VYUŽITÍ FAST GC-MS V ANALÝZE BENZINŮ

Podobné dokumenty
9. Měření kinetiky dohasínání fluorescence ve frekvenční doméně

ANALÝZA RIZIKA A CITLIVOSTI JAKO SOUČÁST STUDIE PROVEDITELNOSTI 1. ČÁST

Kinetika spalovacích reakcí

Implementace bioplynové stanice do tepelné sítě

Separační metody v analytické chemii. Plynová chromatografie (GC) - princip

Distribuční konstanta. Retenční charakteristiky. Retenční charakteristiky. Sylabus přednášky: Vysokoúčinná kapalinová chromatografie.

VLIV VELIKOSTI OBCE NA TRŽNÍ CENY RODINNÝCH DOMŮ

í I Průchod a rozptyl záření gama ve vrstvách materiálu Prof. Ing. J. Šeda, DrSc. KDAIZ - PJPI

SIMULACE. Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic. Měřicí a řídicí technika magisterské studium FTOP - přednášky ZS 2009/10

MODELOVÁNÍ A SIMULACE

USE OF FUGACITY FOR HEADSPACE METHODS VYUŽITÍ FUGACITNÍ TEORIE PRO METODY HEADSPACE

CHEMIE A CHEMICKÉ TECHNOLOGIE (N150013) 3.r.

ŘEŠENÍ PROBLÉMU LOKALIZACE A ALOKACE LOGISTICKÝCH OBJEKTŮ POMOCÍ PROGRAMOVÉHO SYSTÉMU MATLAB. Vladimír Hanta 1, Ivan Gros 2

STANOVENÍ STOPOVÝCH KONCENTRACÍ FAME V LETECKÉM PETROLEJI. JAROSLAV KÁŇA a, JOSEF CHUDOBA b, PAVEL ŠIMÁČEK a a MILAN POSPÍŠIL a. Experimentální část

Mechatronické systémy s elektronicky komutovanými motory

SIMULACE A ŘÍZENÍ PNEUMATICKÉHO SERVOPOHONU POMOCÍ PROGRAMU MATLAB SIMULINK. Petr NOSKIEVIČ Petr JÁNIŠ

Optimalizační přístup při plánování rekonstrukcí vodovodních řadů

ANALÝZA PRODUKCE OLEJNIN ANALYSIS OF OIL SEED PRODUCTION. Lenka Šobrová

NUMERICAL INTEGRATION AND DIFFERENTIATION OF SAMPLED TIME SIGNALS BY USING FFT

Bezpečnost chemických výrob N111001

Konverze kmitočtu Štěpán Matějka

Staré mapy TEMAP - elearning

Modelování rizikových stavů v rodinných domech

6 LINEÁRNÍ REGRESNÍ MODELY

11 Tachogram jízdy kolejových vozidel

Korelační energie. Celkovou elektronovou energii molekuly lze experimentálně určit ze vztahu. E vib. = E at. = 39,856, E d

VYHODNOCOVÁNÍ CHROMATOGRAFICKÝCH DAT

MOŽNOSTI MODELOVÁNÍ A ŘEŠENÍ STŘETU PŘI OBJASŇOVÁNÍ FINGOVANÝCH DOPRAVNÍCH NEHOD

POROVNÁNÍ MEZI SKUPINAMI

REGRESNÍ ANALÝZA. 13. cvičení

ČVUT FEL. X16FIM Finanční Management. Semestrální projekt. Téma: Optimalizace zásobování teplem. Vypracoval: Marek Handl

Fakta o požárech a explozích. Hoření. Exploze. Hoření uhlovodíku. Hoření Exploze. Bezpečnost chemických výrob N111001

Zkouškový test z fyzikální a koloidní chemie

Validace analytické metody

6. Demonstrační simulační projekt generátory vstupních proudů simulačního modelu

Vysoké školy ekonomické v Praze

4 Parametry jízdy kolejových vozidel

MĚŘENÍ ELEKTRICKÝCH PARAMETRŮ V OBVODECH S PWM ŘÍZENÝMI ZDROJI NAPĚTÍ Electric Parameter Measurement in PWM Powered Circuits

CHYBY MĚŘENÍ. uvádíme ve tvaru x = x ± δ.

Posuzování výkonnosti projektů a projektového řízení

České vysoké učení technické v Praze Fakulta biomedicínského inženýrství

ANALÝZA RIZIKA A JEHO CITLIVOSTI V INVESTIČNÍM PROCESU

LABORATORNÍ PŘÍSTROJE A POSTUPY

CFD MODEL SNCR TECHNOLOGIE

Využití nástrojů GIS při analýze vztahů socio-ekonomických faktorů a úrovně sociální péče

VLIV APLIKOVANÉ TECHNOLOGIE NA EFEKTIVNOST V SEKTORU VÝROBY MLÉKA # THE EFFECT OF APPLIED TECHNOLOGY ON THE EFFICIENCY IN DAIRY PRODUCTION

katedra technických zařízení budov, fakulta stavební ČVUT TZ 31: Vzduchotechnika, cvičení č.1: Větrání stájových objektů vypracoval: Adamovský Daniel

Bořka Leitla Bolometrie na tokamaku GOLEM

Grantový řád Vysoké školy ekonomické v Praze

REAKCE POPTÁVKY DOMÁCNOSTÍ PO ENERGII NA ZVYŠOVÁNÍ ENERGETICKÉ ÚČINNOSTI: TEORIE A JEJÍ DŮSLEDKY PRO KONSTRUKCI EMPIRICKY OVĚŘITELNÝCH MODELŮ

Zpráva o analýze vzorků potravinářských aromatů pro Good Liquid sro

Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky. Bakalářská práce. Zpracování výsledků vstupních testů z matematiky

NÁVRH MATEMATICKÉHO MODELU PRO OPTIMALIZACI VYTVÁŘENÍ SMĚSÍ SPALITELNÝCH ODPADŮ PRO SPALOVNY. PETR BYCZANSKI a a KAREL OBROUČKA b.

TVORBA UHLÍKATÝCH PRODUKTŮ PŘI I PYROLÝZE UHLOVODÍKŮ

SBORNÍK PŘÍSPĚVKŮ. XXXVIII. Symposium o nových směrech výroby a hodnocení potravin Skalský Dvůr

Laboratoř ze speciální analýzy potravin II. Úloha 3 - Plynová chromatografie (GC-MS)

LABORATOŘ ANALÝZY POTRAVIN A PŘÍRODNÍCH PRODUKTŮ. Stanovení těkavých látek

APLIKACE MATEMATICKÉHO PROGRAMOVÁNÍ PŘI NÁVRHU STRUKTURY DISTRIBUČNÍHO SYSTÉMU

LABORATOŘ ANALÝZY POTRAVIN A PŘÍRODNÍCH PRODUKTŮ. Stanovení těkavých látek

3 Základní modely reaktorů

ANALÝZA VLIVU DEMOGRAFICKÝCH FAKTORŮ NA SPOKOJENOST ZÁKAZNÍKŮ VE VYBRANÉ LÉKÁRNĚ S VYUŽITÍM LOGISTICKÉ REGRESE

VYUŽITÍ GC-FID PŘI KONTROLE SLOŽENÍ MOTOROVÝCH PALIV. ZLATA MUŽÍKOVÁ a PAVEL ŠIMÁČEK. Úvod. Experimentální podmínky

Sdílení tepla. Úvod - Přehled. Sdílení tepla mezi termodynamickou soustavou a okolím je podmíněno rozdílností teplot soustavy T.

Transformace dat a počítačově intenzivní metody

Simulovaná destilace ropných frakcí

Hodnocení využití parku vozidel

Vysokoúčinná kapalinová chromatografie

Účinnost spalovacích zařízení

VYUŽITÍ STECHIOMETRICKÝCH VZTAHŮ PŘI POČÍTAČOVÉM MODELOVÁNÍ OHNIŠŤ

Metody analýzy rizika. Předběžné hodnocení rizika. Kontrolní seznam procesních rizik. Bezpečnostní posudek

SCIENTIFIC PAPERS OF THE UNIVERSITY OF PARDUBICE APLIKACE NEURONOVÝCH SÍTÍ PRO DETEKCI PORUCH SIGNÁLŮ

Rizikového inženýrství stavebních systémů

Statistická energetická analýza (SEA)

SORPCE NASYCENÝCH PAR PERCHLORETHYLENU NA ZEMINY A POROVNÁNÍ VÝTĚŽKŮ EXTRAKČNÍCH TECHNIK. BORISLAV ZDRAVKOV, JIŘÍ JORDAN ČERMÁK a JOSEF JANKŮ.

IDS a drážní doprava - prostředek udržitelného rozvoje dopravy

Lokace odbavovacího centra nákladní pokladny pro víkendový provoz

MOŽNOSTI PREDIKCE DYNAMICKÉHO CHOVÁNÍ LOPAT OBĚŽNÝCH KOL KAPLANOVÝCH A DÉRIAZOVÝCH TURBÍN.

Technická specifikace přístrojů k zadávací dokumentaci Plynové chromatografy a analyzátory k pokusným jednotkám pro projekt UniCRE

Výkonové LDMOS tranzistory

1.2. Postup výpočtu. , [kwh/(m 3.a)] (6)

PLYNOVÁ CHROMATOGRAFIE (GC)

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI

Hmotnostní spektrometrie

VYSOKOTEPLOTNÍ PLYNOVÁ CHROMATOGRAFIE V ANALÝZE ROPNÝCH PRODUKTŮ

BEZRIZIKOVÁ VÝNOSOVÁ MÍRA OTEVŘENÝ PROBLÉM VÝNOSOVÉHO OCEŇOVÁNÍ

Pokročilé praktikum z fyzikální chemie. Návody k úlohám

Metody zvýšení rozlišovací obrazů

06. Plynová chromatografie (GC)

Měření základních materiálových charakteristik propustnosti řetězového filtru Mgr. Radek Melich. 2. Použité metody

Analýza kofeinu v kávě pomocí kapalinové chromatografie

Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně

9 Daleká infračervená a milimetrová astronomie

HUDEBNÍ EFEKT DISTORTION VYUŽÍVAJÍCÍ ZPRACOVÁNÍ PŘÍRŮSTKŮ SIGNÁLŮ ČASOVĚ

Využití logistické regrese pro hodnocení omaku

PODKLADY PRO PRAKTICKÝ SEMINÁŘ PRO UČITELE VOŠ. Logaritmické veličiny používané pro popis přenosových řetězců. Ing. Bc. Ivan Pravda, Ph.D.

Kinetika dohasínání fluorescence

Vykazování solventnosti pojišťoven

ALGORITMUS SILOVÉ METODY

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Radka Luštincová

ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN

Transkript:

PLIV 2 (21), 82-86 VYUŽITÍ FST GC-MS V NLÝZE BENZINŮ Jaroslav Káňa, Martn Novák, Pavel Šmáček Ústav technologe ropy a alternatvních palv, Vysoká škola chemcko-technologcká v Praze, Techncká 5, 166 28 Praha 6, jaroslav.kana@vscht.cz Práce se zabývá hodnocením možností využtí rychlé plynové chromatografe spojené s hmotnostněspektrometrckou detekcí (Fast GC-MS) v oblast analýzy benznů. Vedle základní nstrumentace a popsu optmalzace chromatografckých podmínek jsou v článku dskutovány možnost dentfkace a kvantfkace jednotlvých složek automoblových benznů. Výsledkem optmalzace je navržený teplotní program kaplární kolony, režm průtoku nosného plynu. Vypracovanou metodou bylo dentfkováno a kvantfkováno celkově 295 složek přítomných v automoblovém benznu za přjatelných 3 mnut. Došlo: 1. 6. 1, přjato 16. 7. 1 1. Úvod Exstuje celá řada typů benznových frakcí a pro analýzu různých benznů jsou vhodné různé analytcké metody. Pouze některé analytcké metody jsou však vhodné pro detalní a pokud možno unverzální analýzu všech druhů benznů. Vysoké nároky na analytckou kontrolu benznů mohou být splněny př použtí moderních analytckých metod jako jsou chromatografe a spektrometre. Výhody těchto metod spočívají v použtí nepatrného množství vzorku, dosažení relatvně přesného výsledku, elmnac subjektvních chyb a zvláště ve velm krátké době analýzy [1]. Spojení výše uvedených analytckých metod se dá s výhodou využít př detalní analýze benznů. Takovou metodou může být např. plynová chromatografe s hmotnostním detektorem (GC-MS). Identfkace složek vzorku v plynové chromatograf se může provádět buď na základě retenčních časů, které ale závsí na podmínkách GC; pomocí relatvních retenčních hodnot, což je poměr redukovaných retenčních časů látky a standardu; nebo podle retenčních ndexů např. podle Kovátse, kdy se retenční čas vztahuje na dva sousedící n-alkany, které eluují před a za měřenou látkou. by bylo možné srovnávat mezlaboratorní retenční data, bylo zavedeno používání unfkovaných retenčních ndexů, které jsou vztaženy na určtou staconární fáz př určté teplotě. Retenční ndexy většny uhlovodíků přítomných v benznech jsou však tabelovány pouze pro zotermní analýzy. Běžné analýzy se ale provádějí př programované teplotě nebo tlaku. Proto byly odvozeny vztahy pro výpočet retenčních ndexů př programované teplotě nebo tlaku, které jsou ovšem použtelné pouze pro lneární programy bez zotermních úseků a nelze je používat př kombnac programování teploty a tlaku [2-6]. Př použtí GC-MS mohou být navíc složky dentfkovány na základě srovnání hmotnostních spekter s tabelovaným hmotnostním spektry nebo softwarovým knhovnam. Na základě určté shody hmotnostních spekter je možné určt, o jakou látku se jedná. Př kvanttatvní analýze složtějších směsí se někdy používá směs kalbračních standardů, s jíž pomocí se stanoví odezva detektoru pro různé typy látek. Odezvy detektoru spolu s hmotnostním spektry jsou pak použty pro dentfkac a kvantfkac neznámého vzorku.[7]. 2. Expermentální část Pro dentfkac látek obsažených v benznech a pro optmalzac chromatografckých podmínek GC-MS systému byl analyzován komerční automoblový benzn Super B-95 a benzn z fludního katalytckého krakování. Oba vzorky benznů pocházely z produkce společnost Česká rafnérská a.s. (rafnere Kralupy nad Vltavou). Instrumentace Vzorky benznů byly analyzovány pomocí GC-MS systému frmy Thermo Electron Corporaton Fnngan, nesoucím označení FOCUS DSQ. Systém se skládá z plynového chromatografu FOCUS RS 323 a z hmotnostního spektrometru TRCE DSQ. Plynový chromatograf byl dále vybaven automatckým dávkovačem vzorků I/S 3. Hmotnostní spektrometr TRCE DSQ byl vybaven kvadrupólovým analyzátorem s předřazeným zakřveným kvadrupólovým fltrem (tzv. prefltr). Ionzace elektronovým nárazem (EI) byla provedena př energ onzujících elektronů 7 ev. Př analýzách byla snímána hmotnostní spektra v rozsahu 2-2 m/z rychlostí 2,4 spekter za sekundu. Výše uvedený GC-MS systém byl přpojen k PC vybaveném softwarem pro sběr a vyhodnocení dat calbur. Př hledání optmálních podmínek pro GC-MS byl analyzován automoblový benzn B-95 za různých podmínek s použtím kolony Perkn-Elmer (25 m x,1 mm, tloušťka flmu typu PDMS,25 µm). Podmínky GC-MS analýzy jsou uvedeny v Tab.1. Optmalzace chromatografckých podmínek byla prováděna v režmu konstantního tlaku nosného plynu na hlavě kolony. Byly zkoušeny různé kombnace tlaku nosného plynu, teplotního gradentu a dělícího poměru nástřkového členu, přčemž provozní podmínky hmotnostního spektrometru zůstávaly neměnné. 82

PLIV 2 (21), 82-86 Tabulka 1 Podmínky GC-MS analýzy Parametr Hodnota Dávkované množství (μl),1 Teplota nástřku ( C) 25 Teplotní program 35 C - 5 mn, C mn -1 18 C Teplota transferlne ( C) 25 Teplota ontového zdroje ( C) 2 Energe elektronů (ev) 7 Režm scanování Full scan Rozsah měřených ontů (m/z) 2-2 Rychlost scanování (spektrum s -1 ) 2,4 Identfkace a kvantfkace složek benznů Identfkace jednotlvých složek vzorků byla prováděna na základě porovnání jejch hmotnostních spekter s tabelovaným spektry v elektroncké knhovně. Ke snadnější dentfkac látek byly také použty výsledky analýzy získané zavedenou metodkou GC-FID, u které byly známy retenční časy cca 3 složek benzínů. Př dentfkac jednotlvých složek vzorků byly dále využty Kovátsovy retenční ndexy [8]. Pro snazší dentfkac některých skupn uhlovodíků byly vzorky benznů podrobeny sulfonac, čímž byly zbaveny alkenů a aromátů. Jelkož odezva MS detektoru je závslá na struktuře molekuly, nemohlo být př kvantfkac složek vypočítáno jejch relatvní zastoupení jednoduchým způsobem jako např. z relatvního zastoupení ploch píků. Proto byly zavedeny tzv. korekční faktory K. K určení korekčních faktorů K jednotlvých látek obsažených ve vzorku byly využty výsledky z kvanttatvní analýzy provedené metodou GC-FID. Vzorek automoblového benznu byl nejdříve analyzován na systému GC-FID, kde byl proveden výpočet relatvního zastoupení jednotlvých látek (% hm.) na základě relatvních podílů ploch chromatografckých píků. Poté byl vzorek analyzován na systému GC-MS. Ze známého množství jednotlvých látek určeného pomocí GC-FID byly vypočítány korekční faktory K (vz. rovnce 1). Tyto faktory pak byly použty k výpočtu obsahu příslušné látky na základě znalost velkost plochy píku v GC-MS chromatogramu (TIC). Jako referenční látka s K =1 byl zvolen sopentan. K GC MS zgc MS GC FID GC MS GC FID GC FID zgc FID K korekční faktor složky, zgc-ms GC-MS GC-FID zgc-fid v GC- MSchromatogramu, plocha píku látky obsah látky obsah referenční GC FID zgc FID látky vgc- MSchromatogramu, plocha píku referenční (1) (% hm.) vypočítaný z GC- FID analýzy, látky (% hm.) vypočítaný z GC- FID analýzy. Vlastní výpočet složení benznu byl proveden tak, že ke každé látce v analyzovaném vzorku byl přřazen korekční faktor K, kterým byla vynásobena plocha příslušného píku z GC-MS TIC chromatogramu (příp. chromatogramu selektvního ontu) podle vzorce: k K (2) GC-MS korgovaná plocha látky, k GC MS K korekční faktor látky. plocha látky z GC- MSanalýzy, Obsah (% hm.) látky v analyzovaném vzorku pak bylo vypočteno podle rovnce: k (3) 1 k obsah látky ve vzorku (% hm.), k korgovaná plocha látky, k suma korgovaných ploch všech látek. 3. Výsledky a dskuse Optmalzace chromatografckých podmínek by byla splněna podmínka rychlé analýzy, byla použta relatvně krátká analytcká kolona. V kombnac s malým vntřním průměrem je možné dosáhnout přjatelné separační účnnost s jstým handcapem spočívajícím v menší kapactě úzkých kolon. Dělč byl nejprve nastaven na poměr 1:5, př kterém se nepředpokládalo přetížení kolony. Př takto nastaveném dělč se měnly ostatní proměnné parametry, a to tlak nosného plynu (2 až 6 kpa) na hlavě kolony a teplotní gradent (3 až 7 C). Poté se měnlo také nastavení dělče a to až na hodnotu 1:5. Cílem bylo najít optmální pracovní podmínky separace s ohledem na přjatelnou dobu analýzy. Protože subjektvní posouzení chromatogramů není pro volbu optmálních podmínek spolehlvé, byly pro posouzení separační účnnost použty parametry rozlšení (R) a počet teoretckých pater (N T ). n takový kvanttatvní pops však nemusí být vždy spolehlvý, zvláště u takových multkomponentních směsí jako jsou automoblové benzny. Pro výpočet rozlšení byl v automoblovém benznu B-95 vybrán methyl-terc.butylether (MTBE) a 2-methylpentan. Pro posouzení separační účnnost s využtím parametru N T byly vybrány dva uhlovodíky sopentan a toluen, jakožto zástupc složek benznu s odlšným fyzkálně-chemckým vlastnostm (bod varu, polarta atp.). Na základě vypočtených parametrů R (pro MTBE a 2-methylpentan) a N T (sopentan a toluen), byly na koloně PE zjštěny tyto optmální chromatografcké pod- 83

Počet teoretckých pater ( 1 5 ) PLIV 2 (21), 82-86 mínky: teplotní program: 35 C -5 mn, 7 C mn -1 18 C, tlak nosného plynu na hlavě kolony 6 kpa a 1:4. Celková doba analýzy byla přtom přjatelných 3 mn. Správnost výběru optmálních podmínek je dobře patrná z Obr. 1 a Obr. 2, kde jsou uvedeny závslost parametru rozlšení a počtu teoretckých pater na tlaku nosného plynu. Obr. 1 Závslost parametru rozlšení R (MTBE, 2-methylpentan) na tlaku nosného plynu 7 6 5 4 3 2 1 -pentan toluen 3 4 5 6 7 8 9 Tlak (kpa) Obr. 2 Závslost počtu teoretckých pater N T (sopentan, toluen) na tlaku nosného plynu Identfkace složek vzorku Př výše uvedených optmálních podmínkách však bylo na kolonu dávkováno velm malé množství vzorku a některé jeho mnortní složky byly jž pod mezí detekce. Musel být tedy zvolen takový komproms, aby byly jednotlvé složky vzorku dobře separované, ale aby přtom mohl být detekován co největší počet látek. Na obr. 3 jsou pro názornost uvedeny vybrané oblast tří chromatogramů lustrující vlv nastavení dělče na možnost detekce mnortních složek. Na obr. 3 lze také pozorovat vlv dávkovaného množství vzorku na posun retenčních časů. Po důkladném porovnání chromatogramů byl tedy pozměněn výběr chromatografckých podmínek. Původní teplotní program a optmální tlak zůstaly zachovány, ale došlo ke změně nastavení dělícího poměru z hodnoty 1:4 na hodnotu 1:2. Př takto optmalzovaných podmínkách byla provedena dentfkace složek automoblového benznu B-95. Identfkace jednotlvých složek automoblového benznu byla provedena na základě srovnání hmotnostních spekter neznámých látek se softwarovou knhovnou hmotnostních spekter. Eluční pořadí látek bylo také konfrontováno s výsledky analýzy provedených metodou GC-FID na chromatografu HP 689. V neposlední řadě byly k dentfkac nápomocny Kovátsovy retenční ndexy. Jelkož hmotnostní spektra cyklanů a alkenů jsou s podobná, nastávají př jejch dentfkac obtíže. Pro snazší dentfkac těchto látek byly vzorky benznů zbaveny alkenů a aromátů sulfonací. Chromatogramy těchto vzorků po sulfonac pak neobsahovaly píky alkenů a aromátů. Na základě vyhodnocení příslušných dvojc vzorků před a po sulfonac bylo pak možné lépe dentfkovat příslušné cyklany, aromáty resp. alkeny. Na obr. 4 jsou pro lustrac uvedeny chromatogramy vzorku B-95 před a po sulfonac. V komerčním automoblovém benznu bylo nalezeno celkem 295 látek, přčemž u deset dvojc látek docházelo za daných chromatografckých podmínek ke koeluc. Identfkace a následná kvantfkace jednotlvých složek vzorku byla zautomatzována v softwaru calbur, který umožňuje složku dentfkovat jak na základě retenčního času, tak na základě kombnace retenčního času a shody hmotnostního spektra. Kvantfkace složek vzorku Kvantfkace jednotlvých složek benznu byla provedena na základě ntegrace a vyhodnocení ploch chromatografckých píků. Jelkož hmotnostní detektor neposkytuje stejnou odezvu pro všechny typy uhlovodíků, byla kvanttatvní analýza provedena s využtím korekčních faktorů K pro všechny dentfkované látky. K tomuto účelu byly použty výsledky kvanttatvní analýzy automoblového benznu B-95 získané z GC- FID analýzy. U látek, které nebyly dentfkovány metodou GC-FID byl použt korekční faktor podobného dentfkovaného a kvantfkovaného uhlovodíku. Korekční faktory K a hmotnostní zastoupení byly vypočítány pro 295 dentfkovaných látek. V některých případech koeluce dvou látek však nebylo možné provést s patřčnou přesností jejch oddělenou ntegrac. Z tohoto důvodu byl u deset dvojc koelujících látek vypočítán směsný korekční faktor. Vzhledem k tomu, že metoda dentfkace a kvantfkace byla odladěna pouze pro automoblový benzn, výsledky kvanttatvní analýzy jných typů benznů mohou být zkresleny. 84

-buatn buatn Relatve bundance 1-buten t-2-buten+2-methyl-1-propen c-2-buten 3-methyl-1-buten 1-penten 2-methyl-1-buten t-2-penten c-2-penten Relatve bundance PLIV 2 (21), 82-86 RT: 3,85-5,37 1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 3,95 3,92 3,95 4,3 4,1 4,13 4,3 4,1 4,3 4,48 4,47 4,6 4,61 5,29 5,3 5,14 4,33 4,63 4,77 4,99 5,15 4,45 4,45 4,59 4,59 4,97 5,11 4,66 4,75 4, 4,2 4,4 4,6 4,8 5, 5,2 Tme (mn) 5,27 4,47 4,1 4,26 4,44 4,48 5,26 4,1 4,1 4,58 4,69 4,96 5,13 4,9E5 m/z= 69,5-7,5 B_EI_FullScan- ramp7-1-5- konst_tlak6kpa 9,14E4 m/z= 69,5-7,5 ba_e_fullscan- ramp7-1-2- konst_tlak6kpa 3,65E4 m/z= 69,5-7,5 ba_e_fullscan- ramp7-1-4- konst_tlak6kpa Obr. 3 Vlv nastavení dělícího poměru na mez detekce některých látek (chromatogram selektvního ontu m/z = 7) RT: 1,5-2,39 1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 9 8 7 6 5 4 3 2 1,54 1 1,6 1,66 1,74 1,82 1,9 1,96 2,7 2,18 2,25 2,38 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 2, 2,1 2,2 2,3 Tme (mn) 2,2 1,64 2,18 1,61 1,68 1,9 2,12 1,79 1,98 2,2 -pentan 1,64 1:5 1:2 1:4 2,22 pentan 2,22 2,29 2,37 4,67E7 TIC B95II_FullScan- ramp7-1-2- konst_tlak6kpa 1,54E7 TIC ba95_bez_olefnu _fullscan-ramp7-1-2- konst_tlak6kpa Obr. 4 TIC chromatogram benznu B-95 před sulfonací (nahoře) a po sulfonac (dole) Všechny dentfkované a kvantfkované látky byly zařazeny do jedné z příslušných uhlovodíkových skupn. Vedle uhlovodíkových skupn byla kvantfkována nejpoužívanější kyslíkatá složka automoblových benznů - MTBE. Software calbur je schopen př automatcké analýze za daných podmínek dentfkovat a kvantfkovat složky benznu, které jsou zastoupeny v množství větším než,1 % hm. Pro lepší představu lze uvést, že přblžně 12 látek bylo ve vzorku automoblového benznu zastoupeno v množství od,1 % hm. do,1 % hm., což představuje cca 2,7 % hm. z celkové sumy látek. 4. Závěr Na základě provedených expermentů byly pro použtou analytckou kolonu kolonu Perkn-Elmer optmalzovány podmínky GC-MS analýzy: režm konstantního tlaku nosného plynu na hlavě kolony 6 kpa; 1:2, teplotní program: 35 C - 5 mn, gradent 7 C mn -1 18 C. I př optmálních chromatografckých podmínkách dochází v některých případech ke koeluc více látek. Jelkož jsou však tyto látky většnou v mnortním zastoupení, tento nežádoucí jev výsledky analýzy přílš neovlvňuje. Celkově lze konstatovat, že na použtém GC-MS systému dochází k uspokojvému dělení vzorku, které je srovnatelné s dělením na klasckých GC-FID systémech využívajících zpravdla kolony o délce 5-6 m. nalýza na použtém GC-MS systému přtom trvá přjatelných 3 mn. Problém koeluce některých látek se dá navíc řešt s pomocí softwaru na dekonvoluc chromatografckých píků, který pracuje s hmotnostním spektry. Celkem bylo dentfkováno 295 složek automoblového benznu. Retenční data spolu s hmotnostním spektry dentfkovaných látek byla využta pro proceduru automatzované dentfkace benznových složek. utomatzovaná dentfkace látek byla odladěna pro automoblové benzny, u kterých je možné provést detalní kvantfkac. Poděkování Tato práce vznkla za fnanční podpory Mnsterstva školství, mládeže a tělovýchovy České republky v rámc projektu č. MSM 64613734. Lteratura 1. Kuraš M., Hála S.: Journal of Chromatography 51, s. 45-57 (197) 2. Van Den Dool, Kratz P.D.: Journal of Chromatography II, s. 463-471 (1963) 3. Erdey L., Takácz J., Szalázny É.: Journal of Chromatography 46, s. 2-32 (197) 4. Guan Y., Kraly J., Rjks.: Journal of Chromatography 472, s. 129-143 (1989) 85

PLIV 2 (21), 82-86 5. Cramers C.. a kol.: Journal of Chromatography 279, s. 83-89 (1983) 6. Vezzan S. a kol.: Journal of Chromatography 848, s. 229-238 (1999) 7. Rousss G.S., Ftzgerald W.P.: Energy Fuels 15, s. 477-486 (21) 8. Whte C.M., Hackett J., nderson R.R., Kal S., Spock P.S.: Journal of Hgh Resoluton Chromatography 15, s. 15-12 (1992). Summary J. Káňa, M. Novák and P. Šmáček Department of Petroleum Technology and lternatve Fuels, Insttute of Chemcal Technology, Prague pplcaton of Fast GC-MS n gasolne analyss The am of ths work s to demonstrate applcaton of fast GC-MS n gasolne analyss. There are dscussed optmzaton of chromatographc condtons, dentfcaton and quantfcaton of gasolne components n ths paper. ppled optmzed procedure on gven apparatus showed (had) satsfyng chromatographc separaton and took acceptable 3 mn. t the end there were dentfed 295 components present n gasolne. utomated software dentfcaton of gasolne components was tuned up for automotve gasolne. 86