క్రోమాటోగ్రఫీ ప్రయోగం కోసం ఆటోసాంప్లర్ సీసా
గ్యాస్ క్రోమాటోగ్రఫీ-మాస్ స్పెక్ట్రోమెట్రీ (GC-MS) అనేది సంక్లిష్ట మిశ్రమాలలోని సమ్మేళనాలను గుర్తించడానికి మరియు లెక్కించడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించే శక్తివంతమైన విశ్లేషణాత్మక సాంకేతికత. అయినప్పటికీ, ఖచ్చితమైన మరియు నమ్మదగిన ఫలితాలను సాధించడానికి సమర్థవంతమైన నమూనా తయారీ కీలకం. GC-MS విశ్లేషణ కోసం నమూనాలను తయారు చేయడంలో ఉపయోగించే కొన్ని సాధారణ పద్ధతులు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
ఇమెయిల్:
వాడుక: ప్రయోగశాల విశ్లేషణ
SPME అనేది సాల్వెంట్-ఫ్రీ ఎక్స్ట్రాక్షన్ టెక్నిక్, ఇది నమూనా మాతృక నుండి విశ్లేషణలను గ్రహించడానికి పూతతో కూడిన ఫైబర్ను ఉపయోగిస్తుంది. ఫైబర్ హెడ్స్పేస్కు బహిర్గతమవుతుంది లేదా నేరుగా ద్రవ నమూనాలో ముంచబడుతుంది. వెలికితీసిన తర్వాత, ఫైబర్ GC ఇంజెక్టర్లో థర్మల్లీ డీసోర్బ్ చేయబడుతుంది, SPME అస్థిర మరియు పాక్షిక-అస్థిర సమ్మేళనాల కోసం వేగవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన పద్ధతిగా చేస్తుంది.
ఇమెయిల్:
ముగించు: బెవెల్ ముగింపుతో క్రింప్ టాప్
SPE అనేది సంక్లిష్ట మాత్రికల నుండి విశ్లేషణలను వేరుచేయడానికి మరియు శుద్ధి చేయడానికి ఒక ఘన సోర్బెంట్ పదార్థాన్ని ఉపయోగించడం. ఈ సాంకేతికత జీవ నమూనాలు (మూత్రం లేదా ప్లాస్మా వంటివి) మరియు పర్యావరణ నమూనాలు (నీరు వంటివి) కోసం ప్రత్యేకంగా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, ఇది జోక్యాలను తొలగించడానికి మరియు విశ్లేషణకు ముందు లక్ష్య సమ్మేళనాలను కేంద్రీకరించడానికి సహాయపడుతుంది.
ఇమెయిల్:
GC Vials కోసం 20mm క్రిమ్ప్ టాప్ అల్యూమినియం క్యాప్స్
ఐజిరెన్ టెక్ హెడ్స్పేస్ వైల్స్ ఏకరీతి గాజు మందాన్ని అందించడానికి తయారు చేయబడ్డాయి, ఇది స్థిరమైన నమూనా విశ్వసనీయత కోసం ఉష్ణ పంపిణీని కూడా నిర్ధారిస్తుంది. అన్ని Aijiren టెక్ హెడ్స్పేస్ వైల్స్ OEM ఇన్స్ట్రుమెంట్ తయారీదారుల స్పెసిఫికేషన్లను కలుస్తాయి లేదా మించిపోతాయి. Aijiren Tech vials 6ml, 10ml మరియు 20ml వెర్షన్లలో స్క్రూ మరియు క్రింప్ రకాలతో అందుబాటులో ఉన్నాయి.
ఇమెయిల్:
స్క్రూ థ్రెడ్ రకం
హెడ్స్పేస్ వైల్స్ యొక్క మెటీరియల్ తక్కువ ఎక్స్ట్రాక్టబుల్ బోరోసిలికేట్ గ్లాస్, ఇది తక్కువ విస్తరణ రేటు, అధిక-ఉష్ణోగ్రత నిరోధకత, అధిక బలం, అధిక కాఠిన్యం, అధిక కాంతి ప్రసారం మరియు అధిక రసాయన స్థిరత్వం. హెడ్స్పేస్ వైల్స్ అస్థిర ఘనపదార్థాలు మరియు వాయువుల హెడ్స్పేస్ విశ్లేషణకు అనుకూలంగా ఉంటాయి.
ఇమెయిల్:
రకం: పగిలి
GC-MS విశ్లేషణను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి సరైన నమూనా తయారీ సాంకేతికతను ఎంచుకోవడం చాలా అవసరం. ఈ పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా, విశ్లేషకులు సున్నితత్వాన్ని మెరుగుపరచగలరు, మ్యాట్రిక్స్ ప్రభావాలను తగ్గించగలరు మరియు మొత్తం డేటా నాణ్యతను మెరుగుపరచగలరు.