Optimización de una separación por RP-HPLC, en función de composición de fase móvil, pH y temperatura, aplicada a una mezcla de herbicidas

SEBASTIAN J. CARUSO; PEDRO CIFUENTE; LEONARDO G. GAGLIARDI; CECILIA B. CASTELLS

Corrientes

Congreso; XI Congreso Argentino de Química Analítica; 2021

Asociación Argentina de Químicos Analíticos

Optimizar un método cromatográfico consiste en obtener las mayores resoluciones posibles, en el menor tiempo, lo más económico y con la mínima generación de desechos. Esta tarea en cromatografía liquida de alta resolución (HPLC) tiene una alta complejidad dado que las variables a optimizar son muchas. Entre estas variables podemos observar dos tipo, por un lado las variables discretas: tipo de cromatografía, fase estacionaria, dimensiones de la columna, tipo de solvente, naturaleza química del buffer, etc.; y por el otro lado las variables continuas: composición de fase móvil, pH, temperatura, caudal, volumen de inyección, etc.Las primeras son variables electivas, en cambio de las variables continuas se han obtenidos modelos en función de la retención. Las tres variables continuas más importantes a la hora de variar selectividades y resoluciones son la composición de fase móvil (φ), el pH, y la temperatura (T) 1 . Desde hace muchos años ya se conoce como varían las retenciones cromatográficas a la hora de modificar las variables individualmente, es decir, k(φ), k(pH) y k(T). Sin embargo, al modificar dos variables al mismo tiempo las relaciones individuales dejan de regir ya que se observan interacciones entre ellas, es por esto que otros grupos inicialmente obtuvieron modelos que permitan obtener la variación de la retención cromatográfica con la modificación de dos variables a la vez k ́(φ;pH) 2 y k ́(φ;T) 3 , y por ultimo un modelo completo que permita la cuantificación de las interacciones entre las tres variables k ́(φ;pH;T) . Estos modelos pueden ser utilizados para la predicción de tiempos de retención en cualquier condición dentro de los límites establecidos por el operador, por lo tanto, aplicando algún criterio matemático que permita cuantificar la separación (es decir, criterios de optimización) podemos obtener la mejor condición posible para nuestro sistema en concreto (óptimo del sistema). Este tipo de ecuaciones ya han sido utilizadas varias veces, la mayoría de ellas funcionan maximizando el criterio para encontrar el óptimo del sistema 1,5 , aunque existe algún desarrollo en donde el criterio debe ser minimizado para optimizar la separación 6 . También dentro de estas ecuaciones encontramos algunas que se centran plenamente en la separación y son lo único que tienen en cuenta a la hora de optimizar, mientras otras (generalmente más practicas) tienen en cuenta también otros parámetros como ser, el tiempo máximo de cromatografía, el tiempo de retención mínimo para el primer pico, etc.En este trabajo proponemos en primer lugar realizar mediciones de retención de cada analito a 3 composiciones de fase móvil, 4 pH (w/w) y 2 temperaturas, para luego ajustar el modelo matemático y asi obtener los parámetros individuales que relacionan la retención con las tres variables al mismo tiempo. Y en segundo lugar, aplicar los distintos tipos de criterios de optimización al espacio 4D (k ́, φ, pH, T), para obtener el óptimo del sistema. Finalmente, se realizará el análisis en las condiciones halladas como óptimas y en su entorno cercano. Esto será realizado sobre una mezcla de ácidos carboxílicos, que son utilizados frecuentemente como herbicidas, por lo que es de interés su separación dado que pueden ser encontrados en una misma matriz y son de interés medioambiental. También cabe destacar que las variables discretas han sido fijadas al inicio del trabajo, por lo que se utilizó una columna cromatográfica de C18 y como fase móvil se utilizaron mezclas de buffer acuoso/metanol.