CN113189259A - 一种氢同位素色谱峰数据处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种氢同位素色谱峰数据处理方法，包括以下步骤：S1，采集氢同位素色谱数据；S2，计算氢同位素色谱基线幅值平均值；S3，极性反转处理氢同位素色谱数据中的负峰数据；S4，判断色谱峰的起点、终点及顶点；S5，删除氢同位素色谱数据中的噪声峰数据；S6，计算有效峰形的时间、峰宽、峰高及峰面积信息。本发明解决了现有技术存在的操作麻烦、效率较低、自动化程度低，而且难以兼容多样性的测量场景，通用性差，对操作人员要求较高，实际使用效果低于预期效果等问题。
Description
技术领域
本发明涉及色谱定量分析技术领域，具体是一种氢同位素色谱峰数据处理方法。
背景技术
气相色谱技术作为一项成熟的技术，广泛应用于各个领域，但真正应用于氢同位素的商品化常规色谱及微色谱效果不佳，各大色谱企业均在未在此方向上进行广泛的技术拓展与市场开发。往往需要采购常规色谱仪再对其进行改造，通过大量实验及方法建立才能适用于氢同位素的测试场景，但色谱的定量计算方法往往集成在其专用的配套软件中，无法调整计算参数。这样的技术方案操作麻烦、效率较低、自动化程度低，而且难以兼容多样性的测量场景，通用性差，对操作人员要求较高，实际使用效果低于预期效果。
发明内容
为克服现有技术的不足，本发明提供了一种氢同位素色谱峰数据处理方法，解决现有技术存在的操作麻烦、效率较低、自动化程度低，而且难以兼容多样性的测量场景，通用性差，对操作人员要求较高，实际使用效果低于预期效果等问题。
本发明解决上述问题所采用的技术方案是：
一种氢同位素色谱峰数据处理方法，包括以下步骤：
S1，采集氢同位素色谱数据；
S2，计算氢同位素色谱基线幅值平均值；
S3，极性反转处理氢同位素色谱数据中的负峰数据；
S4，判断色谱峰的起点、终点及顶点；
S5，删除氢同位素色谱数据中的噪声峰数据；
S6，计算有效峰形的时间、峰宽、峰高及峰面积信息。
作为一种优选的技术方案，步骤S1包括以下步骤：
S11，通过TCD检测器获取氢同位素色谱数据，以相同时间间隔采集TCD检测器获取的氢同位素色谱数据。
作为一种优选的技术方案，步骤S3包括以下步骤：
S31，判断氢同位素色谱数据中是否存在色谱峰的幅值小于基线幅值平均值的色谱数据；若存在，则进入步骤S32；若不存在，则进入步骤S4；
S32，将存在色谱峰的幅值小于基线幅值平均值的色谱数据的色谱幅值进行极性反转，并用极性反转后的色谱幅值数据替换原色谱幅值数据。
作为一种优选的技术方案，步骤S4包括以下步骤：
S41，设定斜率阈值K和K0，用以判断色谱峰起点或终点，其中，K是色谱峰幅值上升进入色谱峰区域或离开色谱峰区域的斜率阈值，K0为无穷小量；
S42，计算多个时间点色谱数据幅值的斜率值KN；
S43，判定色谱峰起点NS，并沿时间顺序向后继续计算斜率值KN；
S44，判定色谱峰终点NE；
S45，判断序号从NS到NE之间的色谱数据点幅值大小，将最大值的序号记为NT，该点为色谱峰的顶点；
S46，计算峰宽WN、峰高HN；
其中，KN为变量序号，N为采样时间点的序号。
作为一种优选的技术方案，步骤S43包括以下步骤：
S431，判断步骤S42计算的多个斜率值是否均为正数，且大于斜率阈值K并逐渐增大，若是，则再沿时间相反顺序向前依次计算时间色谱数据的斜率值KN，直到找到第一个KN＜K0且KN≥0的点，则认定该点是色谱峰的起点，记录其序号为NS，并进入步骤S44；若否，则返回步骤S42；
S432，沿时间顺序向后继续计算斜率值KN。
作为一种优选的技术方案，步骤S44包括以下步骤：
S441，判断S42计算的多个斜率值KN是否均为负数，且大于斜率阈值-K并逐渐增大，若是，则由序号N再沿时间顺序依次计算时间色谱数据的斜率值KN，直到找到第一个KN＞-0且KN≤0的点，则认定该点是色谱峰的终点，记录其序号为NE，并进入步骤S442；若否，则返回步骤S432；
S442，沿时间顺序向后继续计算斜率值KN。
作为一种优选的技术方案，步骤S5包括以下步骤：
S51，设置阈值峰宽W、阈值峰高H，判断是否满足峰宽WN大于阈值峰宽W、且峰高HN大于阈值峰高H的条件；若是，则保存峰宽WN、峰高HN记录；若否，则删除该记录；
S52，判断色谱数据是否计算结束，若是，则进入步骤S6；若否，则返回步骤S4。
作为一种优选的技术方案，所述色谱峰数据处理方法能应用于Labview平台。
本发明相比于现有技术，具有以下有益效果：
(1)本发明方便将氢同位素的测试与色谱的定量计算集成为一体，便于基于集成的硬件和软件环境实现，可集成到在线分析微色谱仪器中，实现数据的自动计算、存储，提高数据分析的精确度和自动化程度；
(2)本发明将阈值K、K0、T、H作为计算参数，可根据不同使用场景和精度要求进行便捷的更改，而不必再像现有技术那样需要调整多个色谱仪外的设备进行二次操作，便于使数据输入通过文件链接实现，实现自动计算过程，本发明计算过程只需要计算一阶导数(斜率)判断趋势，避免了传统方法中计算二阶导数的过程，可以使计算速度大大加快；操作便捷，调节方便，效率较高，自动化程度较高，方便兼容多样性的测量场景，通用性强；
(3)本发明采用的热导检测器(TCD检测器)结构简单，性能稳定，灵敏度适宜，线性范围宽，用于色谱测试时响应效果，非常适合作微量分析(ppm级)，这使得本发明的分析精度更高，使用场景更广通用性强；以相同时间间隔采集TCD检测器获取的氢同位素色谱数据，则便于后期色谱数据的分析处理，便于计算和分析色谱特征；
(4)本发明对相关色谱进行极性反转并替换原色谱幅值数据，便于扩大色谱数据的样本容量，同时可有效修正检测过程中的测量误差，有利于更精确更科学地获取色谱峰；
(5)本发明利用斜率及动态计算的方法判断色谱峰的起点、终点及顶点，从而计算有效峰形的时间、峰宽、峰高及峰面积信息，计算准确度高，数据处理比较科学，而且方便根据不同场景的精度要求实时调整斜率阈值，兼顾了效率与精确度；
(6)本发明采用Labview广泛应用于测试测量领域，大多数主流的测试仪器、数据采集设备都拥有专门的Labview驱动程序，使用Labview可以非常便捷的控制这些硬件设备，方便地找到Labview工具包，通用性和可移植能力强，调用函数少，测试效率高；方便编制各种控制程序。
附图说明
图1为本发明所述方法的步骤图；
图2为本发明所述方法的进一步细化的步骤图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图，对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1
如图1、图2所示，一种氢同位素色谱峰数据处理方法，包括以下步骤：
S1，采集氢同位素色谱数据；
S2，计算氢同位素色谱基线幅值平均值；
S3，极性反转处理氢同位素色谱数据中的负峰数据；
S4，判断色谱峰的起点、终点及顶点；
S5，删除氢同位素色谱数据中的噪声峰数据；
S6，计算有效峰形的时间、峰宽、峰高及峰面积信息。
本发明通过以上步骤，方便将氢同位素的测试与色谱的定量计算集成为一体，便于基于集成的硬件和软件环境实现，可集成到在线分析微色谱仪器中，实现数据的自动计算、存储，提高数据分析的精确度和自动化程度；将阈值K、K0、T、H作为计算参数，可根据不同使用场景和精度要求进行便捷的更改，而不必再像现有技术那样需要调整多个色谱仪外的设备进行二次操作，便于使数据输入通过文件链接实现，实现自动计算过程；此外，本发明计算过程只需要计算一阶导数(斜率)判断趋势，避免了传统方法中计算二阶导数的过程，可以使计算速度大大加快。因此，本发明操作便捷，调节方便，效率较高，自动化程度较高，方便兼容多样性的测量场景，通用性强。
作为一种优选的技术方案，步骤S1包括以下步骤：
S11，通过TCD检测器获取氢同位素色谱数据，以相同时间间隔采集TCD检测器获取的氢同位素色谱数据。
热导检测器(TCD检测器)是气相色谱法最常用、最早出现和应用最广的一种检测器；结构简单，性能稳定，灵敏度适宜，线性范围宽，用于色谱测试时响应效果，非常适合作微量分析(ppm级)，这使得本发明的分析精度更高，使用场景更广通用性强。以相同时间间隔采集TCD检测器获取的氢同位素色谱数据，则便于后期色谱数据的分析处理，便于计算和分析色谱特征。
作为一种优选的技术方案，步骤S3包括以下步骤：
S31，判断氢同位素色谱数据中是否存在色谱峰的幅值小于基线幅值平均值的色谱数据；若存在，则进入步骤S32；若不存在，则进入步骤S4；
S32，将存在色谱峰的幅值小于基线幅值平均值的色谱数据的色谱幅值进行极性反转，并用极性反转后的色谱幅值数据替换原色谱幅值数据。
对相关色谱进行极性反转并替换原色谱幅值数据，便于扩大色谱数据的样本容量，同时可有效修正检测过程中的测量误差，有利于更精确更科学地获取色谱峰。
作为一种优选的技术方案，步骤S4包括以下步骤：
S41，设定斜率阈值K和K0，用以判断色谱峰起点或终点，其中，K是色谱峰幅值上升进入色谱峰区域或离开色谱峰区域的斜率阈值，K0为无穷小量；
S42，计算多个时间点色谱数据幅值的斜率值KN；
S43，判定色谱峰起点NS，并沿时间顺序向后继续计算斜率值KN；
S44，判定色谱峰终点NE；
S45，判断序号从NS到NE之间的色谱数据点幅值大小，将最大值的序号记为NT，该点为色谱峰的顶点；
S46，计算峰宽WN、峰高HN；
其中，KN为变量序号，N为采样时间点的序号。
作为一种优选的技术方案，步骤S43包括以下步骤：
S431，判断步骤S42计算的多个斜率值是否均为正数，且大于斜率阈值K并逐渐增大，若是，则再沿时间相反顺序向前依次计算时间色谱数据的斜率值KN，直到找到第一个KN＜K0且KN≥0的点，则认定该点是色谱峰的起点，记录其序号为NS，并进入步骤S44；若否，则返回步骤S42；
S432，沿时间顺序向后继续计算斜率值KN。
作为一种优选的技术方案，步骤S44包括以下步骤：
S441，判断S42计算的多个斜率值KN是否均为负数，且大于斜率阈值-K并逐渐增大，若是，则由序号N再沿时间顺序依次计算时间色谱数据的斜率值KN，直到找到第一个KN＞-0且KN≤0的点，则认定该点是色谱峰的终点，记录其序号为NE，并进入步骤S442；若否，则返回步骤S432；
S442，沿时间顺序向后继续计算斜率值KN。
作为一种优选的技术方案，步骤S5包括以下步骤：
S51，设置阈值峰宽W、阈值峰高H，判断是否满足峰宽WN大于阈值峰宽W、且峰高HN大于阈值峰高H的条件；若是，则保存峰宽WN、峰高HN记录；若否，则删除该记录；
S52，判断色谱数据是否计算结束，若是，则进入步骤S6；若否，则返回步骤S4。
以上步骤利用斜率及动态计算的方法判断色谱峰的起点、终点及顶点，从而计算有效峰形的时间、峰宽、峰高及峰面积信息，计算准确度高，数据处理比较科学，而且方便根据不同场景的精度要求实时调整斜率阈值，兼顾了效率与精确度。
作为一种优选的技术方案，所述色谱峰数据处理方法能应用于Labview平台。
Labview广泛应用于测试测量领域，大多数主流的测试仪器、数据采集设备都拥有专门的Labview驱动程序，使用Labview可以非常便捷的控制这些硬件设备，方便地找到Labview工具包，通用性和可移植能力强，调用函数少，测试效率高；方便编制各种控制程序。
实施例2
如图1、图2所示，作为实施例1的进一步细化，本实施例以含氚氢同位素为例提供一种具体的实施本发明的方法。
其包括以下步骤：
1)以一定时间间隔采集TCD检测器输出电压，每个数据点具备两个要素，时间和幅值，横坐标为时间，单位为分钟，纵坐标为幅值，单位为微伏。每一个数据点具有序号，第一点序号为1，第二点序号为2，以此类推；时间间隔为ΔT。约定序号较小的数据为前端数据，序号较大的数据为后端数据。
2)开始采集的若干个数据是含氚氢同位素色谱基线数据(即序号较小的部分数据)，选取部分数据计算含氚氢同位素色谱基线幅值平均值，
其中，UBASE是基线幅值平均值，UN是序号为N的数据点幅值，M是选取的基线数据个数。M由Labview“数值输入控件”输入，在计算过程中可以根据实际情况修改。
3)判断数据中是否存在“负峰”，即色谱峰的幅值全部小于基线幅值平均值。如存在“负峰”，对“负峰”进行极性反转处理。极性反转后的数据点幅值计算公式为：
U′N＝2UBASE-UN
其中，U′N是经处理后的序号为N的数据点幅值。
4)用第3步得到的U′N代替“负峰”的UN，并记录每一个数据点的采集时间，形成文本文件。
5)第4步形成的数据文件通过Labview“文件路径输入控件”打开并进行读取。获得时间和幅值两个数组，其元素分别为TN和UN，TN是序号为N的数据点时间，UN是序号为N的数据点幅值。以下所有步骤的计算操作都通过Labview平台数组相关控件实现。
6)计算相临数据点的多个斜率值，公式如下：
以此类推，其中，KN是序号为N的数据点的斜率值，n是斜率计算的间隔数。n由Labview“数值输入控件”输入，在计算过程中可以根据实际情况修改。
7)设定斜率阈值K和K0，K是色谱峰幅值显著上升和显著下降过程中的斜率阈值，相对K0是一个较大的数，K0是判断色谱峰起点和终点的斜率阈值，是一个接近于0的数。两个参数均作为计算输入参数，根据实际情况在计算过程中可以通过Labview“数值输入控件”修改。
8)判定色谱峰起点。判断第6步中计算的多个斜率值是否均为正数，且大于斜率阈值K并逐渐增大，如果满足上述条件，再由序号N向前计算每一个数据点的斜率，
……
以此类推，直到找到第一个斜率小于K0且大于等于0的点，则该点是色谱峰的起点，记录其序号为NS。
9)按第8步的计算公式继续向后计算斜率。
10)判定色谱峰终点。判断第9步中计算的多个斜率值是否均为负数，且大于斜率阈值-K并逐渐增大(绝对值减小)，如果满足上述条件，再向后计算每一个数据点的斜率，
……
以此类推，直到找到第一个斜率大于-K0且小于等于0的点，则该点是色谱峰的终点，记录其序号为NE。
11)判断序号从NS到NE之间的数据点幅值大小，将最大值的序号记为NT，该点为色谱峰的顶点。
12)根据起点、顶点、终点的时间和幅值，计算峰宽WN、峰高HN。公式如下：
13)设置峰宽阈值W，峰高阈值H，由Labview“数值输入控件”输入，实际计算过程中可进行更改。
14)第12步计算的结果与13步设置的阈值进行比较，如果峰宽WN、峰高HN均大于阈值，则认为该色谱峰是正常峰；如果有一项不满足，则认为是“噪声峰”，删除其起点、顶点、终点记录。
15)判断文件数据点是否计算完毕，若还未结束，则重复8-14步骤，直到该数据文件计算完毕。
16)计算有效峰形保留时间t、峰宽w、峰高h和峰面积s，公式如下
从而，然后计算各组分含量并进行显示。
如上所述，可较好的实现本发明。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，依据本发明的技术实质，在本发明的精神和原则之内，对以上实施例所作的任何简单的修改、等同替换与改进等，均仍属于本发明技术方案的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种氢同位素色谱峰数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，采集氢同位素色谱数据；
S2，计算氢同位素色谱基线幅值平均值；
S3，极性反转处理氢同位素色谱数据中的负峰数据；
S4，判断色谱峰的起点、终点及顶点；
S5，删除氢同位素色谱数据中的噪声峰数据；
S6，计算有效峰形的时间、峰宽、峰高及峰面积信息。
2.根据权利要求1所述的色谱峰数据处理方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
S11，通过TCD检测器获取氢同位素色谱数据，以相同时间间隔采集TCD检测器获取的氢同位素色谱数据。
3.根据权利要求1所述的色谱峰数据处理方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
S31，判断氢同位素色谱数据中是否存在色谱峰的幅值小于基线幅值平均值的色谱数据；若存在，则进入步骤S32；若不存在，则进入步骤S4；
S32，将存在色谱峰的幅值小于基线幅值平均值的色谱数据的色谱幅值进行极性反转，并用极性反转后的色谱幅值数据替换原色谱幅值数据。
4.根据权利要求1所述的色谱峰数据处理方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
S41，设定斜率阈值K和K0，用以判断色谱峰起点或终点，其中，K是色谱峰幅值上升进入色谱峰区域或离开色谱峰区域的斜率阈值，K0为无穷小量；
S42，计算多个时间点色谱数据幅值的斜率值KN；
S43，判定色谱峰起点NS，并沿时间顺序向后继续计算斜率值KN；
S44，判定色谱峰终点NE；
S45，判断序号从NS到NE之间的色谱数据点幅值大小，将最大值的序号记为NT，该点为色谱峰的顶点；
S46，计算峰宽WN、峰高HN；
其中，KN为变量序号，N为采样时间点的序号。
5.根据权利要求4所述的色谱峰数据处理方法，其特征在于，步骤S43包括以下步骤：
S431，判断步骤S42计算的多个斜率值是否均为正数，且大于斜率阈值K并逐渐增大，若是，则再沿时间相反顺序向前依次计算时间色谱数据的斜率值KN，直到找到第一个KN＜K0且KN≥0的点，则认定该点是色谱峰的起点，记录其序号为NS，并进入步骤S44；若否，则返回步骤S42；
S432，沿时间顺序向后继续计算斜率值KN。
6.根据权利要求5所述的色谱峰数据处理方法，其特征在于，步骤S44包括以下步骤：
S441，判断S42计算的多个斜率值KN是否均为负数，且大于斜率阈值-K并逐渐增大，若是，则由序号N再沿时间顺序依次计算时间色谱数据的斜率值KN，直到找到第一个KN＞-K0且KN≤0的点，则认定该点是色谱峰的终点，记录其序号为NE，并进入步骤S442；若否，则返回步骤S432；
S442，沿时间顺序向后继续计算斜率值KN。
7.根据权利要求1所述的色谱峰数据处理方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
S51，设置阈值峰宽W、阈值峰高H，判断是否满足峰宽WN大于阈值峰宽W、且峰高HN大于阈值峰高H的条件；若是，则保存峰宽WN、峰高HN记录；若否，则删除该记录；
S52，判断色谱数据是否计算结束，若是，则进入步骤S6；若否，则返回步骤S4。
8.根据权利要求1至7任一项所述的一种氢同位素色谱峰数据处理方法，其特征在于，所述色谱峰数据处理方法能应用于Labview平台。
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