ANALISIS INSTURMENTAL

En el capítulo anterior nos hemos concentrado en la descripción de algunos modelos que sibien, en la mayoría de los casos, han sido desarrollados para separaciones cromatográficas, locual no es extraño dada su importancia práctica,pueden ser también útiles en otros tipos de separaciones. En todos los casos, hemos asumidosituaciones en las que la forma de la banda resultaba ser una gaussiana y a partir de tales situaciones hemos deducido algunos criterios prácticos de importancia a la hora de caracterizar lacalidad de la separación en los casos más sencillos (parejas de picos). Obviamente, en situaciones reales la mezcla a separar contiene usualmente más de dos especies, pudiendo llegar a serenormemente compleja. Por tanto, nos interesano sólo evaluar el posible éxito en la separaciónde una o varias parejas de especies, sino tambiénpara la separación en su conjunto. Por otra parte, no siempre los picos que registramos son gaussianos. Es más, generalmente no lo son de modoideal o no lo son en absoluto. Por último, cuando la separación no logra todo el éxito que deseamos, el trabajo del químico analítico se orientahacia la mejora de la resolución. Dicho trabajosuele involucrar la manipulación y el control delas variables experimentales de la técnica concreta que se venga manejando, pero también puede actuarse sobre la propia señal analítica. Estáclaro que el primer aspecto (la manipulación delas variables) es preferible discutirla cuando seproceda al estudio de cada una de las técnicas entiene un carácter general y por tanto podemosdiscutirla ahora.6.2. Análisis de la forma de los picos6.2.1. El modelo gaussiano exponencialmentemodificadoEs el más utilizado para la modelización depicos asimétricos en cromatografía lineal, aunque en realidad únicamente es apropiado cuando el perfil de la inyección es exponencial o existen efectos extra-columna de mezclado en la fasemóvil. Tales distorsiones instrumentales pueden

incluirse en el modelo resolviendo la ecuacióndiferencial:

. df(t) +1. f(t) = A ex

p( (t tR)2J [6.1]dt 'r 'r 2a 2cuya integración conduce a la ecuación de curvas gaussianas exponencialmente modificadas.cálculo de tales funciones, en cualquier casono es sencillo y suele recurrirse a aproximaciones polinomiales o de otro tipo [véase por ejemplo, Felinger A. (1998): Data Analysís and signal processing in chromatography, ElsevierAmsterdam, pp. 67-75, para una discusión detallada al respecto]. Alternativamente, puede utilizarse la transformada de Fourier en la manera en la que lo hicimos en el capítulo anterior