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Case I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．