非线性液-液色谱建模新突破：NRTL耦合阶段模型揭示CBD分离动力学

本研究针对液-液色谱(LLC)中溶质浓度依赖的相平衡难题，创新性地将NRTL热力学模型与阶段模型耦合，首次实现了对四元体系(n-己烷/甲醇/水/CBD)中溶质和溶剂迁移行为的精准预测。通过实验验证，模型在3分钟误差内准确预测了不同浓度CBD的洗脱曲线，为非线性LLC过程建模提供了新范式。

　　

在分离科学领域，液-液色谱(LLC)技术因其独特的分离机制备受关注。传统LLC模型假设溶质在两相间的分配系数恒定，但实际过程中，高浓度溶质会显著改变相组成和体积，导致预测偏差。尤其对于大麻二酚(CBD)等热敏性化合物，精确建模对工业化纯化至关重要。

针对这一挑战，某大学的研究团队在《Journal of Chromatography A》发表创新成果。他们突破性地将非随机双液(NRTL)热力学模型与阶段模型耦合，建立了首个能同时预测溶质迁移和溶剂相变的综合模型。研究以n-己烷/甲醇/水/CBD四元体系为对象，通过实验测定液-液平衡(LLE)数据并拟合NRTL参数，引入溢出项量化固定相流失，最终实现非线性LLC过程的精准模拟。

关键技术包括：1) 采用GC-TCD/HPLC-DAD分析四元体系LLE数据；2) 建立包含质量平衡方程和NRTL方程的阶段模型；3) 通过离心分配色谱实验验证模型准确性。

研究结果方面：
2.1 液-液平衡建模
测得CBD在10/7.5/2.5(v/v/v)溶剂系统中的分布常数，发现低浓度时CBD在两相近均等分配，高浓度时优先进入正己烷相。NRTL模型对下相预测误差仅0.56%，上相为1.50%。

2.2 柱模型构建
创新性地在质量平衡方程中加入溢出项，当固定相体积超过初始值(S_f
^max
)时，过量部分以k₂
速率转入下一单元。设定k_1,i
=100 min^-1
模拟快速相平衡。

4.3 操作条件影响
模拟显示：ASC模式下50 mg/mL CBD注射导致峰拖尾，DSC模式下30 mg/mL产生峰前延，与非线性色谱理论一致。溶剂组成变化验证了LLE预测，甲醇在ASC模式洗脱中增加12%。

4.5 模型验证
对10/7.5/2.5体系，ASC模式预测误差<3分钟；DSC模式因相组成预测偏差出现较早洗脱。10/8/2体系验证显示模型具有普适性，固定相流失预测误差<0.25 mL。

该研究首次实现了LLC全过程的多尺度建模，突破传统线性色谱理论局限。模型不仅能预测CBD等活性成分的复杂洗脱行为，还可优化制备工艺参数，对天然产物分离和制药工程具有重要指导意义。未来通过引入相物性变化模型，有望进一步拓展其在部分互溶体系中的应用。