对于所有的化学分析，分析物（待测量的物质）必须具有足够的数量，并使用合适 的仪器测量。大多数样品需要特定的预处理。根据所谓的取样程序，这个初步阶段一直 是分析过程的“瓶颈”。样品前处理通常是化学分析中关键的一步，因为它对最终结果有 影响。它与测量本身同样重要，会极大地影响分析过程的可靠性、准确性和成本。至少 一半以上的分析任务都涉及痕量分析（天然样品中的分析物少于1mg/L),因此需要强有 力的萃取方法。特殊的富集模式往往由仪器或所用的方法来决定。受益于现代机器人技 术的发展，关于缩短预处理时间这个领域的研究开展得非常活跃。此外，大量小样品的 分析促进了最先进的设备和最新程序的开发，其中一些专门用于色谱分析的样本将在本 章中进行阐述。 8.1样品前处理的必要性 开始分析时，需要研究能代表该批样品的样本。被研究的物质称为分析物，通常与大量 可变的其他化合物一起称为基质。当在成千上万倍其他更高含量的化合物中测量痕量级的一 种分析物时，常常担心分析物与其他化合物之间的干扰。甚至最好的分析技术也不能弥补由 样品前处理效果不好产生的问题。这使得样品前处理必须得到高度重视。由于这项附加的工 作往往乏味、耗时，因此已经开发了一些有关吸附、萃取或沉淀的方法（图8.1），这将使 样品前处理过程更简单，甚至自动化
传统的样品前处理方法 ●沉淀，处理时间长 ●离心，较大误差 ●蒸馏，操作步骤多 ●液一液萃取，污染周围环境 ●索氏萃取，大量使用有机溶剂，影响操作人员健康
传统的样品前处理方法 ⚫沉淀,处理时间长 ⚫离心,较大误差 ⚫蒸馏,操作步骤多 ⚫液－液萃取,污染周围环境 ⚫索氏萃取,大量使用有机溶剂,影响操作人员健康
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