多元醇样品

近红外光谱法定量测定多元醇中羟基值和浊点近红外应用”1简介多元醇见图1是用于生产各种最终用途的聚合物和塑料的基本组成部分。例如，我们日常使用的聚氨酯产品就是用多元醇来制造的。多元醇是从多功能醇或胺开始，通常与环氧乙烷(EO)或环氧丙烷(PO)反应制成的。▲ 图1. 多元醇真正的多元醇是复杂的，具有混合和不同的链长和末端。羟基值(OH值)是有机化合物质量的快速评价指标。它是可用于反应的活性羟基数量的量度，并提供有关链长分布和范围的信息。羟值既是衡量多元醇分子量及质量的主要参数之一，又是聚氨酯制品生产厂家在配方设计时决定各原料投用量的重要参考依据。 因此羟值测定的准确性非常重要。目前，检测羟值的方法主要有化学分析法和仪器分析法。化学分析法中最常用的是滴定法，基于滴加试剂与被测溶液中物质的反应，利用滴加滴定试剂的量来推测被测物质的浓度。该方法中使用吡啶作为溶剂，吡啶易挥发且有恶臭气味，被世界卫生组织国际癌症研究机构列入2B 类致癌物清单，对实验人员的身体健康有一定的危害，且该方法反应时间较长（ 需回流加热 1h），操作复杂，分析时间较长，测试效率低，测试准确性受人为因素影响较大。仪器分析法主要有核磁共振法和近红外光谱法。核磁共振法操作简单，测试快速且准确度较高。但是该方法所需要的设施昂贵，且实验室环境要求高，在企业中并未得到广泛推广。近红外光谱法是近红外光源照射下分子发生能级跃迁时产生的，记录的是分子中单个化学键的基频振动的倍频和合频信息，受含氢基团 X-H（X 为C，N，O）的倍频和合频的重叠主导，其光谱信息与样品的结构和成分组成相关。 多元醇在近红外光谱区的吸收主要包括 C-H、N-H，O-H 个含氢基团基频振动的合频和倍频振动吸收，通过这些含氢基团分子振动从基态到高能级跃迁的过程中记录的羟基的合频和倍频吸收信息，从而进行羟值的定量分析。 该方法在测试过程中无需对样品进行稀释、分散处理，因其操作简单、检测快速、绿色安全的特点而被广泛应用。浊点是当混合物从足够高的温度缓慢冷却以使混合物成为单相时，多元醇混合物中形成薄雾或云状的温度。浊点随着多元醇分子量的增加而减小，随着 EO 的加入而增大。这一分析被用来衡量多元醇的水溶性、表面活性剂性质和反应性。浊点控制反应系统中多元醇的相行为，这种行为对最终产品质量有极其重要的影响。由于多元醇在水中具有反溶解度，较高的浊点表明这些重要性能属性的增加。2应用设备及附件本文重点介绍步琦近红外光谱 N-500 用于快速测定多元醇的 OH 值和浊点。它可以应用于：最终产品或来料的检测和过程的监控支持。使用的仪器介绍如下：N-500 是市面上第一台商业化偏振干涉仪的傅里叶变换近红外光谱仪。▲步琦近红外光谱仪 N-500多至 6 通道同时检测0.5, 1, 2, 4, 5,8, 10mm 的比色皿控温，室温至 65 度3实验仪器配置：液体样品 NIRFlex Liquids，配备样品腔用于液体透射分析，可控温（室温~65℃），可自动切换背景测量通道，同时容纳 6 个比色皿。测量参数：波长：4500-10000；分辨率：8cm-1；温度设定 60°C，扫描次数：液体样品 64 次。测量要求：多元醇样品装入比色皿 8mm 后测量，每个样品测量三次光谱，每条光谱采集前都进行相同的混匀、取样。测量多元醇的样品光谱谱图：如图2▲图2. 测量多元醇的样品光谱谱图从光谱本身来看，样品的信号加强，反射率在 0.3 以上可以满足近红外分析。模型参数如下表：从表中可以看出：模型的相关系数均大于 0.99，样品羟值和浊点的准确度较高完全符合国家标准《塑料 聚氨酯生产用多元醇近红外光谱法测定羟值》的误差要求，分析方法重复性较好，可以用于实验室日常检测。4结论结果表明，近红外光谱技术可以成功地监测 OH 值和浊点，并具有良好的精度。该技术不需要样品制备用于测定 OH 值的标准湿化学方法可以被更快，更便宜和更简单的近红外分析所取代，以更快的批 QA 审核通过。近红外法具有分析效率高、制样简单、环保等优势，测试成本低，被实验室和企业广泛应用。

聚醚多元醇羟基含量分析 聚醚(又称聚醚多元醇)主要是由环氧丙烷、环氧乙烷等为原料，以碱金属氢氧化物为催化剂，按阴离子机理开环聚合，可以是均聚或共聚而制得分子末端带有羟基基团的线型聚合物， 聚醚在聚氨酯以及合成润滑材料上得到广泛的应用，对聚醚多元醇羟基含量的测定是监测反应程度和产品质量的主要手段。传统的聚醚羟值分析一般采用化学法，其原理是:样品中羟基与酸酐定量地进行反应，生成酯或酸。过量的酸酐水解成酸。 用已知浓度的碱标准溶液滴定酸。同量的酰化剂，不加样品，其他条件与样品滴定相同，做空白滴定。空白滴定和样品滴定两者所耗用碱标准溶液的体积差就是样品中的羟基所相当于耗用碱标准溶液的体积。由于这种方法反应时间长需要 3-4h, 操作比较复杂， 已不能适应工业分析的需要。近红外光是介于可见光与中红外光之间的电磁波, 波长为 780～2500nm。 有机物分子中 C-H , O-H , C=O 等基团振动频率的合频与倍频吸收在近红外区。 光谱中 OH 伸缩振动所引起的吸收峰的强弱决定于羟值的高低, 即单位质量聚醚羟值含量的多少。羟值高则吸收峰强度大, 反之则强度小。 所以可以应用此关系来测量聚醚羟值。BUCHI FT-NIR 的优点1无损利用近红外光以透射或透反射的方式采集被照样品的近红外光谱，对样品没有破坏性。2快速平均 1-2min 可以完成 1 个样品的检测，采集一次样品光谱，可以同时分析多组分含量。3利润高，成本低无需化学试剂消耗，实现零成本，可以大大提高检测效率。4绿色环保无需样品前处理，避免使用有毒，有害的化学试剂，从而对环境造成污染。▲ 建模样品集的近红外吸收光谱▲ 羟值含量的化学值与模型校正值、模型预测值的相关关系图▲ 羟值含量检测的液体附件配置多至6个孔位， 0.5，1，2，5，8，10mm 比色皿根据样品可选，控温室温到 65 度。用近红外光谱法，克服了化学方法测定羟值费时费力且大量使用有害试剂的缺点，此外，使用比色皿作样品吸收池，省去了每次测试后需要花费大量时间清洗吸收池的麻烦。这种方法不仅在聚醚多元醇生产中具有很大实用价值，而且在其他类似黏度较大、清洗不便的样品测试中也具有很大推广价值。步琦近红外光谱仪可以提供各种型号的光谱，以适用于实验室检测、旁线检测和在线检测的应用过程设备。如您对以上应用产品感兴趣，欢迎咨询了解！

多元数学统计方法分析传统草药，使用U P LC 超高效液相色谱/T O F -MS 飞行时间质谱比较不同样品种类 　　Kate Yu, Jose Castro-Perez, 和 John Shockcor 　　沃特世公司，米尔福德，马萨诸塞州，美国 　　前言 　　实验方法 　　传统草药 (THM)或传统中药 (TCM)样品的分析研究是非常具有挑战性的，直接原因是样品的重现性差。植物提取物的成分会因产地，采收季节以及提取方法的不同而发生显著变化。即使提取物是来自同一株植物的提取物或来自相同名称的两株植物，其成分也不尽相同。 　　此外，为了有效的对中药进行质量控制，非常有必要对中草药进行分析比较。中草药样品分析对于传统草药的生理作用机理的研究也是非常关键的。 　　我们开发了一套简便快速且易于通用的传统中草药分析流程的(图 1)。该分析流程利用了沃特世 (Waters® ) UPLC® 超高效液相色谱的技术优势，即高分辨，高灵敏度和快速分离，并结合了 SYNAPT™ HDMS™ 质谱系统的飞行时间质谱仪(TOF MS) 精确质量数测定的功能。该工作流程能够应用于化合物鉴定或样品解析。 　　传统中草药中的化合物鉴定在我们已在另一篇应用纪要中讨论过。1 本文将演示如何利用该分析流程借助多元数学统计方法进行样品数据的解析。结果表明，样品的比较可以在几个小时内完成并获得完整的样品信息。这显著地缩短了传统草药样品的分析时间和节省了人力。 图 1. 传统草药分析的工作流程 。 　　本实验的样品来自于两种人参提取物口服液。 　　样品 1 是人参精口服液 (产自中国，JV Trading Ltd. 公司销售，纽约，纽约州)。 　　样品 2 是青春宝口服液 (产自中国，Overseas Factor Corporation 公司销售，旧金山，加利福尼亚州)。 　　每个样品在进样前先过滤。 　　液相条件 　　液相系统: 沃特世 ACQUITY UPLC® 超高效液相色谱系统 　　色谱柱: ACQUITY UPLC 超高效液相色谱 HSS T3 色谱柱 　　2.1 x 100 mm, 1.7 µ m, 65 °C 　　流速: 600 µ L/min 　　流动相 A: 水+ 0.1% 甲酸 　　流动相 B: 甲醇 　　梯度: 时间 组成 曲线 　　0 min 95% A 　　10 min 30% A Curve 6 　　17 min 0% A Curve 6 　　20 min 95% A Curve 1 　　质谱条件 　　质谱系统: 沃特世 SYNAPT HDMS 质谱系统 　　离子化模式: 电喷雾 　　毛细管电压: 3000 V 　　锥孔电压: 35 V 　　除溶剂温度: 450 °C 　　除溶剂气体: 800 L/Hr 　　离子源温度: 120 °C 　　采集范围: 50 to 1500 m/z 　　碰撞气体: 氩气 　　数据处理 　　化合物筛选和分析: 　　MarkerLynxTM 　　应用管理软件 　　多元数学统计分析: 　　SIMPCA-P 　　结果 　　为保证数学统计结果的可靠性和重要性，每个样品至少重复进样三次。为获得每个样品的所有信息，有必要对它们在正负离子模式下进行LC/MS分析。本实验中，每种样品重复进样六次:三次电喷雾正离子模式分析和三次电喷雾负离子模式分析。出于演示目的，本文只讨论了负离子模式下的结果。 　　图 2 显示两种人参提取物口服液基峰离子色谱图的比较。由图可以看出人参精口服液含成份远多于青春宝并且浓度更高。由于两个样品成份都很复杂，有必要利用多元数学统计工具对两个样品做进一步的分析。 　　图 2. 两种人参提取物样品的 LC/MS 液相色谱/质谱基峰离子色谱图。 　　使用多元数学统计方法对 LC/MS 数据进行分析的第一步是将三维 LC/MS 数据转换成二维矩阵。这一关键步骤由 MassLynx™ 操作软件中的 MarkerLynx 完成。MarkerLynx 将每一个数据点转换成精确质量保留时间 (EMRT) 数据对，并以二维矩阵型式将结果列出 (图 3)。 　　本实验共得到了 1184 个精确质量保留时间 (EMRT) 数据对 。可检测到 EMRT 数据对的数量取决于色谱峰检测限的设定，该参数可由分析人员设定。 　　图 3. MarkerLynx 结果显示窗口。窗口上部为样品进样列表。窗口下部为精确质量于保留时间数据对列表。 　　从 MarkerLynx 报告界面上，仅需点击 P+ 按钮，EMRT 数据对列表就可以被自动导入到 SIMCA-P 中。首先利用主成分分析 (PCA) 法对对数据进行处理。之后利用无监督统计学模型，结合正交偏最小二乘法进行两维数据分析 (OPLS-DA)。图 4 列出正交偏最小二乘法数据分析的分值结果。该图清晰地展示了两个样品组在 X 轴和 Y 轴方向的差别。 图 4. 数值图表示人参精口服液和青春宝口服液明显的分组情况。 　　为进一步鉴定两组样品的化学组成上的差异性，正交偏最小二乘法得到的数据分析结果散点图如图 5 所示。 图 5. 基于正交偏最小二乘法获得的人参精口服液和青春宝口服液数据分析结果散点图。 　　在散点图中，每个点代表一个精确质量保留时间数据对。X轴表示可变量。一个数据点距离 0 越远，该点对样品差异的贡献越大。Y 轴表示在同一样品组中的样品间的相关性。精确质量与保留时间数据对距离 0 值越远，进样间的相关性越好。因此，在 S 型曲线两端的 EMRT 数据对代表了来自每个样品组的可信度最高的特征离子。 　　例如，图 5 中，接近 S 图右上角的 EMRT 数据对为来自青春宝口服液可信度最强的特征标记物，接近 S 图左下角的 EMRT 据对为来自人参精口服液可信度最强的特征标记物。 　　这些特征的 EMRT 数据对可以被选择性地捕获，并获得每组样品中特征标记物列表，并以 TXT 文件保存下来。这个 TXT 件可被输回 MarkerLynx ，产生一个结果列表，从而用于元素组成搜索以及数据库搜索。图 6 显示了从两组样品 S 图中获得的十个特征的精确质量与保留时间数据对列表。 图 6. 利用正交偏最小二乘法从两个样品数据分析散点图中获得的最高贡献的十个精确质量保留时间数据对列表。 　　图 6 表明保留时间为 6.45 分钟质荷比为 945.5419 离子是人参精样品中最显著的标记物，可信度达 0.999。保留时间为6.33 分钟质荷比为 801.5021 的离子是青春宝样品中最显著的标记物，可信度达 0.994。 　　此外，相比人参精样品(从质荷比 783 到质荷比1187)，青春宝样品中最特征的十个 EMRT 数据对在较低的分子量范围内 从质荷比 623 到质荷比 955)。这说明人参精样品的十个特征的标记物中的大多数含有三至四个糖环，而青春宝样品中最特征的十个标记物含有二至三个糖环。 　　差异性最大的十个 EMRT 数据对也可以用棒状图格式进行查看。图 7 列出人参精 (7a) 和青春宝 (7b) 十个差异性最大的标记物的棒状图。 图 7. 人参精 (7a)和青春宝(7b)十个差异性最大的标记物的棒状图。 　　棒状图提供了列表中已经鉴定的标记物的额外信息，显示被研究的两个样品组十个差异性最大的 EMRT 数据对的直接比较结果。在图 7 中，人参精样品的十个特征标记物在青春宝样品中几乎没有被检测到。而来自青春宝样品的十个特征标记物在人参精样品中被检测到具有很低的强度，有些也未能检测到。 　　此外，棒状图也提供了一些半定量的信息。来自青春宝样品的十个最大标记物比在人参精样品中检测到的强度高。表明青春宝口服液是比人参精口服液更纯的提取物。 　　如上所述，从 SIMCA-P 得到的文本文档可以直接导入 MarkerLynx 结果列表中。图 8 显示填入两组结果的 MarkerLynx 结果窗口界面，每个表格代表一组。 图 8. 导入精确质量与保留时间数据对的 MarkerLynx 结果显示窗口界面， 文本文档从 SIMCA-P 散点图获得。 　　从 MarkerLynx 结果表格中，可以对每一个 EMRT 数据对报告中的精确质量进行元素组成分析检索。此信息可进一步用于作现有数据库搜查，寻找推断的该成分的化学结构(如果 　　数据库中存在该种标记物)。举例来说，我们从青春宝样品中选择一个质荷比为 971.4880 的 标 记物，其元 素 组 成 为 C48H76O20，对公共 平台数据库，Chemspider 进行检索。其中一个可能性如图 9 所示。 图 9. Chemspider 数据库中检索的到的质荷比 971.4880 的可能结构。 　　从该信息很容易返回到液相色谱/质谱 LC/MS 原始数据，利用飞行时间 TOF MSE 数据1的碎片离子来确认推导的结构的准确性。 　　结论 　　本应用文集演示一种通用智能化的传统中草药样品分析的工作流程。相对于传统的分析方法，当前这种方法对于相当复杂样品的分析非常有效。 　　通过 UPLC® 超高效液相色谱/SYNAPT™ HDMS™ 质谱系统的进行飞行时间质谱分析，首先采集含有精确质量测定的原始数据。当将这些数据作为精确质量保留时间数据对转成二维矩阵形式，多元数学统计分析方法即可对这套数据进行分析。每个样品的最特征的离子可以从 SIMCA-P 的正交偏最小二乘法数据分析散点图中获得。结果可以导回 Markerlynx 的结果列表中。如果标记物是已经解析出的化合物，可利用数据库检索其元素组成及化学结构。 整套分析方法简便，快速适用性强。它可以很方便地应用到不同类型的传统中草药样品分析之中。因此，在显著节省资源的同时获得最大信息量。 　　参考文献 　　1. An Intelligent Workflow for Traditional Herbal Medicine: Compound 　　Identification by UPLC/TOF MS. Yu K, Castro-Perez J, Shockcor J. Waters 　　Application Note. 2008 720002486EN.