飛行時間型質量分析法と2Dガスクロマトグラフィーを用いて藻類の水熱液化からの水性画分の質的特性評価

サマリー

藻類の熱水液化から生成されるバイオ原油の水性画分の特性評価のために、2次元ガスクロマトグラフィー飛行時間型質量分析法が説明されています。このプロトコルは、高速熱分解、触媒高速熱分解、触媒脱酸素、および水素化処理からの液体製品の水性画分を分析するためにも使用できます。

要約

飛行時間型質量分析と結合した二次元ガスクロマトグラフィーは、複雑な混合物中の化学成分を同定および定量化するための強力なツールです。多くの場合、ガソリン、ジェット燃料、ディーゼル、バイオディーゼル、バイオ原油/バイオオイルの有機画分を分析するために使用されます。これらの分析のほとんどでは、分離の最初の次元は、極性の分離に続いて、非極性です。バイオ燃料の生産からバイオ原油と他の水性サンプルの水性画分を同様のカラムの組み合わせで検討されています。しかしながら、このような誘導体化、溶媒抽出、固相抽出などの試料調製技術が必要でした 分析前に。この研究では、藻類の熱水液化から得られた水性画分を、続いて第一の次元での極性分離を用いた従来の試料調製技術なしで飛行時間型質量分析計と結合した二次元ガスクロマトグラフィーによって特徴付けられました第二の非極性分離による。この分析からの二次元プロットは、より伝統的なカラム構成から得られたものと比較しました。藻類バイオ原油の水性画分の定性的な特性評価の結果を詳細に議論されています。飛行時間型質量分析と結合した二次元ガスクロマトグラフィーによる水性試料中の有機物の特性評価のための非極性の分離に続いて、極性分離を使用することの利点が強調されています。

概要

液体燃料の需要の着実な成長、有限の化石燃料資源、化石燃料供給の不確実性、および大気中の温室効果ガスの濃度の増加に対する懸念は、再生可能な資源¹のグローバル意識が高まっています。 （太陽光発電と太陽熱を含む）、太陽エネルギー、風力エネルギー、水力、地熱、バイオマスは、潜在的に、化石由来のエネルギー^2を置き換えることができ、一次再生可能なエネルギー源です。これらの中で、バイオマスは、液体輸送燃料及び高価値の化学物質³の製造のための唯一の炭素ベースの代替エネルギー資源です。バイオマスは、森林資源、農業残渣、藻類、油糧種子、都市固形廃棄物、および炭素に富んだ産業廃棄物として任意の有機材料を含む（ 例えば 、紙パルプ産業から、または食品加工から^）1。 COMに基づいて、リグノセルロース及び非木質原料：バイオマスは2つのカテゴリに分類され、位置特性。非木質原料は、タンパク質、炭水化物および脂質/油^4を持っていながら、リグノセルロース系バイオマスは、炭水化物及びリグニンから構成されています。持続可能な栽培と^5,6を収穫している場合陸生植物由来リグノセルロース原料は、唯一の現在の液体燃料（ガソリン、ジェット燃料、およびディーゼル）需要の30％を満たすことができます。したがって、このような微細藻類および真菌のような非木質水生微生物は、リグノセルロース資源を補完するために再生可能な液体燃料の生産のための潜在的な原料と考えられています。

微細藻類原料は、現在の液体輸送燃料は^7,8を要求満足させる可能性を秘めています。高面積生産性^8、低品質、汽水、または海水⁹で増殖する能力、およびエネルギー密度の高いトリグリセリドまたは炭化水素^7,8を蓄積する能力：藻類は多くの利点を持っています。水熱液化（HTL）が実行可能でスケーラブル共同で自然に藻類や水生原料^10,11に関連した水を利用してnバージョンのプロセス。これは、燃料ブレンドストック中にアップグレードすることができ、液体製品、またはバイオの粗を生成し、10から25 MPaでの250から400°Cと動作圧力の作動温度で熱化学プロセスです。バイオの粗藻類のHTLから生産は、区別可能と容易に分離有機層と水画分を持っています。バイオ原油の有機画分を効率的に触媒水素化処理プロセス^11を介して、製油所レディブレンド株式に転換することができます。バイオ原油の水性画分は〜藻類原料中の全炭素存在の30％が含まれています。数千の化合物は、HTL水流中で同定されているが、主な画分ピロールなどの炭水化物および脂質の分解により形成され、そして窒素複素環（ピリジン（酸、アルコール、ケトン、およびアルデヒドを含む）、低分子量の含酸素化合物から構成され、ピラジンタンパク質分解¹²由来のES、およびイミダゾール）。全体的なプロセスの経済性を向上させるために水性画分を利用するだけでなく、持続可能性に関する研究が進行中です。合成ガスは、触媒の水熱ガス化^{10,13、14を}介して藻類バイオ原油の水性画分から製造することができます。また、水性画分中の有機物はまた、触媒燃料添加剤と特殊化学品に変換することができます。水性液相中の有機物の変換のための触媒水熱ガス化と触媒スクリーニング研究の最適化に関する研究は、パシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）で現在進行中です。この作品、定性的なだけでなく、藻類のバイオ原油の水性画分の定量的な特徴づけのために必要とされます。藻類バイオ原油の水性画分は廃棄物の流れを考えているので、藻類バイオの粗^13,15の水性画分を分析した研究はほとんどあります。また、最近の研究では、高付加価値バイオ製品にこのHTL藻水を変換すると、HTLベースのバイオ精製所¹¹の持続可能性だけでなく、経済性を改善するだろうと結論付けました。したがって、この研究は、飛行時間型質量分析（GC-TOF-MS×GC）に結合された二次元ガスクロマトグラフィーによって藻類のHTLから得られた生体粗製の水性画分の定性的特性解析のための方法の開発に焦点を当てました。

GC-TOF-MSは、化合物の同定のための解像度（またはサンプル中の化学化合物の分離）を増加させるための最も有望なクロマトグラフ分析技術、ピーク容量（分解されたピークの、すなわち数）、信号対雑音比である（×GC ）高い信頼度で、化学化合物¹⁶の共溶出を回避します。解像度、ピーク容量、及びノイズ信号の比を最大にするために、異なる固定相を有する2つのGCカラムは圧入Cを用いて直列に接続されていますonnectorまたはマイクロユニオン^17（本研究で用いたGC-TOF-MSシステム×GCのブロック図である図1を参照）。変調器は再フォーカス、トラップにプレスフィットコネクタと二列の間に位置しており、二次コラム¹⁸に第1カラムからの流出物を再注入されます。 図1に示すように、変調は、本研究では二列に起こる。二カラムを次に移送ラインアセンブリを介してTOF-MSに接続されています。

GC-TOF-MS×GCは、原油^16,19、ガソリン、ジェット燃料、ディーゼル、バイオディーゼル、バイオ燃料の有機画分として定性的並びに有機試料の定量分析のために以前に使用されました^20-熱化学だけでなく、熱触媒変換から生成された^{22は 23,24を}処理^します 。 GC-TOF-MS機器、長い​​非極性カラムワット×GCでこれらの有機サンプルの特徴づけのための短い極性カラムは、二列として使用しながら、一次カラムとして使用されます。この従来のカラム構成は、第二次元¹⁸で極性が続く最初の次元を超えるボラティリティの差を利用する化学化合物を解決します。準備が^{17,25-30ステップ}を通して試料があった後、水または水サンプルの生物学的プロセスから、食品加工、及び環境廃棄物も、同様のプライマリ/セカンダリ列構成を使用して特徴づけました。そのような誘導体化、固相抽出、及び有機溶媒抽出などのサンプル調製技術は、すべてのGC-TOF-MS分析^{17,27-29,31,32×GC}に先立って使用されてきました。これらの技術は、従来のカラム構成^33を使用して、分析のために試料中の化合物の極性が減少することを目的としました。代替戦略は、試料の性質に基づいて、本研究で使用した（水中ここで、極性有機化合物）GC-TOF-MS分析×GCのリバースプライマリ/セカンダリカラム構成を利用します。バイオ原油HTLから製造の水性画分ので、極性化合物^13を有し、一次極性カラムと第二非極性カラムのカラムの組み合わせは、任意の上流の試料調製なしGC-TOF-MS×GCで使用しました。このプライマリ/セカンダリ列の組み合わせは、二次元の変動が続く最初の次元を超える極性の差に基づいて化学物質を、解決します。制限された分析方法は、前のサンプル処理¹⁵することなく、二次元ガスクロマトグラフィーを用いて、水性試料の特徴付けのために、文献中に存在します。

本研究の目的は、藻類バイオ原油の水性画分中に存在する化学化合物を決定することでした。この目的を達成するために、GC-TOF-MSデータ取得方法×GCは、極性の列の列の組み合わせを用いて開発された（プリム進））、非極性（二×。 Klenn ら 。 （2015）は、プライマリ列に対して、第1カラム（特に60メートルGCカラム）と二列のオフセット温度を下げるの長さを増加させると、ピークキャパシティと解像度^16-18を最大化することを示唆しました。したがって60 m個のプライマリカラムと5°Cは、本研究で使用した主要なカラムに対して二カラムの温度をオフセット。最適変調周期は、この研究に記載されているプロトコル（セクション4を参照）に従って決定しました。 GCカラム温度の最適ランプ速度は、試行錯誤法によって決定され、文献^16〜18に提案された値と同様であるしました。水性サンプルのため、この列の組み合わせの利点を議論するために、我々は、極性、非極性×の従来のカラムの組み合わせでHTL藻類の水試料を分析しました。文献で提案動作パラメータは、水性を分析するために使用しました非極性×極性カラムの組み合わせ¹⁸と藻類バイオ原油の分数。

プロトコル

1.試料の調製

1. 文献^10,11に見られる反応器の設計および実験手順に従って、藻類の連続流HTLを経由して混合水溶液/有機生成物の流れを生成します。
2. 水相と有機相に生成物ストリームを分離するために、重力分離器を使用してください。
3. GC-TOF-MS分析×GCのために4℃に維持冷蔵庫に0.45μmのシリンジフィルターとストアを使用してHTL水相を10mlのフィルタ。

2.機器のコンポーネント

1. これらの実験のためのクワッドジェットデュアルステージ冷却系モジュレーター及び飛行時間型（TOF）質量分析計（MS）を備えたガスクロマトグラフ（GC）を使用します。
2. GCに各サンプルまたは標準の1μLを注入するオートサンプラーを設定します。文献¹³に記載されているように、オートサンプラのシーケンスのためのサンプルおよび標準注射の無作為化ブロックデザインを使用してください。 randomiZEDブロックの設計は、一般的に機器の動作を制御するために定量的な研究で使用されています。私たちの研究室では、機器の動作を確認することも比較試験において日常的なデザインを採用しています。
3. 変調器の前にプレスタイトコネクタを使用して、プライマリとセカンダリ列を接続します。プライマリとセカンダリの両方の列の両端をプレスタイトコネクタに接続する前に、シャープなエッジずにまっすぐにカットされていることを確認してください。
4. GCカラムにフェルールを配置し、その列の5ミリメートルは、インジェクタの内部にあるように、GCインジェクタにプライマリ列を接続します。
5. GCインジェクタのため、ガラスライナー、ノンスティックライナOリング、セプタムが新しいと汚染の自由であることを確認してください。
6. 二列および移送ラインを接続するために1月16日×0.5ミリメートルID移送ラインのフェルールを使用してください。移送ラインに二列の0.2メートル部分を配置します。
7. 二列の0.1メートルの部分が変調器であることを確認してください。
8. 超高純度ヘリウムを使用します分1.5ミリリットルの流量でGCのためのキャリアガスとしてガス^-1。
9. 変調器内の冷却剤として機能するデュワーに十分な液体窒素があることを確認します。デュワー内の液体窒素のレベルは、その出口に取り付けられた圧力ゲージを使用して予測することができます。 0 kPaのは、それが空であることを示している圧力計69 kPaでの読みは、デュワーがいっぱいであることを示しています。

3.プロトコルサンプルを分析する前に

1. 楽器には大きな漏れがないことを確認してください。 TOF-MSの真空計の読みを1.5ml分^-1 GCカラム流量用以上2.7×10 ^-5 Paである場合、これは、システムの主要な漏れを示します。
2. 品質管理（QC）メソッドを-設定し、製造業者のプロトコルを使用して、最大信号応答を達成するために、内蔵 '収集システムの調整」プロトコルを実行します。
3. シリーズで、内蔵QC法の「楽器の最適化」プロトコルの実行 - filam耳鼻咽喉科フォーカス、イオン光学焦点と製造業者のプロトコルを用いた質量較正試験。質量キャリブレーション・テストに合格していることを確認してください。このQC方法は、機器のすべてのハードウェアパラメータを最適なレベルであることが保証されます。
4. 製造業者のプロトコルを使用して、 "リークチェック」を実行します。自動的にリークチェックレポートを生成し分析します。相対的な28の濃度（N _2）のことを確認して、32（O _2）と18（水分）イオンはそれぞれ、10％未満、3％と69イオンの内部標準質量スペクトルの5％未満でなければなりません。
5. 製造業者のプロトコルを使用して曲TOF-MS。
6. サンプルおよび標準を分析しながらも、前とリークチェック後に品質管理方法と同様にTOF-MSチューンプロトコルを実行します。

変調器の最適な変調周期を決定する4.プロトコル

1. 任意の長変調周期（ 例えば、10秒または13秒）を選択します。 2.2で説明したようにサンプルを注入します。
2. は何のピークが溶出しない、その後等高線図の第2次元での保持時間を特定します。最適な変調周期として識別された第2次元保持時間を選択します。 図2は明らかに等高線図の第2次元での保持時間の識別を明らかにする。
3. ステップ4.1で使用される変調周期を増やして、再度解析を行う「ラップアラウンド」場合は^18を観察されます。二次元におけるピークは最初の次元のベースラインより下に溶出する場合はラップアラウンド現象が発生します。 「ラップアラウンド」の例の等高線図は、補足情報図3に示されています。
4. 最適値が決定されるまで繰り返し、4.2と4.3のステップ。

インストゥルメントセットアップ5.実験パラメータ

1. プライマリ列と非極性（2.3 MX 0.25ミリメートル×0.5μmの膜厚）カピラなどの極性（60 MX 0.25ミリメートル×0.5μmの膜厚）キャピラリカラムを取り付け二列としてRY列。湿気、空気と新しいGCカラムに関連した汚染物質の痕跡量を除去するために、少なくとも2時間、プライマリとセカンダリの両方の列を焼きます。
2. 1.5ミリリットル分^-1の流量でGC用のキャリアガスとして超高純度のヘリウムガスを使用してください。
3. 250：260°Cの温度と1のスプリット比にGCインジェクタを設定します。
4. 5分間、260℃の一定温度に続いて5℃分^-1で260℃まで温度上昇が続く0.2分間、40℃の一定温度プライマリカラムの以下の温度プログラムを使用します。
5. 二列および第1カラムよりも高い5℃での二次カラム温度よりも変調器温度5℃を高く維持します。
6. ホットパルスの0.8秒と冷たいパルスの1.2秒と4秒の最適な変調周期を使用してください。この値は、宗派に記載のプロトコルに基づいて決定されますイオン4。
7. 270℃に移送ライン温度を設定します。
8. 0秒に取得遅延や溶剤の遅延を設定します。
9. それぞれ、35および800としてのm / zのより低いおよびより高い範囲を設定します。
10. 400スペクトル/秒でMS検出器取得速度を設定します。
11. 最適化された値よりも高い150 VでMS検出器の電圧を維持します。
12. 225℃でのMSイオン源温度を維持します。

6.データ解析

1. 機器製造業者によって供給されるソフトウェアを用いてデータ処理を行います。
2. データ解析方法で、次のタスクを選択します - 計算のベースライン、ベースラインより上のピークを見つけ、ライブラリ検索や計算がある/高さ。
3. データファイルを使用してベースラインを追跡します。 0.5のようにベースラインオフセットを入力します。
   二次元で最初の次元と0.15秒で15秒の予想ピーク幅を入力します。
4. 5,000として信号対雑音比を設定し、同定のために> 850の類似値化合物のfication。
5. サンプル中に存在する化学化合物を同定し、転送するようにライブラリ検索モードを設定するには、市販のマススペクトルライブラリを選択します。
6. 製造業者のプロトコルを使用して、このデータ解析方法を使用してデータファイルを処理します。これは、データ・ファイルを処理するために少なくとも1時間を必要とします。

結果

国家に対して検索することによって同定される化合物の非極性極性×が図に示されているの列の組み合わせで分析藻類バイオ原油の水性画分について得られた全イオンクロマトグラム（TIC）4。保持時間と類似または一致係数値標準技術研究所（NIST）のライブラリーを、 表1にまとめた。そして（酢酸、プロピオン酸及びブタン酸など）、有機酸（例えばcyclopenatanone、フラン化合物dianhydromannitolなど）含酸素化合物は、HTL藻類水³⁴で観察されました。これらの化学物質は、正孔輸送層¹³中の藻類炭水化物画分の分解から形成することができます。含酸素化合物に加えて、水相は、例えば、ピリジン、ピラジン、アセトアミド、スクシンイミドおよびそのアルキル誘導体などの窒素含有化合物（N-化合物）を有します。おそらく、これらの化合物は、proteの分解生成物であります藻類バイオマス^4,35でイン。

ディスカッション

結果は、前のサンプル調製技術なし藻類バイオ原油の水性画分に存在する極性化合物および光揮発性物質を解決するための極性×非極性の列の組み合わせの能力を示しています。非極性×極性カラムの組み合わせを使用しながら、急激なピークテーリングは、有機酸及びN-化合物について観察されました。このピークテーリングは、初期溶出光有機物のために観察されませんでした。楽器を検証する（TOF-MSの真空を1.5ml分^-1のGCキャリアガス流量のために2.7×10 ^-5 Paの下にあった）漏れの自由であると、この現象が再現可能となっています。プレスタイトコネクタ内の場合、またはデッドボリュームに問題があった場合の動作は、クロマトグラム全体に観察されるであろうことを、コールドジェット流量が過剰であることが予想されます。しかし、遅くても溶出化合物（図に識別されない）ではない尾を行います。したがって、我々は、これがaqueの結果であると結論しますOUの試料注入/カラム構成の組合せ。

スプリット比は、スプリットフローに失われた量に対するカラムに入る試料の体積です。高いスプリ...

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
GC ×GC–TOF/MS	Leco	PEG4D11DLN15	Commercial Pegasus 4D
ChromaTOF バージョン 4.50	Leco		データ解析ソフトウェア
Rxi-5MS GCカラム	Restek	13420	2.3 mカラムを使用しました。
Stabilwax GCカラム	Restek	10626
HP-5 GCカラム	Agilent	19091J-416
Stabilwax GCカラム	Restek	15121
プレスタイトコネクタ	Restek	20430
GCインジェクターライナー	Restek	23305.5
GCインジェクターフェルール	Agilent	5181-3323
焦げ付き防止ライナーOリング	Agilent	5188-5365
トランスファーラインフェルール	Restek	20212
エタノール	Sigma-Aldrich	459844	クロマトグラフィーグレード
アセトン	Sigma-Aldrich	414689	クロマトグラフィーグレード
酢酸	Sigma-Aldrich	320099	クロマトグラフィーグレード
2-ブタノン	Sigma-Aldrich	360473	クロマトグラフィーグレード
プロパン酸	Sigma-Aldrich	402907	クロマトグラフィーグレード
ブタン酸	Sigma-Aldrich	19215	クロマトグラフィーグレード
ピリジン	Sigma-Aldrich	270970	クロマトグラフィーグレード
ピラジン	Sigma-Aldrich	65693	クロマトグラフィーグレード
アセトアミド	Sigma-Aldrich	695122	クロマトグラフィーグレード
2,5-ピロリジドン	Sigma-Aldrich	S9381	クロマトグラフィーグレード
N-メチルスクシンイミド	Sigma-Aldrich	325384	クロマトグラフィーグレード
N-(2-ヒドロキシエチル)スクシンイミド	Sigma-Aldrich	444073	クロマトグラフィーグレード