Streamlining Group Type Analysis with Standard GCxGC Templates through Computer Vision-Assisted Alignment

Význam tématu

Charakterizace typů uhlovodíků v ropných produktech je klíčová pro optimalizaci výrobních procesů, kontrolu kvality a splnění legislativních a ekologických požadavků. Komplexní dvourozměrná plynová chromatografie (GCxGC) přináší ve srovnání s klasickou jednorozměrnou GC výrazně vyšší separační výkon, což je zásadní pro přesnou identifikaci a kvantifikaci složitých uhlovodíkových frakcí.

Cíle a přehled studie

Studie představuje workflow pro automatizovanou analýzu skupin uhlovodíků založenou na šablonách (templates), které se přizpůsobují chromatogramům pomocí vizuálního porovnání chromatografických vzorů a transformace retenčních časů. Cílem je zefektivnit a zrychlit rutinní analýzu GCxGC dat při zachování vysoké přesnosti.

Použitá metodika a instrumentace

• Template-based metoda: definice referenčních píků, polygonálních oblastí pro skupiny látek a chemické podmínky pro vyhodnocení kvality.
• Vizualní párování píků: extrakce lokálních chromatografických vzorů a porovnání pomocí Enhanced Correlation Coefficient (ECC).
• Transformace retenčních časů: kombinace globálních (afinní transformace, polynomiální) a lokálních funkcí pro přesné sladění šablony.
• Ověření: korelace chromatografických vzorů skupin mezi referencí a novým vzorkem.
• Instrumentace: komplexní dvourozměrná GC s flow modulátorem a detektorem FID.

Hlavní výsledky a diskuse

• Testováno na 166 chromatogramech s 7618 píků: ECC dosahuje 82,2 % správných top-1 shod, 92,5 % top-5 a 94,7 % top-10.
• Příklad interlaboratorní i intralaboratorní aplikace ukazuje spolehlivé sladění šablony mezi různými instrumentálními podmínkami i v rámci jedné laboratoře.
• Hodnocení skóre shody a 2D skóre usnadňuje identifikaci nesprávně spárovaných píků a směrování manuální korekce.
• Kombinace globálních a lokálních transformací umožňuje zachytit systémové i náhodné variace retenčních časů.

Přínosy a praktické využití metody

Automatizované zarovnání retenčních časů a aplikace standardních šablon významně zkracuje časovou náročnost rutinních analýz skupin uhlovodíků, zvyšuje reprodukovatelnost výsledků napříč laboratorními systémy a podporuje nároky průmyslové kontroly kvality a regulace. Workflow lze integrovat do stávajícího softwarového zpracování dat.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Integrace pokročilých metod strojového učení a počítačového vidění pro adaptivní rozpoznávání chromatografických vzorů.
• Rozšíření metody na další analytické techniky a složité matricové vzorky.
• Real-time zarovnání a korekce během akvizice dat.
• Automatizované chemické ověřování a inteligentní řízení kvality vyhodnocení.

Závěr

Navržené workflow využívající vizuální párování chromatografických vzorů a kombinaci globálních i lokálních transformací retenčních časů nabízí robustní a efektivní řešení pro automatizované zarovnání šablon ve 2D GC analýze. Tento přístup umožňuje spolehlivou rutinní analýzu skupin uhlovodíků s minimem manuální intervence a vysokou reprodukovatelností.