三線性分解算法和LC-DAD聯(lián)用于多組分同時(shí)定量分析研究.pdf

1、本論文概述了化學(xué)計(jì)量學(xué)多元分辨與校正這一分支的發(fā)展情況以及研究現(xiàn)狀，重點(diǎn)描述了三維數(shù)據(jù)陣三線性分解算法近年來的發(fā)展和應(yīng)用，在此基礎(chǔ)上，將三線性分解算法與高效液相色譜-光二極管陣列檢測器(HPLC-DAD)相結(jié)合，應(yīng)用于多樣品復(fù)雜多組分體系中感興趣組分的同時(shí)定性定量分析的二階校正研究，以解決環(huán)境污染物、藥物等樣品分析中由于性質(zhì)相似的混合物色譜、光譜嚴(yán)重重疊所引起的組分分離和分析極為困難的難題，實(shí)現(xiàn)了化學(xué)計(jì)量學(xué)以“數(shù)學(xué)分離”代替或增強(qiáng)“化學(xué)

2、分離”的構(gòu)想，展示了二階校正問題中，三維數(shù)陣三線性分解方法所具有的“二階優(yōu)勢”的魅力。全文共分為六章： 第一章從高效液相色譜的發(fā)展和應(yīng)用簡介開始，從其不足處引出化學(xué)計(jì)量學(xué)，然后概述了化學(xué)計(jì)量學(xué)多元分辨與校正這一分支在高效液相色譜中的發(fā)展情況和應(yīng)用研究狀況，重點(diǎn)描述了采用交替最小二乘原理的三維數(shù)陣三線性分解算法近年來的發(fā)展情況和應(yīng)用研究狀況，以及本論文工作開展的意義。 第二章，利用交替三線性分解算法解決了高效液相色譜-光二

3、極管陣列檢測方法檢測兩種硝基苯類化合物時(shí)由于色譜和光譜峰的重疊而不能有效進(jìn)行定性定量分析的問題。在背景干擾以及其它干擾共存條件下，結(jié)合利用這一算法可以進(jìn)行待測各組分的同時(shí)快速定性定量分析，以“數(shù)學(xué)分離”代替或增強(qiáng)“化學(xué)分離”，實(shí)現(xiàn)測定方法的改進(jìn)。同時(shí)也表明交替三線性分解算法是有效解決高效液相色譜-光二極管陣列檢測中二階校正問題的途徑之一。 第三章，用簡單的流動(dòng)相、很短的分離時(shí)間作為高效液相色譜的分離條件，然后結(jié)合交替三線性分解(

4、ATLD)算法對尿液中兩種糖皮質(zhì)激素進(jìn)行同時(shí)快速測定。由于這兩種糖皮質(zhì)激素結(jié)構(gòu)相似、光譜相似、保留時(shí)間接近，因此很難使它們達(dá)到完全分離。而利用交替三線性分解算法結(jié)合高效液相色譜-光二極管陣列檢測可以在尿液中同時(shí)測定這兩種糖皮質(zhì)激素，預(yù)測結(jié)果和實(shí)際結(jié)果接近。說明化學(xué)計(jì)量學(xué)在分析科學(xué)、生物分析和藥物分析中具有廣泛的應(yīng)用前景。 第四章是對兩種麻醉劑進(jìn)行快速分析，這兩種麻醉劑色譜峰重疊，以考察一種新的算法：交替擬合殘差(AFR)算法通過

5、分析低分離水平下二元混合物的HPLC-DAD數(shù)據(jù)獲得可分離的純光譜、色譜以及濃度輪廓。HPLC-DAD與AFR算法相結(jié)合解決了兩種局部麻醉劑在低分離水平下的色譜及光譜重疊引起的難分辨的問題，在背景干擾條件下可以進(jìn)行待測各組分的同時(shí)快速定性定量分析，以“數(shù)學(xué)分離”增強(qiáng)“化學(xué)分離”，實(shí)現(xiàn)測定方法的改進(jìn)。通過處理實(shí)測的HPLC-DAD數(shù)據(jù)集，表明，只要選擇的組分?jǐn)?shù)不少于真實(shí)組分?jǐn)?shù)，提出的算法有較好的性能，且能避免二階退化，減少收斂慢的問題。研

6、究表明AFR算法對于解決部分分離峰得到純色譜光譜圖及預(yù)測性質(zhì)相似組分濃度是個(gè)有力的化學(xué)計(jì)量學(xué)工具。 第五章，利用交替擬合殘差(AFR)算法與高效液相色譜-光二極管陣列檢測相結(jié)合，同時(shí)測定了兩種抗結(jié)核藥物異煙肼和吡嗪酰胺的含量，和交替三線性分解算法以及自加權(quán)交替三線性分解相比，預(yù)測結(jié)果更接近實(shí)際值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該算法可成功地解決由于色譜及光譜重疊引起的組分難分辨的問題，以“數(shù)學(xué)分離”增強(qiáng)了傳統(tǒng)的“化學(xué)分離”，定量快速準(zhǔn)確。