基于模拟退火优化的定量重聚INEPT方法

以重聚INEPT(不灵敏核的重聚极化转移增强)脉冲序列为基础,采用模拟退火算法,优化得到极化转移和重聚时间参数集,建立定量重聚INEPT方法.序列中引入组合脉冲,克服射频场不均匀性和频率偏置效应的影响,提高检测的可靠性.进一步利用模拟退火优化,实现重聚INEPT的定量谱编辑.采用青蒿素、辛伐他丁等模型化合物对上述方法进行了验证,应用CaseI极化时间参数集,定量积分的相对标准偏差分别为1.6%和3.3%,表明方法有效可靠,可满足定量检测的要求.在实际应用方面,采用定量重聚INEPT方法测定大豆油中脂肪酸含量,其结果与常规定量13C NMR测定的含量相符合,但检测时间显著减少.本文提出的定量重聚INEPT方法在石油、高分子等复杂体系的快速定量检测方面具有广泛的应用前景.