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J-GLOBAL ID:202202241442223324   整理番号:22A0429468

硫酸塩型中の強アニオン樹脂を用いるクロマトグラフィーによる有機酸分離の予測モデル【JST・京大機械翻訳】

A predictive model of organic acids separation by chromatography with strong anionic resins in sulfate form
著者 (4件):
資料名:
巻: 1661  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: C0278B  ISSN: 0021-9673  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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有機酸は,強いアニオン性樹脂で,低pH(<1.5)で,通常,非常に対称なクロマトグラフィープロファイルを有するが,コハク酸とクエン酸で,著しいテーリングが観察される。Langmuirモデルのような古典的吸着モデルは,この挙動の予測に失敗し,平均保持時間とプロファイル形状,従ってクロマトグラフィー性能に大きな影響を与える。強いアニオン樹脂による有機酸分離をより良く予測するための新しい保持モデルを開発した。このモデルは精製Langmuir吸着モデルとイオン交換モデルを組み合わせた。有機酸吸着は,樹脂上の硫酸塩と硫酸水素対アニオンとの水素結合によると仮定した。吸着容量は,主に分子サイズに依存する:最大16のギ酸分子は対アニオン当たり吸着され,一方,2つのコハク酸または1つのクエン酸分子だけが吸着できた。次に,この吸着モデルを,一般的で正確なモデリングアプローチ(保存要素/溶液要素(CE/SE)法で解いた物質収支方程式を有する連続カラム)に埋め込んだ。このカラムモデルの全てのパラメータを,シミュレーション結果(平衡曲線およびパルス試験)に対するシミュレーションのフィッティングにより同定した。次に,カラムモデルを2成分混合パルス試験(ぎ酸とコハク酸)からの元の実験結果で検証した。結果は,シミュレーションが,プロファイル形状および保持時間の両方に関して,多成分パルス試験に対してはるかに予測的であり,イオン交換を考慮することなく捕捉できないことを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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クロマトグラフィー,電気泳動 
タイトルに関連する用語 (5件):
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