Influence Factors on Particle Growth for On-line Aerosol Matrix-assisted Laser Desorption/Ionization Time-of-flight Mass Spectrometry

利用自行研制的蒸发/冷凝实验装置作为基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱仪的特种接口,通过冷凝方式在线添加基质,冷凝管出口处的最终粒子直接引入空气动力学粒径分析仪或自行研制的飞行时间质谱仪,可对实验室产生的生物气溶胶粒子进行实时检测. 同时研究了最终粒子粒径大小的决定因素：加热池温度、初始粒子大小及其粒子数浓度及基质种类,获得了探测分析物分子离子峰所需的实验条件.     

基于自适应共振神经网络的单粒子激光电离质谱数据分析

气溶胶激光飞行时间质谱仪(ALUOFMS)可以在线地对气溶胶单粒子进行物理和化学特性分析,利用双束连续激光对单个粒子的空气动力学粒径进行测量,并通过飞行时间完成单粒子化学成分的检测。该仪器在运行过程中将产生海量的实验数据,对这些数据快速、自动处理并提取有价值的信息是整机系统的关键之一。文章介绍了基于神经网络的自适应共振算法(ART-2a)在随机混和的氯化钠、氯化钙、邻苯二甲酸二正辛酯(DOP)和2,5二羟基苯甲酸(DHB)气溶胶单粒子聚类分析中的成功运用。同以往的质谱分析方法相比,ART-2a可以实现对任意多和任意复杂的输入模式进行自组织,自适应和自稳定的快速识别,更有利于质谱数据的分析。实验结果表明,当警戒值为0.40,学习速率为0.05以及迭代次数为6时,ART-2a可以成功地对这四种物质进行分类,同时得到4类物质的聚类中心,每类的聚类中心都能很好的代表该类物质的特征。     

气溶胶单粒子化学成分在线聚类分析

为了在线快速、自动处理气溶胶激光飞行时间质谱仪在运行过程中产生的海量数据并提取有价值的信息,将基于神经网络的自适应共振算法运用于气溶胶单粒子化学成分在线聚类分析.利用该算法对NaCl粒子、NaCl和CaCl2的气溶胶混合物、三聚氰胺气溶胶单粒子以及大气气溶胶单粒子进行在线分类,被成功分类的粒子数占命中粒子总数的100%,当警戒阈值为0.1,学习速率为0.05时,获得的每类聚类中心都能很好地代表该类物质的特征;深入研究了警戒阈值对NaCl粒子在线聚类数的影响.结果表明: 当警戒阈值增大到0.8时,在线聚类数增多,分类更加精细.本算法的质谱分析软件基本满足大气气溶胶单粒子在线聚类分析的要求.