通过一维和综合二维GC-TOF/MS技术对柴油燃料的成分进行互补性分析

《Scientific Reports》：Complementary diesel-fuel compositional profiling by one-dimensional and comprehensive two-dimensional GC-TOF/MS

　　

摘要

本文评估了一维气相色谱与飞行时间质谱联用（1D GC-TOF/MS）以及二维气相色谱与飞行时间质谱联用（GC×GC-TOF/MS）作为柴油燃料成分分析的互补技术平台。在所有样品中，1D GC-TOF/MS检测到1,850个经过库注释的特征（相似度得分≥700），而GC×GC-TOF/MS检测到27,146个去卷积特征，其中包括8,108个已注释的特征和19,038个未命名的特征。仅有595个特征同时存在于两种分析方法中。通过对GC×GC特征出现情况的统计分析和主成分分析（PCA），一致地识别出某些非典型样品。对已注释特征和预测特征的化学分类显示，烷烃类和烯烃/环烷烃类烃类在大多数燃料中占主导地位。相比之下，样品51×57以及在某些特征包含情况下的K8LZ1表现出不同的化学分布模式，并含有更高比例的含氧特征或FAME相关特征。将色谱分析结果与常规物理化学描述符结合表明，即使在较窄的规格范围内，燃料成分也可能存在显著差异。总体而言，1D GC-TOF/MS在稳健的比较分析中仍然有效，而GC×GC-TOF/MS则提供了更高的选择性和峰值检测能力，有助于分析成分复杂的柴油样品，并为未来的化学计量建模提供支持。