ซื้อตัวกรองเข็มฉีดยา HPLC จากซัพพลายเออร์ชั้นนำของจีน
ในห้องปฏิบัติการวิเคราะห์ตัวกรองเข็มฉีดยาเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการรับรองความสมบูรณ์ของตัวอย่างโดยการกำจัดอนุภาคก่อนการวิเคราะห์ อย่างไรก็ตามการพัฒนาตัวกรอง ที่ใดที่อนุภาคผ่านตัวกรอง สามารถประนีประนอมผลลัพธ์และเครื่องมือที่ไวต่อความเสียหาย นี่คือกลยุทธ์สำคัญในการป้องกันปัญหานี้:
ในห้องปฏิบัติการวิเคราะห์ตัวกรองเข็มฉีดยาเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการรับรองความสมบูรณ์ของตัวอย่างโดยการกำจัดอนุภาคก่อนการวิเคราะห์ อย่างไรก็ตามการพัฒนาตัวกรอง ที่ใดที่อนุภาคผ่านตัวกรอง สามารถประนีประนอมผลลัพธ์และเครื่องมือที่ไวต่อความเสียหาย นี่คือกลยุทธ์สำคัญในการป้องกันปัญหานี้:
1⃣เลือกวัสดุตัวกรองที่เหมาะสม
การเลือกวัสดุตัวกรองที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ ตัวอย่างเช่นตัวกรอง polytetrafluoroethylene (PTFE) ที่ชอบน้ำให้ประสิทธิภาพการเก็บรักษาอนุภาคสูงซึ่งมักจะได้รับการเก็บรักษา 98 100% สำหรับอนุภาคต่างๆ ในทางตรงกันข้ามตัวกรองเซลลูโลสที่สร้างใหม่ (RC) อาจรักษาอนุภาคได้ประมาณ 48% ซึ่งนำไปสู่การพัฒนาอย่างมีนัยสำคัญ พิจารณาความเข้ากันได้ของวัสดุตัวกรองกับตัวอย่างและตัวทำละลายของคุณเสมอ
2⃣เลือกขนาดรูขุมขนที่ถูกต้อง
ขนาดรูขุมขนของตัวกรองเข็มฉีดยาควรตรงกับข้อกำหนดของแอปพลิเคชันของคุณ สำหรับแอปพลิเคชัน HPLC จะมีตัวกรอง 0.45 µM เพียงพอ แต่สำหรับคอลัมน์ที่เต็มไปด้วยอนุภาคขนาดเล็ก (เช่น UHPLC) แนะนำให้ใช้ตัวกรอง 0.2 µm การใช้ตัวกรองที่มีขนาดรูขุมขนที่มีขนาดใหญ่เกินไปอาจนำไปสู่การพัฒนาที่เพิ่มขึ้น
3⃣ตรวจสอบปริมาณตัวอย่างและความเข้มข้น
ระวังปริมาตรตัวอย่างและความเข้มข้นของอนุภาค ความเข้มข้นสูงสามารถอุดตันตัวกรองได้อย่างรวดเร็วซึ่งนำไปสู่ความดันที่เพิ่มขึ้นและการพัฒนาที่อาจเกิดขึ้น หากจัดการกับสารละลายที่มีอนุภาคสูงให้พิจารณาการกรองล่วงหน้าเพื่อลดภาระในตัวกรองเข็มฉีดยา
4⃣แทนที่ฟิลเตอร์เป็นประจำ
การใช้ตัวกรองเข็มฉีดยาบ่อยๆสามารถนำไปสู่การลดลงของประสิทธิภาพ การแทนที่ตัวกรองอย่างสม่ำเสมอโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อประมวลผลปริมาณสูงหรือตัวอย่างที่สกปรกโดยเฉพาะอย่างยิ่งสามารถช่วยรักษาประสิทธิภาพการกรองและป้องกันการพัฒนา
บทสรุป
ด้วยการเลือกวัสดุตัวกรองที่เหมาะสมและขนาดรูขุมขนการตรวจสอบลักษณะตัวอย่างและการเปลี่ยนฟิลเตอร์ตามต้องการคุณสามารถลดความเสี่ยงของการพัฒนาตัวกรองได้อย่างมีนัยสำคัญ สิ่งนี้จะไม่เพียง แต่ปกป้องเครื่องมือวิเคราะห์ของคุณ แต่ยังมั่นใจได้ถึงความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ของคุณ