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裂解气相色谱系列讲座（10）

简介：

裂解气相色谱系列讲座（10）

                                裂解色谱的数据处理（1）

      裂解谱图的数据处理是 PyGC 分析最后一步，也是分析成功的关键性一步, 用 PyGC 数据进行样品鉴定时更是如此。在裂解产物较少的情况下，谱图比较简单，仅凭直观就能判断两张谱图是否相同。但在大多数情况下，裂解谱图相当复杂，色谱峰多达几十甚至上百个，这时靠直观就不能解决问题，而必须用定量的方法来描述两张谱图的相似程度。毛细管色谱中的数据处理方法也适用于 PyGC，但 PyGC分析还需要一些特殊的数据处理方法。特别是化学统计学的应用 ，如模式识别、因子分析、多元曲线和相似指数等方法可以揭示谱图间的微小差异。这些方法往往要借助计算机来实现。这里仅对最基本的PyGC 数据处理方法作一简要介绍，至于高级的数据处理方法可参看有关专著。

    1．保留时间标准化

    在 PyGC 分析中由于色谱柱效和操作参数会逐渐有所变化，所以同一裂解产物的保留时间不可能在每一次分析中都严格重复。这样在利用计算机进行谱图自动比较时，为保证准确识别相应的色谱峰，就必须设定一个保留时间范围而不是一个特定值。解决这一问题的方法就是保留时间的标准化。所谓保留时间标准化，就是选择一些参照色谱峰对裂解产的保留时间进行校正，这与 GC 保留指数有相似之处。所不同的是采用正构烷烃作参照峰，而 PyGC 保留值标准化选择裂解谱中的色谱峰做参照。在理想情况下，所选择的参照蜂应在比较的谱图上都存在．而且要是完全分离的、峰高值较大的、容易鉴定的。此外，在所比较的谱图上，这些参照峰的相对比率还应大致相同。如果这些条件不能满足，还可以在裂解样品中加入内标物如脂肪酸甲酯或烃类化合物，就参照峰的个数而言，最少需要两个．但是对于分析时间长的复杂的裂解谱图来说，所选的参照峰应分布在整个谱图上，有人曾采用过七个参照峰进行对比。

 

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