氣相色譜系統(tǒng)由盛在管柱內(nèi)的吸附劑,或惰性固體上涂著液體的固定相和不斷通過管柱的氣體的流動相組成。將欲分離、分析的樣品從管柱一端加入后,由于固定相對樣品中各組分吸附或溶解能力不同,即各組分在固定相和流動相之間的分配系數(shù)有差別,當組分在兩相中反復多次進行分配并隨移動相向前移動時,各組分沿管柱運動的速度就不同,分配系數(shù)小的組分被固定相滯留的時間短,能較快地從色譜柱末端流出。以各組分從柱末端流出的濃度 c對進樣后的時間t作圖,得到的圖稱為色譜圖。當色譜過程為沖洗法方式時,色譜圖如圖1所示。從色譜圖可知,組分在進樣后至其最大濃度流出色譜柱時所需的保留時間tR,與組分通過色譜柱空間的時間tM,及組分在柱中被滯留的調(diào)整保留時間t惱的關(guān)系是:
式中t惱與tM的比值表示組分在固定相比在移動相中滯留時間長多少倍,稱為容量因子k:
從色譜圖還可以看到,從柱后流出的色譜峰不是矩形,而是一條近似高斯分布的曲線,這是由于組分在色譜柱中移動時,存在著渦流擴散、縱向擴散和傳質(zhì)阻力等因素,因而造成區(qū)域擴張。在色譜柱內(nèi)固定相有兩種存放方式,一種是柱內(nèi)盛放顆粒狀吸附劑,或盛放涂敷有固定液的惰性固體顆?!草d體或稱擔體(表2)〕;另一種是把固定液涂敷或化學交聯(lián)于毛細管柱的內(nèi)壁。用前一種方法制備的色譜柱稱為填充色譜柱,后一種方法制備的色譜柱稱為毛細管色譜柱(或稱開管柱)。
通常借用蒸餾法的塔片概念來表示色譜柱的效能,例如使用“相當于一個理論塔片的高度“H或“塔片數(shù)”n來表示柱效。對于填充柱:
對于開管柱:
式中λ是與填充均勻性有關(guān)的因素,稱為填充不規(guī)則因子; γ是柱內(nèi)填充物使得氣體擴散路徑彎曲的因素,稱為彎曲因子;dp是填充物平均顆粒直徑(即粒度);u是載氣在柱溫、柱壓下的線速;Dg是組分在氣相中的分子擴散系數(shù);Dl是組分在液相的擴散系數(shù);df是固定液的液膜厚度;dc是開管柱的內(nèi)徑。所以色譜柱的塔片數(shù)n=L/H,式中L為色譜柱長;n的數(shù)值可用給定的物質(zhì)作實驗,由實驗所得到的色譜圖(圖1)計算得到:
式中ω┩為色譜峰的半高寬,由于氣相色譜的組分在固定液中的分配等溫線多為線性,如果進樣量很小,得到的色譜峰流出曲線最初是用高斯正態(tài)分布來描述的,其數(shù)學表示式為:
現(xiàn)在實驗和理論上都證明了物質(zhì)的色譜峰形狀是不對稱的和曳尾的,若用指數(shù)衰減修正的高斯分布作為描述色譜峰形狀的分布函數(shù),則更為確切:
式中A表示峰面積;tG表示高斯峰的中心位置;σ表示高斯峰的標準方差;τ表示指數(shù)衰減函數(shù)的時間常數(shù);t′為積分變量。
上面曾經(jīng)指出,兩組分的分配系數(shù)必須有差異,其色譜峰才能被分開。有了差異,分離時所需的柱效n也就不相同,所以要判別兩色譜峰分離的情況(圖2),還需要采用色譜柱總分離效能指標R:
n與R的關(guān)系為:
式中α′是組分相對保留值;α是組分校正相對保留值。從上式可知,選擇適宜固定液和具有給定塔片數(shù)的色譜柱后,應(yīng)該通過改變色譜柱溫來調(diào)節(jié)α′值,從而滿足將兩組分分離至給定R值的分離程度。
Java的內(nèi)存管理實際上就是對象的管理,其中包括對象的分配和釋放。
對于程序員來說,分配對象使用new關(guān)鍵字;釋放對象時,只要將對象所有引用賦值為null,讓程序不能夠再訪問到這個對象,我們稱該對象為\"不可達的\"。GC將負責回收所有\(zhòng)"不可達\"對象的內(nèi)存空間。
對于GC來說,當程序員創(chuàng)建對象時,GC就開始監(jiān)控這個對象的地址、大小以及使用情況。通常,GC采用有向圖的方式記錄和管理堆(heap)中的所有對象(詳見 參考資料1 )。
通過這種方式確定哪些對象是\"可達的\",哪些對象是\"不可達的\"。 當GC確定一些對象為\"不可達\"時,GC就有責任回收這些內(nèi)存空間。
但是,為了保證GC能夠在不同平臺實現(xiàn)的問題,Java規(guī)范對GC的很多行為都沒有進行嚴格的規(guī)定。例如,對于采用什么類型的回收算法、什么時候進行回收等重要問題都沒有明確的規(guī)定。
因此,不同的JVM的實現(xiàn)者往往有不同的實現(xiàn)算法。 這也給Java程序員的開發(fā)帶來行多不確定性。
本文研究了幾個與GC工作相關(guān)的問題,努力減少這種不確定性給Java程序帶來的負面影響。 增量式GC( Incremental GC ) GC在JVM中通常是由一個或一組進程來實現(xiàn)的,它本身也和用戶程序一樣占用heap空間,運行時也占用CPU。
當GC進程運行時,應(yīng)用程序停止運行。因此,當GC運行時間較長時,用戶能夠感到Java程序的停頓,另外一方面,如果GC運行時間太短,則可能對象回收率太低,這意味著還有很多應(yīng)該回收的對象沒有被回收,仍然占用大量內(nèi)存。
因此,在設(shè)計GC的時候,就必須在停頓時間和回收率之間進行權(quán)衡。 一個好的GC實現(xiàn)允許用戶定義自己所需要的設(shè)置,例如有些內(nèi)存有限有設(shè)備,對內(nèi)存的使用量非常敏感,希望GC能夠準確的回收內(nèi)存,它并不在意程序速度的放慢。
另外一些實時網(wǎng)絡(luò)游戲,就不能夠允許程序有長時間的中斷。增量式GC就是通過一定的回收算法,把一個長時間的中斷,劃分為很多個小的中斷,通過這種方式減少GC對用戶程序的影響。
雖然,增量式GC在整體性能上可能不如普通GC的效率高,但是它能夠減少程序的最長停頓時間。 Sun JDK提供的HotSpot JVM就能支持增量式GC。
HotSpot JVM缺省GC方式為不使用增量GC,為了啟動增量GC,我們必須在運行Java程序時增加-Xincgc的參數(shù)。 HotSpot JVM增量式GC的實現(xiàn)是采用Train GC算法。
它的基本想法就是,將堆中的所有對象按照創(chuàng)建和使用情況進行分組(分層),將使用頻繁高和具有相關(guān)性的對象放在一隊中,隨著程序的運行,不斷對組進行調(diào)整。當GC運行時,它總是先回收最老的(最近很少訪問的)的對象,如果整組都為可回收對象,GC將整組回收。
這樣,每次GC運行只回收一定比例的不可達對象,保證程序的順暢運行。 詳解finalize函數(shù) finalize是位于Object類的一個方法,該方法的訪問修飾符為protected,由于所有類為Object的子類,因此用戶類很容易訪問到這個方法。
由于,finalize函數(shù)沒有自動實現(xiàn)鏈式調(diào)用,我們必須手動的實現(xiàn),因此finalize函數(shù)的最后一個語句通常是super。finalize()。
通過這種方式,我們可以實現(xiàn)從下到上實現(xiàn)finalize的調(diào)用,即先釋放自己的資源,然后再釋放父類的資源。 根據(jù)Java語言規(guī)范,JVM保證調(diào)用finalize函數(shù)之前,這個對象是不可達的,但是JVM不保證這個函數(shù)一定會被調(diào)用。
另外,規(guī)范還保證finalize函數(shù)最多運行一次。 很多Java初學者會認為這個方法類似與C++中的析構(gòu)函數(shù),將很多對象、資源的釋放都放在這一函數(shù)里面。
其實,這不是一種很好的方式。原因有三,其一,GC為了能夠支持finalize函數(shù),要對覆蓋這個函數(shù)的對象作很多附加的工作。
其二,在finalize運行完成之后,該對象可能變成可達的,GC還要再檢查一次該對象是否是可達的。因此,使用finalize會降低GC的運行性能。
其三,由于GC調(diào)用finalize的時間是不確定的,因此通過這種方式釋放資源也是不確定的。 通常,finalize用于一些不容易控制、并且非常重要資源的釋放,例如一些I/O的操作,數(shù)據(jù)的連接。
這些資源的釋放對整個應(yīng)用程序是非常關(guān)鍵的。在這種情況下,程序員應(yīng)該以通過程序本身管理(包括釋放)這些資源為主,以finalize函數(shù)釋放資源方式為輔,形成一種雙保險的管理機制,而不應(yīng)該僅僅依靠finalize來釋放資源。
以上是我對于這個問題的解答,希望能夠幫到大家。
氣相色譜法(GC):氣相色譜法測定糖類始于1958年,主要用于分析多糖和寡糖的單糖組成。
氣相色譜法要求供試樣品有良好的揮發(fā)性和熱穩(wěn)定性,而糖由于含有大量的羥基不能在高溫下直接揮發(fā),需要將其衍生為易揮發(fā)、對熱較穩(wěn)定的物質(zhì)。多糖、寡糖可直接制備成衍生物進行GC測定,多糖需先降解成單糖或寡糖后制成衍生物再進行GC測定。
在分析復雜樣品時,由于糖的異構(gòu)化而造成多峰現(xiàn)象,所以應(yīng)選擇適宜的衍生物制備方法,常用于糖的衍生試劑有三甲基硅烷、三氯醋酸酐等。 用于糖類分析的固定相從非極性、中等極性到極性都有應(yīng)用。
硅烷化衍生物常用中等極性的色譜柱,酞基衍生物可采用基性較強的色譜柱來分離。對于復雜的多糖,由于其降解產(chǎn)物含有多個峰,且某些峰的保留時間非常接近,人們己越來越多的采用毛細管柱代替填充柱來進行分析。
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