气相色谱系列GC10丨全二维气相色谱基本原理和应用
气相色谱系列GC10丨全二维气相色谱基本原理和应用
上两期，我们讨论了气相色谱在石化分析中的应用
大家已经可以看到，对于复杂的样品
需要串联几根不同的色谱柱
才能实现组分的完全分离
这已经有一点点二维气相的味道了
但只是将第一维
也就是第一根色谱柱中没有分开的组分
放到第二根，甚至第三根色谱柱上继续分离
还不能算真正的全二维气相，最多只能算GC＋GC
那真正的全二维气相
所谓的GC*GC到底是怎么回事呢？
理想的气相色谱通过峰分离来实现定性定量
然而，没有一根色谱柱能分离所有的化合物
尤其是复杂样品的定性分析
比如，油品的异构体分析，天然香料的特征化合物
环境样品的污染物分析等
它们的共同特点是在感兴趣的化合物附近
有大量的背景出峰
不管是色谱图还是质谱图，真正的信号都被淹没了
面对这样的难题
通常的分析思路是通过更高端的质谱仪
比如，油品的异构体分析，天然香料的特征化合物
环境样品的污染物分析等
它们的共同特点是在感兴趣的化合物附近
有大量的背景出峰
不管是色谱图还是质谱图，真正的信号都被淹没了
面对这样的难题
通常的分析思路是通过更高端的质谱仪
比如三重四级杆QQQ，或者高分辨质谱TOF、QTOF
来提供更特异性的质谱信息，实现定性和定量
那么，除了这种思路之外，能否追本溯源
从分离出发，用色谱得到更干净的信号呢？
这就是全二维气相想解决的问题
⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅【原理】⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅
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我们还是用一个例子来说明
有这么一大群五颜六色，大大小小的鱼儿
怎么把它们分开呢
首先可以按照大小，分成大，中，小三组
接着还可以通过颜色，又分成了红，黄，蓝三组
这样就通过两种分类方式
得到了3*3，一共9组不同的鱼群
对于我们想要分离的复杂样品
也可以先根据样品范德华力的不同
使用最常用的弱极性柱
让组分按照沸点不同进行分离
然后使用极性柱，让同样沸点的化合物按极性出峰
这样我们就得到了按照两种分离机制得出的二维的结果
⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅【结构设计】⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅
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那么，从设计上，全二维气相是如何做到的呢？
从结构上看，全二维气相是用两根不同固定相的色谱柱
分别叫第一维柱和第二维柱，串联起来分析样品
中间加个调制器
调制器类似于在线捕集器，可以实现连续不断地切割
将前一级色谱中的组分收集下来，再送入第二维柱子
就好像一大群运动员比赛跑步
总有一些的运动员是同时撞线的
为了一较高下，把同时到达的运动员再拉去比一次游泳
就更容易比出高低了
⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅【核心技术】⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅
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全二维的核心技术有两个：调制和数据处理
调制也就是把跑步同时撞线的
单独拉出去给一个小赛场比游泳的过程
下面我们来看看调制是怎么回事
假设我们开了上帝视角
看到有三个物质这样挤在一起到达终点
检测器它没有上帝视角
只能看到三个混在一起的信号，就是图中的蓝色信号
其实它是红黄绿三者的叠加
如果我们使用全二维，调制过程可以理解为切片
例如像下图这样切成9片
每片就像同时撞线的几个运动员
每片都发送到第二根柱子去分析
结果检测器得到的信号就成了这样
但这样的图，峰太多又有重复
不容易直接解读，需要来做数据处理
特定的软件根据调制周期将刚刚切得的9片分析结果
每一片都竖起来，再横着并在一起，就成了这样
这是一张三维图，还可以转换为等高线图
X轴代表一维时间，Y轴代表二维时间
颜色代表检测器响应强度的高低
⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅【行业应用】⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅
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那么，二维气相到底能解决哪些问题呢？
比如化工行业，有那么多不同的生产工艺
怎么评估和优化呢？
首先就要弄清楚不同物质的产量
比如裂解柴油的工艺评估
如果用普通的气相，出峰是这样的
饱和烷烃、不饱和烷烃、各种芳烃交叠出峰
根本无法分离，就谈不上定量和评估
如果使用全二维气相
它能把类似的，或者说同族的化合物归在一起
比如烷烃类，极性最小，所以在第二维上最先出峰
也就是在图谱的最下方
苯环类，极性最大，在极性柱上保留最强
落在图谱最上方的位置
不同催化剂的效果，一目了然
这种把化合物分类的功能在很多行业都能发挥作用
比如在环境，食品行业中测多环芳烃
往往标样出峰很好，但实际样品的基质干扰很大
想要准确定性定量并不容易
而通过全二维气相，多环芳烃可以很容易和基质分离
只要能分离，定性定量就是So Easy的事情
关于二维气相的调制器的不同类型
以及数据分析方面的问题
我们以后有机会接着聊
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