CC BY
15
химия
Вестник Омского университета. 2000. N.1. С.33-35. © Омский государственный университет, '2000
УДК 543.001
ОЦЕНКА ВОСПРОИЗВОДИМОСТИ ХАРАКТЕРИСТИК УДЕРЖИВАНИЯ В МЕТОДЕ ГЖХ
О.В. Соколова, Н.Б. Ильичева, И.И. Медведовская, В.И. Вершинин
Омский государственный университет, кафедра аналитической химии и химии нефти
644077 Омск, пр. Мира, 55-Л
Получена 10 января 2000 г.
Statistical analysis of the GC data obtained with using of the presision aparatus and standarted methods demonstrates that reproducibility for gasoline components retaintion times is 0.5% for variation coefficients and 0.1% for retaintion indexes and makes it possible to perform reliable computational components identification. Absolute values of occasional errors for various compounents of the mixture are similar and correlated but their relative values are decreasing as boiling points of components are increasing. In a repeated analysis of the mixture retaintion times of components are vary by approximately normal distribution. In the case of the serial analysis of the same type of mixtures this correlation could be broken for certain components, apparently due to internal extracts dissimilarity
Вопрос о воспроизводимости характеристик удерживания неоднократно рассматривался в литературе, поскольку эта воспроизводимость во многом определяет достоверность хромато-графической идентификации [1,2]. Известно, что времена удерживания, индексы удерживания и другие характеристики одного и того же вещества при неизменных условиях случайным образом варьируют при многократном повторении анализа. Существуют вероятностные алгоритмы, с помощью которых можно выбирать критерии идентификации с учетом случайных погрешностей [3]. Однако из опубликованных работ не ясен реальный характер распределения погрешностей. Неизвестно также, одинакова ли (в статистическом смысле) воспроизводимость характеристик удерживания для разных компонентов одной пробы, особенно если эти компоненты существенно различаются по времени выхода из колонки, концентрации, полярности и другим свойствам. Чтобы получить ответы на перечисленные выше вопросы, необходимо оценить случайные погрешности при измерении времен и индексов удерживания в ходе хроматографиче-ского анализа ряда многокомпонентных смесей. В настоящей работе мы попытались сделать это для важного частного случая - разделения углеводородных смесей на капиллярных колонках в режиме программирования температуры. При
этом использовали стандартные заводские методики анализа бензинов, прецизионную хрома-тографическую аппаратуру и современные компьютерные системы идентификации компонентов.
Анализ бензинов проводили в лаборатории Омского нефтекомбината на хроматографе Perkin-Elmer AutoSystem XL, оснащенном системой автоматического ввода пробы. Во всех случаях объем пробы -1,0 мкл. Применяли кварцевую колонку диаметром 0,25 мм и длиной 100 м. Неподвижная жидкая фаза - Petrocol DH (неполярный ме~ тилсиликон), режим программирования колонки: 15 мин. при 35°С, затем подъем температуры со скоростью 2°С/мин. до 200°С. Время анализа 120 мин. Газ-носитель - гелий. Детектор - ДИН. Детали анализа соответствуют стандартной методике ASTM [4]. Обработка хроматограмм проводилась с использованием стандартного программного обеспечения TurboChrom Navigator, а также программы Pianoeu фирмы Solutions (ТС 3050). Времена удерживания (t) автоматически записывались с точностью до 0,001 мин, а линейные индексы удерживания по Ковачу ( /) с точностью до 0,1. Компьютерная идентификация включала сопоставление табличных и реал ь-ных времен удерживания некоторых компонентов (Turbochrom) и индексов удерживания всех компонентов (Pianoeu), причем критерии идеи-
34
О.В. Соколова, Н.В. Ильичева, И.И. Медведовская, В.И. Вершинин
тификации в обоих случаях задавались пользователем. База данных содержала характеристики 364 различных углеводородов и включала практически все компоненты исследуемых бензинов. Табличные значения I и / по ключевым углеводородам были заранее уточнены для данного хроматографа, колонки и реального режима анализа с использованием набора эталонных бензинов. Концентрации компонентов рассчитывались, как указано в [4].
Для оценки характера распределения вариант рассчитывали эмпирические коэффициенты эксцесса и асимметрии соответствующих выборок с помощью программы [5,6]. Воспроизводимость характеристик удерживания для разных компонентов одной и той же пробы сравнивали,
ся на уровне IV < 0,5%. Это позволяет вести компьютерную идентификацию компонентов с достаточно высокой надежностью.
2. Абсолютные времена, удерживания компонентов варьируются в приблизительном соответствии с законом нормального распределения: во всяком случае, для большинства пиков коэффициенты асимметрии и эксцесса не превышают своих критических значений. Однако после перехода к линейным индексам удерживания нормальный характер распределения вариант наблюдается как исключение. Это соответствует литературным данным [7]. Можно отметить тенденцию к снижению относительных случайных погрешностей при переходе к более тяжелым компонентам пробы.
Таблица 1
Воспроизводимость абсолютных времен удерживания при повторном вводе пробы
Компо- N Табличное Найдено Б Нормаль-
нент пика значение (^тгп ~~ ^гпах ) ность
1 9 15,76 15,60-15,75 0,053 0,34 +
II 14 2.1,12 20,91-21,10 0,065 0,31 +
III 20 25,63 25,50-25,70 0,068 0,26 +
IV 68-70 46,99 46,83-46,99 0,052 0,11 +
V 80-82 50,54 50,40-50,55 0,049 0,10 +
Условно обозначено: I - 2-мегпилпснтан, II -
IV - :>тилбензол, V ! ,2-диметилбензол. сопоставляя выборочные дисперсии но критериям Кохрена и Бартлета. Во всех случаях критический уровень значимости нуль-гипотезы (а) равен 0,05. Рассчитывали выборочные стандартные отклонения (5), дисперсии (52) и коэффициенты вариации (\У,%).
В первой серии опытов в одинаковых условиях были получены 18 хроматограмм одной и той же пробы (прямогонный гидроочищенный бензин, фракция нк-180). Все хроматограммы были получены в течение нескольких дней и практически совпадали по номеру, положению и относительной площади каждого пика. Из 167 полученных на каждой хроматограмме пиков для сопоставления статистических характеристик были отобраны 5, относящихся к различным участкам. Эти пики имеют гауссовскую форму и однозначно идентифицированы компьютером. Соответствующие компоненты (табл.1) являются углеводородами, имеют от 6 до 8 атомов углерода, их содержание в исследуемом бензине - 0,2-2,0%.
Из данных табл.1 следует:
1. Использование современной аппаратуры приводит к очень высокой воспроизводимости характеристик удерживания, даже при работе в режиме программирования температуры. Абсолютные времена удерживания воспроизводят-
2,4-димстпилпентан, III 1,1 -диметилциклопентаи,
3. Коэффициенты корреляции для абсолютных времен удерживания разных пиков очень близки к единице (г = 0, 98 — 0, 99), т.е. для единичных хроматограмм наблюдается детерминированный сдвиг всех пиков. Поэтому при переходе к исправленным или относительным значениям характеристик удерживания влияние случайных погрешностей долджно резко уменьшаться, что и подтверждается в эксперименте: индексы удерживания воспроизводятся с точностью до погрешности округления, соответственно 1>У < 0,1%.
Во второй серии экспериментов получили 25 хроматограмм однотипных бензинов, произведенных на одной и той же установке в разное время (в течение нескольких месяцев). Полученные хроматограммы отличались друг от друга значительно сильнее, чем в предыдущей серии, но пики, отнесенные компьютером к одному и тому же веществу, имели достаточно близкие характеристики удерживания (табл.2). В качестве примера взяты 6 веществ (не те, что в первой серии). Каждое вещество было идентифицировано по Z хроматограммам ^ <= 25). В целом воспроизводимость характеристик удерживания исследованных компонентов при анализе однотипных проб примерно та же, что и при анализе
Оценка воспроизводимости характеристик удерживания в методе ГЖХ
35
одной пробы.
Из данных табл.2 следует, что о характере распределения вариант нельзя судить так однозначно, как это было возможно при многократном анализе одной пробы. Для одних компонентов эмпирическое распределение I отвечало, а для других - не отвечало закону нормального распределения. Нарушение нормальности можно объяснить следующим. Если положение каких-
ходит, то нормальный характер распределения может сохраняться (это соответствует данным табл.2).
Полученные результаты необходимо учитывать при разработке идентификационных алгоритмов и соответствующего программного обеспечения, а также при выборе критериев хрома-тографической идентификации.
Таблица 2
Воспроизводимость абсолютных времен удерживания в анализе однотипных проб
Компо- Z Найдено S W,% Нормаль-
нент (trnin ~~ ^тах ) ность
А 20 13,53-13,66 "ТдШП 0,23 -
В 24 15,62-15,78 0,041 0,26 +
С 25 36,28-36,48 0,051 0,14 +
D 23 40,62-40,81 0,051 0,13 -
Е 18 47,21-47,37 0,047 0,10 -
F 18 49,53-49,69 0,047 0,09 -
Настоящая работа выполнена при поддержке Минобразования РФ (дополнительное финансирование в рамках единого заказ-наряда). Авторы благодарят руководство Омского ньф-текомбината за содействие в проведении совместных исследовании. В обсуждение результатов важный вклад внес д-р физ.-мат. наук. проф.В.А.'Топчий.
Условно обозначено: А - 2,2-диметилбутпан, В •• 2-мегпилпентам, С - 2,3-диметилеексан, V - транс-1,2-диметилциклогексан, Е - 1,2,4-триметилциклогексан, - 3-метилоктан.
то пиков части проб окажется систематически сдвинутым или в выборку попадут ложно идентифицированные пики (относящиеся к другим компонентам пробы), то выборка станет внутренне неоднородной, характер распределения t для соответствующих пиков должен измениться. Это подтверждается снижением коэффициента корреляции между временами удерживания разных компонентов (во второй серии г на уровне 0,90-0,98), а также асимметрией гистограмм и отрицательными значениями эксцесса, что характерно для выборок с внутренней неоднородностью. Однако попытки найти причины неоднородности, т.е. связать наблюдаемый характер распределения с содержанием компонента, его молекулярной массой (или температурой кипения), а также некоторыми другими характеристиками пока не привели к выявлению четких закономерностей. Этот вопрос заслуживает отдельного изучения. Дополнительным фактором, приводящим к отклонениям от нормального распределения во второй серии, может быть неслучайный характер отбора вариант. Действительно, компьютер автоматически исключает из нормально распределенной выборки те значения I, которые отличаются от табличного более, чем на заданную величину А1,. Так. например, 3-метилоктан был обнаружен только в 18 случаях из 25, а в остальных случаях этот компонент либо отсутствовал (что маловероятно), либо его пик интерпретировался как неопознанный или относящийся к другим веществам.
Искусственное ограничение выборки может происходить, если и 5 -- величины одного порядка. Если же ограничения выборки не проис-
[1] Вигдергауз М.С. и др. Качественный газохрома, тографический анализ, М., Наука: 1978, С.244.
[2] Вершинин В.И. Методология компьютерной идентификации [/ Журн.аналит.химии. 2000. Т.55. №1. С. б-]2.
[3] Вершинин В.И., Тончий В.Л., Медпедовская И.И. // Журн.аналит.химии. 2000. Т.55 (в печати).
[4] ASTM D 5134. Standard Test Method for Detailed Analysis of Petroleum Naphthas through n-Nonaiu: by Capillary Chromatography.
[5] Петрук E.A., Галкин В.В., Вершинин В.И. // Журн.аналит.химии. 1994. Т.49. №8. С,889-894.
[6] Тюрин Ю.Н., Макаров А.Л. Анализ данных па компьютере. М.: ИНФРА-М, Финансы и статистика, 1995. 384 с.
[7] Вигдергауз М.С., Петрова Е.Н., Шатских С.Я. // Журн.аналит.химии. 1989. Т.44. №4. С.712-720.
