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3秒自动关闭窗口反相高效液相色谱中复杂样品分离条件快速多元优化方法研究--《中国科学院研究生院（大连化学物理研究所）》2002年博士论文
反相高效液相色谱中复杂样品分离条件快速多元优化方法研究
【摘要】：
随着高效液相色谱在生化、医药、环境等领域中的广泛应用，分离条件的优化显得越来越重要。色谱分离科学中的分离条件优化方法经历了从黑箱方法、半解析方法到解析方法不断发展的阶段。在第一章中总结了这些不同优化方法的适用范围和优缺点，并着重评述了近年来条件优化方面(优化方法、优化指标以及优化参数)的进展。
通常情况下，采用反相模式可以满足大部分分离需要。在RP-HPLC中，保留值方程描述了有机改性剂全浓度范围内溶质的保留特征，是用于分离条件优化的理论依据。保留值方程中的系数具有明确的物理意义，但很难根据理论求取，必须采用实验方法计算。因此，如何快速取得上述系数是条件优化的关键。
在第二章中，首次提出了通过同时校正仪器滞后时间以及流动相在柱内分布对溶质输运过程的影响，准确预测溶质在线性梯度洗脱条件下保留时间的方法，通过对衍生化氨基酸和苯同系物保留时间的预测进行了验证。在此基础上，建立了根据两到三次线性梯度实验快速获得溶质保留值方程的方法，首次提出了将保留值方程快速获得与“移动重叠分辨率图”方法相结合，对复杂样品的二元多台阶梯度分离条件进行优化的方法，并通过对川芎样品中36种组分的分离进行验证。
在第三章中，根据实际分离过程的要求，提出了采用线性梯度实验进行三元流动相梯度分离条件快速优化的策略(FMGOS)。对保留值方程a值在多元条件下的表达方式进行探讨、修正，得到了较为准确、简单的三元流动相保留值方程。将保留值方程的快速获得与按照串行色谱响应函数标寻找最佳梯度分离条件相结合，用于RP-HPLC中复杂样品的梯度分离条件优化。首次提出了采用最少的初始实验获得溶质保留值方程并使用梯度实验数据进一步校正保留值方程，提高预测精度的方法。根据上述策略开发了可以用于复杂样品多元梯度(台阶、线性或者混合梯度)分离条件快速优化的软件包。
在第四章中，依据建立的快速多元梯度优化策略及其软件包，对不同类型复杂样品进行分离条件优化。首先根据复杂样品的分析目的与优化指标的关系，对复杂样品的具体分析方法、分离模式和优化指标进行综合评价，提出了分析目的与分离模式、优化指标相匹配的思想，为分离方法的建立提供了总体
复杂样品快速多元优化方法研究
框架。按照分析目的和样品性质的不同，对三种不同类型的样品（己知组分的
复杂样品、复杂样品中的目标组分以及需要进行全分析的复杂样品），分别采
用不同的方法进行分离条件优化。
在第五章中，使用人工神经网络对难以用理论描述的非线性色谱参数－流
动相的出值和流动相中有机洗脱剂的含量进行同时优化。首先通过结合实验
设计和神经网络，用有限的实验来模拟溶质的保留值和色谱参数之间的关系，
然后根据一定的优化指标寻找最佳分离条件，并通过对不同样品在等度和线性
梯度洗脱条件下的分离进行验证。
【关键词】：
【学位授予单位】：中国科学院研究生院（大连化学物理研究所）【学位级别】：博士【学位授予年份】：2002【分类号】：O658【目录】：
中文摘要3-5
英文摘要5-7
第一章 高效液相色谱分离条件优化策略进展11-43
第一节 黑箱方法11-14
§1．1．1 尝试实验方法11-12
§1．1．2 实验设计结合尝试实验方法12-13
§1．1．3 基于数学模型的优化方法13-14
第二节 半解析优化方法（统计学优化方法）14-17
§1．2．1 优化指标的计算14-16
§1．2．2 优化条件搜寻方法：16-17
第三节 解析的优化方法17-30
§1．3．1 基于构效关系的优化方法18-19
§1．3．2 基于热力学模型的优化19-30
§1．3．2．1 等度优化19-27
§1．3．2．2 梯度优化27-30
第四节 人工神经网络在液相色谱保留值模拟及分离条件优化中的应用30-43
第二章 二元流动相梯度分离条件的快速优化43-62
第一节 线性梯度条件下溶质在色谱柱内的输运特征43-50
§2．1．1 理论部分44-46
§2．1．2 实验部分46
§2．1．2．1 仪器和试剂46
§2．1．2．2 仪器滞后时间和死时间的测定46
§2．1．3 结果与讨论46-50
§2．1．3．1 15种衍生化氨基酸线性梯度洗脱保留时间的预测46-48
§2．1．3．2 8种苯的同系物线性梯度洗脱保留时间的预测48-50
第二节 由线性梯度实验保留数据预测溶质保留值方程的方法50-51
第三节 反相高效液相色谱中复杂样品二元多台阶梯度分离条件快速优化方法51-62
§2．3．1 优化方法的理论基础以及优化程式52-55
§2．3．2 仪器和试剂55-56
§2．3．3 结果和讨论56-59
§2．3．3．1 线性梯度洗脱川芎提取物的分离56-57
§2．3．3．2 川芎中36种组分的二元台阶梯度分离57-59
第三章 多元流动相梯度分离条件快速优化方法62-94
第一节 多元流动相溶质保留值方程62-68
§3．1．1 理论基础62-64
§3．1．2 实验验证64-68
第二节 多元流动相梯度分离条件快速优化策略（FMGOS）68-82
§3．2．1 快速多元梯度优化的理论基础68-72
§3．2．1．1 利用初始线性梯度实验计算溶质保留值方程68-70
§3．2．1．2 梯度（台阶、线性或混合梯度）条件下溶质的保留时间70-71
§3．2．1．3 半峰宽规律和优化指标71-72
§3．2．2 快速多元梯度优化程式72-82
第三节 多元流动相梯度快速优化软件包（Fast Multivariate Gradient Optimization software package，FMGOSP）82-94
§3．3．1 FMGOSP的总体架构82-86
§3．3．1．1 参数面板82-84
§3．3．1．2 优化（Optimization）面板84-85
§3．3．1．3 实验数据（Experimental Data）面板85-86
§3．3．2 FMGOSP的基本功能86-92
第四章 复杂样品的液相色谱多元优化策略94-149
第一节 优化指标与分析目的的评价94-96
第二节 已知组分复杂样品的分离96-128
§4．2．1 芳香胺样品的梯度分离96-106
§4．2．1．1 实验部分97-98
§4．2．1．2 芳香胺的快速多元梯度条件优化98-106
§4．2．2 19种芳香化合物的梯度分离106-115
§4．2．2．1 实验部分106-107
§4．2．2．2 芳香化合物的多台阶梯度优化107-115
§4．2．3 对含有有机添加剂的多元流动相反相色谱的多元梯度分离条件优化115-124
§4．2．3．1 实验部分115-117
§4．2．3．2 根据FMGOS对衍生化氨基酸梯度分离条件的快速优化117-124
§4．2．4 快速多元梯度优化策略（FMGOS）与智能多元梯度优化策略（IMGOS）的比较124-128
第三节 复杂本底样品中目标组分的分离128-137
§4．3．1 实验部分128-129
§4．3．2 结果和讨论129-137
§4．3．2．1 对于具有相似保留的目标组分的分离条件优化129-135
§4．3．2．2 对于保留范围较大并且较难分离目标组分的分离条件优化135-137
第四节 超复杂样品系统分析的分离模式选择137-149
§4．4．1 超复杂样品组分的系统特征。138-139
§4．4．2 实验结果和讨论139-148
小结148-149
第五章 人工神经网络对复杂体系多参数同时优化方案149-173
第一节 人工神经网络基本理论149-152
§5．1．1 误差反向传播神经网络基本理论150-151
§5．1．2 反向传播神经网络的一些问题及其解决方法151-152
§5．1．2．1 神经网络拓扑和学习参数的优化151-152
§5．1．2．2 避免过拟合问题152
第二节 人工神经网络对流动相pH值和有机调节剂含量的同时优化152-163
§5．2．1 实验部分153-154
§5．2．2 对11种芳香胺分离条件的优化154-158
§5．2．2 对6种衍生化氨基酸分离条件的优化158-163
第三节 人工神经网络对流动相pH值和流动相梯度的同时优化163-173
§5．3．l 试剂和仪器164
§5．3．2 结果和讨论164-171
§5．3．2．1 初始实验164-165
§5．3．2．2 反向传播神经网络对衍生化氨基酸保留行为的模拟165-167
§5．3．2．3 对流动相pH值和梯度时间的优化167-171
小结171-173
个人简历173-175
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【引证文献】
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