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열분해 GC-MS를 이용한 아세트산 비닐 수지의 종합 분석 + 미지 성분 분석 [GC-TOFMS 응용]

엠에스팁 No.243

다중 분류 PCA에 의한 특징 성분 추출 및 고분해능 MS에 의한 성분 식별 -

일반

질량 분석법의 발전으로 이전에는 관찰할 수 없었던 미량 시료 및 미지 성분의 분석이 가능해졌습니다. 질량 분석을 통해 얻는 정보의 양이 증가함에 따라 연구자들은 관찰된 수많은 성분을 분석하기 위한 간단한 기술을 요구하고 있으며, 이에 따라 다중 분류 분석을 포함한 종합적인 분석 기술에 대한 요구가 증가하고 있습니다.

본 연구에서는 고분해능 GC-TOFMS를 이용한 종합분석과 soft ionization을 이용한 미지성분 분석을 결합한 비표적 분석을 위한 새로운 기법을 소개합니다.

방법

모델 샘플로는 시판되는 초산비닐수지(접착제) 6종을 사용하였다. 측정에는 가스크로마토그래피 비행시간형 질량분석기(GC-TOFMS)를 사용했다. 접착제를 포함한 에멀전 시료는 전처리 없이는 분석이 어려우므로 시료를 열분해하였다.

결과 데이터를 AnalyzePro(SpectralWorks)로 분석하여 여러 샘플을 PCA로 비교했습니다.

1 번 테이블. 측정 조건

Py-GC-TOFMS 조건

JMS-T200GC (절)
열분해 온도 600 ° C
이온화 모드 EI+: 70eV, 300μA
FI+: -10kV, 6mA(Carbotec 5μm)
GC 컬럼 DB-5msUI(애질런트), 15m x 0.25mm, 0.25μm
오븐 온도 50℃(1분)→ 30℃/분→ 330℃(1.7분)
입구 온도 300 ° C
입구 모드 100:1 분할
그는 흐른다 1.0mL/분(일정한 흐름)
m / z 범위 m / z 35-650
스펙트럼 기록 속도 0.1초
소프트웨어 AnalyzerPro(SpectralWork)

결과

총 6개의 비닐 아세테이트 수지 샘플을 열분해 GC-EI TOFMS(n=3)로 분석하고 결과 데이터를 AnalyzerPro로 PCA에 적용했습니다. PCA 점수 플롯(그림 1)은 샘플 E가 1에서 명확하게 분리되었음을 보여줍니다.st 2에서 주성분 축 및 샘플 Bnd 주성분 축. 각 주성분에 기여하는 성분은 로딩 플롯에서 쉽게 감지되었습니다.

4.55차 주성분 축(양쪽)에서 분리에 기여하는 성분, 즉 샘플 B의 특징 성분 중 RT 2분의 성분을 자세히 분석하였다(그림 XNUMX의 오른쪽 데이터).

NIST 라이브러리 검색은 RT 4.55분에서 구성 요소가 2,2,4의 일치 계수를 가진 1,3-트리메틸-286-펜탄디올 디이소부티레이트(분자량 813)일 가능성이 있다고 추정했습니다. 그러나 이의 FI 질량 스펙트럼은 구성 요소가 기본 피크를 감지했습니다. m / z 217, 그 결과 NIST 라이브러리 검색에서 추정된 분자량은 FI 이온화 결과에서 추정된 분자량과 크게 달랐습니다. 2,2,4-Trimethyl-1,3-pentanediol diisobutyrate의 화학 구조에는 에스테르 그룹이 포함되어 있지만 FI 이온화는 m / z 그것과 같습니다. 에스테르 그룹 함유 화합물은 일반적으로 FI 이온화에 의해 양성자화된 분자를 생성하는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 RT 4.55분의 성분은 NIST 라이브러리 검색에서 추정된 성분이 아니라 유사한 EI 스펙트럼을 가진 다른 성분일 가능성이 높습니다. 그림 3은 EI 및 FI에서 획득한 RT 4.55분에서 구성 요소의 질량 스펙트럼을 보여줍니다. 그림 4는 2,2,4-Trimethyl-1,3-pentanediol diisobutyrate의 구조식을 보여줍니다. EI 및 FI 데이터를 자세히 조사한 후 RT 4.55분의 구성 요소가 그림 5에 표시된 구조를 갖는 것으로 추정되었습니다. NIST에서 제공하는 주요 라이브러리 중 어느 것도 이 구조와 동일한 구성 요소를 포함하지 않았습니다.

PCA는 GC-TOFMS 데이터의 포괄적인 분석을 위한 효과적이고 효율적인 기술입니다. 특히 다중 샘플 비교의 경우 점수 및 로딩 플롯을 사용하면 샘플 간의 유사성과 각 샘플의 특성 구성 요소를 조사할 수 있습니다. 또한 NIST 라이브러리 검색은 샘플의 특징적인 구성 요소를 식별하는 강력한 도구인 반면, NIST 라이브러리 검색과 FI와 같은 소프트 이온화로 얻은 분자량 정보를 결합하면 보다 높은 정확도로 구성 요소를 식별할 수 있어 오인식을 방지할 수 있습니다.

폴리비닐 아세테이트 샘플에 대한 PCA 점수 플롯.

그림 1. 폴리비닐 아세테이트 샘플의 PCA 점수 도표

폴리비닐 아세테이트 샘플에 대한 PCA 로딩 플롯.

그림 2. 폴리비닐 아세테이트 샘플의 PCA 로딩 도표

그림 3. 샘플 B의 미지 성분(RT 4.55분)에 대한 EI 및 FI 질량 스펙트럼 및 정확한 질량 분석 결과

샘플 B의 미지 성분(RT 4.55분)에 대한 EI 및 FI 질량 스펙트럼 및 정확한 질량 측정 결과.
질량 공식 계산 된
질량
질량
오류
[엠다]
DBE
217.178 C12 H25 O3 217.1798 -1.8 0.5
샘플 B의 미지 성분(RT 4.55분)에 대한 EI 및 FI 질량 스펙트럼 및 정확한 질량 측정 결과.
질량 공식 계산 된
질량
질량
오류
[엠다]
DBE
43.0544 C3 H7 43.0542 0.2 0.5
56.0622 C4 H8 56.0621 0.1 1.0
71.0493 C4H7O 71.0491 0.2 1.5
83.0858 C6 H11 83.0855 0.3 1.5
89.0596 C4 H9 O2 89.0597 -0.1 0.5
98.1091 C7 H14 98.1090 0.1 1.0
111.1177 C8 H15 111.1168 0.9 1.5
143.1096 C8 H15 O2 143.1067 2.9 1.5
145.1246 C8 H17 O2 145.1223 2.3 0.5
173.1189 C9 H17 O3 173.1172 1.7 1.5
샘플 B의 미지 성분(RT 4.55분)에 대한 예상 구조식.

그림 4. 2,2,4-Trimethyl-1,3-pentanediol diisobutyrate의 구조식

2,2,4-트리메틸-1,3-펜탄디올 디이소부티레이트의 구조식

그림 5. 샘플 B의 미지 성분(RT 4.55분)에 대한 예상 구조식

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