An HS-SPME method was developed usi

An HS-SPME method was developed using multivariate experimental designs, which was conducted in
two stages. The significance of each factor was estimated using the Plackett–Burman (P–B) design, for
the identification of significant factors, followed by the optimization of the significant factors using
central composite design (CCD). The multivariate experiment involved the use of Minitab statistical
software for the generation of a 27–4 P–B design and CCD matrices. The method performance evaluated
with internal standard calibration method produced good analytical figures of merit with linearity ranging
from 1 to 500 lg/kg with correlation coefficient greater than 0.99, LOD and LOQ were found between
0.35 and 8.33 lg/kg and 1.15 and 27.76 lg/kg respectively. The average recovery was between 73% and
118% with relative standard deviation (RSD = 1.5–14%) for all the investigated pesticides. The multivariate
method helps to reduce optimization time and improve analytical throughput.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

HS SPME วิธีการได้รับการพัฒนาโดยใช้การออกแบบตัวแปรพหุทดลอง ซึ่งได้ดำเนินการในสองขั้นตอน มีประเมินความสำคัญของปัจจัยแต่ละใช้แบบ Plackett – พม่า (P – B)ระบุปัจจัยสำคัญ ตาม ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพของปัจจัยที่มีผลใช้ศูนย์กลางรวมการออกแบบ (CCD) การใช้ปัจจัยทางสถิติเกี่ยวข้องกับการทดลองตัวแปรพหุซอฟต์แวร์สำหรับการสร้างแบบ 27 – P 4-B และเมทริกซ์ CCD ประสิทธิภาพวิธีประเมินปรับเทียบมาตรฐานภายในวิธีผลิตตัวเลขวิเคราะห์ดีบุญมีแบบดอกไม้ตั้งแต่1 lg 500 กิโลกรัมมีสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์มากกว่า 0.99 ลอดและ LOQ พบระหว่าง0.35 และ 8.33 lg กิโลกรัมและ 1.15 และ 27.76 lg/กก. ตามลำดับ ถูกกู้คืนเฉลี่ยระหว่างร้อยละ 73 และ118% มีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสัมพัทธ์ (RSD = 1.5 – 14%) สำหรับสารกำจัดศัตรูพืช investigated การ แบบ multivariateวิธีช่วยลดเวลาในการเพิ่มประสิทธิภาพ และปรับปรุงประมวลวิเคราะห์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธี HS-SPME ได้รับการพัฒนาโดยใช้การออกแบบการทดลองหลายตัวแปรซึ่งได้ดำเนินการใน
ขั้นตอนที่สอง ความสำคัญของแต่ละปัจจัยที่เป็นที่คาดกันโดยใช้ Plackett-พม่า (P-B) การออกแบบสำหรับ
การระบุปัจจัยที่สำคัญตามมาด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพในปัจจัยที่สำคัญโดยใช้
การออกแบบคอมโพสิตกลาง (CCD) การทดสอบหลายตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานของ Minitab สถิติ
ซอฟต์แวร์สำหรับการสร้างการออกแบบ 27-4 P-B และการฝึกอบรมที่ CCD ผลการดำเนินงานวิธีการประเมินผล
ด้วยวิธีการสอบเทียบมาตรฐานภายในผลิตตัวเลขการวิเคราะห์ที่ดีของบุญกับเส้นตรงตั้งแต่
1-500 LG / กก. มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สูงกว่า 0.99 LOD และ LOQ ถูกพบอยู่ระหว่าง
0.35 และ 8.33 LG / กก. และ 1.15 และ 27.76 LG / กก. ตามลำดับ การกู้คืนเฉลี่ยอยู่ระหว่าง 73% และ
118% และมีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสัมพัทธ์ (RSD = 1.5-14%) สำหรับทุกการตรวจสอบสารกำจัดศัตรูพืช หลายตัวแปร
วิธีจะช่วยลดเวลาในการเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงผ่านการวิเคราะห์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การ hs-spme วิธีการพัฒนาโดยใช้การออกแบบการทดลองแบบ ซึ่งได้ดำเนินการใน
2 ขั้นตอน ความสำคัญของปัจจัยแต่ละตัวประมาณโดยใช้ plackett –พม่า ( P ( B ) ออกแบบสำหรับ
กำหนดปัจจัย ตามด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพของปัจจัยที่ใช้
ออกแบบส่วนผสมกลาง ( CCD )การทดสอบหลายตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการใช้โปรแกรมสถิติซอฟต์แวร์
สำหรับรุ่น 27 – 4 P ) การออกแบบและการผลิต 2 . วิธีการประเมินการปฏิบัติงานกับสารมาตรฐานวิธีการผลิต
ภายในการวิเคราะห์ตัวเลขของบุญกับเส้นตรงตั้งแต่
1 กิโลกรัม 500 LG กับสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์มากกว่า 0.99 , LOD loq และพบระหว่าง
0.35 และ 833 LG / กก. และ 1.15 และ 27.76 LG / กิโลกรัม ตามลำดับ การกู้คืนโดยเฉลี่ยอยู่ระหว่างร้อยละ 73 และ
118 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสัมพัทธ์ ( % RSD = 1.5 ( 14% ) ที่ตรวจสอบยาฆ่าแมลง วิธีการหลายตัวแปร
ช่วยลดเวลาการเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุง throughput
วิเคราะห์ .