ChromSword Offline
通过建立计算机辅助模拟，体验您的峰值洗脱时间
什么是计算机辅助模拟？
可以根据现有的色谱或结构数据来模拟色谱条件
可以使用什么样的数据？
使用您的色谱实验的实验数据使用结构式和色
谱柱特征
哪些方法变量可以从色谱数据中模拟出来？
梯度曲线（包括不同的等度条件）
pH值对分离的影响
温度影响
上述几个参数的组合。
数据输入简单
选择要输入的数据
使用数据
选择优化模型
优化梯度
ChromSword采用超快的蒙特卡洛方法，对梯度方法进行独特的线性和多级梯度优化。
优化线性梯度
优化温度
通过分析保留数据，ChromSword确定并改进所使用的色谱柱的保留模型洗脱参数；并预测出最佳分离的条件。如果您使用功率为一的模型，ChromSword还可以从保留模型中确定吸附焓值
ln k = ln k + H / (RT) 0 D
其中H是溶质的吸收焓，单位为Kj/mol
R是气体常数。
优化反相HPLC中的pH值的程序
当您的样品包含带有可电离原子或基团的碱性或酸性化合物时，pH值是优化分离的一个非常有效的工具。ChromSword支持两种数学程序来优化反相HPLC的pH值。第一个程序是基于应用幂值高达6的多项式。第二个程序是确定溶质的性质（中性、酸性、碱性）及其pK值，然后通过使用不同pH值的流动相获得的保留数据建立其保留模型。
仅基于结构式的预测
独特的ChromSword方法使用户无需实验数据即可通过输入分析物的结构式和应用溶剂保留模型来开始模拟：
ln k' = a V^(2/3) + b ΔG + c
其中V是溶质的分子体积，ΔG是溶质与水的相互作用能量，a、b和c是由所使用的洗脱剂中的反相柱的特性决定的参数。
这是一个新的概念，ChromSword的独特软件也支持这个概念。
用这种方法，您的工作比基于正式的线性和二次多项式模型的工作更精确、更迅速，但它要求溶质的参数（体积和与水相互作用的能量）和实验条件下反相柱的特性都是已知的。
同时优化两个变量
两个变量的优化是改进和发展HPLC方法的一个有效工具。ChromSword提供了所有必要的接口和数学程序来同时优化两个色谱变量。以下两个变量可以用ChromSword进行优化
