Chia sẻ bài viết
Trong bài viết đầu tiên trong loạt bài về quang phổ cận hồng ngoại (near-infrared spectroscopy - NIRS), chúng tôi đã giải thích quang phổ NIR là gì. Bài viết này tập trung vào sự khác biệt giữa quang phổ cận hồng ngoại và hồng ngoại (infrared spectroscopy - IR), thường được gọi là quang phổ giữa hồng ngoại giữa (mid-IR). Chúng ta cũng sẽ thảo luận tại sao quang phổ NIR có thể phù hợp hơn quang phổ IR cho những thách thức phân tích của bạn trong phòng thí nghiệm và trong các quy trình sản xuất công nghiệp.
Bài viết gồm những nội dung sau:
1. Sự khác biệt giữa bước sóng và năng lượng
Chúng tôi đã định nghĩa quang phổ NIR là phân tích sự tương tác giữa ánh sáng NIR và vật chất. Trong phân tích quang phổ, ánh sáng được xác định bởi bước sóng (chứ không phải bởi năng lượng áp dụng). Nếu điều này nghe có vẻ mới, bạn có thể tham khảo bài blog đầu tiên của loạt bài này:
Quang phổ cận hồng ngoại NIR là gì?
Một đặc tính của ánh sáng là bước sóng tương quan nghịch với năng lượng của nó. Do đó, bước sóng càng nhỏ thì năng lượng càng lớn. Phổ điện từ được thể hiện trong Hình 1. Vùng NIR nằm giữa vùng khả kiến (năng lượng cao hơn) và vùng hồng ngoại (năng lượng thấp hơn) ở bước sóng 780 đến 2500 nm.
Ánh sáng từ cả vùng hồng ngoại (IR) và cận hồng ngoại (NIR) (800–2500nm) của quang phổ điện từ gây ra dao động trong một số phần nhất định của phân tử (được gọi là nhóm chức). Do đó IR và NIR thuộc nhóm quang phổ dao động. Trong Hình 2, một số nhóm chức và phân tử hoạt động trong vùng NIR được trình bày.
Sự khác biệt trong các dao động gây ra bởi quang phổ hồng ngoại hoặc cận hồng ngoại là do năng lượng của các bước sóng cận hồng ngoại cao hơn so với các bước sóng trong vùng hồng ngoại.
Dao động trong vùng hồng ngoại được phân loại là cơ bản - nghĩa là sự chuyển đổi từ trạng thái cơ bản sang trạng thái kích thích đầu tiên. Mặt khác, các dao động trong vùng cận hồng ngoại là các dải kết hợp (kích thích của hai dao động kết hợp với nhau) hoặc overtone. Overtones được coi là dao động từ trạng thái cơ bản đến mức kích thích trên trạng thái đầu tiên (xem Hình 3). Các dải và overtones kết hợp này có xác suất xuất hiện thấp hơn các dao động cơ bản, và do đó cường độ của các đỉnh trong dải cận hồng ngoại thấp hơn các đỉnh trong vùng hồng ngoại.
Điều này có thể được hiểu rõ hơn với một phép loại suy về việc leo cầu thang. Hầu hết mọi người đều leo từng bậc một, nhưng đôi khi bạn thấy mọi người vội vàng leo lên hai hoặc ba bậc thang cùng một lúc. Điều này tương tự với hồng ngoại và cận hồng ngoại: một bước (hồng ngoại - dao động cơ bản) phổ biến hơn nhiều so với hành động leo hai hoặc nhiều cầu thang cùng một lúc (cận hồng ngoại - overtones). Dao động trong vùng cận hồng ngoại có xác suất thấp hơn dao động hồng ngoại và do đó có cường độ thấp hơn.
2. Những lợi thế của Cận Hồng Ngoại NIR so với Hồng Ngoại IR
Lý thuyết thì tốt, nhưng điều này có ý nghĩa gì trong thực tế?
2.1 Cường độ dải tần của cận hồng ngoại thấp hơn, do đó độ bão hòa của đầu dò ít hơn.
Đối với chất rắn, có thể sử dụng mẫu nguyên chất trong lọ phù hợp để phân tích cận hồng ngoại. Với phân tích hồng ngoại, bạn cần tạo viên KBr hoặc cẩn thận đưa mẫu rắn vào cửa sổ Phản xạ toàn phần suy giảm (ATR), chưa kể đến việc làm sạch mọi thứ kỹ lưỡng sau đó.
Đối với chất lỏng, phổ cận được đo trong lọ dùng một lần có đường kính 4 mm (hoặc 8 mm), dễ đổ đầy, ngay cả trong trường hợp chất lỏng có độ nhớt. Phân tích hồng ngoại yêu cầu sử dụng độ dài đường dẫn rất ngắn (<0,5 mm), đòi hỏi cuvet thạch anh hoặc tế bào dòng chảy đắt tiền, cả hai đều không dễ điền đầy mẫu.
2.2 Năng lượng ánh sáng cận hồng ngoại cao hơn, do đó thâm nhập mẫu sâu hơn.
Điều này có nghĩa là NIR cung cấp thông tin toàn phần về mẫu chứ không chỉ các đặc điểm bề mặt, như đối với quang phổ hồng ngoại. Tuy nhiên, đây không phải là những lợi thế duy nhất của quang phổ cận hồng ngoại so với hồng ngoại. Thậm chí còn có nhiều lợi ích liên quan đến ứng dụng.
- NIR có thể được sử dụng để định lượng và nhận dạng
Quang phổ hồng ngoại thường được sử dụng để phát hiện sự hiện diện của một số nhóm chức trong phân tử (chỉ nhận dạng). Trên thực tế, định lượng là một trong những điểm mạnh của việc sử dụng quang phổ Ncận hồng ngoại (xem bên dưới).
- Quang phổ cận hồng ngoại rất linh hoạt rất linh hoạt.
Quang phổ cận hồng ngoại có thể được sử dụng để định lượng các chất hóa học (ví dụ: độ ẩm, hàm lượng API), hoặc các thông số hóa học (ví dụ: giá trị hydroxyl, tổng số axit) hoặc các thông số vật lý (ví dụ: tỷ trọng, độ nhớt, độ nhớt tương đối và độ nhớt nội tại). Bạn có thể nhấp vào các liên kết này để tải xuống các ghi chú ứng dụng miễn phí của chúng tôi cho từng ví dụ.
- Thiết bị cận hồng ngoại hoạt động với cáp sợi quang
Điều này có nghĩa là bạn có thể dễ dàng chuyển trực tiếp một phương pháp từ phòng thí nghiệm vào môi trường môi trường sản xuất bằng máy phân tích có cáp quang dài, độ phân tán thấp và đầu dò chắc chắn. Không thể sử dụng cáp quang với hồng ngoại do các giới hạn vật lý.
3. Sự khác biệt giữa Quang Phổ Cận Hồng Ngoại và Quang phổ Hồng Ngoại
Tóm lại, cận hồng ngoại là một kỹ thuật khác với hồng ngoại, mặc dù cả hai đều là loại quang phổ dao động. Cận hồng ngoại có nhiều lợi thế hơn hồng ngoại về tốc độ (xử lý dễ dàng hơn, không cần chuẩn bị mẫu), cung cấp thông tin một cách đầy đủ về vật liệu , cũng như tính linh hoạt của nó. Quang phổ cận hồng ngoại cho phép định lượng các loại thông số hóa học và vật lý khác nhau và cũng có thể được thực hiện trong môi trường sản xuất.
Xem video để tìm hiểu thêm về sự khác biệt chính giữa quang phổ hồng ngoại và quang phổ cận hồng ngoại.
Trong phần tiếp theo của loạt bài này, chúng tôi sẽ tập trung vào quá trình triển khai máy quang phổ cận hồng ngoại trong quy trình làm việc trong phòng thí nghiệm của bạn, sử dụng ví dụ cụ thể.
How to implement NIR spectroscopy in your laboratory workflow
Your knowledge take-aways
Learn more about our NIR spectrometers for lab and process analysis, as well as Raman solutions
A guide to near-infrared spectroscopic analysis of industrial manufacturing processes
To learn more about the spectroscopic details of NIR spectroscopy, e.g. overtones and combination bands, multivariate data analysis and chemometrics, download this monograph.
