Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Представление и обработка масс-спектров сложных смесей 11
1.1. Групповые характеристики типов соединений в сложных смесях 11
1.2. Выделение аналитических признаков для масс-спектрометрической идентификации и анализа органических соединений в сложных смесях 19
1.3. Моделирование масс-спектров 26
1.4. "Групповые масс-спектры" и их использование для структурной идентификации типов соединений. 39
1.5. Использование групповых масс-спектров при определении группового состава сложных смесей 48
Глава 2. Вычислительные методы количественного масс-спектрометрического анализа сложных смесей 58
2.1. Общая постановка задачи определения группового состава сложных смесей ... 58
2.2. Расчет состава сложных смесей 63
2.3. Метод последовательных приближений 69
2.4. Оценка совместности экспериментальных данных и калибровочных коэффициентов при масс-спектрометрическом анализе сложных смесей 76
Глава 3. Использование системного подхода для идентификации соединений в сложных смесях при хромато-масс-спектрометрическом анализе 83
3.1. Системный подход при идентификации компонентов сложных смесей методом хромато-масс-спектрометрии 83
3.2. Применение системного подхода при анализе сложных смесей органических соединений, выделенных из объектов окружающей среды и технических материалов 90
3.3. Использование данных, регистрируемых при определении ПХДД и ПХДФ, для статистического контроля качества измерений 102
3.4. Обзорный анализ загрязнителей окружающей среды с помощью хромато-масс-спектрометрии 106
Глава 4. Сочетание масс- и хроматомасс-спектрометрии с различными методами разделения и анализа при исследовании сложных объектов 123
4.1. Комплексные методы исследования сложных объектов, включающие масс-спектрометрию 123
4.2. Количественный масс-спектрометрический анализ сложных смесей при непосредственном вводе пробы в источник ионов 126
4.3. Использование пиролитической масс-спектрометрии для анализа высокомолекулярных сложных объектов 129
4.4. Использование физико-химических характеристик при масс-спектрометрическом анализе нефтяных фракций 139
Глава 5. Методики масс- и хроматомасс-спектрометрического анализа органических загрязнителей окружающей среды, продуктов переработки нефти и нефтехимического синтеза 146
5.1. Определение группового состава ПХБ 146
5.2. Детализированный анализ насыщенной части нефтяных фракций 151
5.3. Ароматическая часть нефтяных фракций 157
5.4. Анализ нефтяных фракций и продуктов переработки нефти без предварительного разделения 164
5.5. Анализ сернистых и азотистых соединений нефти 169
5.5.1. Сернистые соединения 169
5.5.2. Азотистые соединения нефти 173
5.5.3. Анализ сложных смесей углеводородов и гетероатомных соединений с помощью масс-спектрометрии высокого разрешения 178
5.6. Определение изомерного и гомологического состава алкил фенолов методами молекулярной масс-спектрометрии 190
5.7. Определение числа и длины заместителей в молекулах органических соединений в сложных смесях 199
Глава 6. Использование масс- и хроматомасс-спектрометрии для исследования сложных смесей, выделяемых из природных и технических объектов .. 203
6.1. Исследование вьщеления ПХБ в окружающую среду с газовыми выбросами от процессов горения 203
6.2. "Первичное" и "вторичное" диоксиновое загрязнение Южного Вьетнама 207
6.3. Углеводороды нефти 211
6.4. Сернистые соединения нефти 222
6.5. Масс-спектрометрическое исследование углей 233
6.6. Полимеры трения 253
Выводы 279
Литература 282
- Выделение аналитических признаков для масс-спектрометрической идентификации и анализа органических соединений в сложных смесях
- Общая постановка задачи определения группового состава сложных смесей
- Системный подход при идентификации компонентов сложных смесей методом хромато-масс-спектрометрии
- Количественный масс-спектрометрический анализ сложных смесей при непосредственном вводе пробы в источник ионов
Введение к работе
В настоящее время в аналитической практике все больше применяются высокопроизводительные и информативные методы анализа, такие как ГХ-МС, ВЭЖХ-МС. Большой объем информации должен быть соответствующим образом обработан и осмыслен. Для этого нужны соответствующие методы, позволяющие максимально полно использовать эту информацию и преобразовать ее в нужную форму.
Определяемые компоненты смесей органических соединений в объектах окружающей среды можно разделить на два класса: 1) индивидуальные компоненты, которые рассматриваются как независимые друг от друга и определяются каждый в отдельности; 2) многокомпонентные смеси, определяемые как одно целое, как один компонент (например, сумма ПХБ, токсафен, суммарное количество нефтепродуктов, сумма углеводородов, суммарное количество ароматических соединений и т.п.). Эти сложные компоненты могут иметь переменный состав, как по происхождению, так и в результате изменений, происходящих с ними в окружающей среде.
Процедура определения таких сложных компонентов должна предусматривать использование аналитических признаков, которые характеризовали бы этот набор соединений в целом. Погрешность определения таких компонентов, помимо обычной погрешности воспроизводимости и систематической составляющей, содержит вклад, обусловленный непостоянством состава. С другой стороны, факт связи разных соединений объединением их в одном сложном компоненте дает новые возможности определения его индивидуальных составляющих.
Таким образом, основной проблемой при анализе многокомпонентных смесей, определяемых как один компонент, является необходимость не только обеспечить идентификацию (как и в случае определения простых компонентов), но и дать определенную характеристику их состава. Процедуры обеспечения и контроля качества в случае многокомпонентных смесей, определяемых как один компонент, также должны учитывать вариации состава этого компонента. Для этого необходим подход, по возможности наиболее полно учитывающий все характеристики этой смеси как единой системы, т.е. системный анализ.
С развитием техники разделения в хроматографии и хроматомасс-спектрометрии (высокоэффективные капиллярные колонки, двумерная хроматография и др.) появилась возможность разделения и прямого определения практически всех индивидуальных компонентов сложных смесей. Однако, многие сложные смеси трудно полностью разделить даже и этими способами, а тем более идентифицировать все компоненты. Кроме того, во многих случаях знание индивидуального состава излишне, а необходимы групповые характеристики. Поэтому методы группового, или системного, анализа сохраняют свою актуальность, являясь дополнением и альтернативой методам определения индивидуального состава.
Настоящая работа посвящена созданию методов обработки масс-спектров для качественного и количественного анализа многокомпонентных сложных смесей органических соединений. Специфика анализа таких смесей обусловлена сложным и малоселективным характером их масс-спектров, нередким отсутствием эталонов для структурной идентификации и градуировки при количественном анализе. Разработка методов свертки масс-спектральной информации и специальных форм представления масс-спектров сложных смесей, выбора эффективных аналитических характеристик позволили значительно увеличить объем информации, получаемой из масс-спектров, алгоритмизировать для обработки на ЭВМ практически все этапы качественного и количественного анализа.
Одним из основных положений разработанного подхода к анализу сложных смесей и объектов является концепция системного анализа. Под системным анализом мы понимаем методологию анализа сложных аналитических компонентов (аналитов), т.е. таких, которые сами представляют собой сложные смеси или объекты, включающие большое число индивидуальных соединений, называемых системами. Такой анализ должен учитывать по возможности все подходящие аналитические признаки. Он включает рассмотрение внутренней структуры систем, т.е. элементов, составляющих систему, и связей между ними. Знание внутренней структуры дает возможность моделировать системы, т.е. находить свойства элементов и связи между ними при недостаточном количестве известных представителей системы.
Целью настоящей работы была также разработка методологических подходов и методик анализа сложных смесей органических загрязнителей в окружающей среде, природных и синтетических объектах сложного состава методами масс- и хромато-масс-спектрометрии, основанные на системном подходе к определяемым компонентам. Для этого была изучена зависимость интенсивности пиков характеристических ионов и сечений ионизации органических молекул разных классов от молекулярной массы и структурных факторов для выбора аналитических характеристик и оценки градуировочных коэффициентов расчетным путем. Далее на основе этих подходов и алгоритмов были разработаны новые методики определения органических загрязнителей в объектах окружающей среды и группового состава сложных смесей органических соединений, в частности, нефтяных фракций и нефтепродуктов, полихлорированных бифенилов, пестицидов, полициклических ароматических соединений. С помощью этих методик был изучен состав основных органических загрязнителей в различных объектах окружающей среды и технических материалах.
Объектами исследования являлись сложные смеси органических соединений, выделяемые из природных и технических объектов, природные и синтетические материалы сложного состава, такие как нефти, продукты переработки нефти и угля, рассеянное органическое вещество, гумусовые вещества почвы, полимерные материалы, продукты сжигания топлив и отходов.
Нами были проведены систематические исследования состава углеводородов и гетероатомных соединений в средних и тяжелых фракциях нефтей и продуктов переработки нефтей, углей, горючих сланцев. Были получены и обобщены данные по зависимости интенсивности пиков характеристических ионов и сечений ионизации органических молекул от молекулярной массы и структурных факторов для оценки градуировочных коэффициентов расчетным путем. Был осуществлен выбор оптимальных аналитических характеристик и получение градуировочных коэффициентов для определения различных типов органических соединений в сложных смесях. Сформулированы правила идентификации компонентов в сложных смесях органических соединений. Разработан хроматомасс-спектрометрический метод обзорного анализа и оценки концентраций компонентов сложных смесей.
В первой главе изложены методы свертки масс-спектральной информации, выбора эффективных аналитических характеристик, моделирования масс-спектров на основании спектро-структурных корреляций. Особое внимание уделено методам определения градуировочных коэффициентов при недостаточном количестве экспериментального материала, вопросам качественного анализа типов соединений в сложных смесях, детализации и увеличения точности количественного анализа.
Введенное представление масс-спектров сложных смесей в виде «свернутых» и «групповых» масс-спектров позволило осуществить формализацию основных этапов качественного и количественного анализа сложных смесей и разработки новых методов анализа, необходимую для автоматизации с помощью ЭВМ.
Во второй главе рассмотрены общая задача определения структурно-группового состава сложных смесей и вычислительные методы и процедуры, используемые для ее решения. Предложена схема количественного анализа сложных смесей, содержащих типы соединений с близкими масс-спектрами, методом последовательных приближений с детализацией изомерного состава определяемых типов соединений и соответствующим уточнением расчетных коэффициентов в процессе каждого приближения. Описан метод определения совместности экспериментальных аналитических характеристик ряда анализируемых смесей и матрицы градуировочных коэффициентов, позволяющий оценить возможность анализа этой серии проб с помощью данной матрицы градуировочных коэффициентов.
В третьей главе изложены принципы использования системного анализа для идентификации соединений в сложных смесях при хромато-масс-спектрометрическом анализе.
Четвертая глава посвящена описанию приемов сочетания масс-спектрометрии с различными методами разделения и анализа сложных смесей. В ней изложены методы количественного анализа сложных смесей при их фракционировании в процессе непосредственного ввода в источник ионов масс-спектрометра, использования пиролитической масс-спектрометрии для анализа высокомолекулярных сложных объектов, сочетание в единой расчетной схеме данных масс-спектрометрии с физико-химическими характеристиками смесей и данными других методов анализа.
В пятой главе приведены примеры применения разработанных принципов выбора эффективных аналитических признаков моделирования масс-спектров и создания методик анализа сложных смесей различного происхождения.
В шестой главе изложены некоторые результаты исследования технических и природных сложных смесей и высокомолекулярных объектов с помощью разработанных масс- и хромато-масс-спектрометрических методов и их сочетания с различными методами разделения и с другими методами анализа. С помощью кристаллизации, комплексообразования, хроматографического и термодиффузионного разделения, масс- и хромато-масс-спектрометрии, ИК-, УФ-, ЭПР-, ЯМР-спектроскопии изучены состав и структура насыщенных и ароматических углеводородов, сернистых и азотистых соединений нефтей, углей и горючих сланцев. Сочетание термодиффузионного разделения, комплексообразования с тиокарбамидом и масс-спектрометрического анализа позволило определить структурные характеристики нефтяных насыщенных сульфидов и оценить эффективность применения этих методов разделения в общей схеме анализа тяжелых нефтяных фракций. Комплекс микрометодов разделения в сочетании с ИК-, УФ-и ЭПР-спектроскопией и пиролитической масс-спектрометрией позволили охарактеризовать состав коксовых отложений на алюмо-кобальт-молибденовом катализаторе гидрокрекинга. Особое внимание было обращено на исследование смолисто-асфальтеновой части коксовых отложений, играющих основную роль в коксообразовании. Впервые установлены состав и доказана полимерная структура «полимеров трения» -веществ, образующихся при трибополимеризации на трущихся поверхностях.
В результате проведенной работы был предложен новый подход к идентификации неизвестных органических соединений в сложных смесях, выделяемых из объектов окружающей среды, методом хромато-масс-спектрометрии (ХМС), состоящий в выявлении по нескольким идентифицированным соединениям определенной системы компонентов - набора соединений, связанных между собой общим происхождением или постоянным совместным присутствием в анализируемых объектах (гомологических рядов, изомеров, продуктов технологических процессов, продуктов разложения веществ в природе, совокупности компонентов выбросов данного предприятия и т.п.), и направленного поиска остальных компонентов этих систем. Система в целом может рассматриваться как один определяемый компонент. Благодаря использованию укрупненных компонентов - систем соединений - вместо множества индивидуальных соединений этот подход обеспечивает более надежную идентификацию и дает возможность "достраивать" систему по ограниченному числу идентифицированных компонентов системы.
Введено понятие «группового масс-спектра» для характеристики сложных смесей органических соединений - объединение всех пиков ионов в масс-спектре сложной смеси в группы характеристических ионов, специфических для различных групп соединений. Предложен способ выделения групп характеристических ионов в гомологических рядах ионов, соответствующих разным группам соединений, разложением на составляющие сложной кривой огибающей интенсивностей пиков гомологических рядов ионов с помощью распределения Пуассона.
Разработаны методы оценки расчетным путем градуировочных коэффициентов для групп соединений - углеводородов и гетероатомных соединений - в нефтях и нефтепродуктах с использованием зависимости относительных сечений ионизации от молекулярной массы и структурных факторов.
На основе групповых масс-спектров были разработаны методики определения группового состава углеводородных и гетероатомных компонентов нефтей и нефтепродуктов в легких, средних и тяжелых фракциях методом хромато-масс-спектрометрии. Разработан метод определения группового состава углеводородов и гетероатомных соединений в высококипящих фракциях нефти и нефтепродуктов методом масс-спектрометрии высокого разрешения. Разработан метод оценки распределения по длине и средней длины алкильных заместителей в молекулах углеводородов и гетероатомных соединений. Предложен метод идентификации и количественного определения технических смесей полихлорированных бифенилов по групповым масс-спектрам.
С использованием системного подхода к идентификации неизвестных соединений в объектах окружающей среды в почве, газовых выбросах и пищевых продуктах впервые обнаружены новые классы полициклических ароматических соединений в окружающей среде, грудном молоке и пищевых продуктах: полихлорированные полициклические ароматические углеводороды (ПАУ) и неконденсированные ПАУ, являющиеся продуктами низкотемпературного горения.
Методами многомерного статистического анализа и распознавания образов определены источники диоксинового загрязнения в некоторых регионах России. Установлен факт наличия вторичного диоксинового загрязнения в районах Южного Вьетнама, подвергавшихся обработке дефолиантами, содержавшими ПХДД.
Объем и структура работы
Диссертация состоит из шести глав, введения, выводов и списка литературы, включает 301 страницу, 59 таблиц, 57 рисунков и 320 литературных ссылок.
Выделение аналитических признаков для масс-спектрометрической идентификации и анализа органических соединений в сложных смесях
Такая схема анализа проста и удобна, когда матрица калибровочных коэффициентов ( я,у) близка к диагональной, т.е. каждый тип соединений имеет большую величину соответствующей ему характеристической суммы и малые величины других характеристических сумм. В противном случае система уравнений становится плохо определенной - определитель ее близок к нулю, и даже небольшие ошибки в определении коэффициентов а.у и правых частей bt приводят к большим ошибкам в определении неизвестных Xj. Кроме того, при большом числе определяемых типов соединений с большими взаимными наложениями масс-спектров выбор характеристических сумм пиков, достаточно специфичных и свободных от наложений, очень труден и не всегда дает удовлетворительный результат. В этом случае желательным является увеличение числа аналитических признаков, используемых для характеристики каждого типа соединений. Желательно также найти способ формализовать поиск таких признаков, чтобы осуществлять его с помощью компьютера.
Нами было введено понятие «свертки» масс-спектров, операции, позволяющей включить практически все ионы масс-спектра в относительно небольшое число аналитических характеристик, в сжатом виде отражающих структурную информацию, характерную для каждого типа соединений [18].
В литературе имеются примеры объединения пиков масс-спектров по различным принципам. Один из наиболее известных - суммирование всех пиков в каждом из 14 гомологических рядов ионов и получение таким образом 14 аналитических характеристик [15,19]. Эти характеристики используются для идентификации соединений на предварительном этапе грубой сортировки [17, 20]. Иногда суммируются группы нескольких рядом стоящих пиков в масс-спектре, массы которых отличаются на 1 а.е.м. [21]. В одной из работ было предложено производить свертку суммированием величин пиков ионов с массами, отличающимися не на 14 а.е.м., как обычно, а через произвольное число а.е.м. [22].
Считается, что такая свертка якобы позволяет выделить периоды следования пиков в масс-спектрах и по ним определить основные структурные группы молекул, а получаемые аналитические характеристики могут быть положены в основу автоматизации количественного анализа смесей органических соединений. Рассмотрим этот вопрос подробнее. Периодичность следования пиков ионов в масс-спектрах с основными периодами 1 и 14 а.е.м. отмечалась с самого начала использования масс-спектрометрии для изучения органических соединений [1,15,23]. Она обусловлена тем, что основные пути распада молекул углеводородов и их производных определяются разрывом связей С-Н и С-С. Иногда при наличии чередующихся одинаковых структурных групп наблюдается периодичность, связанная с разрывом связей между этими фрагментами. Например, в масс-спектрах изопреноидных парафиновых углеводородов помимо основных периодов 1 и 14 а.е.м. наблюдается период 70 а.е.м., связанный с массой одного изопреноидного звена [24,25]: -СН(СНз)-СН2-СН2-СН2 Суммирование величин пиков с разными периодами имеет аналогию с определением автокорреляционной функции: Qm = Е1(п) х 1(п+т), где 1(h) - интенсивность пика иона с номером п.
Эта автокорреляционная функция использована в работе [15] для групповой идентификации молекул органических соединений - определения принадлежности их к определенному типу. Определение автокорреляционной функции или преобразование Фурье - это классические методы выявления периодичности сигнала. Эти методы использовались в масс-спектрометрии органических соединений для качественного анализа в комбинации с различными методами теории распознавания образов [26-29]. В некоторых случаях они давали возможность несколько уменьшить число необходимых аналитических признаков при той же надежности распознавания [26]. Однако, нелинейный характер этих преобразований препятствует возможности использования таких характеристик для количественного анализа смесей. Преобразование, использовавшееся в работе [22], линейно, но в случаях, когда период свертки не совпадает с естественными периодами следования пиков в масс-спектре, определяемыми закономерностями распада молекул, получаемые характеристики должны зависеть от длины масс-спектра. Это приводит к сильной и немонотонной зависимости от молекулярной массы. Пример, который приведен в работе [22], нехарактерен, так как в масс-спектрах парафиновых углеводородов интенсивность пиков резко убывает с увеличением массы ионов.
Свертка масс-спектров, предложенная нами, основана на корреляциях между масс-спектрами и структурой молекул органических соединений, определяющих характер масс-спектров сложных смесей. Молекулы соединений, принадлежащих к одному типу, характеризуются некоторыми общими процессами распада, приводящими к образованию в масс-спектрах определенных групп ионов, имеющих структурное сходство. Селективность распада молекул под действием электронного удара выражается в преимущественном расщеплении наиболее слабых связей с образованием ионов и отщеплении нейтральных частиц, соответствующих наиболее стабильным группировкам атомов. Различия в структуре однотипных молекул, такие как изменение числа, длины или места присоединения заместителей, размера и положения циклов и т.п., не меняя основных направлений распада, могут приводить к изменению масс соответствующих ионов на 14п, т.е. число, кратное массе СН2-группы, или на 14п ±1 и перераспределению интенсивностей их пиков. Ионам, образующимся с наибольшей вероятностью для всех веществ данного типа, соответствуют группы наиболее интенсивных пиков в одном или нескольких соседних гомологических рядах.
Для углеводородов и их производных характерно то, что ионы соответствующие определенным процессам распада, в масс-спектрах соединений, принадлежащих к одному типу, как правило, располагаются в одних и тех же или в соседних гомологических рядах. Например, для моноалкилбензолов основные процессы распада, приводящие к образованию наиболее интенсивных пиков в масс-спектре - это разрыв /?-связи С-С с образованием иона с массой 91 или разрыв этой же связи с миграцией атома Н к образующемуся иону (ион m/z 92) [30,31]. При увеличении числа алкильных заместителей или изменении места присоединения фенильного радикала к алкильной цепи массы В масс-спектрах сложных смесей, где соединениия каждого типа представлены большим числом всевозможных изомеров, огибающие интенсивностей пиков таких ИОНОВ образуют плавные кривые с одним или несколькими максимумами в каждом гомологическом ряду. Обычно кривая распределения интенсивностей пиков ионов каждого гомологического ряда имеет несколько максимумов. На рис.1 показаны огибающие интенсивностей пиков разных гомологических рядов для некоторых тетрациклических нафтеновых углеводородов с разным строением конденсированной системы. Несмотря на различия в строении ядра распределения интенсивностей пиков в гомологических рядах осколочных ионов в масс-спектрах этих соединений очень близки. Одна из групп ионов в ряду СпН2П-7+ (п = 16-18) соответствует основной структурной характеристике этих соединений - конденсированной тетрациклической системе. Группы ионов с меньшими массовыми числами в этом и других гомологических рядах отвечают структурным фрагментам, образующимся при последовательном распаде конденсированной циклической системы.
Общая постановка задачи определения группового состава сложных смесей
Такие свернутые масс-спектры могут быть успешно использованы для структурной идентификации, количественного и качественного анализа типов соединений. При этом типы соединений, которые могут содержаться в смеси, как правило, известны. Анализ же смесей неизвестного или лишь частично известного состава требует привлечения разнообразных, очень трудно формализуемых, часто интуитивных приемов, основанных на опыте исследователя, или же данных других методов анализа.
Однако, в ряде случаев простая свертка масс-спектра приводит к потере части информации о структуре молекул, которая может быть получена даже из малоселективного масс-спектра сложной смеси. Например, при определении распределения по молекулярным весам необходимо использовать интенсивности отдельных пиков молекулярных ионов, которые нормируются с учетом относительных коэффициентов чувствительности [37,40,56].
Поэтому оказалось необходимым расширить информацию, заключенную в свернутом масс-спектре, перейдя к более подробной характеристике масс-спектра сложной смеси, учитывающей не только суммарную интенсивность пиков характеристических групп ионов, но и распределение интенсивностеи пиков внутри каждой группы. Как будет показано ниже, такое представление позволяет наиболее полно охарактеризовать масс-спектр сложной смеси без потери информации, в значительной степени формализовать основные приемы расшифровки масс-спектров сложных смесей, идентификации и качественного анализа типов соединений, а также увеличить объем информации о составе и структуре компонентов смеси. Благодаря этому оказалось возможным подойти к автоматизации практически всех этапов анализа сложных смесей, начиная от качественного анализа и кончая разработкой методик для количественного анализа.
Использование масс-спектрометрии для структурной идентификации и анализа органических соединений основано на том, что ионы и отщепляемые при фрагментации молекул частицы соответствуют определенным структурным фрагментам молекул. Иногда направления фрагментации, структура ионов и отщепляемых нейтральных частиц могут быть установлены достаточно точно, иногда - предположительно, на основании величин их масс [10,57,58]. Для количественного анализа сложных смесей точное установление структуры ионов не столь важно, как для идентификации структуры индивидуальных соединений, так как анализ смесей представляет собой задачу распознавания образов на основании предварительного обучения. Действительно, структуру ионов и направления фрагментации в самом масс-спектре сложной смеси установить невозможно, так как невозможно разделить вклады в этот масс-спектр индивидуальных соединений. Говорить о них можно лишь по аналогии с установленными структурами ионов и направлениями фрагментации индивидуальных соединений, предположительно входящих или аналогичных входящим в смесь.
Однако формальное соответствие между определенными ионами и группами ионов в масс-спектре сложной смеси и соответствующими им по массе структурными фрагментами молекул, устанавливаемое по аналогии с соответствующими процессами распада индивидуальных соединений, оказывается очень полезным. Оно, по существу, является принципиальной основой всех методов качественного и количественного анализа сложных смесей органических соединений по пикам осколочных ионов.
Характеристические осколочные ионы, используемые в различных методиках для определения содержания типов соединений, обычно связывают с наиболее характерными для этих типов структурными фрагментами. Так, для характеристики парафиновых углеводородов используют пики ионов CnH2n+i+ - частей парафиновых цепей, алкилбензолов - ионы СпН2П-7 (л 7) - формально соответствующие алкилзамещенному бензольному кольцу и т.д. Однако, поскольку о структуре ионов и путях их образования ничего не известно, такое соотнесение всегда предположительно с той или иной вероятностью. Правильность соотнесения определенных ионов и групп ионов в масс-спектре сложной смеси с действительным наличием в ней соответствующих типов соединений может быть проверена с помощью дополнительной информации: разделения смеси на индивидуальные соединения, анализа с помощью ИК-, УФ-, ЯМР-спектроскопии и др. Тогда наличие соответствующих ионов в масс-спектрах индивидуальных соединений в смесях, заведомо содержащих рассматриваемые типы соединений, дает основание идентифицировать эти типы соединений и в анализируемой смеси. Вероятность правильной идентификации зависит от представительности обучающей выборки: она должна содержать достаточно много соединений как данного типа, так и всех других типов, которые могут содержаться в смеси. Если же при обучении рассматривается слишком узкий круг соединений, возможны ошибки при идентификации.
Как указывалось в предыдущих разделах, в масс-спектрах сложных смесей можно выделить группы ионов, расположенных в одном или в соседних гомологических рядах, которые формально соответствуют некоторым структурным фрагментам различных типов соединений, например: М+- молекулярный ион, (М-Н)+, (M-R)+, (M-OR)+, (M-HaS)+, OR+, RH+ и т.п. В молекулах разных индивидуальных соединений, принадлежащих к данному типу эти фрагменты могут различаться, например, числом и длиной заместителей, типом конденсации и размером колец и т.п. Соответственно, ионы, отвечающие этим фрагментам и продуктам их последующего распада, группируются в масс-спектре смеси этих соединений в определенных участках гомологических рядов ионов (рис.12). Огибающая пиков этих ионов, как правило, имеет максимум на каждом таком участке, а распределение иитенсивностей этих пиков определяется набором индивидуальных соединений, входящих в данную смесь.
Совокупность таких групп ионов, составляющих масс-спектр смеси и характерных для определенных типов соединений, образует "групповой масс-спектр".
Системный подход при идентификации компонентов сложных смесей методом хромато-масс-спектрометрии
Важнейшим источником дополнительной информации является опыт аналитика. Обобщение такого опыта в какой-то форме крайне необходимо, так как позволяет формализовать обнаружение и идентификацию неизвестных соединений в сложных смесях. В качестве одного из методов обобщения и формализации этого опыта нами предложено использовать системный анализ, т.е. установление принадлежности компонента к определенной системе [131].
Во многих случаях органические соединения в технических смесях, окружающей среде, сточных водах и газовых выбросах образуют устойчивую систему - определенный постоянный набор соединений. Соединения, объединяемые в систему, могут быть связаны либо общим происхождением, либо совместным присутствием в природных или технических объектах или окружающей среде. Системами являются технические или природные смеси (например, ископаемые топлива, полихлорбифенилы (ПХБ), неионогенные ПАВ и полупродукты их производства); продукты определенных реакций, например, хлоруглеводороды, образующиеся при хлорировании воды, продукты алкилирования бензола и фенола; продукты разложения каких-либо веществ (например, ДДЕ - продукт разложения ДДТ) или сложных природных объектов (гумусовые вещества, лигнины и др.); изомеры какого-либо вещества (так, многие пестициды существуют в виде смесей изомеров); совокупность соединений, характерная для сбросов данного предприятия или населенного пункта, и т.п..
Целью системного анализа является выделение из сложной смеси соединений определенных известных систем. Это позволяет благодаря направленному поиску, а не случайному перебору вариантов, увеличить детальность анализа и надежность идентификации. Предположение о наличии определенной системы органических соединений, сделанное на основании обнаружения одного или нескольких компонентов, увеличивает вероятность идентификации других компонентов системы. В свою очередь, обнаружение новых компонентов системы подтверждает правильность идентификации прежних, так как одновременное присутствие заданного набора компонентов уменьшает вероятность ошибки идентификации.
Элементы системного анализа применялись и ранее в известных приемах, принятых в хроматографии и хромато-масс-спектрометрии. Это поиск рядов гомологов по определенной разности хроматографических параметров удерживания, поиск набора веществ в анализируемой смеси, имеющих сходные масс-спектры и др.
Каждая из установленных систем может рассматриваться как один компонент, и в дальнейшем при анализе однотипных проб нет необходимости идентифицировать все компоненты этой системы, чтобы сделать заключение о наличии этого группового компонента. Представление набора компонентов в виде единой системы находит отражение в методе "отпечатков пальцев", когда нет необходимости в идентификации отдельных компонентов системы, а рассматривается ее общий хроматографический или спектральный "образ". В ряде случаев целью анализа и является не определение всех или большинства индивидуальных соединений, присутствующих в анализируемой смеси, а установление вида системы органических загрязнителей и их источника. После идентификации хроматографических пиков, принадлежащих соединениям, входящим в выявленные системы, остаются пики, не входящие в эти системы, которые идентифицируются обычным образом.
Таким образом, с одной стороны, системный анализ дает эксперту-аналитику дополнительную возможность увеличить надежность идентификации органических соединений в обзорном анализе. С другой стороны, этот метод может быть реализован и на ЭВМ как возможность поиска не только по библиотеке масс-спектров индивидуальных соединений, но и библиотеке типичных систем.
Для применения этого метода аналитик должен располагать набором (библиотекой) типичных систем с перечнем входящих в них соединений. Многие из таких систем, часто встречающихся в объектах окружающей среды, достаточно хорошо известны. Это, во-первых, нефтепродукты. Нефть, нефтяные фракции и нефтепродукты состоят из определенного набора углеводородов: н- и изоалканов, циклоалканов с 1-7 и более кольцами, среди которых можно выделить так . называемые реликтовые углеводороды - изопренаны, стераны, тритерпаны; ароматических и гидроароматических углеводородов, а также гетероатомных соединений - алифатических, алициклических и ароматических.
Распространенными системами являются технические смеси полихлорбифенилов, содержащие набор соединений с разной степенью хлорирования. Состав таких смесей постоянен и зависит от степени хлорирования, определяющей марку смеси. Поэтому после обнаружения какого-либо хлорированного бифенила естественной является проверка наличия его изомеров и бифенилов с другой степенью хлорирования, что можно сделать по характерным хроматограммам (в ГХ) или по селективным ионным масс-хроматограммам, построенным по молекулярным ионам (в ГХ-МС).
Алкилфталаты являются, как и нефтепродукты, одной из наиболее распространенных систем органических загрязнений окружающей среды. Полимерные материалы, резины и др. технические продукты обычно содержат пластификаторы. Чаще всего это алкилфталаты - обычно дибутил- или ди(2-этилгексил)фталат, а также диметил-, диэтил-, бензилбутил-, дигексил-, дигептил-, диоктил- и др. Из других пластификаторов обычно встречается также диоктилсебацинат. Как правило, при наличии пластификаторов обнаруживаются и антиоксиданты - 2-трет-бутил-4-метоксифенол, 2,4-ди-третбутил-4-метилфенол и др.
Алкилбензолы и алкилфенолы, получаемые алкилированием бензола или фенола и применяемые для производства моющих веществ, отличаются молекулярными массами и местом присоединения фенильного или оксифенильного радикала к алкильной цепи. Многие пестициды существуют в виде смесей изомеров. Разложение некоторых технических продуктов в природных условиях также приводит к образованию определенного набора соединений; так, при разложении компонента ракетного топлива гептила (1,1-диметилгидразина) образуются диметилметиленгидразин, диметилнитрозамин, метилметиленгидразин, тетраметилтетразен и др. [132]. Наконец, соединения, не имеющие общего происхождения, но встречающиеся в окружающей среде в виде устойчивых сочетаний, также могут рассматриваться как системы. Если набор возможных систем априори неизвестен, то могут быть рассмотрены теоретические модельные системы, основанные либо на общих соображениях (например, наличие гомологических рядов), либо на предполагаемой связи отдельных компонентов (наличие многокомпонентного технического продукта, либо метаболизма, либо общего источника и т.п.). Выделение устойчивых систем компонентов может быть произведено с помощью методов многомерного статистического анализа большого набора экспериментальных данных [133].
Количественный масс-спектрометрический анализ сложных смесей при непосредственном вводе пробы в источник ионов
Распространение в органическом анализе высокопроизводительных и информативных инструментальных аналитических методов, таких как ВЭЖХ, ГХ, ХМС позволяет получать большой объем информации, причем в случае ХМС эта информация непосредственно связана со структурой вещества. Вследствие этого появляется возможность не только одновременного определения большого числа компонентов и использования более надежных приемов идентификации определяемых веществ, но и анализа смесей неизвестного состава.
Все виды анализа по их целям и методологии можно приблизительно разделить на два основных класса: целевой анализ - определение заранее заданных соединений, для которых известны аналитические признаки и получены градуировочные зависимости и обзорный анализ - общая характеристика набора компонентов анализируемой пробы, причем этот набор может быть и неизвестен заранее [142-144]. Задачей целевого анализа может быть скрининг целевых соединений или же подтверждение их присутствия и определение. Обзорный анализ является необходимым предварительным этапом целевого анализа и важным средством мониторинга, позволяя оценивать анализируемую смесь в целом перед определением заданных компонентов. Обзорный анализ необходим и во многих случаях при исследовании природных объектов. Таким образом, основной задачей и важнейшим этапом обзорного анализа является идентификация определяемых компонентов с той или иной степенью приближения. Дополнительно к этому может быть произведена оценка концентраций идентифицированных и неидентифицированных компонентов.
Стандартной процедуры обзорного анализа не существует. Однако, есть ряд полезных приемов, выработанных практикой и используемых в обзорном анализе. Поэтому представляется целесообразным рассмотреть и систематизировать основные приемы обзорного анализа.
Необходимость одновременного определения большого числа компонентов с разными свойствами предъявляет определенные требования ко всем этапам анализа. Главным требованием является то, чтобы условия пробоподготовки и инструментального анализа не давали бы дискриминаций по отношению к каким-либо соединениям рассматриваемых классов.
Во-первых, необходимо обеспечить эффективное извлечение компонентов разной структуры с разной полярностью и разными свойствами. Часто это нельзя осуществить экстракцией одним растворителем и приходится прибегать к многоступенчатой схеме выделения, учитывающей различия в полярности, растворимости и строении возможных аналитов. Например, при определении продуктов разложения боевых отравляющих веществ в почве производят экстракцию органическим растворителем (ДХМ) и водой, извлекая как неполярные, так и высокополярные водорастворимые компоненты. Для извлечения фенолов и кислот органическим растворителем нужно обеспечить кислую среду. Эффективными приемами увеличения эффективности экстракции являются высаливание, повышение температуры, давления, механическое (ультразвук) или иное (микроволновое излучение) воздействие.
Далее необходимо осуществить их хроматографическое разделение, учитывая, что среди них могут быть относительно летучие и малолетучие органические соединения, термически лабильные, полярные и неполярные соединения. Для контроля отсутствия этих нежелательных процессов необходимо использовать соответствующие внутренние стандарты, по которым можно контролировать отсутствие разложения лабильных соединений, возможность детектирования высокополярных соединений и т.п. При необходимости применяются дериватизация, фракционирование и другие.
Получение максимальной масс-спектральной информации о структуре молекул обычно достигается использованием ионизации электронным ударом и сканированием полного масс-спектра.
В обзорном анализе, который применяется для мониторинга, идентификация может быть доведена до разной степени завершения: при анализе продуктов метаболизма и т.п. нужна по возможности более полная и надежная идентификация (в этом случае окончательную точку ставит встречный синтез), при оценке характера загрязнения достаточно иметь отнесение соединения к определенному классу, т.е. нужна информация, достаточная для определения источника загрязнения и наличия трансформации загрязнений. В этом случае знание реакций трансформации или состава технической смеси можно использовать для идентификации отдельных соединений.
Основные этапы обзорного хроматомасс-спектрометрического анализа: - оценка общего вида масс-хроматограммы для решения вопроса о дальнейшем анализе или использования метода распознавания образов без содержательной интерпретации; - идентификация компонентов смеси по масс-спектрам (библиотечный поиск, экспертный анализ на основании спектро-структурных корреляций); селективным ионным масс-хроматограммам по отдельным ионам, группам ионов, фрагментам масс-спектров; дополнительная и априорная информация (история образца, физико-химические характеристики, например, коэффициенты распределения в различных средах и т.п.); системный анализ - выявление по нескольким идентифицированным соединениям определенной системы компонентов - набора соединений, связанных между собой общим происхождением или постоянным совместным присутствием в анализируемых объектах; многомерные статистические методы и др. - оценка концентраций компонентов смеси с использованием набора внутренних стандартов (возможно с применением метода добавок).
Принципиально система идентификации в ХМС строится по следующему принципу, вытекающему из основных принципов обоих методов: хроматография должна разделить смесь на отдельные пики (и на это направлены основные усилия разработчиков приборов - высокоэффективные капиллярные колонки, двумерная хроматография, капиллярный электрофорез и т.п.), а масс-спектрометрия, как мощный метод структурного анализа, должна идентифицировать по масс-спектру каждое из этих разделенных веществ. Компьютерный метод полного разделения всех полностью или частично перекрывающихся хроматографических пиков, выделении в чистом виде их масс-спектров и идентификации путем библиотечного поиска, реализован в некоторых системах обработки данных ХМС, например, AMDIS [145].
Однако, формальная близость масс-спектров не обязательно связана со структурной идентичностью молекул, кроме того, результаты поиска могут быть ошибочны вследствие искажения масс-спектра анализируемого соединения из-за влияния приборных факторов или же из-за наложения масс-спектров мешающих соединений. Поэтому результаты библиотечного поиска желательно подтверждать экспертным анализом с использованием спектро-структурных корреляций, а также хроматографическими данными, такими как характеристики удерживания, гомологические ряды и др.
