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以下を含む、一般的、科学的、または産業材料分析を必要とする人:
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ラマン分光法は、分子のさまざまな振動モードに関連する光子の非弾性散乱に基づく非破壊分析技術です。この発見は、1928 年のC. V. ラマンにより発見され、単純な分子の構造を決定するための単純かつ効果的な方法をもたらしました。この手法は、科学界で人気が高まり続けています。
分光計のレーザーがサンプルと相互作用すると、後方散乱光のエネルギーが変化し、化学構造に関する貴重な情報を提供するラマン スペクトルが得られます。この記事では、ラマン分光法の背後にある理論と実際の使用方法に関して、ラマン分光法に関して最もよく寄せられる質問のいくつかを取り上げます。
以下の質問をクリックすると、その回答に直接移ります。
1. ラマン分光法とは？
ラマンは、サンプルがレーザーで励起されたときに非弾性散乱光として観察される分子分光法の一種です。ほとんどの散乱は弾性的に発生しますが、約 106 分の 1 です。散乱プロセスは、結合の伸縮振動や変角振動を介して分子と相互作用し、ラマン散乱光を発生させます。これらの分子相互作用によってシフトされ、検出されたラマン光子は、分子内の固有の結合に関連するスペクトルに処理され、分子の指紋領域を用いた非常に貴重な分析ツールをユーザーに提供します。この「指紋」は、主に材料の識別に使用されるだけでなく、定量分析にも使用されます。
注: 分子振動分光法では、共有結合を持つ 2 つ以上の原子のみが検出されます。塩、イオン、および金属には、他の分析方法が必要です。
2. ラマンで測定できる物質は？
ラマン分光法は、十分な量と純度で、および/または単純な混合物で存在するほとんどの物質を識別するために使用できます。ラマンは、医薬品、食品およびパーソナルケア製品の原材料、規制物質および関連する前駆体および希釈剤、テロ兵器、有毒および無毒の化学物質、溶媒、および農業用処理剤 (殺虫剤など) を含む、何千もの固体および液体物質を識別できます。
次に、いくつかの一般的なガイドラインを示します。
- 共有結合を持つほとんどの分子はラマン活性があります。ただし、信号の性質と強度はさまざまです。
- 一般的な医薬品有効成分 (API) と賦形剤の 80% は、ラマン分光法による原材料の同定 (RMID) に適していると推定されています。
- ラマンは、水の信号が溶質の信号に干渉しないため、水溶液の理想的な手法です。
- 一部の塩、イオン化合物、および金属は、ラマン分析に適していません。
- 蛍光は、ラマン散乱からの信号を妨害する可能性があるため、ラマンにとって最大の課題の 1 つです。
ラマンで測定する場合、蛍光は結果にどのように影響しますか?
蛍光は、伝統的にラマンの最大の制限です。これははるかに効率的な発光プロセスであり、ラマン スペクトルに圧倒的なバックグラウンド ノイズを発生させ、ラマン ピークを覆い隠します。天然物質 (植物繊維など)、強い色の物質、および蛍光汚染物質を含む物質はすべて、ラマン分光法で結果を生成できない可能性があります。幸いなことに、この制限は克服できないものではありません。
一般的な解決策は、励起レーザーの波長を材料の吸収波長 (通常は 532、638、または 785 nm) から離すことです。蛍光効果を低減するための最も一般的な波長の選択は 1064 nm です。
どの波長が最も適しているかをどのように知ることができますか? ヒントについては、無料のアプリケーション ノートをお読みください。
アプリケーションノート: ラマンアプリケーションに最適なレーザー波長の選択
メトロームのラマン分光計では、MIRA XTR DS で独自の方法を使用しています。これは、蛍光除去機能を備えた、実績のあるハンドヘルド 785 nm ラマン システムです。このユニークなソリューションの詳細については、ホワイト ペーパーをご覧ください。
3. ラマンスペクトルから得られる情報は?
ラマンスペクトルのピークは非常に狭く、特異性と選択性を高めます。したがって、非常に類似した物質を区別したり、混合物中のターゲット分析物を識別したりできます。ラマンは、結合性や飽和など、分子の構造解明に最適です。ラマン スペクトルの固有の指紋領域のピークを使用して、異性体などの非常に類似した種と、単一の官能基が異なる物質とを区別できます。
ラマン分光法は、化学反応の進行、多形間の結晶化度の違い、および材料に加えられた応力から生じる結合エネルギーの変化を観察するのに役立ちます。次のアプリケーション ノートでは、この種の調査についてさらに詳しく説明しています。
アプリケーションノート: 多形の研究と多形遷移のモニタリングのためのポータブル ラマン分光法
ラマンスペクトルの強度はサンプル濃度に正比例し、定量分析にも使用できます。詳細については、以下の無料のアプリケーション ノートをご覧ください。
4. ラマン スペクトルを読み取るにはどうすればよいですか?
ラマン スペクトルには 0 ～ 4000 cm-1 の潜在的な範囲がありますが、ほとんどのアプリケーションは、より狭いスペクトル範囲で十分です。指紋領域（400 ～ 1800 cm-1）で、主に原子の分子環境を明らかにします。これは、分子構造の同一性に依存する未知の物質の同定と材料の検証に適しています (下の画像を参照)。
指紋領域の外側では、単純な炭素鎖と水素結合は物質の識別にほとんど寄与しません。ただし、高波数領域は、がん研究、人間の歯の問題、およびバイオ燃料の医療分野で活発に研究されています。鉱物、宝石学、有機金属、半導体の結晶構造などのニッチなアプリケーションでは、400 cm-1 未満の情報が必要です。
5. ラマン分光法を使用する利点は何ですか?
ラマンは強力な分析手法です。
- 高い化学的特異性と選択性
- サンプル前処理がほとんどまたはまったくない
- 消耗品のコストがほとんどまたはまったくない
- 非破壊分析
- 高速 — データ取得から結果まで数秒
- シンプルなユーザー インターフェイス = 使いやすさ
- 包装越しの分析
- サンプリングの柔軟性
- 柔軟なフォーム ファクター — ベンチトップからハンドヘルド システムまで
要約すると、ラマン分光法の魅力はその 非伝統的な設定で非技術者による幅広い適用性。 ラマンは分析化学機能をラボの外に持ち出し、受入ドック、食品製造施設、博物館、秘密のラボ、プロセス分析、さらには国境などの必要な場所で即座にサンプルの内容を識別します。これらはすべて、ラマンの強みを活かす理想的なシナリオです。
私たちの 実際ののラマン分光計は、実運用でのハンドヘルド ラマンの利点を示しています。
6. ラマンは、未知の物質の同定や材料の検証に使用できます。違いはなんですか？
未知物質の同定 は、未知の物質とライブラリ スペクトルの間のスペクトルの類似性の尺度です。この識別方法は、実装が簡単で高速であり、カスタマイズ可能な広範な化学ライブラリーでの使用に適しています。この手法の例としては、交通停止で没収された白い粉の小さな袋のオンサイト テストがあり、当局を潜在的な危険にさらすことなく、接触点で違法性の迅速な証拠を提供します。このテーマの詳細については、以下のホワイト ペーパーをダウンロードしてください。
ラマンの選択性は、 既知の材料の検証、食品、医薬品、ヘアケア製品、スキンケア製品、化粧品などのメーカー向けの原材料の一貫性、純度、および品質を確認します。検証方法は、各サンプル スペクトルをモデルに投影することによって、わずかなスペクトルの違いを検出します。これは、サンプル スペクトルがモデルにどの程度適合しているかに基づいて、合格または不合格になります。ラマン分光法による検証の詳細については、次のホワイト ペーパーをご覧ください。
実験室、製造施設、犯罪現場、または国境で。
ポータブルおよびハンドヘルド システムは、ユーザーと一緒に直接テスト場所に移動できます。
十分に純粋な物質の同定、検証、または区別が必要な場合、特に未知の白色粉末や合成物質を扱う場合。
ガイド付きの自動化されたワークフローにより、サンプリングが 3 つまたは 4 つの手順に削減され、手間をかけずに数秒で結果が得られます。
成分の一貫性を判断するには、何かが危険かどうか、疑わしい物質の識別、または材料の同一性を確認します。
8. SERS とは何ですか? SERS はどのように役立ちますか?
表面増強ラマン散乱 (SERS) は、ユーザーが微量の物質を検出するのに役立つ特殊なラマン技術です。すべての物質が SERS 活性であるわけではありませんが、強力な SERS 活性物質は、100 万分の 1 (ppm、mg/L) または 10 億分の 1 (ppb、µg/L) レベルで検出できます。SERS は、蛍光の影響を受けにくいため、混合物中の特定の成分を検出したり、強い色の染料や材料を識別したりするためにも使用できます。
SERS の最大の課題は、水、錠剤 (例: 規制医薬品、市販薬、または路上で販売されているもの)、およびさまざまな食品を含む、複雑なマトリックス中の標的化合物の検出です。経験と調査により、SERS 分析の独自の特性を簡単なサンプル前処理で活用できます。
SERS とラマンの比較については、以前のブログ記事をご覧ください。
結論
最終的に、ラマン分光法は、さまざまな設定で技術者および非技術者が利用できる材料の識別または検証のための理想的な手法です。ラマンは簡単に実装でき、サンプルを保存し、何千もの物質の分析に使用できます。ラマンとその多くの利点の詳細については、他のブログ記事、アプリケーション ノート、およびホワイト ペーパーをご覧ください。
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