미세플라스틱은 먹는 물, 폐수, 바닷물, 대기, 토양 등 환경 전반에서 검출되고 있을 뿐만 아니라 최근 우리가 먹는 식품에서도 발견되고 있다. 미세플라스틱을 분석하는 방법으로는 시료를 전처리한 후 필터링 과정을 거쳐 화학 분석 기기를 이용하는 방식이 주로 쓰인다.

MSChrom을 사용하여 Py-GC-MS 데이터베이스에서 순수 폴리머 샘플을 검색하는 것은 간단합니다.

그러나 실제 샘플에는 종종 둘 이상의 폴리머가 포함되어 있어 단순한 질량 스펙트럼 검색으로는 한계가 있을 수 있습니다.

이를 해결하기 위해 MSChrom 소프트웨어에 포함된 CDS Mnova 플러그인의 혁신적인 **혼합물 제거 기능(Compound Subtraction Function)**이 사용되었습니다.

이 기능을 통해 두 폴리머 혼합물에서 하나의 폴리머를 제거할 수 있었습니다.

먼저, 혼합물을 Py-GC-MS를 사용하여 700°C에서 열분해하였고, 생성된 데이터를 MSChrom으로 가져왔습니다.

혼합물의 피크는 Crosshair Select Tool(그림 1)을 사용하여 단일 스펙트럼으로 결합된 뒤, 열분해 데이터베이스와 비교 검색되었습니다.

Conclusion

Py-GC-MS 데이터를 해석하는 데는 어려움이 있으며, 질량 스펙트럼 데이터베이스와 분석자의 전문 지식이 주로 사용되는 방법 중 일부입니다.

여기에서는 MSChrom에서 제공하는 **혁신적인 혼합물 제거 도구(compound subtraction tool)**를

폴리머 열분해 데이터베이스와 함께 활용하여 **폴리스티렌(polystyrene)**과 **폴리메틸 메타크릴레이트(polymethyl methacrylate)**로 구성된 혼합물을 분해하였습니다.

자세한 어플리케이션 내용은 첨부파일 참고 바랍니다.