Estimación de la Función de Ensanchamiento Instrumental en CLE con Múltiple Detección

YOSSEN, M. M.; VEGA, J. R.; MEIRA, G. R.

Santa Fe, Argentina

Congreso; XXIV Congreso Argentino de Química; 2002

Asociación Química Argentina

La cromatografía líquida de exclusión (CLE) es una de las técnicas analíticas más utilizadas para determinar la distribución de pesos moleculares de un polímero. En CLE, los cromatogramas medidos resultan distorsionados por el ensanchamiento instrumental (EI). El modelo discreto del EI se representa por medio de las expresiones de Tung para detectores másicos (DR) y que puede extenderse para el caso de sensores de masa molar (LS, IV). En este trabajo, se propone un método numérico para estimar la función de EI uniforme, a partir de los cromatogramas de DR, IV y LS medidos cuando se analiza un homopolímero lineal angosto y se conoce o no su calibración directa y o universal de pesos moleculares. A efectos de estimar las componentes de la matriz de EI, se propone utilizar un método de mínimos cuadrados no lineales que minimice la suma de los errores cuadráticos obtenidos por la diferencia entre los cromatogramas medidos y estimados. A efectos de evaluar la metodología propuesta se simuló un ejemplo "sintético" correspondiente a una muestra de poliestireno, adoptándose: i) una función de EI uniforme, EMG; ii) cromatogramas corregidos Gaussianos; y iii) calibración directa y universal, lineales. Se simularon cuatro casos de detección: a) DR+LS+ calibración directa; b) DR+IV+ calibración directa; c) DR+IV+ calibración universal; y d) DR+LS+IV. El método propuesto permite recuperar en forma prácticamente exacta la función de EI para todos los casos analizados (a-d). En los casos (a-c), la calidad de la estimación está sujeta a la precisión con que se conozca las calibraciones tanto directa como universal. El caso de triple detección (d), no cuenta con esta restricción ya que la calibración resulta intrínsecamente calculada a partir de las mediciones. En la práctica, la polidispersidad de la muestra analizada no debería ser muy elevada, para asegurar la validez de la hipótesis de EI uniforme.