Интерпретативные методы

Для интерпретативных методов, описанных в разд. 5.5, существенно знание данных об удерживании всех индивидуальных компонентов образца. В разд. 5.6 описываются пути получения необходимой информации такого рода. [c.212]

Интерпретативные методы обязаны своим существованием [c.249]

В двух следующих разделах описаны интерпретативные методы двух видов. В разд. 5.5.1 рассмотрены параллельные методы, включающие фиксированное планирование эксперимента, а в разд. 5.5.2 — интерпретативные методы, в которых начальный план составляет ограниченное число экспериментов, а положение следующей точки вычисляется в ходе оптимизации. [c.249]

Параллельные интерпретативные методы. В этом разделе описано несколько оптимизационных процедур, являющихся параллельными в том смысле, что все эксперименты выполняются в соответствии с заранее спланированной последовательностью. Однако в отличие от методов, рассмотренных в разд. 5.2, экспериментальные данные в этом случае для всех компонентов представляют в виде индивидуальных поверхностей удерживания. Лучшим из такого рода методов является так называемая оконная диаграмма . [c.249]

Таблица 5.6. Применение интерпретативных методов для оптимизации хроматографической селективности

Заключение. Табл. 5.6 подводит итог описанию интерпретативных методов (разд. 5.5.1 и 5.5.2). Все интерпретативные методы имеют следующие общие характеристики. [c.291]

Первый недостаток подразумевает удлинение процедуры оптимизации. Следовательно, приходится жертвовать одним из наиболее важных преимуществ интерпретативных методов — небольшим числом необходимых экспериментов. Однако при использовании полностью автоматизированных систем от оператора не требуется больших усилий. [c.293]

Второй же недостаток в отличие от первого имеет принципиальный характер. Чаще всего ввести раздельно все компоненты образца не представляется возможным, и, следовательно, если предполагалось использование интерпретативных методов, необходим поиск альтернативы. [c.293]

Параллельные интерпретативные методы позволяют локализовать глобальный оптимум на основании результатов довольно небольшого числа экспериментов (табл. 5.7г). За это [c.306]

Таблица 5.7г. Сводка оптимизационных процедур. Метод параллельные интерпретативные методы

Из табл. 5.7г следует, что параллельные интерпретативные методы являются весьма многообещающими применительно к оптимизации селективности, однако они могут быть серьезно усовершенствованы, если направить усилия на 1) формулирование моделей, базирующихся на основательной хроматографической теории 2) улучшение компьютерных методов локализации глобального оптимума в многомерном параметрическом пространстве 3) автоматизацию процедур распознавания индивидуальных компонентов на каждой хроматограмме. [c.307]

По сравнению с описанными выше параллельными интерпретативными методами итеративные схемы (табл. 5.7д) имеют два основных достоинства 1) оптимум может быть локализован с высокой степенью точности (определяемой пользователем) 2) точность модели, применяемой для описания поверхности удерживания, не является ограничивающим фактором. [c.307]

Поэтому лучшей возможностью представляется комбинация двз .х различных интерпретативных методов, например фиксированной схемы, с последующим применением итеративной процедуры для точной локализации оптимума. Это приведет к несколько большему числу экспериментов, чем каждый из подходов в отдельности, но полученные результаты стоят затраченных усилий. [c.308]

Параллельные интерпретативные методы позволяют с хорошей вероятностью локализовать глобальный оптимум на основании небольшого числа экспериментов, но возрастают тре- [c.308]

Итеративные интерпретативные методы позволяют более точно локализовать оптимум и не зависят от качества модели. Однако локализация глобального оптимума не всегда возможна. [c.309]

Наиболее перспективным представляется интерпретативный метод, объединяющий начальную фиксированную экспериментальную схему с итеративным уточнением оптимума. [c.309]

Интерпретативные методы. Очевидной альтернативой последовательным оптимизационным методам является интерпретативный метод оптимизации, в котором для оценки (предсказания) поведения удерживания всех индивидуальных компонентов как функции рассматриваемых при оптимизации параметров (поверхностей удерживания) используются результаты небольшого числа экспериментов. Знание поверхностей удерживания необходимо для вычисления поверхностей отклика, которые в свою очередь нужны для определения глобального оптимума (см. описание интерпретативных методов в разд. 5.5). Схемы такого рода интерпретативных методов в применении к ГХ даны в работах [14, 15]. [c.335]

ПЫХ фаз, а следовательно, и различных колонок. Поэтому в такого рода анализах для оптимизации селективности следует предпочесть интерпретативные методы. Поскольку в изотермической ГХ с использованием смешанных фаз наблюдается линейная зависимость между удерживанием и составом [уравнение [c.339]

При исследовании простых образцов, на хроматограммах которых возможна идентификация индивидуальных компонентов, применение интерпретативных методов должно позволить определение оптимума (глобального) на основании небольшого числа экспериментов. [c.339]

При исследовании сложных образцов разделение главных компонентов может быть оптимизировано интерпретативным методом. Результирующая оптимизированная программа обычно соответствует оптимуму для всего образца. [c.339]

В таких случаях можно прибегнуть к интерпретативным методам, основанным на фиксированных экспериментальных схемах (оконные диаграммы). [c.339]

Для оптимизации селективности в ЖХ с программированием элюента, по-видимому, приемлемы три следующих метода 1) симплекс-процедура, 2) интерпретативные методы и 3) предсказательный оптимизационный метод. Наиболее интересным представителем группы интерпретативных методов является метод часового, уже применявшийся с успехом для оптимизации селективности в ЖХ с программированием элюента. Однако те же задачи можно решать и другими интерпретативны.ми мето- [c.356]

Для полной оптимизации селективности в ЖХ с программированием элюента можно использовать интерпретативные методы. Если допустима любая программа градиента (многосегментные градиенты, см. рис. 6.2, (5), то возможна оптимизация разрешения каждой пары пиков на хроматограмме. Чаще всего эта возможность не используется, так как она представляет лишь незначительный практический интерес из-за того, что простые непрерывные градиенты имеют много преимуществ по сравнению с многосегментными (см. введение к разд. 6.3). [c.360]

В некоторых методах оптимизации коэффициент емкости рассматривается в виде функции параметров. Такие так называемые интерпретативные методы оптимизации описаны в разд. 5.5. Зная коэффициенты емкости, величины Я, и 5 вычислить гораздо легче, чем отнощения высота пика/глубина (высота) седловины, и, кроме того, при известных коэффициентах емкости величины Р. и 5 можно вычислить независимо от того, насколько мала разность между двумя коэффициентами емкости. Другими словами, разрещение пары пиков можно рассчитать и в том интервале, в котором величину этого критерия весьма трудно оценить из реальной хроматограммы. Следовательно, использование Rs или 5 в качестве критерия для оценки разделения в сочетании с интерпретативными методами оптимизации позволяет определить изменения величины разрешения в интервале 0колонке разделение с более высоким значением Ре осуществить легко и без оптимизации, а во-вторых, при использовании той же колонки улучшение разрешения в интервале 0<7 8<0,6 помогает выбрать правильное направленпе дальнейшей оптимизации. Следовательно, выбор величины Р или [c.162]

Этот раздел посвящен интерпретативным методам оптимизации, в рамках которых степень хроматографи1 еского разделения предсказывается на основании данных об удерживании индивидуальных компонентов. Эти данные анализируются с целью обнаружения оптимума в виде полной хроматограммы. Интерпретативная схема может включать огоаниченное число экспериментов, выполняемых согласно заранее намеченному плану (разд. 5.5.1), или может начинаться с минимального числа экспериментов с тем, чтобы локализовать оптимум, пользуясь итеративным процессом (разд. 5.5.2). [c.212]

Интерпретативные методы оптимизации можно описать следующим образолм. [c.249]

По определению во всех интерпретативных методах оптимизации необходимо знание коэффициентов емкости для всех индивидуальных хроматографируемых компонентов. В этом заключается ос1Ювпое различие между параллельными и последовательными методами оптимизации (разд. 5.2 и 5.3 соответственно) и интерпретативными методами, описанными в разд. 5.5. Более того, в специальных случаях, когда интерес представляет ограниченное число компонентов или индивидуальным компонентам приписаны весовые коэффициенты (см. разд. 4.6.1), иногда необходимо также распознать па каждой хроматограмме индивидуальные пики (хотя бы существенные). В разд. 5.5 мы молчаливо допустили, что можно получить данные об удерживании (коэффициенты емкости) всех индивидуальных компонентов в каждой экспериментальной области. [c.292]

При иснользованни интерпретативных методов, как выяснилось, необходимо распознавание индивидуальных компонентов па каждой хроматограмме, а вычисления могут довольно сильно осложниться. Однако, поскольку оптимизационная процедура. может выполняться па ограниченном числе главных ко.мпонентов образца и поскольку изменение порядка элюирования маловероятно, серьезных проблем обычно не возникает. [c.338]

Число экспериментов, необходимых для точного предсказания глобального оптимума интерпретативным методом, может оказаться несколько большим, чем теоретический минимум, соответствующий двум экспериментам. Однако даже в этом случае интерпретативный метод представляется более удачным, чем выполненная Станом и Штейнбахом [13] систематическая последовательная процедура, потребовавшая 21 эксперимент. Уолтерс и Деминг [12], локализовавшие оптимум симплекс-методом, выполнили 11 экспериментов. Более того, чтобы повысить точность результата, им пришлось выполнить 8 дополнительных экспериментов вблизи оптимума. [c.338]

З.2.З. Интерпретативные методы оптимизации селективности. Гляйх и Киркланд [27] распространили метод часового (см. разд. 5.5.1) на оптимизацию селективности в жидкостной хроматографии с программированием элюента. Их оптимизационная процедура позволяет использовать в жидкостной обращенно-фазовой хроматографии линейные градиенты, содержащие один и более органических модификаторов в воде. Относительная концентрация модификаторов не меняется в процессе разделения (так называемые изоселективные многосольвентные градиенты [И], см. рис. 6.7, а). Такой подход позволяет непосредственно продолжить метод часового. [c.348]

Достоинства и недостатки интерпретативных методов полностью аналогичны перечисленным в гл. 5 (разд. 5.5). Экспериментов выполнять требуется меньше, но в каждом из них необходимо распознавать каждый компонент. В отличие от методов полной оптимизации программных (основных) параметров интерпретативные методы оптимизации селективности программируемого анализа не требуют более сложных вычислений, чем их изократические аналоги. Это было убедительно доказано Гляйхом и Киркландом [27], которые воспользовались одной и той же компьютерной программой для двух оптимизационных процессов. [c.357]

Интерпретативные методы, как правило, приводят к глобальному оптимуму после ограниченного числа экспериментов. Однако необходимо (по определению) распозпавание каждого компонента на всех экспериментальных хроматограммах. Достаточно велики и требования вычислительной стороны работы, особенно при одновременной оптимизации нескольких параметров. Например, линейные тройные градиенты (один параметр) оптимизируются намного легче, чем четверные (два параметра). [c.360]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология