Study of system properties in reversed-phase liquid chromatography for binary and ternary solvent mobile phase compositions using the solvation parameter model
Notice bibliographique
Résumé
System maps for the individual system constant of the solvation parameter model and five binary solvent containing 20–70% (v/v) acetonitrile, acetone, methanol, 2-propanol, and tetrahydrofuran on a single octadecylsiloxane-bonded silica column (Luna C18) are used to provide insight into the variation of system properties with mobile phase composition and solvent type. Selectivity differences are dominated by variation in solute size and hydrogen-bond basicity with solvent-dependent variation in dipole-type and hydrogen-bond acid interactions. Interactions involving lone pair electrons are important only in the case of the alcohols and to a lesser extent tetrahydrofuran. Selectivity differences are also dependent on solvent strength. To expand the selectivity space four ternary solvent systems (acetonitrile-methanol-water, acetonitrile-2-propanol-water, methanol-tetrahydrofuran-water, and tetrahydrofuran-2-propanol-water) 1:1:2% (v/v) containing 50% (v/v) total organic solvent are compared with the binary solvent systems at the same organic solvent composition. There is no simple model that links the system properties of the ternary solvents to the binary solvent systems, but it is demonstrated that the ternary solvent systems expand the selectivity space available for reversed-phase separations. The solvation properties of the bulk organic solvents provide insufficient information to predict selectivity in RPLC because of the dominant contribution of water and effects related to the selective solvation of the stationary phase and possible changes in the solvent-dependent microstructure of the mobile phase.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».