帮助！我的山峰看起来很奇怪 - 在GC中前尾和尾巴

气相色谱中的过载效果

CSD全球技术支持技术经理Norbert Reuter，荷兰米德尔堡

介绍

过载效应与气相色谱中固定相的样本能力密切相关。如果超过了样本能力，则影响峰形状，因此可以指示效果。过载总是在前面的峰中显示，并影响色谱图内的分辨率。对于准确的分析（可靠的量化等），应避免过载。

壁涂的开放管状柱（WCOT）

在WCOT柱中，我们具有液态固定相和分配色谱法。分区意味着一个或多个组件分布在流动相（载气）和固定相之间。该过程可以描述为相分量的混合物。

亨利定律（方程式1）描述了液体中气体的热力学混合物。它说： ”在恒定温度下，溶解在给定类型的给定气体的量与该气体在平衡中与该液体的层压成正比。透明

亨利定律：p_一世= k_H· C_一世（1）
p =气相中溶质的部分压
k_H=亨利·康斯
C =液相溶质的浓度

对于稀释混合物，关系是线性的，是理想高斯峰形状的基础。WCOT柱具有高相比率，这意味着固定相是少数阶段。

相比对于毛细管列：β= v_气体/ v_液体= 250·DF / ID（2）
v_气体=气相的体积
v_液体=液相的体积
df = [µm]中的膜厚度
id = [mm]中的内径

当超过液相的样品容量时，就会发生过载；亨利定律不再有效，并且偏离线性。载气中存在更多的样品，该样品被带有载气流量到柱末端的载体运输，并比预期的早。峰显示前面。

（a）WCOT列重载（b）图列超载

图1：超载峰（深红色）与理想峰（浅蓝色）的峰形状

多孔层开放管状柱（图）

亨利定律仅适用于液体中气体的混合物，因此可以分割色谱法。图柱用于吸附色谱；在这里，亨利的定律必须与Langmuir的吸附方程式交换（方程3）。

Langmuir方程：θ=α·P_一世/（1 +α·P_一世）（3）
θ=分数表面覆盖
α=吸附常数
P =部分气体压力或浓度

图2：Langmuir的吸附等温线

随着部分压力的增加，表面不能再吸附样品成分。活跃的位置已经被占据，然后在气相中发生过载，通常会产生三角形的峰形。峰值开始于预期的，峰值在正常位置处末端。由于形状，峰似乎显示出尾巴，情况并非如此（见图1b）。图柱上分离的最佳区域是在langmuir等温线的线性范围内。在此处的示例中：在蓝色的局部压力范围内，最高可达100％，红色为20％，绿色为5％，紫罗兰线为2％。

样品容量

样品容量适用于样品成分和液相或固相的每种组合。对于液相，请想象盐和糖在一杯水中的溶液。盐的最大溶解度为大约。380 g/l，而对于糖，是大约。675 g/l。

为了使其更加复杂，在20°C下的水中的最大盐（糖）溶解度为380 g/L（675 g/L），但在90°C下为400 g/l（810 g/l）。溶解度是依赖温度的，并且在气相色谱运行中沿温度程序变化！对于气体，也存在压力依赖性，因为在平衡中，气体成分宁愿在阶段溶解而不是在载气中溶解。

但是也有一个积极的观点。样品容量与不同组件的数量无关。在盐/糖的例子中，水将同时溶解380 g盐和675 g糖。

在质量能力的经验和务实理论中，可以通过等式4估算最大成分量：

w_最大限度= A·v_阶段·（1 + 1 / k） /√n_Th= A·2π·ID·DF·（1 + 1 / k） /√n_Th（4）
w_最大限度=最大组件量
A =相/组件相互作用的特性常数
v_阶段=液体固定相的体积
k =组件的保留因子
n_Th=板号
id =列的内径
df =薄膜厚度

特征常数A可以通过实验确定。样品容量还取决于组件的大小或其保留因子。保留因子越大，样品容量越小。在大小的情况下，较大的分子在该阶段占据了更多空间，因此，您需要更少的分子才能使相饱和（见图2）。

图3：25 m x 0.53 mm x 2.0 µm CP-SIL 5 CB柱的样品容量在100°C下

同样，在所有这些情况下，色谱喜欢的原理都是有效的。极性成分很容易溶解在极光阶段，几乎没有过载。例如，像乙酸这样的极性成分在极性相中会降低溶解，因此很快就会超负荷。对于极性组件，极相会更好。

以其极端形式的过载被称为洪水和洪水效应扭曲峰值形状，直到几乎无法识别为止。它们导致峰形形状几乎看起来像圣诞树，效果也称为圣诞节树效应。它与混合区域中的注射体积过多和微型温度变化有关，从而使峰分裂。

超载和分辨率

超载导致更广泛的峰值宽度较大；如果您记得分辨率方程，则更广泛的峰会降低分辨率。

解析度：r_s= 2·δ（t_r） /σ（b_0.5）= 2·（t_R，2-t_R，1） /（b_0.5,1+ b_0.5,2）（5）
t_r=峰值1和2的保留时间
b_0.5=峰值1和2的一半高度的峰宽度

Purnell方程：r_s=¼·（α -1）·k_av/（k_av+ 1）·√n_Th（6）

α=选择性
k_av=峰1和2的平均保留因子
n_Th=板号

车牌号码：n_Th= 5.54·（T_r/ b_0.5）²（7）

t_r=保留时间
b_0.5=一半高的峰宽度

如果分母增加，则分辨率降低（方程5）。如果保留因子和相位选择性在过载过程中不变，则分辨率与板数的平方根成正比（公式6）。板数与半高度处的峰宽度的平方成反比（方程7）。如果峰值宽度增加10％，则分辨率降低10％。用户必须根据应用程序确定可接受的分辨率下降是多少。

解决方案

有一个解决所有过载效果的解决方案：减少样本量或增加相位量。

1. 可以使用较厚的膜，更长的列（更多相位，但更扩散和宽度拓宽）和/或使用具有较大内部直径的列来增加相位的量。注射量必须是恒定的
2. 通过使用更高的拆分流量，可以减少样本量的减少
3. 第三个解决方案是在较高的温度下工作（阶段分量更好地溶解）

估计毛细管柱的样品能力

表1：不同色谱柱尺寸的估计样品能力

结论

为了避免气相色谱中的超载，您可以：

• 注入少
• 使用较高的拆分流（更多用于发泄，更少地进入列）
• 使用较厚胶片的列（更多胶片，更多的负荷性）
• 使用具有较大内部直径的列（也有更多的膜和更多的负荷性）
• 在升高温度（热力学影响，相增加的溶解度）下工作）

• 所有这些项目的组合