色谱模拟的基础知识
第四节 溶剂类型的模拟
AutoChrom指南：背景知识
目录
第一章 色谱模拟的基础知识
第四节 溶剂类型的模拟
第五节 pH的模拟
第六节 正相洗脱强度模拟
对于给定的样品，仅通过改变强洗脱B%的大小或者变化梯度可能无法实现满意的分离度。比如表1-4所示的苯取代化合物，流动相的乙腈从46%降低到34%，对应图1-26图中的关键色谱峰的分离度没有改善。
表1-4 苯取代物结构列表
图1-26 10个苯取代化合物的46%乙腈和34%乙腈的选择性情况
此时换用61%的甲醇进行洗脱，其和乙腈有类似的洗脱能力，如图1-27(a)所示，3，4号物质的分离度在甲醇体系下有明显的改善，而1，2号物质分离发生了困难，但对比1-15a所示结果，用折中比例，即30%甲醇加23%乙腈做B相，可以实现完全的分离如1-18b所示。
图1-27 61%的甲醇以及30%+23%的乙腈的混合带来分离选择性
反相梯度时将强洗脱混合使用能带来一些关键的选择性。类似于上一个等度案例，最常见的混合是甲醇和乙腈的混合。图1-28即为甲醇和乙腈对某组化合物的筛选后的结果，在执行相同的5-50%的梯度洗脱时，由于甲醇的洗脱能力稍弱，所有的色谱峰的保留都略大。乙腈的分离关键Pair是2和3，而甲醇的分离关键Pair是6，7。
图1-28 乙腈和甲醇的筛选后结果
以图1-28的数据，以logk=a+bx函数进行拟合，获得1-29所示的分离度图，以此模型预测乙腈甲醇1:1的图形。预测和实测图性进行比较，如图1-29，可发现多数色谱峰的保留时间和预测值较为接近，分离的效果也较为接近，但仍能分辨出有多数色谱峰的保留时间有微小的偏差。表1-5以乙腈、甲醇数据线性进行模拟预测1:1混合时的具体偏差，表格的第三行显示了偏差的具体大小。
显然在这里logk=a+bx函数不足以逼真模拟谱图，要提高模拟精度，应引入logk=a+bx+cx2这种二次项函数进行拟合。
图1-29 分离度模型以及线性模型预测乙腈甲醇1:1时的谱图和实测谱图
表1-5 以乙腈、甲醇数据以线性进行模拟预测1:1混合时的偏差情况
再以乙腈、甲醇以及乙腈：甲醇=1:1的3个输入值数据，以logk=a+bx+cx2进行模拟，获得的分离度模型如图1-30，其与图1-29所示分离度图有明显的区别。
图1-30 非线性模型logk=a+bx+cx2 模拟所得的分离度图
基于以上知识，在进行宽幅的混合流动相研究时，为追求精确的模拟，宜用logk=a+bx+cx2即三针预实验进行模拟。如研究的范围较窄，用logk=a+bx即两针预实验进行模拟也足以进行研究。
为了确保能够对混合流动相的选择性做比较准确的观察，此时需要对不同流动相的洗脱强度有所认识，此时能够保证物质的保留因子彼此无太多差异。图1-31为乙腈，甲醇以及THF作为反相强洗脱时的强度对比。为等价比较选择性，要注意等度B%的大小，以及线性梯度结束比例的大小。
图1-31 反相色谱溶剂强度等价线
脂肪族溶剂的选择性可以由图1-32来查看，溶剂的基于其整体的氢键的酸性，氢键碱性以及偶极性被放置于这个三角形内。显然溶剂的这些非离子化的相互作用能力的差异带来了分离溶质时选择性的差异。图1-33示意了溶剂甲醇上的氢键酸性（氢的空轨道），THF的氢键碱性（氧孤对电子）与溶质发生的极性作用，以及乙腈的偶极与溶质的硝基的偶极的相互作用。
图1-32 脂肪族溶剂的选择性三角形
图1-33 氢键酸性，氢键碱性以及偶极的举例
