液相色谱法同时测定共聚物的组成及其分子量分布

摘要：本文讨论了在吸附极限条件下的液相色谱(LC LCA)，LC LCA可提供分子量超过两个数量级的组成信息，其上限可至1，000，000 D，远远高于其他联用技术。另外，LC LCA不受样品回收率低和峰分裂的影响，而这对于在临界吸附点和溶解度极限条件下的液相色谱会存在一定的问题。

Abstract:Liquid chromatography under the limiting conditions of adsorption (LC LCA) is discussed. LC LCA can provide compositional information over two orders of magnitude with the upper limit of l ,000,000 D, far higher than other coupled techniques. Additionally LC LCA is not hindered by low sample recovery of peak splitting,which are a problem with LC at the critical adsorption point of LC under limiting conditions of solubility.

        大分子的分子量、立构规整度、组成、官能团以及分支度，都是非均匀的，。在稀溶液中，单个分子团的大小受上述因素的影响，因此使其表征变得复杂。在过去的20多年里，人们已经尝试多种基于聚合物组成和分子量的分离技术，其中包括使用多检测器模式、数学去卷积和流动相组成对时间改变的梯度等方法^[1]。尽管梯度的方法可用于分离一些商品化的聚合物，但重复性较差^[2]。因此将基于组成或者分子量大小的分离机理区分开的挑战依然存在。目前基于组成的分离却同时对分子量很敏感的方法已确认。反之还未发现，因为分子大小受所有上述因素的影响。

　　在20世纪70年代中叶，Belenkii及其同事^[3]将体积排阻和液相吸附的分离以薄层色谱的形式结合起来，通过改变流动相组成可使保留体积与摩尔质量无关。此工作及其他凝胶渗透色谱(GPC)的基础工作^[4]导致处于洗脱阈值点的液相色谱(LC PEAT)出现在该阈值内，熵焓相互作用在分子量三个数量级的范围内平衡^[5]。LC PEAT一类方法可表征聚合物中混合物的单个组分，通过立构规整度来分离均一聚合物^[6?9]。术语“色谱无法检测”被错误地用来描述分子与固定相和流动相相互作用上阶惰性，尽管对于常规使用的检测器不是觉察不到的。

　　本文讨论了在吸附的极限条件下用液相色谱(LC LCA)分离复杂聚合物。根据聚苯乙烯和异丁酸甲酯的共聚物化学组成的差别，LC LCA已被用于分离该聚合五^[10，11]。相对于在纯溶剂中的共聚物，在LC LCA条件下共聚物保留体积的变化可用于测量共聚物的组成^[11]。LC LCA同其他方法相比具有一定优势，如在溶解度的极限条件下的LC(LC LCS)，减小了峰展宽效应以及更多LC LCA可用于分离油溶性和水溶性的大分子^[12]。LC LCA的条件稳定，可应用于均一聚合物立构正规度、低聚物末端基团、双亲性聚合物的确定^[13]，有关同时测定共聚物分子量和化学组成分布的进展将重点提及。

　　在LC LCA中，冲洗剂使聚合物稍有吸附^[14]，如果样品溶解并进样到流动相中，则大分子吸附在填料上，从而保留在色谱柱上。因此样品进样到一种可有效抑制吸附的溶剂中。通过改变冲洗剂、固定相、温度、溶解样品的溶剂和进样体积，可使不同分子量的大分子同初始溶剂共同洗脱，如图1所示^[13]。

　　在LC LCA模式下，分离过程为排阻、吸附和脱附共同作用的微梯度过程。由于部分排阻，聚合物从进样区带开始分离，由于表面相互作用而被吸附并保留在固定相的表面。当DESORLI区带赶上溶质时开始脱附，总的效果为聚合物在溶剂峰之前被洗脱出来。图2显示LC LCA出现在大分子溶于洗脱剂的区域中，同极限溶解度相比，此处工作曲线在浊点曲线的上面，LCA的微梯度类似于连续蒸馏，因此为获得高分离效率而使用的短柱应不会引起峰展宽。LC LCA的机理已被广泛的研究^[15]，其他的微梯度方法包括温度相互作用色谱，它可基线分离混合物，如星型和线性聚合物(图3)^[16]。 

1 实验

1．1 流动相和固定相

　　色谱级四氢映喃和正已烷。CGX 500硅胶柱，粒度为10μm，孔径为500Å。

1．2 泥相色谱仪

　　一台L-7100等度泵连有一台L-7400UV检测器均为日立公司生产，检测波长为260nm，7100型进样阀，定量管为20μL，在进样阀和泵之间的连接管的长度为120mm，体积为12μL。数据采集通过D-7000 HPLC系统接口和软件，流速为1．0mL／min，样品质量浓度为0．5g／L，用L-7300柱炉把温度控制在25℃。

1．3 吸附的极限条件

　　LC-LCA对温度的依赖性不强，并且同其他锅合技术如临界点吸附液相色谱相比对流动相组成和压力不敏感^[3]，因此LC LCA不随流速、进样体积和浓度而变化，但其依赖焓相互作用，这已被对冲洗剂固定相所表征^[15]。对于聚苯乙烯在极限条件下四氢呋喃与正已烷的体积比为50：50，而该比值对于PMMA在裸露的硅胶柱上为74：26^[11]。

1．4 操作技巧

　　LC LCA要求色谱柱能与溶质相互作用，从而可使吸附和排阻保持平衡。控制吸附作为有效的方法是使用可促进吸附和促进脱附的溶剂混合液作为流动相。通常流动相的配制为体积比，因此要求操作在温控的条件下进行。对于常规分析，如无柱控温装置，采用质量比可提高重复性。

　　通常使用紫外检测器，尽管基体辅助激光解吸电离飞行时间质谱、¹³C NMR和蒸发光散射等检测器已被用于实验中^[17]，但后者对流动相的组成非常敏感，使它们很难用于强梯度系统中，虽然它有可能用在微梯度中，包括LC LCA。在一些研究中，质谱检测器对多分散性预测不够。

2 结果与讨论

　　图4为PMMA的积累的化学组成分布，曲线采用Sauzedde峰距法在LC LCA下获得的色谱图同体积排阻色谱法获得的色谱图相比经转换而成^[13]。在吸附的临界条件下，聚合物在10?40m01％的苯乙烯组成范围内均可得到分离。有趣的是，通过采用接近极限条件(70：30四氢呋喃对正己烷的体积比)，校准曲线可迁移至更高的组成区(20?60m01％)，为商品化的聚苯乙烯?异丁酸甲酯提供了有价值的范围，这具有重要的实际意义。为了表征共聚物，并不要求精确的极限条件，可节约方法建立的时间。
 

　　图5为通过离线LC LCA和SEC联用得到的化学组成和分子量分布曲线。显然，基于组成的第一维分离后可进行基于分子大小的正交接分离实验。据作者所知，图5是第一个可计算真正的双变量的聚合物分布的等度色谱法的实例。采用¹³C NMR和光散射进行了验证叫，在线LC LCA和SEC联用有望在明年得到连续的双变量分市图。

 2．1 优点

　　lC LCA可提供摩尔质量差别超过两个数量级的组成信息，LC LCA的上限超过1000，000D，这远超过其他联用技术，其它技术一般在100，000D以内^[18]，或者回收率很低^[19]。除此之外，LCLCA不受样品回收率或峰分裂的影响，而这对诸如临界吸附点^[20]和在溶解度极限条件下的液相色谱的影响是非常致命的^[21]。

2．2 缺点和展望

　　LC LCA是一种微梯度方法，其操作条件的确定要比强的梯度方法耗时长^[1]，但微梯度技术重复性高，并可分离双亲性分子，而大部分商品化的样品均为双亲性分子。在未来的5年内2-DLC将侧重于基于化学性质采用梯度方法初步分馏然后通过SEC柱进行分离，后者采用蒸发光散射检测器是很有利的。

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