择的是另一个最大检测波长265nm,而不是工厂的选择的最大波长215nm,在215nm样品峰更高,更会超载。
  在这里,不同色谱柱的差异,以及流动性相一般情况下的差异,不会造成不同检测者测定结果的差异太大。检测波长的选择是一个重要的方面,不同的波长有时差别很大,215nm和265nm条件下,杂质的含量差异是比较大的,但对主峰的相对面积影响不大。不过很多人对样品信号的超载往往会忽视,尤其有些人对不同仪器软件的差异不熟,一味地照搬照抄。给用户造成了很大的困惑。具体操作者应根据不同的仪器状况作出方法的具体调整。
    因此,如果不同人对同一样品做出来结果差异很大,不一定说明某人正确,某人不正确。需要比较很多因素,分析判断,才能得出相对合理的结论。当然,这种面积归一化法的结论事相对的,不是绝对的。
    面积归一化法的可靠性是相对的,但在合理的条件下,这种可靠性又是可信的,需要分析者自己去把握。
该帖子作者被版主 夏天的雪10积分, 2经验,加分理由:原创奖励
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归一化法适用的一个条件就是所有组分都要对检测器有响应,对于DAD和VWD而言等量不同的组分在相同检测器条件下响应值差距还是很大的基本没有什么可比性,所以很同意楼主的“这种面积归一化的结论是相对的”。如果使用归一化法想要得到相对可靠的结果的话最好选择通用性更强的检测器和条件,比如使用示差折光或蒸发光散射等。
浪淘沙隐
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从这个例子可以看出国内很多单位对面积归一法的理解不到位,就像楼主说的样品过载问题。事实上,做的好的单位,对于样品浓度是有规定的,样品浓度是方法参数的一部分。
有水有渝
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归一化法结果准确的先决条件是:
1、所有组分都能出峰,举一个例子,含某纯物质的1%水溶液,进液相只一个很干净的峰,归一法给出的含量会是100%,但实际含量是1%,99%的水在液相上不出峰导致结果差异。
2、要求在相同条件上所有组分的响应因子要接近。例子:含50%A与50%B混合物,如果A响应因子是B的一倍,即相同浓度下A的峰面积是B的一倍,那归一化法的结果就是A含量是66.7%,而B就33.3%。明显与实际不符。这里就涉及不同波长对不同物质有不同的响应因子,就要去找到这个响应因子接近的波长来做归一化法的检测波长,而不是单独的增大主成分或杂质成分的响应。
3、关于标尺范围:只要在线性范围内的归一化法才有意义,液相峰面积仍然是符合朗伯比尔定律,即浓度高到一定程度后,曲线会向X轴弯曲,所以哪怕主峰不超标尺范围也有可能得到杂质比偏大的结果,如果主峰超标尺,那偏差就更大。这种情况一般可以通过自身对照的归一化法加以一定的克服。通用型检测器一般灵敏度较低,同时一样也会存在超线性的情况。
楼主在不同波长下联合峰纯度进行比较已经是液相在没有对照品时比较好的方法了,其它还可以通过使用不同的流动相(有些物质需要在特定的流动相下才会有响应)加以检测。归一化法一般的结论是纯度越高的越准确,纯度越低的越不准确。
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2016/9/22 10:42:50 Last edit by xky0230699
lijing320323
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楼主总结的很好,
柱效很重要
面积归一化法也只是无限接近真值而已,
夏天的雪
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zyl3367898
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平头峰直接来积分计算吗?不是要稀释后进样再进行积分吗?
yifan1117
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forth
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面积归一化有局限,不合适的方法得到的结果可能完全没有参考意义。
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