ZENTRUM FÜR ANGEWANDTE FORSCHUNG UND TECHNOLOGIE E.V. (Friedrich List Platz 1, Dresden, 01069, DE)
RÖSEL, Günter (Herbert-Collum-Strasse 16a, Dresden, 01239, DE)
| Verfahren für die lonenmobilitatsspektrometrie Patentansprüche 1. Verfahren der Ionenmobilitätsspektrometrie (IMS), bei dem - ein bekanntes Gas oder Gasgemisch im Ionenmobilitätsspektrometer (1) ionisiert wird und damit die Reaktionsionen (6) bildet, - ein Analyt bzw. ein Gemisch mehrerer Analyten, also ein zu analysierender Stoff oder ein entsprechendes Stoffgemisch, gegebenenfalls mittels eines Trägergases, im In ektionsbereich eines Ionenmobilitätsspektrometers (1) eingeleitet wird und entweder ebenfalls direkt ionisiert wird oder aber ein Ladungstransfer von den Reaktionsionen (6) zu den Atomen bzw. Molekülen des zu analysierenden Analyten (5) stattfindet, - das Reaktionsionen- (5) und positiv oder negativ geladenen Analytengemisch den Driftbereich zwischen den Injektionsund den Detektionsbereich des Ionenmobilitätsspektrometers (1) durchwandert, - eine zeitabhängige Messreihe von IMS-Spektren dieses Reaktionsionen- (5) und positiv oder negativ geladenen Analytengemischs im Detektionsbereich des Ionenmobilitätsspektrometers aufgenommen wird, - die IMS-Spektren der Messreihe so analysiert werden, dass qualitative und/oder quantitative Aussagen bezüglich des zu Analyten oder Analytengemischs gegeben werden, dadurch gekennzeichnet, dass - aus jedem IMS - Spektrensignal der Messreihe in einem Vorverarbeitungsschritt eine adaptiven Glättung und Gruppenlaufzeitent zerrung durchgeführt wird und Differenzenquotienten erster und zweiter Ordnung gebildet werden, - hieraus für jeden Peak seine Lage, seine Höhe und seine Halbwertsbreite als den Peak beschreibende, charakteristische Parameter ermittelt werden, - die charakteristischen Parameter Peaklage, Peakhöhe und Peakhalbwertsbreite unter Beachtung der aktuellen Messbedingungen normalisiert werden, - eine Identifizierung der Analyten aus den normalisierten, die Peaks beschreibenden charakteristischen Parametern für die zum aktuellen Zeitpunkt bekannten Spektrenfolgen mittels eines Verfahrens zur Mustererkennung durchgeführt wird. 2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass für jedes IMS-Einzelspektrum zunächst eine Wavelet-basierte Glättung und nachfolgend eine vom Thresholding-Ergebnis zur Rauschreduktion abhängige, adaptive digitale Filterung zur Glättung und Gruppenlaufzeitentzerrung durchgeführt wird. 3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Position des Reaktionsionenpeaks druck- und temperaturabhängig erfasst wird und im Falle des vollständigen Verschwindens des Reaktionsionenpeaks über einen begrenzten Zeitraum dieser durch einen aktuellen temperatur- und druckkorrigierten gleitenden Mittelwert ersetzt wird. 4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die ermittelten Peakpositionen in Form eines Differenzabstandes zum Reaktionenpeak angegeben werden und dieser Differenzabstand ebenfalls einer Druck - und Temperaturkorrektur unterzogen wird. 5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass das Datenvolumen im Analyseverfahren dadurch reduziert wird, dass die Mustererkennung in den IMS- Einzelspektren auf die Parameter Peaklage, Peakhöhe und Peakhalbwertsbreite sowie auf eine wählbare Anzahl von Suchbereichen gleicher oder unterschiedlicher Intervallbreite innerhalb der Driftzeit, den sogenannten Drift zeitintervallen, beschränkt wird. 6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass die jeweilige Bestimmung der Gesamtretentionszeit eines Analyten, also der Zeit, die der entsprechende Analyt für seine Wanderung von einem definierten Startort, dem In ektionsort, der sich entweder innerhalb des Ionenmobilitätsspektrometers oder aber in einer dem Ionenmobilitätsspektrometer vorgeschalteten Vorrichtung befindet, bis zum Detektionsort benötigt, unter Echt zeitbedingungen dadurch realisiert wird, dass - eine zeitlich aufeinanderfolgende Bewertung aller Suchbereiche eines jeden IMS-Einzelspektrums mittels einer auf den jeweiligen Suchbereich bezogenen Clusteranalyse erfolgt, wobei die an geeigneter Stelle gemessenen Temperatur- und Druckverhältnisse zur Normalisierung der Retentionszeitangaben verwendet werden, - dieses Verfahren auf eine in definierten Zeitabständen erfasste Folge von IMS-Spektren wiederholt angewendet wird. 7. Verfahren nach einem der Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Zeitabstände der Erfassung der Folge von IMS-Spektren äquidistant sind. 8. Verfahren nach Anspruch 6 oder 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Ergebnisse der Clusteranalyse mit bekannten Einträgen in einer Substanzdatenbank zur Drift- bzw. Retentionszeit verglichen werden und - bei Übereinstimmung die entsprechenden Analyten identifiziert werden, - aus der Peakhöhe oder aus der aus Peakhöhe und Peakhalbwertsbreite näherungsweise berechneten Peakfläche die jeweilige Analytenkonzentration abgeschätzt wird. 9. Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass Messreihen mit bekannten Analyten oder Analytengemischen durchgeführt werden, - in den analytentypischen Suchbereichen der erhaltenen Spektren die charakteristischen Parameter bestimmt und ausgewählt werden, - für mehrfach aufeinanderfolgende IMS-Spektren mit gleichen Clustermerkmalen in einem oder mehreren Suchbereichen und unter Berücksichtigung der realen Messbedingungen diese Sätze von für die jeweiligen Analyten oder Analytengemische charakteristischen Parametern als Referenzparametersätze für zwei- oder dreidimensionale Spektren deklariert und in eine Substanzdatenbank eingetragen werden. 10. Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass Messreihen mit unbekannten Analyten oder Analytengemischen durchgeführt werden, - deren charakteristische Parameter in einer ausgewählten Anzahl von Suchbereichen gleicher oder unterschiedlicher Intervallbreite, den Drift zeitIntervallen, unter Berücksichtigung der realen Messbedingungen bestimmt und selektiert werden, - für mehrfach unmittelbar aufeinanderfolgende IMS-Spektren mit bereichsspezifischen gleichartigen Clustermerkmalen in einem oder mehreren Suchbereichen, diese Suchbereiche als Referenzsuchbereiche für den Analyten oder das Analytengemisch festgelegt werden, die entsprechenden charakteristischen Parameter als Referenzparameter für zwei- oder dreidimensionale Spektren deklariert werden, - zur Erkennung und Wiedererkennung gleicher Analyten oder Analytengemische verwendet und in eine Substanzdatenbank eingetragen werden. 11. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass die gewählten Suchbereiche lückenlos aufeinanderfolgen. 12. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass der Analyt oder das Analytengemisch vor Eintritt in das Ionenmobilität sspektrometer (1) eine dem Ionenmobilität sspektrometer (1) vorgeschaltete gaschromatographische Trenneinrichtung (16) passiert. |
Die Erfindung betrifft ein Verfahren der
Ionenmobilitätsspektrometrie (IMS), insbesondere ein entsprechendes Verfahren zur Bestimmung der Analyten.
Die Ionenmobilitätsspektrometrie ermöglicht aufgrund der hohen Nachweisempfindlichkeit schon beim Vorhandensein geringfügiger Ausgasungen den Nachweis und die
Identifizierung von Umwelt- und Industrieschadstoffen, chemischen Kampfstoffen, Sprengstoffen und Drogen.
Ionenmobilitätsspektrometer werden gegenwärtig hauptsächlich zur Kampfstoffdetektion und in der Industrie zur
Arbeitsplatzüberwachung eingesetzt. Aufgrund der
spezifischen Besonderheiten dieser Technologie, bei der Luft als Trägergas verwendet werden kann, sind die Geräte kostengünstiger herzustellen als beispielsweise
Analyseinstrumente wie Massenspektrometer bzw.
chromatographische Analysegeräte. Zudem erlauben
Ionenmobilitätsspektrometer einen hohen Grad an
Miniaturisierung. Zur Detektion von Spuren von Sprengstoffen oder Drogen sind gegenwärtig weltweit mehr als 80 000
Ionenmobilitätsspektrometer , vorzugsweise auf Flughäfen, im Einsatz . Das physikalische Prinzip der Ionenmobilitätsspektrometrie beruht auf den unterschiedlichen Driftgeschwindigkeiten von Ionen im elektrischen Feld in Luft bei Normaldruck. Es ist in der Fig. 1 auch bildlich dargestellt. Über einen
Gaseinlass in die Ionenquelle wird die Umgebungsluft bzw. das Luft-Analyten-Gemisch in eine Ionenquelle am In ektionsort in das Ionenmobilitätsspektrometer eingeleitet und ionisiert. Dies kann z.B. mittels eines schwach
radioaktiven Betastrahlers wie Tritium, dessen Aktivität zirka 50 MBq beträgt, erfolgen. Wird der Analyt oder das Analytengemisch nicht zusammen mit der Umgebungsluft, sondern gesondert eingeleitet, so geschieht dies i.d.R.
mittels eines Transportgases. Dies gelangt an eine Membran, durch die die noch neutralen Analytenmoleküle hindurch wandern und so ebenfalls in die Ionenquelle gelangen. Bei der Ionisation entstehen positive Ionen aus Bestandteilen der Luft der Typen NH + , NO + , (H 2 0)nH + , die den positiven Reaktions-Ionenpeak (RIP + ) bilden. Negative Ionen vom Typ 0 2 ~ und (H 2 0) ~ m bilden den negativen Reaktions-Ionenpeak (RIP ~ ) . Diese Ionen der Luft (RIP + ) und (RIP ~ ) sind im
Ionenmobilitätsspektrometer ständig verfügbar.
Befinden sich andere Moleküle, wie die Analyten, (z.B.
Amphetamine, Schadstoffe wie phosphororganische Verbindungen oder halogenierte Kohlenwasserstoffe, Aromaten, Mercaptane usw.) in der Luft bzw. im Luft-Analyten-Gemisch, so findet ein Ladungstransfer von den Reaktions-Ionen zu den
Schadstoffmolekülen statt. Dieser Ladungstransfer kann vereinfacht wie folgt beschrieben werden: RP + + M > RP und M + (positiver Mode)
RP ~ + M > RP und M ~ (negativer Mode)
Durch elektrische Impulse an einem Steuergitter gelangt das so ionisierte Luft-Analyten-Gemisch aus der Ionenquelle in ein elektrisches Feld, in dem sich die Ionen entsprechend ihren Driftgeschwindigkeiten ordnen. Dabei durchwandern sie in der Driftröhre die Strecke vom In ektionsort zum
Detektionsort , also einem Detektor, wie z.B. einer Faraday- Platte mit Abschirmgitter . Während dieser „Wanderung" werden die Ionen in einem schwachen elektrischen Feld getrennt, was entsprechend ihrer Beweglichkeit entgegen der
Strömungsrichtung eines Inertgases geschieht. Die Zeit, die von jeder Ionenart für diese „Wanderung" benötigt wird, wird ihre Driftzeit genannt. Diese Zeit ist spezifisch für die jeweilige Ionenart, sofern die Messbedingungen (wie Druck und Temperatur) konstant gehalten werden. Die Driftzeit wird dabei von verschiedenen Parametern wie den Wechselwirkungen der Ionenart mit seiner Umgebung auf dem Weg vom
Injektionsort zum Detektionsort bzw. seiner Beweglichkeit bestimmt. Damit sind die Driftgeschwindigkeiten von der Molekülgröße, der Molekülladung und der Molekülform
abhängig. Die unterschiedlichen Driftgeschwindigkeiten führen dazu, dass verschiedene Ionenarten zu
unterschiedlichen Zeiten den Detektionsort , also die
Kollektorelektrode, erreichen.
Der am Detektionsort aufgenommene, als
Ionenmobilitätsspektrum bezeichnete Signalverlauf ermöglicht eine Analytentrennung, da Ionen gleicher Ladung aber unterschiedlicher Masse und/oder Struktur im Signal-Zeit- Verlauf Maxima zu unterschiedlichen Zeitpunkten erzeugen.
Nachteilig ist jedoch bei Anwendung der heute weithin üblichen Verfahren zur Ermittlung und Auswertung von IMS- Spektren, dass bei der für viele Anwendungen typischen
Analyse von Multikomponentengemischen Matrix- bzw.
Überdeckungseffekte auftreten, die zu erheblichen
Fehlinterpretationen führen können. Diese Problematik stört beispielsweise bei der Untersuchung von Gemischen, wie sie in der Umweltanalytik häufig
vorkommen und bei der alleinigen Anwendung der üblichen Verfahren der Ionenmobilitätsspektrometrie durch die ablaufenden Ionisierungsreaktionen hervorgerufen werden. Das folgende Beispiel, das in Fig. 2 dargestellt ist, verdeutlicht dieses Problem, das bei der Untersuchung von Gemischen, wie sie beispielsweise in der Umweltanalytik häufig vorkommen, und bei der alleinigen Anwendung der
Ionenmobilitätsspektrometrie durch die ablaufenden
Ionisierungsreaktionen hervorgerufen wird. In dem Beispiel werden drei Umweltchemikalien (Benzol, Toluol und Xylol) gleichzeitig ins IMS dosiert, nur ein Peak ist sichtbar, die Ionenbildung der anderen Verbindungen ist infolge ihrer physikalisch-chemischen Eigenschaften unterdrückt.
Analog zur Kombination von Massen- und Gaschromatografie besteht auch bei Ionenmobilitätsspektrometern die
Möglichkeit einer gaschromatographischen Vortrennung des Analytengemisches mit einer gaschromatographischen
Trenneinrichtung, z.B. mittels Multikapillarsäulen, womit der genannte Effekt vermieden werden kann.
Die Kombination der Ionenmobilitätsspektrometrie mit der chromatographischen Trenntechnik ermöglicht die Darstellung der Peaks in Abhängigkeit von der Drift- und der
Retentionszeit in Form dreidimensionaler Diagramme: Anstelle einer Darstellung der Peaks in Abhängigkeit von der reinen Driftzeit durch das Ionenmobilitätsspektrometer wird hier die Gesamtretentionszeit herangezogen. Diese
Gesamtretentionszeit setzt sich zusammen aus der
Retentionszeit innerhalb der gaschromatographischen
Trenneinrichtung und der Driftzeit durch das
Ionenmobilitätsspektrometer .
Die Darstellungen in Form sogenannter Chromatogramme erhält man, wenn die Signalgröße in Abhängigkeit von Drift- und Retentionszeit bzw. der daraus zusammengesetzten
Gesamtretentionszeit abgebildet wird. Prinzipiell besteht die Möglichkeit, die im Chromatogramm lageabhängig
auftretenden „Muster" mit Methoden der Bildverarbeitung zu bewerten und die gesuchten Analyten zuzuordnen. Jedoch sind spektrometrische Verfahren durch ein hohes Aufkommen an generierten Daten charakterisiert, die ohne Mittel der computergestützten Statistik kaum bewältigt werden können und insbesondere unter Echt Zeitbedingungen eine effektive Datenvorverarbeitung verlangt.
Insbesondere, wenn es jedoch zu Veränderungen der
Messbedingungen, wie z.B. des Drucks und der Temperatur, während der Aufnahme der IMS-Spektren kommt bzw. dies sogar zur Verbesserung der Analysefähigkeit, wie z.B. durch temperaturinduzierte Trennung von Gaskomponenten und das Verhindern von Kondensationseffekten bei höheren
Temperaturen, gewünscht ist, sind bei deren Analyse
zusätzliche Korrekturmassnahmen erforderlich, um die
gemessenen Spektren zu normalisieren und mit hinreichender Sicherheit qualitative und quantitative Aussagen zu den Analyten bzw. dem Analytengemisch treffen zu können und das Risiko von Fehlinterpretationen zu verringern. Diese
Normalisierung der Daten erfordert einen zusätzlichen erheblichen Rechenaufwand. Hierfür gibt es bislang noch keine zufriedenstellende Lösung.
Das Problem verschärft sich nochmals, wenn die Messmethodik auf den dreidimensionalen Fall durch Vergleich der
gemessenen IMS-Chromatogramme mit entsprechenden Referenz- Chromatogrammen erweitert wird.
Ein Lösungsansatz wird in DE 10 2007 059 461 beschrieben. Bei diesem Verfahren erfolgt die Informationsgewinnung durch die Auswertung des kompletten Chromatogramms , wobei zur Verringerung des numerischen Aufwandes ein
Schwellenwertverfahren zur Anwendung kommt. Auf dieser Basis können Peaks in Chromatogrammen durch entsprechende
Parameter beschrieben und identifiziert werden. In der Regel werden auch bei diesen Verfahren die zum Chromatogramm gehörenden Einzelspektren einer Vorverarbeitung unterzogen, mit der Meßdatenverfälschungen durch Rauschen, Umgebungsund Geräteparameter minimiert werden sollen. Auch nach der Vorverarbeitung der Einzelspektren enthält das Chromatogramm Millionen von Datenpunkten, von denen die meisten im
Rauschen liegen oder redundant sind und daher nur eine vergleichsweise sehr geringe Anzahl von Informationen zur Charakterisierung der Analyten benötigt wird. Ein weiteres Problem besteht darin, dass die kompletten Analysedaten Signalverläufe aufweisen, die stark von den
Umgebungsbedingungen abhängen und daher vor der
Chromatogrammauswertung normalisiert werden müssen.
Dabei wird beispielsweise das aus einer Folge von 500
Einzelspektren mit jeweils 2000 Datenpunkten bestehende Chromatogramm unter Anwendung eines Schwellenwertverfahrens so zerlegt, dass zusammengehörende Peakfolgen aufein ¬ anderfolgender Einzelspektren durch Ellipsenparameter beschrieben und identifiziert werden können. Als Bezugswert der Messwertfolgen dient der Reaktionsionenpeak .
Für den anwendungsseitig relevanten Fall eines vollständig verschwindenden Reaktionsionenpeaks wird hier explizit keine Lösung angegeben.
Nachteilig ist zudem, dass im oben genannten Verfahren eine Analyse der Messergebnisse erst nach der vollständigen
Messdatenerfassung möglich ist. Dies ergibt eine minimale Dauer bis zum Erhalt des Messergebnisses von ca. 8 min, in denen mit veränderten Umgebungsparametern zu rechnen ist.
Für die bekannten Anwendungsgebiete, wie die
Sprengstoffdetektion und die Prozessüberwachung in der allgemeinen Industrie war die Genauigkeit der quantitativen Aussagen bisher ausreichend. Mit zunehmender Empfindlichkeit und den sich daraus ergebenden neuen Anwendungsfeldern, z.B. in der Medizin für die Atemluftdiagnostik und die
Biofilmdetektion, oder in der Halbleiterindustrie muss nun zudem zusätzlich die Qualität der quantitativen Aussagen entscheidend verbessert werden.
Dabei hat die Feuchtigkeit, die in jeder Messprobe enthalten ist, einen signifikanten Einfluss auf die quantitative
Messwertaussage. Die Möglichkeit des Einsatzes höherer
Arbeitstemperaturen wäre deshalb auch zu diesem Zwecke wünschenswert .
Nicht zuletzt erfordert der Einsatz der
Ionenmobilitätsspektrometrie für viele der oben aufgeführten Zwecke ein mobiles IMS-Gerät und insbesondere ein
entsprechendes Verfahren, das trotz Mobilität qualitativ und quantitativ eine hochwertige Signalauswertung bietet.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es nun, ein Verfahren der Ionenmobilitätsspektrometrie zu entwickeln, mit dem unter variierenden Messbedingungen aufgenommene IMS-Spektren derart in Echtzeit automatisch auswertbar sind, dass eine qualitative als auch quantitative Bestimmung der Analyten mit hoher Genauigkeit möglich ist.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein
Verfahren der Ionenmobilitätsspektrometrie (IMS) mit den Merkmalen des Anspruchs 1. Die Ansprüche 2 bis 12 geben Ausführungsvarianten dieser erfindungsgemäßen Lösung wieder.
In einem Verfahren der Ionenmobilitätsspektrometrie (IMS), bei dem ein bekanntes Gas oder Gasgemisch im
Ionenmobilitätsspektrometer ionisiert wird und damit die Reaktionsionen bildet, ein Analyt bzw. ein Gemisch mehrerer Analyten, also ein zu analysierender Stoff oder ein
entsprechendes Stoffgemisch, gegebenenfalls mittels eines Trägergases, im In ektionsbereich eines
Ionenmobilitätsspektrometers eingeleitet wird und entweder ebenfalls direkt ionisiert wird oder aber ein
Ladungstransfer von den Reaktionsionen zu den Atomen bzw. Molekülen des zu analysierenden Analyten stattfindet, und dieses Reaktionsionen- und positiv oder negativ geladenen Analytengemisch den Driftbereich zwischen den Injektionsund den Detektionsbereich des Ionenmobilitätsspektrometers durchwandert, wird eine zeitabhängige Messreihe von IMS- Spektren dieses Reaktionsionen- und positiv oder negativ geladenen Analytengemischs im Detektionsbereich des
Ionenmobilitätsspektrometers aufgenommen und die IMS- Spektren der Messreihe so analysiert, dass qualitative und/oder quantitative Aussagen bezüglich des zu Analyten oder Analytengemischs gegeben werden.
Erfindungsgemäß werden dabei für jedes IMS - Spektrensignal der Messreihe in einem Vorverarbeitungsschritt eine
adaptiven Glättung und Gruppenlaufzeitent zerrung
durchgeführt und Differenzenquotienten erster und zweiter Ordnung gebildet. Daraus werden für jeden Peak als die den Peak beschreibende, charakteristische Parameter die
Peaklage, die Peakhöhe und die Halbwertsbreite des Peaks ermittelt. Diese charakteristischen Parameter Peaklage, Peakhöhe und Peakhalbwertsbreite werden unter Beachtung der aktuellen Messbedingungen normalisiert und damit eine
Identifizierung der Analyten aus den normalisierten, die Peaks beschreibenden charakteristischen Parametern für die zum aktuellen Zeitpunkt bekannten Spektrenfolgen mittels eines Verfahrens zur Mustererkennung durchgeführt.
Dabei führt die ausschließliche Beschreibung der Peaks im IMS - Einzelspektrum durch die genannten charakteristischen Parameter zum einen nicht zu Informationsverlusten bei der anschließenden Mustererkennung oder der unmittelbaren
Bestimmung der Analyten bzw. der Bestandteile des
Analytengemischs. Zum anderen lässt diese Vorgehensweise auch die Beschreibung teilweiser verdeckter Peaks zu. Zudem wird der erforderliche numerische Aufwand zur Normalisierung und Erfassung der Driftzeit unter Echt Zeitbedingungen durch diese Vorgehensweise minimiert. Messsignale mit geringer Signalleistung sind in der Regel von Störsignalen überlagert, die zu erheblichen
Verfälschungen der zu ermittelnden charakteristischen
Parameter führen können. Rauschminderungsverfahren nutzen Unterschiede im Frequenz- oder Zeitbereich sowie
unterschiedliche statistische Eigenschaften beider
Signalanteile . Deshalb ist in einer vorteilhaften Ausgestaltung das
Verfahren dadurch gekennzeichnet, dass für jedes IMS- Einzelspektrum zunächst eine Wavelet-basierte Glättung und nachfolgend eine vom Thresholding-Ergebnis zur
Rauschreduktion abhängige, adaptive digitale Filterung zur Glättung und Gruppenlaufzeitent zerrung durchgeführt wird. Eine solche Vorverarbeitung minimiert die Fehler bei der Berechnung der charakteristischen Parameter Peaklage und Peakhöhe .
Die Beschränkung der Peakdetektion und Peakbeschreibung auf absolut relevante Messinformationen, sowie die mögliche
Berechnung der Peakhalbwertsbreite aus der Peakhöhe und dem Wert des Differenzenquotienten zweiter Ordnung für den jeweils bestimmten Peak des IMS-Spektrums bei Annahme eines Gaußschen oder aber Kosinus-Quadratförmigen Kurvenverlaufes des IMS-Peaks bewirken die gewünschte und für eine
unverzögerte Auswertung der Daten und sofortige Bestimmung der Analyten erforderliche Redundanzreduktion.
Verfahrensbedingt erhält man damit auch Schätzwerte für teilweise verdeckte Peaks, so dass auf eine aufwendige Basislinienkorrektur in der Regel verzichtet werden kann.
Dabei zeigen Untersuchungen, dass zur Lösung der Aufgabe exakt zeitbegrenzte WaveletSysteme mit geringer
Koeffizientenanzahl benötigt werden.
Das Daubechies-4-Wavelet führte bei den durchgeführten umfangreichen Simulationsrechnungen zu den besten Ergebnissen. Daubechies-Wavelets sind exakt zeitbegrenzt. Obwohl das Spektrum nicht bandbegrenzt ist, fällt es aber zu tiefen und hohen Frequenzen hin schnell ab, sodass neben der guten ZeitSelektivität auch eine gute effektive
Bandbegrenzung realisiert wird. Das Kürzeste ist das
Daubechies-4-Wavelet , es ist relativ kantig.
Mit zunehmender Anzahl an Koeffizienten werden die Wavelets abgerundet, dabei steigt gleichzeitig die
Frequenzselektivität.
Daubechies-Wavelets gehören zu den am häufigsten praktisch verwendeten Wavelet-Transformationen für die digitale
Signalanalyse und die Datenkompression.
Hervorzuheben ist die leichte Implementierbarkeit als schnelle Wavelet-Transformation (Fast Wavelet
Transformation, FWT) .
Ausgehend von den ermittelten Messsignalen wird also mittels Wavelet-Thresholding eine Rauschreduktion in den IMS- Spektren erzielt. Prinzipiell werden dabei folgenden
Annahmen für das Signal getroffen - die dann durch eine entsprechende Parameterwahl auch realisiert werden können: 1.) u(t) enthält in den ZeitIntervallen 0 < t < ti und t 2 ^ t < t M praktisch keine Messinformationen. Die Zeitpunkte ti und t 2 sind in der Regel unbekannt und müssen geschätzt werden. Die näherungsweise Bestimmung von ti und t 2
ermöglicht prinzipiell die Ermittlung statistischer
Parameter für die Signalverläufe in den unterschiedlichen Auflösungsstufen j (auch Level genannt) der Wavelet- Transformation .
2.) Signifikante Signalanteile im Messsignal im
Zeitintervall ti < t < t 2 sind in der Regel in allen
Auflösungsstufen (Level) der Wavelet-Transformation deutlich von den Größen in den ZeitIntervallen 0 < t < ti und t 2 < t < t M zu unterscheiden. Diese Eigenschaft ermöglicht die Steuerung des Anteils des bei der Signalrekonstruktion durch die Inverse diskrete Wavelet-Transformation (IDWT, also den Umkehrprozess der Wavelet-Zerlegung) zu berücksichtigen hochpassgefilterten Signalanteils mittels einer multiplikativen Bewertung mit einen Faktor g(t) im Bereich von null bis eins. Die
Festlegungen für Verlauf und Größe von g(t) lassen sich empirisch aus den Schätzwerten für die statistischen
Signalparameter der hochpassgefilterten Signalanteile gewinnen und anhand von Simulationsrechnungen optimieren.
Zur Beseitigung des mit dem Wavelet-Thresholding verbundenen Anstieges der „Kantigkeit" des rauschgeminderten IMS- Messsignals wurde zudem eine wavelet-basiert gesteuerte Tiefpassfilterung entwickelt und mittels zeitdiskreter
Faltung realisiert.
Die Gruppenlaufzeitent zerrung bzw. - korrektur wird
folgendermaßen realisiert:
Die erforderliche Digitalisierung analoger Quellensignale setzt frequenzbandbegrenzte Funktionsverläufe vor der
Analog-Digital-Umset zung voraus. Abgetastete Funktionen haben ein periodisch mit der Abtastfrequenz f a fortgesetztes Frequenzspektrum. Die eindeutige Beschreibung eines analogen Signals durch seine Abtastwerte setzt voraus, dass die
Überlappung (Aliasing) der periodisch fortgesetzten Spektren sicher vermieden wird.
Es ist zweckmäßig, das Signal frequenzmäßig so zu begrenzen, dass bei minimaler Bandbreite möglichst keine
Messinformationen verloren gehen. Dabei besteht die
Möglichkeit, mit dem Analogfilter alle Spektralanteile zu eliminieren, die oberhalb der für das Messsignal
signifikanten Frequenzgrenze liegen.
Damit wird eine zusätzliche Rauschreduktion erreicht, außerdem werden weitere hier nicht erläuterte Störungen beseitigt .
Das mittels eines Analogfilters frequenzbandbegrenzte
Eingangsmesssignal steht also nach einer Analog-
Digitalumset zung als zeitdiskretes Signal zur Verfügung.
Das mit einem Butterworth-Analogfilter, also einem Filter zur Signalverarbeitung, das so ausgebildet ist, dass das erzielte Frequenzverhalten im Durchlässigkeitsbereich so flach wie möglich ist, bewertete Betragsspektrum entspricht weitestgehend den Forderungen nach einer verzerrungsfreien
Übertragung eines Messsignals großer Bandbreite, während der Phasenfrequenzgang bzw. das Gruppenlaufzeitverhalten zu erheblichen linearen Signalverzerrungen führt, wenn der Durchlassbereich des Analogfilters an den signifikanten Teil des Signalspektrums angepasst ist. Eine im Rahmen der nachfolgenden digitalen Signalverarbeitung realisierbare Phasen- bzw. Gruppenlaufzeitkorrektur ermöglicht die
Minimierung der linearen Signalverzerrungen. Da bei
Verwendung eines Butterworth-Filters das
Signalbetragsspektrum als optimal angesehen werden kann, wird für die digitale Phasenkorrektur ein Allpass benötigt. Alpässe, also elektrische Filter, die im Idealfall für alle Frequenzen einen konstanten Betragsfrequenzgang aufweisen, während die Phasenverschiebung von der Frequenz abhängt, zeichnen sich dabei durch einen frequenzunabhängigen
Betragsverlauf und einen vom Filtergrad abhängigen
Variationsbereich für die Phase aus.
Besonders günstig ist es nun, im erfindungsgemäßen Verfahren die Position des Reaktionsionenpeaks druck- und
temperaturabhängig zu erfassen und diesen Reaktionsionenpeak im Falle seines vollständigen Verschwindens über einen begrenzten Zeitraum durch einen aktuellen temperatur- und druckkorrigierten gleitenden Mittelwert zu ersetzen. Im Gegensatz zu bislang existierenden Verfahren ermöglicht dies, auch bei zeitweiligem Fehlen des Reaktionsionenpeaks einen Referenzwert zu erzeugen, der der jeweiligen
Temperatur- und Drucksituation im System entspricht, und auf den mit den zu diesem Zeitpunkt gemessenen Peaks der
Analyten Bezug genommen werden kann und damit deren Peaklage exakt bestimmt werden kann.
Insbesondere ist es vorteilhaft, dass die ermittelten
Peakpositionen der Analyten in Form eines Differenzabstandes zum Reaktionenpeak angegeben werden und dieser
Differenzabstand ebenfalls einer Druck - und
Temperaturkorrektur unterzogen wird. Damit kann die Lage der Peaks der Analyten unabhängig von den Messbedingungen angegeben werden: Es werden immer gleiche Beträge für die Peaklagen der Analyten für dasselbe zu analysierende System erzielt, auch wenn sich die Temperatur- und Druckbedingungen bei verschiedenen Messungen stark voneinander unterscheiden. Damit werden Messungen zu unterschiedlichen Temperatur- und Druckbedingungen untereinander vergleichbar. Zudem können damit auch temperatur- und druckunabhängige Referenzwerte erzeugt und für dann folgende Messungen wieder herangezogen werden .
Die Position bzw. zeitliche Lage des Reaktionsionenpeaks (RIP) ist sowohl von einer Reihe von Geräteparametern, als auch von den Mess- und Umgebungsbedingungen abhängig. Diese Einflussgrößen beeinflussen in gleichem oder zumindest ähnlichem Maße die Lage der gesuchten Peaks im IMS-Spektrum. Zur Erhöhung der Selektivität des Messverfahrens werden praktisch ausnahmslos die zeitlichen Abstände der Peaks im IMS-Spektrum zum Reaktionsionenpeak (RIP) ermittelt, um damit bereits einen erheblichen Teil von Fehlern unbekannter Größe auszuschließen.
Unter konstanten Messbedingungen (wie Druck und Temperatur) und bei stabilen Geräteparametern (wie z.B. der Feldstärke E) ist die zeitliche Lage der RIP-Position praktisch
konstant und Schwankungen liegen nur in der Größenordnung des zeitlichen Quantisierungsfehlers von ± 10ps.
Druck- und Temperaturänderungen sowie der Polaritätswechsel führen hingegen zu einer nicht vernachlässigbaren
Lageänderung der RIP-Positionen .
Die Korrektur der RIP-Position nach der ableitbaren
Beziehung t D (RIP) too(RIP) (1)
ist in der Regel fehlerbehaftet, da p und T einerseits nicht unmittelbar im Driftraum und anderseits nur mit einem entsprechendem Totzeitfehler bestimmt werden können.
Deshalb ist es erforderlich, die aktuelle RIP-Position bei jeder Messung direkt dem IMS-Spektrum zu entnehmen.
Im einfachsten Fall entspricht die Peakposition des
Reaktionsionenpeaks der Peaklage des Maximums im IMS-Spekt- rum. In Abhängigkeit von der Probenkonzentration verringert sich jedoch die Anzahl der Reaktionsionen durch
Ladungsübertragung, sodass die RIP-Position nicht mehr mit dem Detektorstrommaximum korreliert.
Die Auswertung von Messreihen zeigt dabei, dass mehrere aufeinanderfolgende IMS-Spektren entstehen können, die an der zu erwartenden RIP-Position kein relatives Maximum besitzen. Diese Eigenschaft hat physikalische Ursachen und muss daher bei der automatischen RIP-Positionserkennung berücksichtigt werden.
Ist die RIP-Position in einer Reihe der ermittelten IMS- Spektren nicht auffindbar, so muss sie durch eine adaptive Schätzung bestimmt werden. Dazu ist es zweckmäßig, folgende Peaktypen im IMS-Spektrum zu unterscheiden: Peaktyp 0 : Maximalwert im IMS-Spektrum, U
Peaktyp 1: relative Maxima im IMS-Spektrum mit U p < U Peaktyp 2: zeitlich verdeckte Peaks auf einer fallenden oder ansteigenden Impulsflanke
Peaks der Typen 0 und 1 sind durch den Nulldurchgang des Differenzenquotienten erster Ordnung u' (n) sowie negative Werte des Differenzenquotienten zweiter Ordnung u" (n) charakterisiert . u"(n) < 0 (2) u' (n) | min = 0 (3)
Für den Peaktyp 2 gilt u"(n) < 0 (4)
|u' (n) | min > 0 (5)
Die RIP-Positionen der Referenzspektren im positiven (p) und negativen (n) Messmode sowie die entsprechenden Angaben zu Druck und Temperatur werden zur Berechnung der RIP-Po- sitionen während der Messungen benötigt.
Zur Parameterbestimmung des Referenzspektrums wird eine Folge von zirka acht bis zehn Spektren je Messmodus
benötigt, um damit die Fehler bei der Temperatur- und
Druckmessung durch eine Mittelwertbildung herabzusetzen.
Das jeweils letzte Spektrum der positiven Messmode- bzw. der negativen Messmode-Folge wird als positives Referenzspektrum bzw. negatives Referenzspektrum deklariert. Mit Ausnahme der konkreten quantitativen Angaben sind die Algorithmen unabhängig vom Messmode (positiv oder negativ) . Folgende Verfahrensschritte sind dabei erforderlich:
(1) Eingabe des Startwertes RIP 0 ( n , P ) und der Grenzen RIP h ( n , P ) und RIPi ( n fP) des Toleranzbereiches
(2) Berechnung der gleitenden Mittelwerte von Druck p und Temperatur T
( 6 )
^) = )Z^) « = ^/ (B ,,) =7 7 (7)
* i=0
(3) Druck- und temperaturabhängige Korrektur der unter (1) genannten Werte: RIP korr(0 ,h,i) = RIP ( o,n,i) d+ (p(i) - p)lp)(\-(T(i)-T)lf) (8)
(4) Begrenzung des Toleranz- bzw. Suchbereiches für den Erwartungswert RIP ref . (5) Berechnung des Schätzwertes RIP ref .
Die Berechnung der RIP-Position während der Messungen der Analytenspektren erfolgt nach ähnlichem Algorithmus, wobei jedoch Modifikationen derart durchgeführt werden müssen, dass jeweils noch auf die RIP Position des Referenz Spektrums Bezug genommen werden muss und damit eine zweifache
Korrektur durchgeführt werden muss.
Ein entscheidender Schritt zur Reduktion des Datenvolumens im Analyseverfahren und damit zur besonders schnellen und sicheren Bestimmung der Analyten besteht dabei in der
Beschränkung der Mustererkennung in den IMS-Einzelspektren auf die charakteristischen Parameter Peaklage, Peakhöhe und Peakhalbwertsbreite, sowie auf eine wählbare Anzahl von Suchbereichen innerhalb der Driftzeit, die gleicher oder unterschiedlicher Intervallbreite sein können. Diese
Suchbereiche werden im Folgenden auch Drift zeitIntervalle genannt .
Je nach zu bestimmenden Analyten gibt es in den IMS-Spektren immer Bereiche, die weniger relevant für die entsprechende Auswertung sind. In vorteilhafter Ausgestaltung des
erfindungsgemäßen Verfahrens wird deshalb der insgesamt analysierbare Bereich nur auf den Teil beschränkt, der wesentlich für die Analytenbestimmung ist. Damit ist es möglich, die Auswertung der Spektren auf die wesentlichen Peaks und hierbei wie beschrieben auf deren
charakteristische Parameter Peaklage, Peakhöhe und
Peakhalbwertsbreite zu beschränken. Durch Herausnahme der nichtrelevanten Analytenpeaks , deren Analyse ebenfalls Aufwand bedeuten würde, die jedoch keinen entscheidenden Beitrag zur gewünschten Analytenbestimmung liefern, wird der Rechenaufwand, der zur eindeutigen Bestimmung der Analyten nötig ist, also weiter reduziert und die Effizienz der
Mustererkennung erhöht .
Multivariate Verfahren, wie Clustering und Klassifikation, Methoden der Dimensionalitätsreduktion und Mustererkennung ermöglichen in Verbindung mit einer effektiven
Vorverarbeitung von Daten zur Extraktion spezifischer
Eigenschaften der Einzelspektren statistisch gesicherte Aussagen bezüglich des Vergleiches mehrerer Messreihen mit ähnlichen Multikomponentengemischen . In einer besonderen Variante des erfindungsgemäßen
Verfahrens wird die jeweilige Bestimmung der
Gesamtretentionszeit eines Analyten unter
Echt zeitbedingungen, d.h. während der laufenden Messungen, dadurch realisiert, dass eine zeitlich aufeinanderfolgende Bewertung aller Suchbereiche, also der gewählten
Drift zeitintervalle, eines jeden IMS-Einzelspektrums mittels einer auf den jeweiligen Suchbereich bezogenen
Clusteranalyse erfolgt, wobei die an geeigneter Stelle gemessenen Temperatur- und Druckverhältnisse zur
Normalisierung der Retentionszeitangaben verwendet werden, und dieses Verfahren auf eine in definierten Zeitabständen erfasste Folge von IMS-Spektren wiederholt angewendet wird. Dabei wird unter der Gesamtretentionszeit eines Analyten die Zeit verstanden, die der entsprechende Analyt für seine
Wanderung von einem definierten Startort, dem Injektionsort, der sich entweder innerhalb des Ionenmobilitätsspektrometers oder aber in einer dem Ionenmobilitätsspektrometer
vorgeschalteten Vorrichtung befindet, bis zum Detektionsort benötigt, und die die Retentionszeit in der dem
Ionenmobilitätsspektrometer vorgeschalteten Vorrichtung sowie die Driftzeit im Ionenmobilitätsspektrometer
beinhaltet . Die hinreichend genaue Mustererkennung mittels der
Clusteranalyse macht aus Gründen des Aufwands Beschränkungen auf eine geringe Anzahl relevanter Merkmale erforderlich. Dieser Forderung wird der vorgesehene Lösungsansatz durch die Aufteilung des Drift zeitIntervalls in eine entsprechend wählbare Anzahl von Bereichen ggf. unterschiedlicher Breite gerecht. Dieses Verfahrenskonzept ermöglicht es prinzipiell, unter Echt zeit-Bedingungen Referenzdaten aus laufenden
Substanz-Messreihen zu selektieren. Umgebungs- bzw.
Messbedingungen werden automatisch berücksichtigt und lassen erforderlichenfalls eine nachträgliche Normalisierung für Einträge in eine Substanzdatenbank zu. Das Prinzip ist auch für IMS - Messaufgaben anwendbar, bei denen auf eine
gaschromatographische Vortrennung verzichtet werden kann. In einer besonderen Variante des erfindungsgemäßen
Verfahrens erfolgt die Anwendung der Clusteranalyse auf eine Folge von IMS-Spektren in äquidistanten Zeitabständen. Eine solche Analyse in regelmäßigen Abständen vereinfacht
wiederum die entsprechende Analyse in vielen Fällen, da garantiert wird, dass die Daten idealerweise in solch regelmäßigen Abständen analysiert werden, in denen das
Verfahren fähig ist, vollständige Analysedaten zu liefern und somit analysewichtige Daten nicht aufgrund eines
zufällig gewählten größeren Abstands verloren gehen.
Dabei ist es günstig und mit den erfindungsgemäßen Verfahren einfach realisierbar, dass die die Ergebnisse der
Clusteranalyse mit bekannten Einträgen in einer zu diesen Zwecken bestehenden Substanzdatenbank zur Drift- bzw.
Retentionszeit verglichen werden und bei entsprechender
Übereinstimmung die entsprechenden Analyten identifiziert werden. Zudem können aus der Peakhöhe oder aus der aus
Peakhöhe und Peakhalbwertsbreite näherungsweise berechneten Peakfläche die jeweilige Analytenkonzentration abgeschätzt werden. Damit ist durch das erfindungsgemäße Verfahren sowohl eine qualitative Analyse des oder der fraglichen Analyten als auch eine entsprechende quantitative Analyse des entsprechenden Analyten möglich. Insbesondere können mit dem erfindungsgemäßen Verfahren, zum Zwecke der Vervollständigung und Verbesserung der
Analysefähigkeit für nachfolgende Analysen von unbekannten Analyten bzw. Analytengemischen, Messreihen mit bekannten Analyten oder Analytengemischen durchgeführt werden, derart, dass in den für die bekannten Analyten typischen Suchbereichen der erhaltenen Spektren die charakteristischen Parameter bestimmt und ausgewählt werden und für mehrfach aufeinanderfolgend aufgenommene IMS-Spektren mit gleichen Clustermerkmalen in einem oder mehreren Suchbereichen und unter Berücksichtigung der realen Messbedingungen diese Sätze von für die jeweiligen Analyten oder Analytengemische charakteristischen Parametern als Referenzparametersätze für zwei- oder dreidimensionale Spektren deklariert und in eine Substanzdatenbank eingetragen werden.
Messreihen mit unbekannten Analyten oder Analytengemischen können dann mit dem erfindungsgemäßen Verfahren so
durchgeführt werden, dass deren charakteristische Parameter in einer ausgewählten Anzahl von Suchbereichen gleicher oder unterschiedlicher Intervallbreite, den Drift zeitIntervallen, unter Berücksichtigung der realen Messbedingungen bestimmt und selektiert werden, für mehrfach unmittelbar
aufeinanderfolgende IMS-Spektren mit bereichsspezifischen gleichartigen Clustermerkmalen in einem oder mehreren
Suchbereichen, diese Suchbereiche als Referenzsuchbereiche für den Analyten oder das Analytengemisch festgelegt werden, die entsprechenden charakteristischen Parameter als
Referenzparameter für zwei- oder dreidimensionale Spektren deklariert werden und zur Erkennung und Wiedererkennung gleicher Analyten oder Analytengemische verwendet und in eine Substanzdatenbank eingetragen werden.
Bei völlig unbekannten Analyten oder Analytengemischen kann es dabei von Vorteil sein, die Suchbereiche lückenlos aufeinanderfolgen zu lassen, da hier ggf. noch nicht
ersichtlich ist, welche Drift zeitIntervalle zur Bestimmung der Analyten bzw. des Analytengemischs den entscheidenden Beitrag liefern werden.
Dabei ist es in einer besonderen Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens vorgesehen, dass der Analyt oder das Analytengemisch vor Eintritt in das
Ionenmobilitätsspektrometer eine dem
Ionenmobilitätsspektrometer vorgeschaltete
gaschromatographische Trenneinrichtung passiert.
Voraussetzung dafür ist, dass sich der Analyt bzw. das Analytengemisch unzersetzt verdampfen lässt. Dies ermöglicht es, insbesondere bei Analyten oder Analytengemischen, deren Peaks bei direkter Nutzung eines
Ionenmobilitätsspektrometers ohne vorgeschalteter
gaschromatographischer Trenneinrichtung sehr nah zueinander lägen bzw. sich sogar teilweise überdeckten, die Peaklagen zeitlich besser zu differenzieren. Bei der anschließenden Bestimmung der Peaks wird die Tatsache, dass eine
gaschromatographische Trenneinrichtung vorgeschaltet wurde, natürlich berücksichtigt, wobei an dieser Stelle die
Gesamtretentionszeit herangezogen wird, die sich aus der Retentionszeit innerhalb der gaschromatographischen
Trenneinrichtung und der Driftzeit durch das
Ionenmobilitätsspektrometer zusammensetzt. Die Temperatur und Druckverhältnisse in der gaschromatographischen
Trenneinrichtung können dabei zur Normalisierung der
Retentionszeitangaben verwendet werden.
Wird eine gaschromatographische Trenneinrichtung dem
Ionenmobilitätsspektrometer vorgeschaltet, so wird in der Regel während der Gesamtzeit der Analyse der IMS-Spektren die Verbindung zwischen der gaschromatographischen
Trenneinrichtung und dem Ionenmobilitätsspektrometer aufrechterhalten. In besonderen Fällen ist es jedoch auch möglich, entsprechend eines vorgegebenen Zeitplans die
Verbindung zwischen der gaschromatographische
Trenneinrichtung und dem Ionenmobilitätsspektrometer zu trennen bzw. wieder herzustellen. Die erfindungsgemäße Lösung soll nun anhand von Anwendungsbeispielen und entsprechender Figuren erläutert werden .
Die Fig. 1 zeigt den Aufbau eines typischen
Ionenmobilitätsspektrometers nach dem Stand der Technik, wie es jedoch für das erfindungsgemäße Verfahren verwendet werden kann,
Fig. 2 zeigt das Problem der Zuordenbarkeit von IMS-Spektren bei Analytengemischen auf, wie es üblicherweise bei
Verfahren nach dem Stand der Technik besteht. Diese beiden Figuren, die auch der Illustration des Stands der Technik dienen, wurden bereits oben erläutert.
Fig. 3 zeigt zunächst ein typisches IMS - Spektrum eines Ionenmobilitätsspektrometers ,
Fig. 4 stellt ein IMS - Spektrum mit einem ausgeprägten Reaktionsionenpeak und die Differenzenquotienten erster und zweiter Ordnung nach der Wavelet - basierten Rauschreduktion und der Gruppenlaufzeitkorrektur sowie die daraus
berechneten und gekennzeichneten relativen Extremwerte dar, Fig. 5 zeigt eine Folge von Impulsantworten von
Tiefpassfiltern mit und ohne zeitdiskreten Allpassanteil, Die Figuren 6a bis 6c zeigen mögliche typische IMS-Spektren, wobei die Fig. 6a ein IMS-Spektrum mit dem als Maximalwert gekennzeichneten Reaktionsionenpeak, die Fig. 6b ein IMS- Spektrum mit einem ausgeformten und gekennzeichneten
Reaktionsionenpeak, der jedoch nicht das Maximum des IMS- Spektrums repräsentiert und Fig. 6c ein IMS-Spektrum mit einem gekennzeichneten Reaktionsionenpeak mit nicht
detektierbarer Peakhöhe darstellt.
Fig. 7 stellt ein IMS-Spektrum mit einem ausgeprägten
Reaktionsionenpeak und die Differenzenquotienten erster und zweiter Ordnung nach der Wavelet - basierten Rauschreduktion und der Gruppenlaufzeitkorrektur sowie die daraus
berechneten und gekennzeichneten relativen Extremwerte, bezogen auf die RIP - Position dar,
Fig. 8 zeigt eine typische Tabelle mit den Schätzwerten für die Peakhalbwertsbreiten in Abhängigkeit von der Driftzeit des in Fig. 2 dargestellten IMS - Spektrums,
Fig. 9 zeigt ein Diagramm mit den Driftzeiten von
unbekannten Analyten bezogen auf die Lage des
Reaktionsionenpeaks , wobei für zwei ausgewählte
Drift zeitintervalle messtechnisch die charakteristischen Parametern Peaklage und Peakhöhe ermittelt wurden,
Fig. 10 zeigt ein Diagramm mit den Driftzeiten bekannter, in der Substanzdatenbank eingetragenen Analyten bezogen auf die Lage des Reaktionsionenpeaks , wobei für zwei ausgewählte Drift zeitintervalle die charakteristischen Parameter
Peaklage und Peakhöhe als Referenzwerte mit Toleranzangaben für die Peaklage dargestellt sind,
Fig. 11 zeigt ein Diagramm mit den in Abhängigkeit von der Driftzeit des Reaktionsionenpeaks dargestellten
charakteristischen Parametern Peaklage und Peakhöhe sowie die entsprechenden Referenzwerte eines IMS-Einzelspektrums zu den Zeitpunkten T_retent_l und T_retent_2 für zwei ausgewählte Drift zeitintervalle,
Fig. 12 zeigt die für beide Drift zeitintervalle getrennt berechnete Werte für die quadratische Euklidische Distanz im Ergebnis der Clusteranalyse zu zwei unterschiedlichen
Messzeitpunkten T_retent_l und T_retent_2,
Fig. 13 zeigt fünf Diagramme mit den in Abhängigkeit von der auf den Reaktionsionenpeak bezogenen Driftzeit messtechnisch ermittelten charakteristischen Parametern Peaklage und
Peakhöhe für zwei ausgewählte Drift zeitintervalle zu
unterschiedlichen Zeiten:
Fig. 13a: Zeitpunkt T_n für zwei ausgewählte
Drift zeitintervalle und den zum Zeitpunkt T_n-1 ermittelten charakteristischen Parameter als Referenzwerte,
Fig. 13b: Zeitpunkt T_n+1 für zwei ausgewählte
Drift zeitintervalle und den zum Zeitpunkt T_n ermittelten charakteristischen Parameter als Referenzwerte, Fig. 13c: Zeitpunkt T_n+2 für zwei ausgewählte
Drift zeitintervalle und den zum Zeitpunkt T_n+1 ermittelten charakteristischen Parameter als Referenzwerte,
Fig. 13d: Zeitpunkt T_n+3 für zwei ausgewählte
Drift zeitintervalle und den zum Zeitpunkt T_n+2 ermittelten charakteristischen Parameter als Referenzwerte,
Fig. 13e: Zeitpunkt T_n+4 für zwei ausgewählte
Drift zeitintervalle und den zum Zeitpunkt T_n+3 ermittelten charakteristischen Parameter als Referenzwerte,
Die Fig. 14 zeigt die für beide Drift zeitintervalle getrennt berechnete Werte für die quadratische Euklidische Distanz im Ergebnis der Clusteranalyse zu fünf unterschiedlichen
Messzeitpunkten T_n bis T_n+4,
Die Fig. 15 stellt in einer Matrix die Zuordnung
detaillierter aufeinanderfolgender gleichartiger Muster je Drift zeitintervall bei einem kontinuierlich ablaufenden Messprozess eines unbenannten Analytengemisches dar,
Die Tabelle der Fig. 16 verdeutlicht in Form einer Tabelle die Zuordnung der Spaltennummer j in Fig. 15 zum
Drift zeitintervall t_j_min bis t_j_max,
und die Fig. 17 zeigt beispielhaft eine relative
Häufigkeitsverteilung . Bei einem bekannten, in Fig. 1 dargestellten, oben
beschriebenen Ionenbeweglichkeitsspektrometer 1 werden durch Kopplung mit einer hier nur schematisch dargestellten gaschromatographischen Einrichtung, wie z.B. einer
Multikapillarsäule, bekannte, aus einer Folge von IMS - Spektren bestehende dreidimensionale Datenstrukturen erzeugt, die häufig in Form von hier ebenfalls nicht dargestellten IMS-Chromatogrammen angegeben werden. In Fig. 3 ist ein typisches IMS - Spektrum dargestellt. Die
Umgebungsluft bzw. das Luft-Messproben-Gemisch gelangt in eine Ionenquelle und wird mittels eines schwach radioaktiven Betastrahlers, wie z. B. Tritium mit einer Aktivität von 50 MBq, ionisiert. Es entstehen positive Ionen aus
Bestandteilen der Luft der Typen NH + , NO + , (H 2 0)nH + , die den positiven Reaktionsionenpeak (RIP + ) bilden. Negative Ionen vom Typ 0 2~ und (H 2 0) ~ m bilden den negativen
Reaktionsionenpeak (RIP ~ ) . Diese Ionen der Luft (RIP + ) und (RIP ~ ) sind im Ionenbeweglichkeitsspektrometer 1 ständig verfügbar . Jedes IMS - Spektrum der Messreihe wird so geglättet, dass aus dem Signal die Differenzenquotienten erster und zweiter Ordnung mit hinreichender Genauigkeit gebildet werden können. Fig. 4 zeigt ein IMS - Spektrum mit einem
ausgeprägten Reaktionsionenpeak und den Verlauf der
Differenzenquotienten erster und zweiter Ordnung, die nach einem Wavelet - basierten Rauschreduktionsverfahren und einer aufwandsoptimierten adaptiven Glättung mit
Gruppenlaufzeitkorrektur und Nulllinienkorrektur und sowie die daraus berechneten und gekennzeichneten relativen
Extremwerte.
Die Rauschreduktion mittels Wavelet - Thresholding führt zu einem Anstieg der „Kantigkeit" des rauschgeminderten IMS- Messsignals, die sich aus Aufwandsgründen zweckmäßigerweise durch eine Tiefpassfilterung mittels einer zeitdiskreten
Faltung des rauschgeminderten IMS-Signals mit einer aus dem Tiefpass ableitbaren Impulsantwort realisieren lässt. In Abhängigkeit von den aus dem Wavelet-Thresholding
ableitbaren Signaleigenschaften erfolgt adaptiv die Auswahl einer jeweils geeigneten Impulsantwort. Zweckmäßigerweise werden Impulsantworten verwendet, in die zusätzlich
Phasenfrequenzgänge eingerechnet wurden, die eine
Gruppenlaufzeitkorrektur bewirken und damit die linearen Verzerrungen von Antialiasing-Filtern und anderer Vorstufen kompensieren. Überraschenderweise führt die zusätzliche Gruppenlaufzeitkorrektur nur zu einem unbedeutend höheren numerischen Aufwand. Fig. 5 zeigt beispielhaft
Impulsantworten von Digitalen Tiefpassfiltern mit und ohne zeitdiskreten Allpassanteil.
Die RIP - Position lässt sich vorteilhaft nach einem
adaptiven Verfahren für beliebige Amplituden maschinell bestimmen. Zweckmäßigerweise ist zwischen ausgeformten und teilweise verdeckten Peaks zu unterscheiden und die
Peakposition des Maximalwertes zu ermitteln. Innerhalb eines jeweils festzulegenden Toleranzbereiches, der temperatur- und druckabhängig korrigiert wird, ist die RIP-Position festzulegen, wobei dies gewichtet nach der Peakhöhe und dem Ausformungsgrad des Peaks geschieht. Zusätzlich erfolgt eine gleitende Mittelwertbildung der berechneten Peakpositionen, die bei verschwindender Amplitude temperatur- und
druckkorrigiert als RIP - Position definiert wird. Fig. 6a bis 6c zeigen beispielhaft das Verfahren für jeweils verschiedene Qualitäten des Reaktionsionenpeaks : Während in dem IMS-Spektrum der Fig. 6a der Reaktionsionenpeak
gleichzeitig den Maximalwert des Spektrums darstellt, ist der Reaktionsionenpeak im IMS-Spektrum der Fig. 6b zwar noch ausgeformten, aber besitzt eine nur sehr geringe Peakhöhe, und im IMS-Spektrum der Fig. 6c ist der Reaktionsionenpeak nicht mehr detektierbar , so dass auf eine berechnete Lage des Reaktionsionenpeaks zurückgegriffen werden muss, die entsprechend in dem Diagramm gekennzeichnet ist.
Die RIP - Position bildet eine geeignete Bezugsbasis für die druck-, temperatur- und Geräteparameterbezogene normierte Darstellung der messtechnisch erfassten charakteristischen Parameter der Analyten Peakposition und Peakamplitude im IMS - Spektrum in Fig. 7. Zur Bestimmung der
Analytenkonzentration werden die aus der jeweiligen Peakhöhe und dem Wert des Differenzenquotienten zweiter Ordnung berechneten Schätzwerte für die Peakhalbwertsbreiten benötigt, die hier in der Tabelle in Fig. 8 eingetragen sind. Der Schätzwert für die Peakhalbwertsbreite ergibt sich für Gaußimpulse und Kosinusquadratimpulse analytisch aus der Beziehung t_HW = b * sqrt ( u(n) / u" (n) ) (9) mit 2.22 < b < 2.355, wobei sich die beiden Grenzwerte von b jeweils aus den
Abschätzungen auf Basis von Kosinusquadratimpulsen bzw.
Gaußimpulsen ergeben. Die einzelnen Vorverarbeitungsschritte führen dazu,
Datensätze zu erzeugen, die erfindungsgemäß mit wenigen Angaben nahezu ohne Verlust an Messinformationen sowie unter Berücksichtigung der Messbedingungen und aktueller
Geräteparameter das jeweilige aktuelle IMS - Spektrum sowie alle davor erfassten und zum Datensatz gehörenden IMS - Spektren hinreichend beschreiben.
Erfindungsgemäß wird die IMS-typische Driftzeit in eine wählbare Anzahl von Drift zeitIntervallen gleicher oder unterschiedlicher Intervallbreite aufgeteilt und die
Analytenidentifizierung mittels Mustererkennung unmittelbar aufeinanderfolgend für jedes Drift zeitintervall getrennt durchgeführt. Dazu erfolgt ein Vergleich der für das
Drift zeitintervall relevanten charakteristischen Parameter der aktuellen IMS-Messung mit entsprechenden
Referenzparametern unter Berücksichtigung zulässiger
Toleranzbereiche. In Fig. 9 sind bei Annahme von zwei
Drift zeitintervallen 1 und 2 die charakteristischen
Parameter der aktuellen Messung zum Zeitpunkt T_retent_l dargestellt. Fig 10 zeigt beispielhaft die entsprechenden, von T_retent_l unabhängigen Referenzparameter mit Kennzeichnung der
zulässigen Toleranzbereiche für die Peaklage.
Fig.11 zeigt die entsprechenden Verhältnisse zu einem
Zeitpunkt T_retent_2 im Vergleich zum Zeitpunkt T_retent_l . In diesem Falle besteht keine Musterkonformität im
Drift zeitintervall Dl, im Gegensatz dazu ist eine
Musterübereinstimmung im Drift zeitintervall D2 gegeben.
In Fig. 12 sind dann die berechneten Werte für die relative quadratische Euklidische Distanz der für die beiden
Drift zeitintervalle Dl und D2 getrennt durchgeführten
Clusteranalyse angegeben. Beispielhaft wird für das
Drift zeitintervall Dl eine gute Übereinstimmung zwischen den Mess- und den Referenzparametern der Fig. 10 für die
Retentionszeit T_retent_l diagnostiziert, im
Drift zeitintervall D2 besteht keine oder nur eine geringe Ähnlichkeit .
Ebenfalls in Fig. 12 sind die für den Zeitpunkt T_retent_2 berechneten Werte für die relative quadratische Euklidische Distanz der für die beiden Drift zeitintervalle Dl und D2 getrennt durchgeführten Clusteranalyse angegeben.
Beispielhaft wird für das Drift zeitintervall D2 eine gute Übereinstimmung zwischen den Mess- und den
Referenzparametern diagnostiziert, im Drift zeitintervall Dl besteht keine oder nur eine geringe Ähnlichkeit.
Die Retentionszeitdifferenz für die den Mustern in den
Drift zeitbereichen Dl und D2 zuzuordnenden Analyten ist durch die Beziehung
Delta_T_retent_2, 1 = T_retent_2 - T_retent_l (10) gegeben. Retentionszeiten bzw. Retentionszeitdifferenzen lassen sich über die Berücksichtigung der Betriebstemperatur in der gaschromatographischen Trenneinrichtung korrigieren bzw. normalisieren. Des weiteren können die Ergebnisse der Clusteranalyse, die auf den verwendeten charakteristischen Parametern beruhen, mit entsprechenden Einträgen zur Drift- und Retentionszeit verglichen werden und bei Übereinstimmung die entsprechenden Analyten identifiziert werden. Zudem kann aus der Peakhöhe oder aus der Peakfläche, die näherungsweise durch
Produktbildung aus der Peakhöhe und der Peakhalbwertsbreite bestimmt wird, die Analytenkonzentration abgeschätzt werden.
Dabei können aus laufenden Messreihen bekannter Analyten oder Analytengemische charakteristische Parameter von
Referenz-Spektren selektiert werden, die mehrfach
aufeinanderfolgende IMS - Spektren mit gleichen
Clustermerkmalen unter Berücksichtigung der aktuellen
Messbedingungen zugeordnet werden können und daher
entsprechende Referenzparameter für zwei- oder
dreidimensionale Spektren darstellen. Als solche können sie auch für Einträge in eine Substanzdatenbank verwendet werden . Fig. 13a bis 13e zeigt Diagramme mit den in Abhängigkeit von der Driftzeit gemessenen charakteristischen Parameter
Peaklage und Peakhöhe für verschiedene Zeitpunkte T_retent_n = T_n bis T-retent_n+4 = T_n+4 für zwei ausgewählte
Drift zeitintervalle Dl und D2.
Mehrfach zeitlich aufeinander folgende Auftragungen der relativen quadratischen Euklidischen Distanz zur
Musterübereinstimmung in gleichen Drift zeitintervallen in Fig. 14 beinhalten die Aussage, dass diese IMS-Spektren bezüglich der Drift zeitintervalle Referenzspektren darstellen und weisen daher den entsprechenden gemessenen Informationsparametern die Eigenschaft als Referenzparameter zu . Aus laufenden Messreihen eines unbekannten Analyten oder Analytengemisches können des weiteren charakteristische Parameter einer wählbaren Anzahl vorteilhafterweise
lückenlos aufeinanderfolgender Suchbereiche gleicher oder unterschiedlicher Intervallbreite, also der
Drift zeitintervalle, unter Beachtung der Messbedingungen selektiert und im Falle mehrfach unmittelbar
aufeinanderfolgender IMS-Spektren mit bereichsspezifischen gleichartigen Clustermerkmalen in einem oder mehreren
Suchbereichen, diese Suchbereiche als Referenzsuchbereiche für den Analyten oder das Analytengemisch festgelegt werden. Diese entsprechenden charakteristischen Parameter können dann als Referenzparameter für dreidimensionale oder im Sonderfall für zweidimensionale Spektren deklariert werden und für Einträge in eine Substanzdatenbank zur
Wiedererkennung gleicher Analyten oder Analytengemische verwendet werden.
So zeigt die Fig. 15 zeigt in Form einer Matrix die
Zuordnung detaillierter aufeinanderfolgender gleichartiger Muster je Drift zeitintervall bei einem kontinuierlich ablaufenden Messprozess eines unbenannten Analytengemisches.
Das jeweilige IMS-Spektrum entspricht der Zeilennummer i, die Spaltennummer j charakterisiert das Drift zeitintervall innerhalb des IMS-Spektrums .
Die Fig. 16 verdeutlicht in Form einer Tabelle die Zuordnung der Spaltennummer j in Fig. 15 zum Drift zeitintervall t_j_min bis t_j_max.
Die Matrixelemente m_ij in Fig. 15 geben die Anzahl
unmittelbar aufeinanderfolgender IMS-Spektren an, denen innerhalb eines Drift zeitIntervalls j gleiche Muster im Ergebnis der Clusteranalyse zugeordnet werden können.
Beispielhaft lassen sich den Spektren i=3 bis i=20 bezüglich des Drift zeitintervalls j=7 gleiche Muster zuordnen, die aus den für dieses Drift zeitintervall ermittelten
charakteristischen Parametern abgeleitet werden, daher wird hier beispielhaft den Matrixelementen m_3 7 bis m_20 7 der Wert 18 zugeordnet. Die durch Bildung der Spaltensummen realisierbare Ermittlung der Häufigkeit bestimmt die Auswahl von relevanten
Drift zeitintervallen für das unbenannte Analytengemisch . Die Fig. 17 zeigt beispielhaft eine gewichtete relative
Häufigkeitsverteilung, die dem Drift zeitintervall j=7 eine hohe Relevanz zuweist.
Die in den relevanten Drift zeitintervallen detektieren charakteristischen Parameter werden dem Analytengemisch dann als Referenzparameter zugewiesen und ermöglichen damit die Wiedererkennung gleichartiger Analytengemische.
Verfahren für die lonenmobilitatsspektrometrie
Bezugzeichenliste
I Ionenmobilitätsspektrometer
2 Gaseinlass
3 Gasauslass
4 Driftgaseinlass
5 Analytenmoleküle
6 Reaktionsionen
7 ionisierte Analytenmoleküle
8 Transportgas
9 Flussrichtung des Inert-Gases
10 Ionenquelle
II Driftröhre
12 Detektor
13 Membraneinlass
14 Steuergitter
15 externe Hilfsapparaturen (Ventile, Pumpe, Flussmesser]
16 gaschromatographische Trenneinrichtung