Использование модели теоретических тарелок для компьютерного прогнозирования характеристик хроматографического разделения

Вероятно, расхождения между расчетом и экспериментом в первую очередь связаны с недостаточной точностью и надежностью использованных данных, а не с неадекватностью модели [1], поскольку состав смесей был выбран таким образом, чтобы выполнялись известные ограничения этой модели. В частности, компоненты каждой смеси имели близкие физические и химические свойства (например, рядом стоящие компоненты одного гомологического ряда), их концентрации были близки и малы по сравнению с концентрацией элюента, условия хроматографирования не менялись во времени. Основной проблемой в этом случае является правильный выбор вводимого для каждого компонента значения Кр, поскольку в справочной литературе эти значения в явном виде приводятся очень редко, даже для самых распространенных неподвижных фаз, а независимость приводимых данных по Кр от условий регистрации сомнительна.

Погрешность предсказания t/t на уровне 10-20 % позволяет достаточно хорошо предсказывать возможность разделения родственных компонентов в произвольных условиях, что наиболее важно для практики. Как видно из табл.2, коэффициенты разрешения рядом стоящих пиков также предсказываются с погрешностью порядка 10-20 %. Средняя величина Кразр/Кразр по каждой смеси (в %) составляет для первой - 16.4, для второй - 17.5, для третьей - 16.8 и для четвертой - 9.3. Это позволяет с достаточной для практики точностью подбирать в компьютерном эксперименте те параметры (природу НЖФ, длину колонки, линейную скорость газа-носителя и т.п.), которые обеспечат количественное разделение заданной пары компонентов. Реально возможность подобных расчетов лимитируется наличием банка данных по коэффициентам распределения или другим характеристикам веществ, по которым могут быть вычислены Кр.

Таким образом, модель хроматографического процесса, основанная на классической теории тарелок, в некоторых (простейших) случаях позволяет не только объяснить вид хроматограммы, но и с необходимой точностью предсказывать времена удерживания, коэффициенты разрешения пиков и другие количественные характеристики.

По мере перехода к большим количествам разделяемых компонентов или к смесям с неродственными компонентами точность прогноза хроматографических характеристик по модели [1] должна ухудшаться. Важно оценить границы применимости такого прогноза. Соответствующие данные будут приведены в следующем сообщении.

Авторы благодарят за ценные советы при создании программы и обсуждении результатов проф. В.И. Вершинина и доц. И.И. Медведовскую.

Перейти на страницу:
1 2 3 

Защитное поведение земноводных
Защитное поведение земноводных включает в себя как пассивно оборонительные реакции – затаивание, замирание, убегание от врагов, упрятывание в укрытиях, отбрасывание (автотомия) хвоста и др. ...

Брюхоногие моллюски прудовики, лужанки, битиния, катушки
Брюхоногие моллюски: прудовики, лужанки, битиния, катушки ...

Циклическая структура периодической системы химических элементов Д.И.Менделеева
Циклическая структура периодической системы химических элементов Д.И.Менделеева ...