CN103293257A - 一种卷烟烟气色谱数据保留时间漂移mwfft校准方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种卷烟烟气色谱数据保留时间漂移MWFFT校准方法，属烟草化工与应用技术领域。本发明的卷烟烟气萃取物为全萃取物，将烟气萃取物进行HRMS分析，烟草制品为加香或未加香的卷烟、雪茄烟、烟斗烟丝或模块烟叶。本发明的MWFFT校准方法包括交叉相关，快速傅立叶交叉相关，移动窗口策略，校准质量的评价，进一步优化MWFFT速度步骤。本发明所用的仪器设备均为市场购买。本发明的有益效果在于：MWFFT通过采用移动窗口策略来取代分段的策略，克服了分段策略方法的瑕疵引入以及色谱峰点删除的缺点。为烟草化学计量学分析技术与应用方面开辟了一个新的应用领域，为卷烟质谱化学研究提供了一个新的方法与思路。

Description

一种卷烟烟气色谱数据保留时间漂移MWFFT校准方法

技术领域：

本发明涉及一种卷烟烟气色谱数据保留时间漂移MWFFT校准方法，属烟草化工与应用技术领域。

背景技术：

色谱是分析实验室常用于分析复杂体系的仪器。色谱由与混合物中组分的色谱峰组成。理想情况下，不同样本中相同物质在色谱中应有相同保留时间。但是在实验中由于仪器漂移、流动相混合不均匀、固定相分解、使用过程中色谱柱变化及分析物之间反应等原因，不同样本的同一化合物色谱峰之间会存在着保留时间漂移。基于基础化学计量学算法，当用整条色谱进行相似度计算、模式识别或定量分析时，保留时间漂移会严重影响定性或者定量结果的准确性。色谱旨在提供一种样品的综合整体鉴定手段，如何获取一个真正能代表该样品的色谱信息是一个十分重要的工作。卷烟烟气色谱信号中不可避免存在的保留时间漂移，往往会影响了接下来的信号分析的选择性和灵敏度。

针对高分辨GC/oa-TOF-MS气质数据，提出了移动窗口快速傅立叶变换交叉相关校准算法（Moving Windows Fast Fourier Transfrom,MWFFT）。经文献检索，未见与本发明相同的公开报道。

发明内容：

本发明的目的在于克服现有技术之不足，而提供一种卷烟烟气色谱数据保留时间漂移MWFFT校准方法。以拓展对卷烟烟气的萃取以及信息量表征的应用，满足卷烟工业对卷烟化工方面的迫切需要。

本发明的原理：由于色谱漂移的流出特性与保留时间的局部相似性，在校准过程中移动窗口能够较好的取代色谱信号分段或峰检测的方法。在参考谱与待校谱之间的漂移点数确定过程中，快速傅立叶变换被用来加速计算过程。通过与RAFFT方法进行对比，证明MWFFT适用于卷烟烟气GC/oa-TOF-MS数据保留时间漂移的校准。

本发明的卷烟烟气萃取物为全萃取物而非对某一特定指标或化合物的萃取，将烟气萃取物进行HRMS分析，烟草制品为加香或未加香的卷烟、雪茄烟、烟斗烟丝或模块烟叶。

本发明的卷烟烟气色谱数据保留时间漂移MWFFT校准方法，引入了移动窗口快速傅立叶变换以及交叉相关方法，具体步骤如下：

a.将卷烟烟气萃取浓缩液放入进样瓶中，并放入GC/oa-TOF-MS的进样装置中，设定气相色谱以及质谱参数，同一个卷烟烟气样本进样8次，获得样本的色谱图数据，为下一步保留时间校准做准备。

b. 交叉相关：用计算两个存在着线性漂移的信号间相关系数与漂移点数的标准方法，将一信号向某一方向不断移动，并计算与另一信号之间的相关系数。对于给定的两个连续函数r和s，它们间相对移动j个点数之后的相关系数为：

$c\left(j\right)={\∫}_{-\∞}^{+\∞}r\left(x\right)s(x+j)\mathrm{dx}$

类似于两个连续函数的交叉相关，离散的色谱信号之间的交叉相关可按下式计算：

$c\left(j\right)=\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}(r\left(i\right)-\stackrel{\‾}{r})(s(i+j)-\stackrel{\‾}{s})}{\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{(r\left(i\right)-\stackrel{\‾}{r})}^2}\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{(s(i+j)-\stackrel{\‾}{s})}^2}}$

其中r是参考谱，s是待校谱，向量c是交叉相关系数。

c. 基于快速傅立叶的快速交叉相关：交叉相关在电脑上易于实现，但标准的交叉相关算法的计算复杂耗时。根据循环卷积和交叉相关定理，交叉相关的傅立叶变换相合适的情况下等于信号傅立叶变换后的点积。通过采用快速傅立叶变换，两个信号交叉相关的计算的时间复杂度可以降低为O(NlogN)。通过利用这个技术，将快速傅立叶交叉相关用于高能量的色谱数据校准中。

离散傅立叶变换的正变换与逆变换由下式定义：

$\begin{array}{cc}{X}_k=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}_n{e}^{-\frac{2\mathrm{\πi}}{N}\mathrm{kn}}& k=0,...,N-1\\ x_n=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{X}_k{e}^{\frac{2\mathrm{\πi}}{N}\mathrm{kn}}& k=0,...,N-1\end{array}$

X表示经过离散傅立叶变换后的信号。现在用

和分别表示离散傅立叶变换的正变换与逆变换，那么

和

则分别表示信号r和s的离散傅立叶变换。由交叉相关定理得知：

上式中*表示交叉相关，而符号·则表示点积。对上式进行离散傅立叶变换逆变换，得到：

c表示信号r与s的交叉相关。

d. 移动窗口快速傅立叶变换交叉相关：在以前提出的方法中，如PAFFT、RAFFT以及icoshift中，色谱常常被分割成小段，然后用快速傅立叶变换交叉相关估算出每一段移动多少个点。这种分段策略不能处理非线性漂移的问题，太大的分段会导致很多小峰无法校准好，而较小的分段则会导致色谱峰形状的改变，而且分段策略会在色谱峰比较密集区域由于保留时间漂移的不连续性，会引入瑕疵点或者删除色谱峰的数据点。

由于移动窗口的过程中会存在冗余且保留时间漂移的局部相似性，这就给鉴别及除去保留时间漂移图中产生瑕疵的机会。MWFFT通过采用移动窗口策略来取代分段的策略，在移动窗口的过程中，每个窗口移动的点数均能够用快速傅立叶交叉相关来估计，经过移动窗口过程处理之后，色谱每个点移动多少个点数均能够得知。将这些点绘制出来，得到一条保留时间漂移点数图，MWFFT能够克服分段策略方法的瑕疵引入以及色谱峰点删除的缺点。移动窗口的大小一般大于最大峰宽或者保留时间最大漂移点数，这从参考色谱与待校色谱绘于同一图中观察出。

e. 校准质量的评价：色谱成功校准之后，在峰位置上会更加统一，这就意味着更高的相关系数。所以待校谱与参考谱之间的平均相关系数能够用来评价校准结果的指标。矩阵的简单值能够被定义为矩阵归一化的奇异值开四次方之和，如果第一个主成分解释的方差比较大，则简单值也会比较大。简单值作为一个评价校准结果的指标。

$\mathrm{Simplicity}=\mathrm{\Σ}{\left(\mathrm{SVD}\left(\frac{x}{\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{x}_{\mathrm{ij}}^2}}\right)\right)}^4$

因为有些方法在校准的过程中，会导致色谱峰面积与峰形的变换，所以峰面积的变量也必须被考虑到从而达到衡量校准方法能够保存色谱峰形状的能力。色谱峰面积相对变化均值被引来评价峰面积校准前后发生的变化。它的定义如下：

$\mathrm{mrca}=\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\left(\frac{|\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{i,j}-\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{S}_{i,j}|}{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{S}_{i,j}}\right)$

在上式中矩阵S中每一行表示一条待校准的色谱。矩阵A中每一行则表示校准后的色谱.

f. 进一步优化MWFFT速度：在现代的多核电脑上，CPU的性能要完全发挥出来，常常需要用到其高级指令集与多核计算技术。从实用角度出来，高度优化的快速傅立叶变换库能够被用来加快MWFFT方法计算速度，大大提升MWFFT方法的性能，因为MWFFT非常依赖于快速傅立叶变换与傅立叶相关的性能。

本发明所用的仪器设备均为市场购买。

本发明的有益效果在于：MWFFT通过采用移动窗口策略来取代分段的策略。在移动窗口的过程中，每个窗口移动的点数均能够用快速傅立叶交叉相关来估计，所以经过移动窗口过程处理之后，色谱每个点移动多少个点数均能够得知。将这些点绘制出来，得到一条保留时间漂移点数图。由于移动窗口的过程中存在冗余而且保留时间漂移的局部相似性，这就给带来了鉴别及除去保留时间漂移图中瑕疵的机会。因此通过采用移动窗口策略，MWFFT能够克服分段策略方法的瑕疵引入以及色谱峰点删除的缺点。为烟草化学计量学分析技术与应用方面开辟了一个新的应用领域，为卷烟质谱化学研究提供了一个新的方法与思路。

具体实施方式：

实施例中所用的仪器设备均为市场购买。

实施例1：

每只卷烟经烟管填充机填充烟丝0.7±0.015g（84mm烟管），吸烟机同时抽吸20支；将制好的卷烟分组放入抽烟机中进行抽烟，剑桥滤片φ92mm。在含有剑桥滤片的萃取瓶中，加入萃取液60ml，萃取液为二氯甲烷：乙醇=3:2的混合溶液，超声提取10min。再用20ml二氯甲烷溶液二次超声，合并于分液漏斗中。分别用20ml和10ml二氯甲烷冲洗二次，合并。滴入1ml 3%H2SO4，调节PH至5-6。用20ml蒸馏水冲洗剑桥滤片萃取瓶，合并倒入分液漏斗。将分液漏斗充分振荡静置5-10min，待两层液体完全分开后，再将下层液体自活塞放出至接受瓶。向分液漏斗中分别再次加入20ml和10ml二氯甲烷再萃取二次，各5min,将所有的萃取液合并。加入10g无水Na2SO4干燥5min。将萃取液过滤至浓缩瓶中，用二氯甲烷10ml冲洗二次接受瓶，合并。将干燥后的萃取液定量浓缩至1ml，温度为57℃，备用。即得到本发明的卷烟烟气萃取物。

实施例2：

气相色谱条件为：色谱柱为DB-35MS（30m×0.25mm，0.25 μm）；进样口温度为250℃；载气为高纯氦气，流速为1.5ml/min；分流比为30:1；程序升温：初始温度50℃，维持5min，以5℃/min的速率升至280℃，维持29min，共计80min；质谱参数：接口温度为250℃；离子源温度为220℃；电离方式为EI+；电子能量为70eV；扫描范围为40-400amu。因烟气的化学成分主要包括杂环烃类、酚类物质、醛酮和有机酸等，大都为弱极性物质，所以选择弱极性柱DB-35MS。质谱扫描范围为40-500。将实例1获得的卷烟烟气萃取物放入GC/oa-TOF-MS的进样装置中，同一个卷烟烟气样本进样8次，获得样本的色谱图数据，为下一步保留时间校准做准备。

实施例3：

交叉相关：卷烟烟气萃取物两个色谱信号r和s，它们之间存在着20个点的滞后，利用交叉相关去找到将信号s移动多少个点，它与参考信号r之间的相似度达到最大。s信号被沿着x轴逐点移动，然后计算其与信号r的相关系数。从图1看出，当信号s与参考信号r达到最佳匹配时，交叉相关达到最大值。这是因为当信号中所有的峰都与参考信号中的峰对准时，它们将会对相关系数有最大贡献。

实施例4：

基于快速傅立叶的快速交叉相关：以由三个高斯峰组成的模拟信号为例，展示用傅立叶交叉相关来估算保留时间上的漂移点数，见图2。通过利用快速傅立叶变换交叉相关，快速的计算出信号r与s的交叉相关c。交叉相关c在第35个元素处达到最大值，也就意味着将信号s移动35个点从而与参考信号r达到最好的相关性，也就是说信号s与参考信号r之间达到了最好的匹配度。

实施例5：

移动窗口快速傅立叶变换交叉相关：MWFFT通过采用移动窗口策略来取代分段的策略。在移动窗口的过程中，每个窗口移动的点数均能够用快速傅立叶交叉相关来估计，将这些点绘制出来，得到一条保留时间漂移点数图。

利用移动窗口策略以及快速傅立变换交叉相关对卷烟烟气色谱指纹图谱进行保留时间校准，从图3(a)中看出，参考色谱与待校准色谱间之间存在着非线性的保留时间漂移。通过将移动窗口快速傅立叶变换交叉相关应用到这两条色谱上，得到侍校色谱的保留时间漂移点数图。从图3(b)中看出，由于移动窗口过程的连续性，在色谱峰区间的保留时间漂移点数图中的漂移点数都是一样的。但是保留时间漂移点数图中存在一些尖峰以及瑕疵，将它们从保留时间漂移点数图中诊断出，并进行剔除。经过此优化步骤，得到图3((c)中所示的合理与准确的保留时间漂移点数图。在此图基础之上，利用两个相邻段具有不同漂移点数找出转变点。通过压缩或拉伸转变点附近的区域，完成校准的过程，校准后的色谱通过按合理的次序连接所有这些处理的区域，得到校准后的色谱图图3(d)，从图中得知所有的非线性漂移都被成功校准。

实施例6：

校准质量的评价：卷烟烟气数据分别用RAFFT和本发明所提出的MWFFT校准后的mcc、simplicity以及mrca被列于下表中。能够看出，校准后的mcc值显示大于没有校准的mcc值。这说明卷烟烟气数据在处理之前必须进行校准。经mcc处理之后的mcc值要显著大于RAFFT处理之后的mcc值，这说明MWFFT处理后得到的校准色谱要好于RAFFT校准后得到的色谱。在校准色谱过程中，色谱峰面积与峰形状最好处理前后均不发生变化。大部分的校准方法均不能够保证峰形与面积校准前后的不变，所以在此用mrca来衡量峰面积的变化。对于卷烟烟气色谱数据，MWFFT方法的mrca值及其标准差均小于RAFFT的。说明MWFFT在校准结果与不改变色谱峰面积与形状方面比与现有的RAFFT方法有优势。

结论：

移动窗口傅立叶变换交叉相关用于卷烟烟气色谱谱峰校准实现的细节如下：

1. 决定移动窗口的大小，在信号的起始点分别加入窗口大小的随机噪声向量。利用移动窗口傅立叶交叉相关估计待校准信号每一点须移动多少个点数；

2. 在移动窗口和保留时间局部相似性的基础之上，鉴定和剔除保留时间漂移点数图中的尖峰以及瑕疵；

3. 在保留时间漂移点数图中定位连续移动区域以及变化点；

4. 根据估计出的移动点数移动色谱连续区域，并压缩或拉伸变化点附近，然后将所有这些处理好的区域依次连接起来就能够得到校准后的色谱。

MWFFT方法在校准过程中能够略去分段大小的优化问题，归功于移动窗口过程的连续性，能够获得保留时间的漂移点数图中诊断和剔除尖峰与瑕疵。由于在开发MWFFT方法的过程中，充分利用了色谱洗脱的特征与保留时间漂移的局部性，能够有足够的灵活度去校准色谱中存在的非线性漂移问题。同时在校准的过程中也不会引入瑕疵点和删除色谱峰点，快速傅立叶变换则能够保证好的校准速度。

Claims (1)

1.一种卷烟烟气色谱数据保留时间漂移MWFFT校准方法，引入了移动窗口快速傅立叶变换以及交叉相关方法，具体步骤如下：

a.将卷烟烟气萃取浓缩液放入进样瓶中，并放入GC/oa-TOF-MS的进样装置中，设定进样的气相色谱以及质谱参数，同一个卷烟烟气样本进样8次，获得样本的色谱图数据；

b.交叉相关：用计算两个存在着线性漂移的信号间相关系数与漂移点数的标准方法，将一信号向某一方向不断移动，并计算与另一信号之间的相关系数；对于给定的两个连续函数r和s，它们间相对移动j个点数之后的相关系数为：

$c\left(j\right)={\∫}_{-\∞}^{+\∞}r\left(x\right)s(x+j)\mathrm{dx}$

类似于两个连续函数的交叉相关，离散的色谱信号之间的交叉相关按下式计算：

$c\left(j\right)=\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}(r\left(i\right)-\stackrel{\‾}{r})(s(i+j)-\stackrel{\‾}{s})}{\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{(r\left(i\right)-\stackrel{\‾}{r})}^2}\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{(s(i+j)-\stackrel{\‾}{s})}^2}}$

其中r是参考谱，s是待校谱，向量c是交叉相关系数；

c.基于快速傅立叶的快速交叉相关：根据循环卷积和交叉相关定理，交叉相关的傅立叶变换相合适的情况下等于信号傅立叶变换后的点积；通过采用快速傅立叶变换，两个信号交叉相关的计算的时间复杂度降低为O（NlogN）；通过利用这个技术，将快速傅立叶交叉相关用于高能量的色谱数据校准中；

离散傅立叶变换的正变换与逆变换由下式定义：

$\begin{array}{cc}{X}_k=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}_n{e}^{-\frac{2\mathrm{\πi}}{N}\mathrm{kn}}& k=0,...,N-1\\ x_n=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{X}_k{e}^{\frac{2\mathrm{\πi}}{N}\mathrm{kn}}& k=0,...,N-1\end{array}$

X表示经过离散傅立叶变换后的信号。现在用

和

分别表示离散傅立叶变换的正变换与逆变换，那么

和则分别表示信号r和s的离散傅立叶变换。由交叉相关定理，得知：

上式中*表示交叉相关，而符号·则表示点积；对上式进行离散傅立叶变换逆变换，得到：

c表示信号r与s的交叉相关；

d.移动窗口快速傅立叶变换交叉相关： MWFFT通过采用移动窗口策略来取代分段的策略，在移动窗口的过程中，每个窗口移动的点数均能用快速傅立叶交叉相关来估计，移动窗口过程处理之后，色谱每个点移动多少个点数均能够得知，将这些点绘制出来，得到一条保留时间漂移点数图；移动窗口的大小一般大于最大峰宽或者保留时间最大漂移点数，从参考色谱与待校色谱绘于同一图中观察出；

e.校准质量的评价：矩阵的简单值被定义为矩阵归一化的奇异值开四次方之和，如果第一个主成分解释的方差比较大，则简单值也会比较大，简单值作为一个评价校准结果的指标:

$\mathrm{Simplicity}=\mathrm{\Σ}{\left(\mathrm{SVD}\left(\frac{x}{\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{x}_{\mathrm{ij}}^2}}\right)\right)}^4$

色谱峰面积相对变化均值被引来评价峰面积校准前后发生的变化,它的定义如下：

$\mathrm{mrca}=\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\left(\frac{|\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{A}_{i,j}-\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{S}_{i,j}|}{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{S}_{i,j}}\right)$

在上式中矩阵S中每一行表示一条待校准的色谱,矩阵A中每一行则表示校准后的色谱;

f.进一步优化MWFFT速度: 用高度优化的快速傅立叶变换库来加快MWFFT方法计算速度，提升MWFFT方法的性能。

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