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2019/6/5 11:30:00随着当今科技的发展和进步,仪器联用技术越来越普遍,并且容易获得。联用技术能够解决当前单一的仪器所不能解决的复杂问题,其中用的多的就是热分析。通过把PE热重与质谱联用(TG-MS),科研人员可以表征原材料在测试过程中分解产生的挥发性成分。本文中,为了同步获得LLODIO和NIC这两种染料的热重和质谱数据,我们采用TG-MS对染料进行了测试和分析。TIBCO Spotfire®软件用来导入热重和质谱的数据,并将其同时显示于一个张图中。
实验部分:
实验采用PerkinElmer的Pyris TM TGA与Clarus® 600 GC-MS联用。两种染料分别是LLODIO和NIC,通常用于制作花砖,例如葡萄牙瓷砖就因其青色调而著称。GC-MS运行时不用柱子,直接绕过GC,以使从TGA逸出的气体直接进入MS。仪器设置一升温程序,以20o C/min从室温升到900o C。测试时,首先用三个数据框来查看TGA和MS总强度。TGA数据框显示了运行时间、未减基线重量、基线重量、程序温度、样品温度和气体流速。TurboMass给出了样品总质谱和CO2 的质谱数据框,显示了运行时间和强度。以上的三个数据框中的数据会上传到TIBCO Spotfire®软件。为了在一张图中同时显示TG-MS的数据,必须做运行时间的匹配以在把两种数据对应起来。以此实验为例,把MS的总强度和MS CO2 强度添加到主TGA数据框,产生了两个初始的组合图:图1显示了随着样品温度,样品质量损失和MS总强度的变化;图2显示随着样品温度,样品质量损失和CO2 MS强度的变化。经进一步分析TurboMass中的曲线,鉴定出有硫化氢和二氧化硫
实验结果已知LLODIO和NIC染料在780oC左右有一放热峰,对应释放出硫化氢。此峰的存在表明染料的质量过关,能制作出高质量的瓷砖。拿这两种染料来做TG-MS分析,预期在数据x轴780o C左右会有强的向下的失重信号,对应的MS总强度曲线上会有峰出现,那么未扣减基线重量的损失会显示有一个挥发性组分逸出,与MS上快速增强的峰匹配。然而相反,图1显示在633-890o CMS总强度是连续增加的。
从Clarus® 6000 GC-MS结果可以推测出染料中确实存在 H2S。图3中的质谱峰对应质荷比分别为34、44和64,对应的组份分别是硫化氢、二氧化碳和二氧化硫。因为在分析过程中,挥发性的有机组分有逸出,推测逸出的一些气体与空气中的氧气发生反应,从而生成CO2 。从图4中可以看到,CO2 在整个实验运行过程中都存在,并且它的峰值分别出现在14.03min和28.17min。回到图2,这两个峰正是在开始溢出新组份后出现,大约在319o C和595o C,这也证实了我们的推测。
硫化氢是LLODIO和NIC染料中已知的组份,预期会分析出这个组份。确认染料中含有硫化氢就能够说明染料的质量达标。因为事实上我们并没有从图1中看到780o C有独立的峰存在,那么硫化氢的存在只能以另一种方法确认。前文也提到了,图3中质荷比在34的峰确认是H2S。一旦有硫,那么可以确定二氧化硫是因为硫化氢和氧气的反应生成的,化学反应方程式如下所示: 2 H2S(g) + 3 O2(g) → 2 SO2(g) + 2 H2O(g)
图5和图6分别给出了在整个测试过程中MS中H2S和SO2 谱峰的强度。这两种组份在整个测试过程中始终存在,只是 SO2 在测试开始后大约9min才开始出现。
质谱的质荷比轴出现了多重峰。经确认,多重峰的出现源于存在硫的同位素。常见的硫是32S,此外还有 33S和34S,这些S的同位素在自然界中的丰度分别是约 95%,0.75%和4.20%。除此之外,S还有其他同位素,不过在本文中这并不重要。沿x轴,同位素的质荷比分别是 62-66 m/z、96-98 m/z、128-130 m/z、160-162 m/z、192- 194 m/z,这说明实验过程中可能生成了S2O4, S4, S5 和 S3O6 2 -。总之,不管这些组份具体是什么,实验证实了在初的染料中实际上是含硫的。
实验结论因为时间是这些数据中公用的数据,因此时间可以作为横轴的变量,将TGA和MS数据组合呈现。如果链接数据表,就可以用温度作x轴来做TG和MS的组合数据图。将样品TG和MS的数据放置到一张图中,就能通过样品失重的定量数据来分析挥发性组份,也能在挥发性组份逸出的温度同时观察质谱强度。把数据重叠起来,还能选择感兴趣的区域,对比多条曲线的数据。如果需要把图分成单独组份的图,标记将转移到附加的图谱,如图7A和图7B所示。
因为挥发性组份从TGA仪器中逸出,再通过管路传输到 MS需要时间,TGA和MS开始采集的时间差了约3min,因此必须把图中MS强度数据往后移才能使TGA和MS开始采集的时间匹配上。做了时间匹配后,H2S的峰差不多就移到了780o C左右,可视化结果会更准确。
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