Un article publié dans l’Actualité Chimique n°469 janvier 2022

Rédigé par : Randon Jérôme Dugas Vincent Demesmay Claire

La modélisation du processus chromatographique, nécessaire à la mise au point raisonnée d’une méthode de séparation, s’appuie sur l’utilisation de plusieurs relations mathématiques entre différentes grandeurs, ces dernières pouvant être associées à des paramètres opératoires (la longueur de la colonne…) ou à des caractéristiques de qualité du résultat (la résolution chromatographique…). Pour pouvoir anticiper les conséquences d’une modification d’un paramètre opératoire, il est donc essentiel de bien identifier les relations de cause à effet entre grandeurs opératoires et grandeurs de qualité. Si les ouvrages d’enseignement présentent bien les relations reliant les grandeurs entre elles, l’usage de ces relations n’est pas forcément structuré autour d’une logique de lien de cause à effet, ce qui rend l’appropriation du système très complexe pour l’étudiant. Nous proposons ici de présenter les quelques relations fondamentales de la chromatographie en phase liquide en les associant à un schéma systémique d’implication, et de montrer comment celui-ci peut permettre de mieux appréhender le processus de développement de méthode.

Le lien vers l’article https://new.societechimiquedefrance.fr/numero/le-bon-sens-de-la-chromatographie-en-phase-liquide-p36-n469/

Documents associés à télécharger

Fichier avec la carte de liens de cause à effet Le bon sens de la chromatographie AC202201

Fichier Excel de simulation ModélisationRPLC_Le bonSensDelHPLC AC202201

Lien vers une simulation d’HPLC en Python