液相数据处理052 4

高效液相软件操作方法
以下是高效液相软件操作方法：
1. 创建项目：打开高效液相软件后，选择“新建项目”，输入项目名称和相关信息，创建新的项目。

2. 输入试样信息：在新建项目后，可输入试样信息，包括样品名称、样品编号、分析日期等。

输入完毕后，保存信息。

3. 创建实验方法：在新建项目中，可创建实验方法。

点击“实验方法”选项卡，选择“新建方法”，输入方法名称和相关信息，设置实验条件和参数。

4. 导入样品：在“样品”选项卡中，选择“导入样品”，选择需要分析的样品列表，将样品导入到项目中。

5. 运行实验：选择实验方法后，点击“运行实验”，系统将开始执行实验方法。

实验结果将自动保存。

6. 数据分析：在“分析结果”选项卡中，可查看和分析实验结果。

根据需要选择分析方法，进行数据分析和结果呈现。

7. 数据输出：在数据分析后，可将分析结果输出为PDF、Excel等格式。

选择
“输出数据”选项卡，设置输出格式和参数，将分析结果输出到指定位置。

以上是高效液相软件的基本操作方法，具体操作方法可能因不同厂家软件版本略有不同。

PE-HPLC的操作说明
一、脱气
1、溶剂瓶备好，拧紧瓶盖
2、打开氦气钢瓶，分压一小格的压力即可，打开脱气开关
3、此时转动溶剂瓶盖上方的出气阀，使溶剂瓶中多余的空气除去
4、待空气排完，可关闭瓶盖上方的出气阀和氦气开关
5、更换溶剂时重新脱气
二、开机（工作站只能控制泵和检测器，自动进样器和柱温箱单独
控制）
1、先打开泵、检测器、自动进样器电源开关，柱温箱随时开机不
分先后，再打开Link开关。

2、打开泵的Purge 阀，进行溶剂排气，此时可用泵控制流量。

3、降低流量，关上Purge 阀。

三、操作
1、打开工作站，点击RUN-Take Control，等待工作站与仪器
连接通讯上。

2、编辑序列、方法、报告，以相应的文件名保存，还有谱图路径
保存，点击SET UP
3、点击Modify进行修改，Details可显示当前参数。

4、打开泵，平衡色谱柱
5、按自动进样器上的start，开始进样采集数据。

Real-time
窗口观察图谱。

四、关机先关工作站，再关仪器电源。

高效液相色谱涉及的数据处理基本公式解析（宁波大学海洋学院赵百添）1.保留时间t R2.调整保留时间t'R扣除死时间后的保留时间,也称折合保留时间。

在实验条件（温度、固定相等）一定时，t'R只决定于组分的性质，因此，t'R（或t R）可用于定性分析。

反映了被分析的组分与色谱柱中固定相发生相互作用，而在色谱柱中滞留的时间，它更确切地表达了被分析组分的保留特性。

3.死时间t M不被固定相滞留的组分，从进样到出现最大峰值所需的时间。

关系：t R=t'R+ t M4.保留体积V R从进样开始到某组分在柱后出现浓度极大值时流出溶剂的体积,又称为洗脱体积。

V R＝F × t R5.死体积V M不被固定相滞留的组分，从进样到出现最大峰值所需的流动相体积。

V M＝F × t M6.调整保留体积V'R扣除死体积后的保留体积。

V'R＝V R－V M或V'R＝F×t'R7.分配系数K指一定温度下,处于平衡状态时，组分在固定相中的浓度和在流动相中的浓度之比，以K表示。

分配系数反映了溶质在两相中的迁移能力及分离效能，是描述物质在两相中行为的重要物理化学特征参数。

分配系数与组分、流动相和固定相的热力学性质有关，也与温度、压力有关。

在条件（流动相、固定相、温度和压力等）一定，样品浓度很低时（Cs、Cm 很小）时，K只取决于组分的性质，而与浓度无关。

这只是理想状态下的色谱条件，在这种条件下，得到的色谱峰为正常峰；在许多情况下，随着浓度的增大，K减小，这时色谱峰为拖尾峰；而有时随着溶质浓度增大，K也增大，这时色谱峰为前延峰。

因此，只有尽可能减少进样量，使组分在柱内浓度降低，K恒定时，才能获得正常峰。

在同一色谱条件下，样品中K值大的组分在固定相中滞留时间长，后流出色谱柱；K 值小的组分则滞留时间短，先流出色谱柱。

混合物中各组分的分配系数相差越大，越容易分离，因此混合物中各组分的分配系数不同是色谱分离的前提。

液相色谱故障处理背景介绍液相色谱（Liquid Chromatography，简称LC）是化学分析中常用的一种分析技术，它以液体为移动相，在色谱柱中进行化合物的分离。

液相色谱是一种高效、灵敏和精确的分离和定量分析技术，广泛应用于药物、化学、生物、环境等领域的分析试验中。

然而，在实验操作过程中，难免会出现仪器故障，下面将介绍常见液相色谱故障及其处理措施。

常见故障及处理措施流量异常1.缓冲液流量异常原因：缓冲液中的盐分浓度过高，柱子内部出现盐颗粒等堵塞物抑制缓冲液流动，或者柱子内部压力过大等等。

解决方法：检查缓冲液中盐分浓度是否合适，清洁柱子。

2.流量计问题原因：流量计故障或者气泡引起的不稳定。

解决方法：检查流量计并更换或调整。

3.泵压异常原因：泵装置故障或挡板不启动。

解决方法：检查泵装置、更换出现问题的部件。

峰形异常1.前驱峰过宽原因：注入体积过大、流速过快、柱子内部存在异物等等。

解决方法：检查注射器、调整流速、清洗柱子。

2.分离不良原因：柱子老化、柱内填充物流速不匹配等等。

解决方法：检查柱子是否到期、更换柱子。

3.后峰异常原因：柱内填充物表面污秽和老化，柱子内部流速不匹配。

解决方法：更换柱子内部填充物。

噪声问题1.底噪过高原因：仪器的部分环境噪声，如压力传感器、泵装置等等。

解决方法：检查周围环境是否干净，其他仪器是否产生干扰。

2.漂移噪声原因：流动相组成不稳定，温度变化大等等。

解决方法：检查液相分离液压力、温度等。

结论液相色谱检测是化学分析中常用的测试技术，流量、峰形和噪声都是故障发生的常见原因，只有全面分析各种原因，并找到相应的解决方法，才能顺利进行实验，保证实验准确性和可靠性。

液相色谱事务汇总集液相色谱如何操作液相色谱关于多数人来说都是很好上手的仪器了，但是就算是用过几年、经过丰厚的剖析员都会习气于一些错误的操作，常常招致一些仪器毛病。

便当快捷的剖析过程当然紧要，但是为了多做样品而疏忽了一些必不可少的步骤，常常得失相当，哪些操作不能做？哪些懒儿不能偷？那些小概率的毛病师傅没教怎样办？液相运用过程中有哪四大关键要素要留意？活动相不过滤由于尘埃或其它任何杂质微粒都会磨损柱塞、密封环、缸体和单向阀，因而应预先除去活动相中的任何固体微粒。

活动相可以在玻璃容器内蒸馏，而常用的方法是滤过，可接受Millipore滤膜（0.2μm或0.45μm）等滤器。

泵的入口都应连接砂滤棒（或片）。

输液泵的滤器应常常清洗或改换。

运用后没有适时清洗泵活动相不应含有任何腐蚀性物质，含有缓冲液的活动相不应保存在泵内，特别是在停泵过夜或更长时间的情形下。

假如将含缓冲液的活动相留在泵内，由于蒸发或走漏，以至只是由于溶液的静置，就可能析出盐的微细晶体，这些晶体将和上述固体微粒一样损坏密封环和柱塞等。

因而，必需泵入纯水将泵充分清洗后，再换成合适于色谱柱保管和有利于泵维护的溶剂（关于反相键合硅胶固定相，能够是甲醇或甲醇—水）。

活动相走空泵工作时要留心避开溶剂瓶内的活动相被用完，否则空泵运转也会磨损柱塞、缸体或密封环，最后产生漏液。

没有活动相流出，又无压力指示怎样办？可能是泵内有大量气体，这时可翻开泄压阀，使泵在较大流量（如5ml/min）下运转，将气泡排尽，也可用一个50ml针筒在泵出口处帮忙抽出气体。

另一个可能原因是密封环磨损，需改换。

压力和流量不稳了？原因可能是气泡，需求扫除；或者是单向阀内有异物，可卸下单向阀，浸入丙酮内超声清洗。

有时可能是砂滤棒内有气泡，或被盐的微细晶粒或繁殖的微生物局部梗塞，这时，可卸下砂滤棒浸入活动相内超声除气泡，或将砂滤棒浸入稀酸（如4mol/L硝酸）内疾速除去微生物，或将盐溶解，再立刻清洗。

液相数据处理液相数据处理是化学分析领域中常用的数据处理方法之一，它主要用于处理色谱、色谱质谱联用（LC-MS）、毛细管电泳（CE）等技术产生的数据。

本文主要介绍液相数据处理的四个步骤：预处理、分析、解释和报告，并在此基础上探讨了数据处理中常见的问题和应对策略。

一、预处理预处理是数据处理的第一步，也是整个数据处理过程中最为关键的一步。

预处理的目的是将原始数据转换成更为规范和易于分析的数据集，包括数据清理、缺失值填补、标准化等操作。

数据清理：数据清理是预处理的第一步，其目的是去除数据中的异常值、噪声、重复值等。

异常值的存在会导致数据的偏移和误差，噪声会对数据分析和模型建立产生干扰，重复值则会影响模型的稳定性。

数据清理可以手动完成，也可以通过各种算法实现，如建立数据异常检测模型或程序实现。

缺失值填补：数据缺失是数据处理中常见的问题，其分为随机性缺失和非随机性缺失。

随机性缺失指缺失数据出现的次数和位置没有规律，可以随机填补或直接删除；非随机性缺失指缺失数据出现的位置有规律或者缺失数据的值与其他数据有关，需要通过插补或者其他算法来填补缺失数据。

标准化：标准化是将原始数据转换为一种统一的格式，以方便进行分析。

常用的标准化方法有最大最小值标准化和Z-score标准化。

最大最小值标准化是将原始数据值缩放到[0,1]的范围内，而Z-score标准化是将原始数据值缩放到平均值为0，标准差为1的标准正态分布上。

二、分析分析是数据处理的核心步骤，其目的是从处理后的数据中提取信息，关键是确定有效的信息特征和有效的分析方法。

特征选择：特征选择是从处理后的数据中选择对处理目标最相关的特征。

特征选择可以通过相关性分析、主成分分析等方法实现。

分析方法：根据处理目标的不同，分析方法也不同。

无论是定量分析还是定性分析，都需要根据处理目标和数据特征选择最合适的分析方法。

常见的分析方法包括聚类分析、主成分分析、线性回归分析、分类分析等。