高效液相色谱是一种广泛应用的分析分离手段,但它的局限在于必须尽可能地避免重叠色谱峰,否则难以很好地定性定量分析,然而化学计量学可以解决这个问题。本论文概述了化学计量学多元分辨与校正这一分支的发展情况以及研究现状,重点描述了三维数据阵三线性分解算法近年来的发展和应用,在此基础上,将三线性分解算法与高效液相色谱-光二极管阵列检测器(HPLC-DAD)相结合,应用于多样品复杂多组分体系中感兴趣组分的同时定性定量分析的二阶校正研究,以解决环境污染物、药物等样品分析中由于性质相似的混合物色谱、光谱严重重叠所引起的组分分离和分析极为困难的难题,实现了化学计量学以“数学分离”代替或增强“化学分离”的构想,展示了二阶校正问题中,三维数阵三线性分解方法所具有的“二阶优势”的魅力。第一章从高效液相色谱的发展和应用简介开始,从其不足处引出化学计量学,然后概述了化学计量学多元分辨与校正这一分支在高效液相色谱中的发展情况和应用研究状况,重点描述了采用交替最小二乘原理的三维数阵三线性分解算法近年来的发展情况和应用研究状况,以及本论文工作开展的意义。第二章,利用交替三线性分解算法解决了高效液相色谱-光二极管阵列检测方法检测两种硝基苯类化合物时由于色谱和光谱峰的重叠而不能有效进行定性定量分析的问题。在背景干扰以及其它干扰共存条件下,结合利用这一算法可以进行待测各组分的同时快速定性定量分析,以“数学分离”代替或增强“化学分离”,实现测定方法的改进。同时也表明交替三线性分解算法是有效解决高效液相色谱-光二极管阵列检测中二阶校正问题的途径之一。第三章,用简单的流动相、很短的分离时间作为高效液相色谱的分离条件,然后结合交替三线性分解(ATLD)算法对尿液中两种糖皮质激素进行同时快速测定。由于这两种糖皮质激素结构相似、光谱相似、保留时间接近,因此很难使它们达到完全分离。而利用交替三线性分解算法结合高效液相色谱-光二极管阵列检测可以在尿液中同时测定这两种糖皮质激素,预测结果和实际结果接近。说明化学计量学在分析科学、生物分析和药物分析中具有广泛的应用前景。第四章是对两种麻醉剂进行快速分析,这两种麻醉剂色谱峰重叠,以考察一种新的算法:交替拟合残差(AFR)算法通过分析低分离水平下二元混合物的HPLC-DAD数据获得可分离的纯光谱、色谱以及浓度轮廓。HPLC-DAD与AFR算法相结合解决了两种局部麻醉剂在低分离水平下的色谱及光谱重叠引起的难分辨的问题,在背景干扰条件下可以进行待测各组分的同时快速定性定量分析,