基于系统模型理论与差分算法的hplc-hg-afs数据处理方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种元素有机形态的分析测试技术，特别是基于系统模型理论与差分 算法的HPLC-HG-AFS数据处理方法。
【背景技术】
[0002] 利用HPLC-HG-AR5系统进行元素形态分析时，一般都采用外标法，即采用浓度反 演的方法，检测一系列不同浓度值的标准物质溶液得出标准曲线，利用此标准曲线来对样 品测量值进行定量。该种方法的准确性主要取决于两个方面，一是实验系统的线性范围，即 所测量的样品的浓度值要在HPLC-HG-AR5系统的定量线性范围之内；二是要求对于标准曲 线的测定要准确。
[0003] 但是，真实的实验系统会存在着很多干扰W及噪声，该些因素会干扰样品谱峰的 识别，并使谱图出现很多"毛刺"。特别是采取峰面积读数的方法，W最大限度的利用光谱数 据。HPLC-HG-AR5系统由于其自身的仪器结构原因，会造成谱峰的拖尾，对于形态检测而言， 如果前部HPLC系统分离的各个形态的谱峰保留时间很接近，即谱峰相距很近，加之仪器管 路所造成的柱后效应W及气液分离器的影响所造成的谱峰拖尾作用，就会使得谱峰的尾部 和后峰的前部相连，严重的甚至造成谱峰重叠，影响谱峰的识别W及峰面积的读数的准确 性。
【发明内容】
[0004] 为了克服上述现有技术，本发明提出了一种基于系统模型理论与差分算法的 HPLC-HG-AR5数据处理方法，针对拟合实验数据，利用差分方法对实验谱图进行了分峰测 定，结果表明，该种方法能够有效的去除系统干扰，提高了标准曲线的相关系数，对于样品 谱峰面积的准确测定奠定了基础。。
[0005] 本发明提出了一种一种基于系统模型理论与差分算法的HPLC-HG-AR5数据处理 方法，该方法包括W下步骤：
[0006] 步骤一、将HPLC-HG-AR5系统采集到的原始巧光数据去噪、拟合，经预处理后的数 据存储在一个向量S中，S = [Si，S,，. . . S。];然后，向量S中的相邻两个数据点相减，得到的 正负差值分别存储在两个向量U和V中，U = [Ui,也...，U。]，V = [Vi, V2,. . .，V。]。其中U 用来存储正的差值，V用来存储负的差值；U和V保持与原始数据中的数据点数相同，其他的 对应数据点均设为零；
[0007] 步骤二、执行差分算法；将分离得到的U和V向量进行重新整合成一个向量，该步 骤具体包括；首先，将得到的向量U和VW点为单位进行移位，正差值的向量U向右移位，负 差值的向量V向左移位；移位之后，将对应同一时间点处的U和V向量值相加，组合成一个 新的向量S1，该个新的向量S1即为重新组合后的谱图。如权利要求1所述的基于系统模型 理论与差分算法的HPLC-HG-AR5数据处理方法，其特征在于，所述差分算法执行一次后，得 到差分后的谱图，对于该谱图再次应用一次差分算法，重复所述步骤一、步骤二，得到二次 差分谱图。
[000引与现有技术相比，利用HPLC-HG-AR5系统函数拟合与差分算法相结合的方法进行 谱图数据处理，减小拟合误差，提高分离度，提高标准曲线的线性度，减小标准曲线截距、斜 率的测量偏差。通过对实验检测得到的As (III)、As (V)、MMA和DMA四种形态神化物谱图数 据的处理，使得重叠的谱图分离度提高，拖尾情况得到了有效的抑制，减小了谱图数据处理 过程中所引入的计算偏差。最后，使得As (III)、As (V)、MMA和DMA四种形态神化物的标准 曲线的相关系数达到0. 999 W上，截距和斜率的偏差控制在5% W内。
【附图说明】
[0009] 图1为HPLC-HG-AFS联用系统函数拟合谱图；
[0010] 图2为册1(：-服-4!^5系统模型函数拟合谱图标准曲线。图中；（a)As(m)，（b)DMA， (c) MMA, (d) As (V)，重复实验 3 次；
[0011] 图3为一次正差分谱图；
[0012] 图4为一次负差分谱图；
[0013] 图5为一次差分谱图；
[0014] 图6为一次差分处理后谱图的标准曲线。图中；(a) As (III)，化)DMA, (c)MMA，（d) As (V)，重复实验3次；
[0015] 图7为二次正差分谱图；
[0016] 图8为二次负差分谱图；
[0017] 图9为二次差分后谱图；
[0018] 图10为二次差分处理后谱图的标准曲线。图中：(a)As(III)，（b)DMA，（c)MMA，（d) As (V)，重复实验3次；
[0019] 图11为本发明方法整体流程图。
【具体实施方式】
[0020] 下面结合附图和【具体实施方式】对本发明进行详细说明，但本发明的实施范围并不 局限于此。
[0021] 本发明借鉴并改进了化osh和Anderegg提出的差分GC/MS法差分算法，将其应用 于HPLC-AR5系统谱图数据分析。差分算法采用的是向量思想，分两步进行：
[0022] 第一步是将HPLC-HG-AR5系统采集到的原始巧光数据去噪、拟合，经预处理后的 数据存储在一个向量S中，S = [Si，S2,... S。]。然后，将S中的相邻两个数据点相减，将得 到的正负差值分别存储在两个向量U和V中，U = [Ui，也...，U。]，V = [V。V2,. . .，V。]。其 中U用来存储正的差值，V用来存储负的差值，即；如果Si-Sw>0,则，Ui= Si-Sy，i = 2, 3,. . . , n ;如果 Si-Si_i< 0,贝ij，V i= I s i-Sy I，i = 2, 3,. . . , n。在该个过程中，U 和 V 保 持与原始数据中的数据点数相同，其他的对应数据点均设为零。
[0023] 第二步是将分离得到的U和V向量进行重新整合成一个向量，具体方法；首先将得 到的向量U和V W点为单位进行移位，正差值U向右移位，负差值V向左移位，目的是将表 征同一形态的谱峰的时间点对齐，所W移位值的大小决定于谱峰宽度，谱峰宽度越大，移动 的数据点数越多。移位之后，将对应同一时间点处的u和V向量值相加，组合成一个新的向 量S1，该个新的向量即为重新组合后的谱图。新的谱图包含了原始谱图的信息，而且谱峰之 间分离度提高，有效改善了谱峰重叠问题。差分HPLC-AR5算法如下所示：
[0024]
【主权项】
1. 一种基于系统模型理论与差分算法的hplc-hg-afs数据处理方法，其特征在于，该 方法包括以下步骤： 步骤一、将hplc-hg-afs系统采集到的原始荧光数据去噪、拟合，经预处理后的数据存 储在一个向量S中，S= [SuS2^11Sn];然后，向量S中的相邻两个数据点相减，得到的正负 差值分别存储在两个向量U和V中，U= [U1, U2，…，un]，V= [V1, V2，…，Vn]。其中U用来 存储正的差值，V用来存储负的差值；U和V保持与原始数据中的数据点数相同，其他的对应 数据点均设为零； 步骤二、执行差分算法：将分离得到的U和V向量进行重新整合成一个向量，该步骤具 体包括：首先，将得到的向量U和V以点为单位进行移位，正差值的向量U向右移位，负差值 的向量V向左移位；移位之后，将对应同一时间点处的U和V向量值相加，组合成一个新的 向量S1，这个新的向量Sl即为重新组合后的谱图。
2. 如权利要求1所述的基于系统模型理论与差分算法的HPLC-HG-AFS数据处理方法， 其特征在于，所述差分算法执行一次后，得到差分后的谱图，对于该谱图再次应用一次差分 算法，重复所述步骤一、步骤二，得到二次差分谱图。
【专利摘要】本发明公开了一种基于系统模型理论与差分算法的HPLC-HG-AFS数据处理方法，该方法包括以下步骤：步骤一、将HPLC-HG-AFS系统采集到的原始荧光数据去噪、拟合；步骤二、执行差分算法，得到重新组合后的谱图。所述差分算法执行一次后，得到差分后的谱图，对于该谱图再次应用一次差分算法，得到二次差分谱图。与现有技术相比，本发明能够减小拟合误差，提高分离度，提高标准曲线的线性度，减小标准曲线截距、斜率的测量偏差。
【IPC分类】G01N30-86
【公开号】CN104569235
【申请号】CN201510007859
【发明人】赵学玒, 汪曣, 杜康, 蒋学慧, 孙传强, 孙运, 崔健
【申请人】天津大学
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2015年1月8日