时间间隔反卷积与交易自动化的数据分析;


来源:   时间:2021-04-07 16:45:03


如果您已经关注VUV Analytics一段时间了,那么对于时间间隔反卷积或TIDtrade来说可能并不陌生。对于那些新手,时间间隔反卷积是定量色谱数据的另一种方法。使用模拟(例如FID,TCD)和光谱(例如质谱)检测器的传统色谱定量方法对峰下面积进行积分以确定浓度。尽管此方法对于峰分离良好的方法很好,但必须通过在特定点任意拆分两个(或多个)峰,截取每个峰的平凡数量来解决任何重要的共洗脱问题。

配备时间间隔反卷积的VUV Analyzetrade软件通过不依赖峰积分而是使用三维数据(VUV吸收光谱)来应对这一挑战。这就是TID发挥作用的地方:无论采集频率如何,都会在给定的时间间隔内对吸收光谱求和,然后将光谱与VUV参考库中的参考光谱进行匹配。有时,所采集的光谱将与库谱之一完全匹配;其他时候,一次分析物匹配并不能消除,因此该软件将搜索最佳的多重分析物组合(图1)。无论哪种方式,每种贡献分析物的总光谱响应都会被存储。一旦所有时间间隔都已匹配并且总响应被存储,就使用相对响应因子和密度将那些响应转换为相对质量%和/或体积%。查看使用VUV分析软件进行的TID的快速演示。

那么,这项技术如何应用​​于ASTM D8071(汽油),ASTM D8267(喷气燃料)或VHAtrade等方法?一旦对色谱图中发现的每个库化合物的总响应进行了存储,就可以以应用程序要求的任何方式报告该数据。对于像D8071这样的方法,该方法的重点是按碳氢化合物类型(即pIONA)分类,则将所有内容首先分配到这五个类别之一。从那里,召唤并指定了几种个体。另一方面,从定量的角度来看,VHA是一种更为严格的控制方法,对指定的数据有更多的信心,因为它包含了用于单个化合物的更精确的时间窗。对于D8267,更重要的是饱和物,单芳族化合物和二芳族化合物,而TID是使这种应用成为可能的原因,因为用喷气燃料进行良好的色谱分离非常困难。此外,可以将一元和二元芳烃加起来得出总的芳烃。

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参考文献

†Kevin Schug的LCGC博客于2017年6月1日

亚历克斯·霍奇森(Alex Hodgson)

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