Nuevos desarrollos en la optimización de separaciones cromatográficas mediante la utilización de algoritmos genéticos

  1. MARTINEZ PONTEVEDRA, JOSE ANGEL
Dirixida por:
  1. Rafael Cela Torrijos Director

Universidade de defensa: Universidade de Santiago de Compostela

Fecha de defensa: 10 de maio de 2002

Tribunal:
  1. Mª Celia García Alvarez-Coque Presidente/a
  2. Marta Lores Secretaria
  3. Francesc Xavier Rius Ferrus Vogal
  4. Hernan J. Cortes Vogal
  5. Juan J. Baeza-Baeza Vogal
Departamento:
  1. Departamento de Química Analítica, Nutrición e Bromatoloxía

Tipo: Tese

Teseo: 87225 DIALNET

Resumo

Este trabajo gira en torno al proceso y metodología de optimización de sistemas de cromatografía liquida de alta resolución, (HPLC). Esta técnica cromatográfica, aunque nació con unas grandes perspectivas, posiblemente, no ha llegado a desarrollarse con todo el potencial esperado a sus comienzos. Muchas de sus posibilidades, experimentalmente demostradas, permanecen en los libros o en artículos de revistas pero, raramente, son aplicadas de forma rutinaria en el laboratorio, simplemente porque su desarrollo y puesta a punto para nuevos casos concretos resulta compleja o requiere conocimientos y entrenamiento específico. Por lo tanto, aunque es una técnica que ha alcanzado su madurez instrumental, sufre limitaciones en el proceso de desarrollo de nuevos métodos. Uno de las causas de esta problemática es el elevado número de variables que deben ser optimizadas por el cromatografista. En este trabajo, se aborda esta problemática desde la perspectiva de la optimización de las variables que entran en juego para decidir cuál será el gradiente idóneo que permitiría la mejor separación de los componentes que forman una muestra determinada. El estudio se ha llevado a cabo para dos tipos diferentes de gradiantes, atendiendo al número de componentes de la fase móvil utilizada. Así pues, lograda la modelización de los tiempos de retención de un compuesto dado en un gradiente binario (fase móvil compuesta por dos disolventes), con splin cubico (natural y filtrante), se empleó un algoritmo genético para detectar el óptimo global dentro de la superficie de respuesta generada por la función de evaluación empleada. A su vez, se inició la búsqueda de nuevas funciones objetivo, que pudiesen dar respuesta a ciertas expectativas creadas por los cromatografistas. Estas nuevas funciones objetivo están más cerca de la interpretación en conjunto de las variables, frente a las ideas utilizadas hasta el momento, que obligan a trabajar con combin