JP7452186B2 - クロマトグラフの運転状態の推定方法 - Google Patents
クロマトグラフの運転状態の推定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7452186B2 JP7452186B2 JP2020060768A JP2020060768A JP7452186B2 JP 7452186 B2 JP7452186 B2 JP 7452186B2 JP 2020060768 A JP2020060768 A JP 2020060768A JP 2020060768 A JP2020060768 A JP 2020060768A JP 7452186 B2 JP7452186 B2 JP 7452186B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- cluster
- data
- pressure
- sample
- pressure data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 claims description 11
- 238000004811 liquid chromatography Methods 0.000 claims description 9
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 9
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 17
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 17
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 13
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- WEVYAHXRMPXWCK-UHFFFAOYSA-N Acetonitrile Chemical compound CC#N WEVYAHXRMPXWCK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 239000003480 eluent Substances 0.000 description 5
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000004587 chromatography analysis Methods 0.000 description 2
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 2
- 239000003085 diluting agent Substances 0.000 description 2
- 238000007417 hierarchical cluster analysis Methods 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 125000001495 ethyl group Chemical group [H]C([H])([H])C([H])([H])* 0.000 description 1
- 235000010228 ethyl p-hydroxybenzoate Nutrition 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 125000002496 methyl group Chemical group [H]C([H])([H])* 0.000 description 1
- 235000010270 methyl p-hydroxybenzoate Nutrition 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000011045 prefiltration Methods 0.000 description 1
- 235000010232 propyl p-hydroxybenzoate Nutrition 0.000 description 1
- QELSKZZBTMNZEB-UHFFFAOYSA-N propylparaben Chemical class CCCOC(=O)C1=CC=C(O)C=C1 QELSKZZBTMNZEB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Treatment Of Liquids With Adsorbents In General (AREA)
- Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
Description
本発明は、液体クロマトグラフィにおいて正常に測定できたか否かを推定する方法に関するものである。
液体クロマトグラフィは複数成分を含む試料の分離／定性／定量方法として多方面で使用されている。その測定結果の信頼度を担保する上で、測定時に正しくシステムが稼働していることが前提となる。システムが正常な状態から逸脱するケースとは、個々の構成要素単独で異常が発生する場合、測定する試料由来で異常が発生する場合、使用した溶離液由来で異常が発生する場合、設置環境由来で異常が発生する場合、あるいはこれら複数の 要素が関連し異常が発生する場合などさまざまである。
過去の経験則を共有化あるいは一般化することにより、測定結果の信頼性の判断や、システム異常の原因を特定することが可能ではあるが、自動化できれば、操作者への負担はより少なくできる。
過去の経験則を共有化あるいは一般化することにより、測定結果の信頼性の判断や、システム異常の原因を特定することが可能ではあるが、自動化できれば、操作者への負担はより少なくできる。
本発明の目的は、液体クロマトグラフィの異常要因を簡便かつ的確に推定し、分析結果の信頼性を担保する方法を提供することである。
前記課題を解決するために、本発明者らは鋭意検討を重ねた結果、本発明に到達した。
すなわち本発明の一態様は、液体クロマトグラフィにより得られる圧力データのデータ群でクラスター解析することを特徴とする方法に関する。以下、本発明について詳細に説明する。
すなわち本発明の一態様は、液体クロマトグラフィにより得られる圧力データのデータ群でクラスター解析することを特徴とする方法に関する。以下、本発明について詳細に説明する。
液体クロマトグラフィにより得られる圧力データとは、クロマトグラムと同時に取得される送液ポンプの圧力信号であり、当該データは、試料の注入状態、試料注入機構の状態、カラムの詰まり／劣化状態、プレフィルタの詰まり／劣化状態、溶離液の不足状態など、様々な要素を反映する。
典型的な圧力データのパターンを図１に示す。
図１ａは特に異常もなく、正常に測定された場合である。試料注入から１分の間で殆ど圧力変動が見られない。
図１ｂは、試料注入直後に、一瞬圧力が大きく低下し、それ以降は圧力変動が見られない。この場合、試料注入の際、試料不足が生じ、規定量全てまたは一部にエアが混入している可能性が示唆される。
図１ｃは、試料注入直後から０．７分まで圧力が高く、０．７分から１．０分まで圧力が低い。この場合、試料注入機構に異常がある可能性が示唆される。
図１ｄは、試料注入直後から０．７分まで圧力が低く、０．７分から１．０分まで圧力が高い。この場合も、試料注入機構に異常がある可能性が示唆される。
図１ｅは、試料注入直後に圧力が上昇し、しばらくすると正常な圧力に戻っている。試料粘度が極端に高い場合などが可能性として示唆される。
これらの圧力データのパターンは、単独の要因で生じることも有るが、同時に複数の要因が重なることも有る。
図１ａは特に異常もなく、正常に測定された場合である。試料注入から１分の間で殆ど圧力変動が見られない。
図１ｂは、試料注入直後に、一瞬圧力が大きく低下し、それ以降は圧力変動が見られない。この場合、試料注入の際、試料不足が生じ、規定量全てまたは一部にエアが混入している可能性が示唆される。
図１ｃは、試料注入直後から０．７分まで圧力が高く、０．７分から１．０分まで圧力が低い。この場合、試料注入機構に異常がある可能性が示唆される。
図１ｄは、試料注入直後から０．７分まで圧力が低く、０．７分から１．０分まで圧力が高い。この場合も、試料注入機構に異常がある可能性が示唆される。
図１ｅは、試料注入直後に圧力が上昇し、しばらくすると正常な圧力に戻っている。試料粘度が極端に高い場合などが可能性として示唆される。
これらの圧力データのパターンは、単独の要因で生じることも有るが、同時に複数の要因が重なることも有る。
通常のクロマトグラフィでは、５０～５００ｍｓ程度の間隔でデータを収集することが多いが、圧力データはクロマトグラムとは異なり、微小間隔でデータ収集する必要がないことから、２００～１０００ｍｓになるように間引き処理を施して用いることが望ましい。
これらの圧力データ群に対して、クラスター解析を実施し、クラスター分類および前記クラスターにおける「クラスター中心」を算出する。クラスター中心は、そのクラスターの平均的な圧力データを示している。
クラスター解析の手法、およびそのパラメータは、多種存在するが、特に限定するものではない。一例として、「階層的クラスター分析」の手法で下記のパラメータを使用することで圧力データの特徴を顕著に反映する結果が得られる。
クラスター ：観測値
クラスター方法：最長距離
距離タイプ ：コサイン距離
標準化変数 ：なし
クラスター数 ：ｎ
クラスター解析の手法、およびそのパラメータは、多種存在するが、特に限定するものではない。一例として、「階層的クラスター分析」の手法で下記のパラメータを使用することで圧力データの特徴を顕著に反映する結果が得られる。
クラスター ：観測値
クラスター方法：最長距離
距離タイプ ：コサイン距離
標準化変数 ：なし
クラスター数 ：ｎ
圧力データのデータ群が多種大量にあり、各クラスターがどのような特性から分類されているかを推測できる情報が十分にあれば、未知検体の圧力データから液体クロマトグラフィが正常に行われたか否かを推定するといった態様も利用可能である。
本発明により、液体クロマトグラフィの異常要因を簡便かつ的確に推定し、分析結果の信頼性が担保される。
以下に本発明の実施例を説明するが、本発明はこれら実施例により何ら制限されるものではない。
図２に検証に使用したシステム構成を示す。送液装置（２）はＤＰ－８０２０、試料注入機構（７）はＡＳ－８０２０、検出器（５）はＵＶ－８０２０を使用した（いずれも東ソー（株）製）。また、検出器の信号および、送液ポンプの圧力信号は、データ処理装置ＬＣ－８０２０ＭＩＩ（東ソー（株）製）により取り込み、その変化をモニタした。
測定条件は以下の通りである。
分析カラム：ＴＳＫｇｅｌ ＯＤＳ－１００Ｚ ５μｍ
（４．６ｍｍＩ．Ｄ．×１５．０ｃｍ）
溶離液 ：６５％アセトニトリル
カラム温度：４０℃
波長 ：２５４ｎｍ
注入量 ：５０ｕＬ
分析カラム：ＴＳＫｇｅｌ ＯＤＳ－１００Ｚ ５μｍ
（４．６ｍｍＩ．Ｄ．×１５．０ｃｍ）
溶離液 ：６５％アセトニトリル
カラム温度：４０℃
波長 ：２５４ｎｍ
注入量 ：５０ｕＬ
試料としては、ｐ－ヒドロキシ安息香酸メチル、エチル、プロピルの高濃度混合物（０．２ｍｇ／ｍＬ ６５％アセトニトリルに溶解）と希釈液を０．５：１９．５の割合で希釈し、粘度の異なる試料となるように調整して用いた。各サンプルに用いた希釈液は以下の通りである。
試料の測定は、複数回実施し、試料不足が生じるようにして行った。各条件の組み合わせは表２の通りである。
表２の条件で測定し得られた圧力パターン（３９データ）のクラスター解析を実施した。クラスター解析ツールは、「グラフ作成・データ分析 Ｏｒｉｇｉｎ２０１８」（株式会社 ライトストーン）を使用した。
まず、階層的クラスター解析を実施し、データの傾向を見た。なお、クラスター方法は「最長距離」、距離タイプは「コサイン距離」で実施した。
クラスター数を２としてクラスター解析を実施し、各クラスター中心波形を算出した。
クラスター ：観測値
クラスター方法：最長距離
距離タイプ ：コサイン距離
標準化変数 ：なし
クラスター数 ：２
クラスター数を２としてクラスター解析を実施し、各クラスター中心波形を算出した。
クラスター ：観測値
クラスター方法：最長距離
距離タイプ ：コサイン距離
標準化変数 ：なし
クラスター数 ：２
図３に得られた樹形図を示す。また、図４にクラスター１に分類された全ての圧力データ、図５にクラスター２に分類された全ての圧力データを示す。
ここから、クラスター２に分類されたデータは、試料注入直後、急激な圧力低下が生じているデータの群であり、クラスター１に分類されたデータは、試料注入直後、圧力低下が生じていないデータの群であることが良く分かる。
ここから、クラスター２に分類されたデータは、試料注入直後、急激な圧力低下が生じているデータの群であり、クラスター１に分類されたデータは、試料注入直後、圧力低下が生じていないデータの群であることが良く分かる。
次に、未知のデータに対して、圧力パターンによる推定ができるか検証した。
試料および測定条件の異なる３９データを測定し、解析した。試料および測定条件は表３の通りである。
試料および測定条件の異なる３９データを測定し、解析した。試料および測定条件は表３の通りである。
未知の圧力データと各「クラスター中心」の「コサイン距離」を算出し、最も大きな値（この場合１．００）を示すクラスターが最も類似していることとなる。
表４は、未知データ＃１～＃３９の圧力データと、クラスター１及び２のクラスター中心波形との「コサイン距離」を計算した結果の一覧である。
３９の未知データのうち、＃６、＃９、＃１２、＃１５、＃１８、＃２１、＃２４、＃２７、＃３０、＃３３、＃３６、＃３９の１２データがクラスター２と同定された。
表４は、未知データ＃１～＃３９の圧力データと、クラスター１及び２のクラスター中心波形との「コサイン距離」を計算した結果の一覧である。
３９の未知データのうち、＃６、＃９、＃１２、＃１５、＃１８、＃２１、＃２４、＃２７、＃３０、＃３３、＃３６、＃３９の１２データがクラスター２と同定された。
図７から分かるように、クラスター２に同定されたデータは、注入直後、急激な圧力低下が見られる。規定量の試料が注入されず、一部または全てがエアになっていることを示唆しており、クロマトグラムが正常に近いパターンを示したとしても、測定結果の信頼性は低いと判断できる。
一方、クラスター１に同定されたデータは、注入直後の圧力低下が見られない。規定量の試料が注入され、測定結果の信頼性が高いと判断できる。
一方、クラスター１に同定されたデータは、注入直後の圧力低下が見られない。規定量の試料が注入され、測定結果の信頼性が高いと判断できる。
このように、事前に圧力データをクラスター解析し、未知試料に適用することで、クロマトグラムでは判別できない異常要因が含まれているか否かを判断することが容易となり、クロマトグラフィを熟知していない操作者でも、測定結果の信頼性を判断できるようになる。
１．溶離液
２．送液ポンプ
３．試料注入バルブ
４．分析カラム
５．検出器
６．試料保持ループ
７．試料
８．試料吸引機構
９．データ処理装置
２．送液ポンプ
３．試料注入バルブ
４．分析カラム
５．検出器
６．試料保持ループ
７．試料
８．試料吸引機構
９．データ処理装置
Claims (1)
- 液体クロマトグラフィにより得られる未知検体の圧力データを圧力データ群でクラスター解析し、
最も類似性の高いクラスターを推定し、
推定されたクラスターから、液体クロマトグラフィが正常に行われたか否かを推定する方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020060768A JP7452186B2 (ja) | 2020-03-30 | 2020-03-30 | クロマトグラフの運転状態の推定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020060768A JP7452186B2 (ja) | 2020-03-30 | 2020-03-30 | クロマトグラフの運転状態の推定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2021162312A JP2021162312A (ja) | 2021-10-11 |
| JP7452186B2 true JP7452186B2 (ja) | 2024-03-19 |
Family
ID=78004867
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2020060768A Active JP7452186B2 (ja) | 2020-03-30 | 2020-03-30 | クロマトグラフの運転状態の推定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7452186B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115825316B (zh) * | 2023-02-15 | 2023-06-16 | 武汉宏韧生物医药股份有限公司 | 基于超临界色谱法的药物有效成分分析方法及装置 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012500390A (ja) | 2008-08-15 | 2012-01-05 | バイオジェン・アイデック・エムエイ・インコーポレイテッド | クロマトグラフィーカラムの性能を評価するための方法 |
| JP2019522802A (ja) | 2016-04-04 | 2019-08-15 | ベーリンガー インゲルハイム エルツェーファウ ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング ウント コンパニー コマンディトゲゼルシャフト | 製剤精製のリアルタイムモニタリング |
| JP2020500299A5 (ja) | 2017-10-25 | 2020-11-12 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109923411B (zh) | 2016-10-25 | 2022-05-31 | 里珍纳龙药品有限公司 | 用于色谱数据分析的方法和系统 |
-
2020
- 2020-03-30 JP JP2020060768A patent/JP7452186B2/ja active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012500390A (ja) | 2008-08-15 | 2012-01-05 | バイオジェン・アイデック・エムエイ・インコーポレイテッド | クロマトグラフィーカラムの性能を評価するための方法 |
| JP2019522802A (ja) | 2016-04-04 | 2019-08-15 | ベーリンガー インゲルハイム エルツェーファウ ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング ウント コンパニー コマンディトゲゼルシャフト | 製剤精製のリアルタイムモニタリング |
| JP2020500299A5 (ja) | 2017-10-25 | 2020-11-12 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 高橋勝稔，外２名，階層的クラスタリングを用いた時系列データの分割，第３２回ファジィシステムシンポジウム講演論文集 ＦＳＳ（２０１６佐賀大学），日本，2016年，ｐ５９７－６０２ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2021162312A (ja) | 2021-10-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7167811B2 (en) | Methods and apparatus for data analysis | |
| US7415357B1 (en) | Automated oil well test classification | |
| US20030014205A1 (en) | Methods and apparatus for semiconductor testing | |
| US20040153815A1 (en) | Methodology for temporal fault event isolation and identification | |
| DE4446966A1 (de) | Informationssystem zur Produktionskontrolle | |
| JP7452186B2 (ja) | クロマトグラフの運転状態の推定方法 | |
| CN114166988B (zh) | 一种色谱仪集群故障检测方法及装置 | |
| CN107547266B (zh) | 在线量异常点的检测方法和装置、计算机设备和存储介质 | |
| JP2021032901A (ja) | 分析装置の状態をチェックする技術 | |
| US9378082B1 (en) | Diagnosis of storage system component issues via data analytics | |
| CN1272634C (zh) | 检测成批的电气部件 | |
| Vodovotz et al. | Principal component similarity analysis for classification and its application to GC data of mango | |
| CN113672658B (zh) | 基于复相关系数的电力设备在线监测错误数据识别方法 | |
| CN105574312A (zh) | 用于工程改变数据分析的方法和系统 | |
| US20060166370A1 (en) | Managing semiconductor process solutions using in-process mass spectrometry | |
| US6210465B1 (en) | Method for identification of components within a known sample | |
| CN111613266A (zh) | 基于定量构效关系的离群值检测方法 | |
| JP2021135083A (ja) | 統計的手法によるクロマトグラムの分類方法 | |
| CN111812263B (zh) | 检测设备的配置优化方法 | |
| Nagy et al. | Investigation of the steady state measurement process | |
| JP2022056512A (ja) | 統計的手法によるクロマトグラムの分類方法 | |
| JP6862780B2 (ja) | ピーク面積比を基にしたピーク同定方法 | |
| Antila et al. | A comparative study of continuous sampling plans for functional board testing | |
| Magar et al. | Application of Sigma Metrics for Evaluating Analytical Performance of HbA1C Testing on D10-HbA1C Analyzer | |
| JP2013065901A (ja) | 自動動的ベースライン生成および調整 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230215 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20231003 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231115 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20231212 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231218 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20240109 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240117 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240206 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240219 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7452186 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |