水中油类检测方案(红外光谱仪)

智能文字提取功能测试中

Agilent MicroLab 定量校准软件：使用方法 IP 426 测定水中的油类 应用简报环境 作者 前言 John Seelenbinder 和 Dipak Mainali 安捷伦科技有限公司 与其他光谱学方法一样， FTIR 可对许多分析物进行准确的定量分析。经过适当校准，FTIR 光谱能够得到高度灵敏的选择性测定结果。过去的流程通常是采集完数据后再进行数据后处理和报告，而现在 Agilent MicroLab PC 和Agilent MicroLab Mobile 等创新软件包可以直接提供定量结果报告。AgilentMicroLab 定量软件让校准和方法开发变得前所未有的简单。 图1.Agilent MicroLab 定量软件采用与业界领先的 Agilent MicroLabPC软件相同的直观引导式用户界面开发定量校准 与其他 MicroLab 软件产品一样， MicroLab 定量软件提供向导式定量分析方法开发，非常简便易用(图1)。这款软件可以使用简单比尔定律、经典最小二乘法或逆最小二乘法开发交互式定量校准方法。 简单比尔定律校准可以将谱带高度、谱带面积或谱带比与已知标准品浓度建立关联。这种关联最为直接，一般也最易于理解。简单比尔定律方法通常较为准确可靠。 经典最小二乘法 (CLS)与比尔定律类似，区别是前者可以同时将多个谱带与已知标准品浓度建立关联。在一种校准方法中定义多个谱带可以使结果更加准确，存在非线性或谱带重叠时更是如此。通过同时合并来自多个谱带的信息，经典最小二乘法可以发挥 FTIR 的强大功能，实现选择性定量。 逆最小二二法 (ILS)进一步增加了方法的复杂程度。ILS调整了标准比尔定律方程，将浓度作为因变量。利用这样一个简单的变化，使用 ILS开发的校准可以更好地适应已知和未知组分的重叠谱带和干扰。ILS校准可以鉴定与目标浓度相关联的一些谱带以及化合物干扰引起的其他谱带，因而在三种方法中最为准确和可靠。 在 MicroLab 定量软件中，使用简单比尔定律、CLS 或 ILS的方法开发过程是完全相同的。软件会引导分析人员选择测量的标准品、谱带定义、方法评估和最终输出，直接得到一个可以在 MicroLab PC 软件中读取的方法。从实际角度考虑，与简单比尔定律相比， CLS 和 ILS通常需要更多标准品才能得到良好的效果。分析人员通常会先尝试用简单比尔定律校准。如果出现混合物重叠或谱带重叠等难题，他们会考虑换成 CLS 或ILS校准。在 MicroLab软件中切换校准类型非常简单。您可以在不同算法类型之间轻松切换，还可以直接查看结果。此外，您可以随时在校准中添加更多标准品，这让扩展校准变得十分方便。 为了演示 MicroLab 定量软件的使用方法，我们选择使用标准 FTIR 定量方法 IP 426测定水中的油。这种方法指定了两个脂肪烃谱带和一个芳香烃谱带。原始方法是在ILS技术广泛应用之前编写的，方法规定油的浓度应与两个脂肪烃谱带之和与芳香烃谱带之差相关联。ILS 可以使用更为简单的技术获得相当或者更好的结果。 实验部分 配制6个脂肪烃标准品和6个芳香烃标准品，浓度各自分别为2、10、20、40、70和 100 mg/L。另外配制脂肪烃和芳香烃的混合水溶液作为验证标准品。所有样品均使用四氯乙烯按照 IP 426方法提取。然后使用 AgilentCary 630 FTIR 光谱仪分析这些提取物。使用 Cary 630透射室，按照方法说明使用10mm 石英池进行测量。采集所有光谱时，均以4cm-1分辨率进行32次扫描取平均值，总测量时间约为13秒。 结果与讨论 校准 MicroLab 定量软件经过专门设计，可以引导分析人员完成开发校准方法的所有必要步骤。分析人员选择从开始屏幕启动一个新方法，然后根据软件的引导选择校准光谱。软件会自动选择 MicroLab PC 中使用的默认结果文件夹，引导分析人员选择以相同分辨率采集文件。本例中选择了六个脂肪烃样品和两个芳香烃样品的谱图。由于IP 426方法指定了目标分析物(脂肪烃)和干扰物(芳香烃)的谱带，因此选择ILS算法(图2)。 图2.在标准品屏幕上选择所选标准品的浓度和方法类型。可以随时访问此屏幕，添加或删除校准中的标准品 图3.在 Agilent MicroLab 定量软件谱带定义屏幕上，将峰图标拖动至相应位置即可轻松定义峰。右上角的校准曲线会自动更新，便于优化峰位置 新。可以显示整个校准范围实际值与预测值的关系图，也可以显示单个谱带峰高(面积)与浓度的关系图。使用峰值表中的复选框可以选择或取消选择校准中的谱带。在整个开发过程中，校准曲线和相关系数 (R2)都会实时更新，便于实时优化方法。 选择并优化谱带之后，可以使用模型评估功能进一步测试模型。这项功能可以计算指定校准的交叉验证结果。交叉验证这项技术从校准中排除单个谱图，然后使用校 准结果预测该谱图。这一流程会持续迭代，直到所有谱图预测完毕。这样，预测使用的模型中不会包含待预测的样品。通过这种方式测量方法准确度比校准集关联更加严谨。本例中，交叉交证的异常相关系数>0.9999，标准误差为2.17 ppm (图4)。鉴于所测校准范围较大，这一结果非常出色。此外，模型评估功能还可以对一个验证集进行单独测试，进一步验证方法。 图4.在模型评估屏幕上，可以使用交叉验证和单独验证集对校准进行测试。评估结果会保存在 Agilent MicroLab定量软件项目文件中，并可导出至电子表格 建立满意的校准之后，可以利用MicroLab定量软件轻松创建组分方法以供 MicroLab PC 软件使用。最后一页提供两个保存选项(图5)。第一个选项是保存项目和模型文件。项目包含所有校准光谱、峰定义、交叉验证和单独验证结果。分析人员可以通过项目返回校准，对其进行修改或编辑。此外，还会保存一个模型文件。模型文件中包含了 MicroLab 软件中进行预测时需要的校准信息。模型可以添加至任何新建或现有的 MicroLab PC 方法文件中。软件包还可以直接保存一个包含校准的完整MicroLab PC 方法。除了使用已建立校准定义组件之外，校准文件中使用的所有数据采集参数都会输入到保存的方法中。这样可以确保使用相同的校准参数采集新数据，从而实现准确预测，避免人为误差。 逆最小二乘法与简单比尔定律的比较 谱图重叠经常会导致定量数据不准确。在测量水中油的案例中，大量芳香烃可能会产生错误的高脂肪烃浓度结果。为了解决这个问题， IP 426 同时定义了芳香烃和脂肪烃的谱带。ILS校准中包括所有三个谱带，这样算法会自动补偿脂肪烃预测中的干扰芳香烃谱带。 为了证明这一点，可以使用与 ILS 校准相同的谱图建立一个简单比尔定律校准。在2930 cm-1处定义一个谱带高度。交叉验证结果表明简单比尔定律模型的效果较差。比尔定律的相关系数为0.997， ILS的系数则>0.9999。比尔定律的标准误差为 5.60 ppm， ILS 的误差则为 2.14 ppm。对一个芳香烃标准品进行的交叉验证预测结果更有说服力。该样品不含脂肪烃。简单比尔定律校准预测芳香烃样品的误差为 3.63 ppm， 而ILS校准预页误差为-1.7 ppm。ILS校准更接近真实值0ppm，没有产生错误的高浓度结果。 图5. Agilent MicroLab 定量软件可以保存整个项目，包括标准谱图、峰定义和评估数据；也可以输出完整方法，直接在 Agilent MicroLab PC 中使用 结论 定量方法扩展了 FTIR 光谱仪的功能。 FTIR 分析的灵敏度和选择性可以为多种物质建立准确的定量模型。Agilent MicroLab定量软件可以引导分析人员完成流程的每一个步骤，让定量方法的开发更加简便。该软件可以实现实时优化，并对模型进行全面评估。使用需要的MicroLab 定量算法建立校准模型之后，可以保存一个完整方法，在 Agilent MicroLab PC 软件中直接使用。 更多信息 这些数据仅代表典型的结果。有关我们的产品与服务的详细信息，请访问我们的网站 www.agilent.com。 查找当地的安捷伦客户中心： www.agilent.com/chem/contactus-cn 免费专线： 800-820-3278，400-820-3278(手机用户) 联系我们： LSCA-China_800@agilent.com 在线询价：www.agilent.com/chem/erfq-cn www.agilent.com 安捷伦对本资料可能存在的错误或由于提供、展示或使用本资料所造成的间接损失不承担任何责任。 本资料中的信息、说明和指标如有变更，恕不另行通知。 @安捷伦科技(中国)有限公司，2015 2015年2月17日，中国出版 5991-5590CHCN Agilent Technologies Agilent Technologies 前言与其他光谱学方法一样，FTIR 可对许多分析物进行准确的定量分析。经过适当校准，FTIR 光谱能够得到高度灵敏的选择性测定结果。过去的流程通常是 采集完数据后再进行数据后处理和报告，而现在 Agilent MicroLab PC 和 Agilent MicroLab Mobile 等创新软件包可以直接提供定量结果报告。Agilent MicroLab 定量软件让校准和方法开发变得前所未有的简单。与其他MicroLab 软件产品一样，MicroLab 定量软件提供向导式定量分析方法开发，非常简便易用。这款软件可以使用简单比尔定律、经典最小二乘法或逆最小二乘法开发交互式定量校准方法。简单比尔定律校准可以将谱带高度、谱带面积或谱带比与已知标准品浓度建立关联。这种关联最为直接，一般也最易于理解。简单比尔定律方法通常较为准确可靠。经典最小二乘法(CLS) 与比尔定律类似，区别是前者可以同时将多个谱带与已知标准品浓度建立关联。在一种校准方法中定义多个谱带可以使结果更加准确，存在非线性或谱带重叠时更是如此。通过同时合并来自多个谱带的信息，经典最小二乘法可以发挥FTIR 的强大功能，实现选择性定量。逆最小二乘法(ILS) 进一步增加了方法的复杂程度。ILS 调整了标准比尔定律方程，将浓度作为因变量。利用这样一个简单的变化，使用ILS 开发的校准可以更好地适应已知和未知组分的重叠谱带和干扰。ILS 校准可以鉴定与目标浓度相关联的一些谱带以及化合物干扰引起的其他谱带，因而在三种方法中最为准确和可靠。在MicroLab 定量软件中，使用简单比尔定律、CLS 或ILS 的方法开发过程是完全相同的。软件会引导分析人员选择测量的标准品、谱带定义、方法评估和最终输出，直接得到一个可以在MicroLab PC 软件中读取的方法。从实际角度考虑，与简单比尔定律相比，CLS 和ILS 通常需要更多标准品才能得到良好的效果。分析人员通常会先尝试用简单比尔定律校准。如果出现混合物重叠或谱带重叠等难题，他们会考虑换成CLS 或ILS 校准。在MicroLab 软件中切换校准类型非常简单。您可以在不同算法类型之间轻松切换，还可以直接查看结果。此外，您可以随时在校准中添加更多标准品，这让扩展校准变得十分方便。为了演示MicroLab 定量软件的使用方法，我们选择使用标准FTIR 定量方法IP 426 测定水中的油。这种方法指定了两个脂肪烃谱带和一个芳香烃谱带。原始方法是在 ILS 技术广泛应用之前编写的，方法规定油的浓度应与两个脂肪烃谱带之和与芳香烃谱带之差相关联。ILS 可以使用更为简单的技术获得相当或者更好的结果。结论定量方法扩展了FTIR 光谱仪的功能。FTIR 分析的灵敏度和选择性可以为多种物质建立准确的定量模型。Agilent MicroLab 定量软件可以引导分析人员完成流程的每一个步骤，让定量方法的开发更加简便。该软件可以实现实时优化，并对模型进行全面评估。使用需要的 MicroLab 定量算法建立校准模型之后，可以保存一个完整方法，在Agilent MicroLab PC 软件中直接使用。