2020年12月23日 星期三

關於GC,GC/MSD 的相對滯留時間 RRT的概觀

積分軟體出現的時間大約在1990年,在之前

色層分析數據幾乎是全人工的狀態,積分器

一度充斥在實驗室當中,但是基本上不會負

責最後的報告工作,可以說,過去二十五到

三十年間,色層分析經歷許多硬體和軟體的

變化。

 

RRT(Relative Retention Time) 目前在軟體中

仍然可見,這是一個時代的產物,存在於儀器

精密度有限的年代,當時因為物質的RT因為

每個注射不能夠準點,所以採用RRT成為一種

替代方式,來避免誤判和爭議,而單就RRT而

言就有比例式和距離式的差別,依據與內標滯

留時間的比例,或是與內標的時間差距,因此

RRT也有兩種。


在儀器精密度不斷地提高之下,因為物質RT已

經可以有分鐘小數以下兩位的精密度了,因此

目前的RRT 面臨這樣的排擠問題,在RT精密度

足夠的情況下,一方面沒有原先預期的輔助作用

,更甚的是,一旦RT精密度夠,RRT 的標準偏差

(SD)會趨近於零,而依它算出的RSD會是無限大,

實際上結果多以 RT 來做定性的判斷。

 

這樣的問題在GC和GC/MSD,GC/QQQ的儀器上

特別顯得嚴重,主要是烘箱溫控精密到度C小數下

三位(Agilent 7890,8890),壓力控制精密度到Psig

小數下三位,可以說物質單以RT就可以分辨,已經

不需藉RRT的輔助,因此對於RRT的需求,已經不像

在儀器精密度不足的年代, 那樣迫切了。

沒有留言:

AI 時代的思辨

 我們應該如何看待AI時代的來臨?這是大家最困擾的問題,所以經常有人拿這問題去問輝達(或是英偉達)老闆黃仁勳,聽聽他的意見,但這對我來說,無異是到水果行去問老闆他的瓜甜不甜一樣的愚蠢。 自己在80年末90年初遇到一次人工智慧的風潮,但似乎當時的軟體和硬體均不足以承擔這個工作,所以...