本文将讨论过去2-3年来石油和化学工业中综合分离的最新进展和趋势。特别强调LC×LC和GC×GC的调制以及两者的应用。
1.简介
1.1综合分析的好处
20世纪80年代初,J.C.Giddings首次报道了使用多维色谱法的潜在优势,其中二维(2D)分离由一维(1D)置换过程控制,特别是选择性和非选择性置换过程[1]。为了优化2D分离以获得最大峰值容量,1D位移过程应具有选择性且相互独立。对于液相色谱法和气相色谱法,确保选择性和独立的1D置换过程的最简单方法是在第一维和第二维之间使用正交固定相。然而,必须注意固定相的选择,因为吉丁斯还指出,在第一维分离中分解的组分必须通过第二维分离保持分离[2]。
由于两种分离必须相互独立,因此必须将从第一维色谱柱流出的洗脱液转移到第二维色谱柱。这通常是通过捕获少量洗脱液直到第一维度分离结束,然后将“切割”转移到第二维度柱(例如心切)来实现的,或者通过使用调制器来捕获(几乎)所有离开第一维色谱柱的洗脱液,并立即将其转移到第二维色谱柱(例如综合色谱柱)。
为了实现全面分离,色谱柱固定相应相互正交,液相色谱(LC)和气相色谱(GC)都可以使用不同的柱尺寸和固定相。液相色谱和气相色谱柱分别受益于较小的内径(ID)、较小的颗粒尺寸和较薄的薄膜、稳定的固定相载体(例如,气相色谱中的熔融石英毛细管和液相色谱中全多孔/实心和多孔壳层颗粒)。所有这些选择都可以帮助色谱仪实现全面的色谱分析。
GC和LC仪器也变得更加健壮、可靠和用户友好,并且易于实现全面分离。与此同时,仪器控制和数据处理软件平台的功能和用户友好性也在不断提高。商用仪器由综合LC(LC×LC)和综合GC(GC×GC)的主要供应商提供。
尽管在过去二十年中取得了进步,但综合分离在石油和石化行业中并不常见;一维分离仍然是(常规)应用的主流。这在一定程度上是因为综合分离仍然相当复杂。LC或GC的新用户可以快速掌握诀窍并精通1D LC或GC分离。然而,全面分离并非如此;新手需要克服一条巨大的学习曲线。在方法开发过程中,不仅有大量的参数需要优化,而且数据解释还需要更复杂的软件。虽然常规应用相当少,但石油和石化行业中描述的应用数量正在上升。
1.2审查范围
本文将讨论过去2-3年来石油和化学工业中综合分离的最新进展和趋势。将讨论LC×LC和GC×GC。
将总结LC分离模式以及调制器方法。在化学应用方面,LC×LC已广泛应用于聚合物/共聚物分析。其他应用包括表面活性剂、聚合物添加剂和化学过程中的小分子分析。
重点将放在GC×GC在石油和石化分析方面是如何发展和进步的。此外,还将强调需要考虑的要点;例如,将讨论基于所需应用、安装的调制器类型和仪器设置中包含的检测器来选择列组。调制器是GC×GC仪器的核心,因此将特别关注近年来调制器技术的进步,以及流量调制器和热调制器的优点和缺点。最后,作者将讨论过去几年中出现的一些新趋势,在这些趋势中,环境污染源识别和石油学的重点正在取得进展。
2.综合LC
2.1背景
对于2D-LC,确实存在几种分离方案,主要的两种方案包括心形分离和综合分离[3]。这两者都有相关的模式,例如多个心形切割和选择性综合/高分辨率采样。这两个问题近年来得到了关注。多重心形切割允许在一维分离的多个区域进行有针对性的分析。峰值可以存储在回路或滤芯中,以便在2D中进行进一步分析[4]。选择性综合模式特别适用于检测主峰下的杂质,或仅为1D色谱图的一部分获得额外的峰容量[5]。
2.2综合分离模式
在LC中,可以从多种分离模式中进行选择。最突出的是反相LC(RPLC)。其他模式包括亲水作用液相色谱(HILIC)、体积排阻色谱(SEC)、离子交换色谱(IEX)和临界条件下的液相色谱。通过在两个维度上执行非常不同或独立的分离,可以实现高度的正交性。例如,HILIC×RPLC组合可导致2D分离空间的覆盖率非常高,如表面活性剂[6]或多元醇[7]的分离所示。对于烷基乙氧基化物,HILIC通过极性(环氧乙烷分布)分离,而RPLC通过非极性(烷基链长度分布)分离。对于聚合物/共聚合物分析,LCCC×SEC也具有高度的正交性,因为它根据LCCC中的功能类型(端基)分离化合物,而SEC根据分子量分布分离[8]。
2.3.调制器
带有两个回路的十端口或八端口阀门通常用于调节。流动相兼容性是考虑LC×LC时的一个关键挑战,因为来自第一维度(1D)的强洗脱剂可以在第二维度(2D)中产生样品突破。如图1所示,存在一些高级解决方案来缓解这些问题。一种是通过固相萃取(SPE)筒上的组分捕集进行有源调制(AM)[9]。第三个泵用于共同供给弱洗脱液以促进捕集。这是一种在调制期间实现峰值聚焦的优雅方法。一个缺点是捕集过程中回收率的不确定性以及滤筒的寿命未知。活性溶剂调制(ASM)基于专用阀门解决方案[10]。在ASM中,1D的强洗脱液被2D的弱洗脱液稀释,从而大大减少流动相错配。ASM不需要第三个泵,但在调节期间需要额外的阀门开关,这可能对密封件要求更高。柱上稀释(ACD)也可以通过从额外的泵中共同供给弱洗脱液来缓解强溶剂问题[11]。与AM一样,ACD也需要三个泵来进行LCxLC操作。其他模式包括热调制或真空调制。
2.4应用和趋势
工业化学过程可能很复杂,如工艺中间体样品分析所示。Zhu等人开发了一种用于分离芳香胺的超高峰值容量LC×LC方法[12]。样品的复杂性很高,因为化合物具有异构体和低聚物结构。分离使用六个串联的五氟苯基(PFP)柱用于第一维,使用Zorbax-PAH柱用于第二维。尽管这两个维度都是在反相模式下操作的,但仍获得了良好的分离正交性。所用两种色谱柱的这种差异归因于与PFP色谱柱的偶极相互作用,以及与PAH色谱柱的形状选择性/疏水性类型分离。在分析时间的20小时内,达到了大于11000的峰值容量,以分离大约900个单独的峰(图2)。
生物质热解产生的生物油样品复杂度较高(例如桉树锯末、废咖啡渣)。这些样品中的关键成分包括酚类和酮类。这些原料在化学工业中具有潜在的利益。Lazzari等人使用LC×LC分离方案对此类矩阵中多达28种成分进行定量分析[13]。对热解生成的水相进行了详细研究。在两个维度中都使用了反相分离;一维采用X桥酰胺柱,二维采用Poroshell C18柱。通过紫外吸收和ESI-MS(离子阱)进行检测。使用覆盖两个数量级浓度的各种酚、醛或羟基酮标准物绘制校准曲线。在大约1小时的分析时间内,有效峰值容量达到1000。回收率在92%-113%之间。
利用LC×LC耦合电感耦合质谱(ICP-MS/MS)对石油残渣中的硫和钒物种进行了一项有趣的研究[14]。该研究的重点是满足脱金属和脱硫工艺的新要求。另一个方面是带来关于这些基质中物种的额外信息。结果表明,与在线RPLC×SEC方法相比,离线SEC×RPLC方法在150 min的相同分析时间内可以提供更高的峰值容量(2600 vs 1700)。稀释系数与这两种方法相似(接近30),但需要分析的分数要少得多(12比400)。采用开发的离线SEC×RPLC方法分析了构成原油最重馏分的沥青质。得到的2D控制图表明,可以去除共洗脱,从而首次获得关于含硫和钒的高分子量物种的新信息。
建立了一种带有蒸发光散射检测(ELSD)的LC×LC方法,以研究氧化极性和非极性脂质的复杂混合物的组成[15]。LC×LC-ELSD方法采用1D中的尺寸排除色谱法(SEC),根据尺寸分离各种脂质。在2D中,使用正相液相色谱(NPLC)根据其氧化程度分离组分。SEC与NPLC的耦合产生了氧化三酰甘油(TAG)与大量非氧化TAG的良好分离。此外,它允许分离非氧化物种,这些物种通常会干扰各种氧化产物(类似极性)的检测。该方法有助于阐明脂肪成分如何影响乳化食品中的氧化动力学,并将有助于开发更稳定的氧化植物油产品。
由极性和非极性单体制成的共聚物也可能构成相当大的分离挑战。Yang等人最近报道了活性溶剂调制(ASM)在乙酸乙烯酯/丙烯酸共聚物和醋酸乙烯酯/衣康酸/丙烯酸三元共聚物的SEC×RPLC分离中的应用[16]。ASM避免了第二维中更多极性成分的样品突破。因此,可以在各种工艺条件下生产的随机共聚物和三元共聚物样品中监测非均相共聚物组成。该信息为工业聚合物工艺开发和优化提供了见解。
在温度梯度相互作用色谱(TGIC)中,改变色谱柱温度以控制聚合物组分的保留,而无需使用流动相梯度。TGIC优于溶剂梯度LC的优点是与RI和光散射检测器的兼容性得到了改进。Murima等人重点介绍了使用RP-TGIC×SEC分离方案对多分散星形聚苯乙烯进行的综合分支分析[17]。
Pirok等人探索了流体动力色谱(HDC)和SEC的联用,以分离疏水性聚苯乙烯(PS)和聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)纳米粒子[18]。目的是在一次分析中确定粒径分布(PSD)和分子量分布。从1D HDC柱洗脱的纳米粒子在安捷伦Jet-Weaver混合器中溶解在四氢呋喃(THF)中,然后注入2D SEC柱。调制器环路中使用了带有C18硅陷阱盒的固定相辅助调制(SPAM)。这样做是为了减轻第一和第二维度中使用的非常不同的流动相导致的溶剂不相容性影响。
LC×LC的一个主要趋势是更加注重数据分析工具。当前的研究涉及保留建模、峰值跟踪和使用化学计量学的高级数据分析[19,20]。质谱越来越多地用于更通用的峰检测和化合物鉴定。对于聚合物的LC×LC分析,通用检测大多是通过蒸发光散射检测(ELSD)进行的,其线性度有限。该检测方案的任何改进都将有助于定量分析。预计软件将进一步改进,包括数据采集和数据分析。虽然2D-LC系统已经非常强大,但通过增强的系统智能功能进一步简化使用将增强更多无人值守操作。最后,自动化方法开发工具是LC×LC的迫切需求,因为开发新方法需要花费数周甚至数月的时间[21]。
3.综合GC
3.1背景
多维气相色谱法(MDGC)可以有多个方面的特点,通常包括心形色谱法(GC-GC)和综合色谱法(GC×GC)。虽然本综述侧重于综合技术,但作者想花点时间提及GC-GC。
GC-GC是一种多维技术,仅将洗脱液的一小部分从1D柱转移到2D柱。在这种方法中,两种分离是相互独立的,其中第一维度的部分通常是根据需要进一步分离的目标共洗脱物选择的。迪恩开关或阀门可用于收集目标分数并将其转移至第二维度分离。一个完美的例子是1971年开发了第一台自动石蜡、环烷、芳烃(PNA)分析仪,该分析仪将重石脑油定量分离为PNA族类型[22]。该MDGC应用后来得到了扩展,以提供有关石蜡、异石蜡、烯烃、环烷和芳烃(也称为PIONA)的定量信息,这是较轻石油馏分的基团类型[23]。PIONA分析仪已经美国材料与试验协会(ASTM)审查,是评估沸点低于200˚C的石油馏分的行业标准(ASTM-D5443)[24]。
虽然GC-GC在常规应用方面取得了进展,但GC×GC在常规环境中的实现仍存在困难。尽管GC×GC在过去二十年中取得了巨大进步,但与一维分离相比,它仍是一项复杂的技术,其中列选择、调制器类型、检测器选择和软件平台增加了用户的困惑和复杂性[25]。将讨论其中的几点,以及与石化行业相关的最新示例。
3.2列组:反向相位组合与正常相位组合
多年来,围绕GC×GC列集的术语引起了一些混淆,特别是对于多维LC和GC的用户。正常相和反相GC×GC色谱柱组不应与正常相和反相LC混淆。GC×GC中的正常相色谱柱组使用1D中的非极性固定相和2D中的极性固定相位(非极性×极性),而反相色谱柱组将极性固定相置于1D,非极性固定相置于2D(极性×非极性)。
就碳氢化合物分离而言,正常相色谱柱组和反向色谱柱组之间的选择取决于所需的信息输出。与反相柱组相比,正相柱组将提高单、双、三芳烃的分辨率和分离度;然而,对于同一样品,反相色谱柱组将提高石蜡(n-和iso-)和环烷的分辨率和分离度[26,27]。图3使用在反相柱组和正相柱组上分析的混合石油切割来说明这一概念。可以看出,当使用反相色谱柱组时,在2D色谱图中,石蜡在芳烃上方洗脱,当使用正相色谱柱时,芳烃在2D分离空间中在石蜡上方洗脱。虽然需要对这些分离条件进行进一步优化,但可以观察到,与正常相色谱柱相比,使用反相色谱柱组的早期洗脱石蜡具有更好的分辨率。
市面上有大量GC固定相和柱尺寸。选择使用反相或正相色谱柱后,必须选择正确的色谱柱尺寸。1D列比2D列长得多,但实际尺寸取决于使用的调制器类型。表1提供了一些石油/石化应用中的列组示例,其中对热调制和流量调制进行了比较。
3.3调制器:流量与热量
调制器是区分GC-GC和GC×GC的设备。为了使分离更加全面,调制器必须满足某些标准:1)在继续分离的同时,必须捕获1D柱中的所有洗脱液,2)分析物必须在时间或空间上重新聚焦,3)调制器必须快速将数据包注入2D柱以进行进一步分离[31]。
选择正确的调制时间至关重要。如果调制时间过长,在重聚焦步骤中,1D柱中分离的分析物将重新混合,导致次优的第二维度分离。如果调制时间太短,将观察到包裹现象,这是在调制时间短于2D分离中最新洗脱化合物的保留时间时发生的。
除了调制时间外,采样率是另一个必须考虑的重要参数。每个1D峰必须采样三到四次,以保持第二维第一维分离的分辨率灵敏度[32]。
GC×GC有两类调制器:热调制器和流量调制器
3.3.1热调制器
GC×GC的第一个调节剂是基于热的[33]。热调节剂利用冷却和加热来有效地捕获离开1D柱的洗脱液,并将内容物注入2D柱。可提供不同类型的热调制器,特别是电阻加热陷阱、加热清扫器和低温聚焦[34]。与流量调制器相比,热调制器可能难以捕获挥发性更强的化合物。
使用液氮的低温调制器可以捕获低至C3的分析物。液氮脉冲捕获分析物,然后使用热喷射脉冲将分析物移动到2D柱上。在这种设置中,单级和双级调制是可能的,而不需要运动部件;然而,并非所有实验室都配备了处理低温液体的设备。
无低温热调制器也可在市场上买到,其中冷却器可将干燥氮气冷却至-90˚C。此类系统成功捕获低至C8的分析物,并使用热喷射脉冲将捕获的分析物释放到2D柱上。这种调制器配置也没有运动部件;然而,还有另一种选择,即使用指定的调制器柱结合热电冷却器和微热加热器,将分析物捕集到-50˚C并释放分析物。通过前后移动调制器柱,进出冷区,在该固态调制器上实现了双级调制。根据分析物的沸点范围,有四种类型的调节柱可用:EV(C2-C12)、HV(C5-C30)、SV(C7-C40)和DV(C9-C40)调节柱。
与流量调制器相比,热调制器更容易与MS探测器耦合;这是因为热调制器不需要高流速进行二维分离。
3.3.2流量调节器
差动式和分流式流量调节器是商业上可供选择的流量调节器,它们的工作方式大不相同。差流(或脉冲流)调制器利用切换阀收集从1D柱流出的洗脱液。然后用载气冲洗该回路,将内容物注入2D柱。第一个流量调节器使用正向填充/冲洗(FFF)方法进行操作,其中回路被填充,然后用同一方向的流量冲洗[35]。如今,首选反向填充脉冲(RFF)调制器(图4),该调制器沿一个方向填充环路,并沿相反方向冲洗环路[36]。在许多方面,FFF和RFF调制器在可检测性以及样品溶质浓度较低或相近时具有相似的性能;然而,对于动态浓度范围较宽的样品,RFF调制器的性能优于FFF调制器[37]。差分流量调制依赖于非常快的2D流速来提供第二维的高峰值容量,其中与MS检测的耦合更具挑战性,并且需要分离2D柱流,这给仪器设置增加了复杂性。
LECO目前正在开发差压调制的新进展,该公司使用背压调节器代替辅助气动控制模块进行压力控制。该原型RFF调制器(图5)有望简化方法开发,因为改变调制条件时不需要改变采样环路。
分流调节利用辅助气流进行调节。在注入模式下,来自1D柱的流量被传输到2D柱;然而,在分流模式下,辅助气流与1D柱流相反,在补充2D柱流的同时将其分流至废物[38]。分流调节允许2D柱流速与热调节器的流速相似,便于与MS检测器耦合。然而,分流式流量调节器的一个缺点是与其他调节器类型相比,总灵敏度损失,这是由于1D柱洗脱液被分流到废物中,因此永远不会达到第二维度。
总的来说,与热调节剂相比,流量调节剂可以处理更大范围的样品组成,特别是对于高挥发性样品。流量调节器能够调节C1-C40范围内的化合物。
3.4探测器
原则上,任何GC检测器都可以耦合到GC×GC分离;然而,在选择探测器时必须小心,以确保收集到可靠的数据。二维分离的峰宽越窄,峰容量越高。当考虑相同面积的两个峰时,峰宽较窄的峰将较高,这将增加灵敏度;然而,较窄的峰值将意味着需要更快的数据收集速度,以确保收集到足够的数据点以进行可靠的量化。调制器类型和2D分离条件(列、流等)将影响2D峰值宽度。尽管如此,典型的调制峰值宽度在基区为50-600 ms,探测器每个峰值应至少采样6-10个数据点。因此,需要20 Hz的最小数据速率,但通常首选100 Hz,以充分采样峰值以获得适当的峰值形状。
GC×GC石化应用(例如,PIONA定量)选择的检测器是火焰离子化检测器(FID)[39]。FID对碳氢化合物具有良好的响应,数据采集率大于100 Hz。这并不是说没有使用其他GC检测器。电子捕获检测器(ECD)[40,41]、硫化学发光检测器(SCD)[42]、氮化学发光检测器[43,44]和氮磷检测器[45]都在GC×GC石化应用中发挥着作用。
质谱仪是GC×GC最强大的检测器之一。飞行时间质谱仪(TOF-MS)是GC×GC应用中使用最广泛的质谱检测器之一;这是由于它的快速采集速度,能够对最窄(50ms)的调制峰值进行采样。其他好处包括用于鉴定的化合物库和在2D色谱图中反褶积共洗脱峰的可能性。其他质谱检测器也用于GC×GC应用中,例如单四极杆(qMS)、高分辨率(HR)TOF-MS、qTOF和三四极柱(QqQ)MS,但与TOF-MS相比,其范围较小[46]。
当使用差动流量调制将MS检测器连接到GC×GC时,必须考虑从2D柱流出的流量,该流量很容易大于20 mL/min,远远超过MS检测器的能力。因此,分离器通常仅用于将一小部分2D柱流导向MS检测器,而将一大部分导向第二个检测器,如FID。虽然这确实会导致灵敏度损失,但同时获得MS数据用于识别和FID数据用于量化还有额外的好处[29,47]。
3.5应用和趋势
随着调制器设计、稳健性和数据处理软件方面的进步,石化应用已朝着许多不同的方向发展。这里将重点介绍一些最新的应用和趋势。
调制方面的改进仍在研究中。为了提供更长的2D柱,以增加理论板的数量,从而达到峰值容量,2000年初引入了停流式GC×GC[48]。顾名思义,当发生二维分离时,一维柱流在调制周期内暂时停止。虽然与传统GC×GC相比,停流GC×GC提供了更好的分辨率,但它对一些用户的吸引力较小,因此,还没有广泛的实现[49]。2020年,发表了一篇文章,介绍了GC×GC的准静态流量调制,该文对所评估的汽油和轻循环油产生了良好的重复性和色谱性能[50]。这种方法的新颖之处在于,既不需要辅助气动控制模块,也不需要精密的微流体装置,这使其成为一种简单、经济有效的解决方案,适合质量保证实验室使用。
使用GC×GC进行色谱指纹图谱分析有增加的趋势;石油/石化行业。1999年首次使用GC×GC确定海上石油泄漏源[51]。自那时以来,GC×GC已被证明在使用指纹比较样品并将溢油与来源进行匹配的海洋溢油源识别中具有重要价值。最近,使用GC×GC-FID和GC×GC-HR TOF-MS评估了墨西哥湾发生的两起标志性漏油事件(特别是1979-1980年Ixtoc I井喷和2010年深水地平线爆炸)产生的源油的复杂性;GC×GC色谱图中二苯并噻吩和烷基化二苯并卟吩区域的差异使得能够区分Ixtoc I石油和来自深水地平线事件的Maconda石油[52]。GC×GC指纹图谱也被用于评估生物修复,最近的例子包括评估海洋石油泄漏造成的表层油中多环芳烃(PAHs)的光降解,以及炼油厂废水中PAHs和杂环化合物的生物降解[53-55]。
石油及其衍生物的完整表征被称为石油组学,当首次描述时,重点放在使用(超)高分辨率质谱法分析石油,例如使用傅里叶变换离子回旋共振质谱法(FT-ICR MS)[56]。近年来,随着几篇文章的发表,GC×GC可以在“经济学”领域产生重大影响[57-59]。虽然通常寻求完整的特征描述,但生物标记物的识别也是“组学”分析的一个重要方面;石油学也是如此。表2突出了生物标记物鉴定的两个最新示例[60,61]。
4.结论
作者预计,对于综合液相色谱(LC×LC)和综合气相色谱(GC×GC),综合分离的公开应用数量将增加。预计在软件(包括数据采集、数据分析和方法开发)和硬件(如调制器和检测器技术)方面会有进一步的改进。
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