¿Por qué es clave controlar la temperatura para obtener resultados NIRS más precisos y reproducibles?
7 oct. 2024
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Este artículo investiga el efecto de la temperatura en la espectroscopia de absorción de infrarrojo cercano (NIR) y por qué es crucial controlarla, especialmente al analizar muestras líquidas. Estos conocimientos le ayudarán a comprender cómo mejorar la precisión y repetibilidad de las mediciones NIRS.
Introducción básica a la espectroscopia del infrarrojo cercano
La espectroscopia de infrarrojo cercano es un método analítico basado en la interacción de la luz y la materia. Los espectrómetros NIR miden la absorción de luz de la muestra en la región NIR en longitudes de onda entre 780 y 2500 nm. Se pueden detectar parámetros químicos, físicos y reológicos tanto en líquidos como en sólidos. Los resultados son rápidos (< 1 minuto) y no se requiere preparación de muestras ni productos químicos. Dado que NIRS es un método secundario, se debe utilizar un método primario como la titulación para crear un modelo de predicción.
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Teoría que vincula las transiciones vibracionales y la dependencia de la temperatura
El modelo más fundamental que explica el comportamiento vibracional de las moléculas es el modelo del oscilador armónico (Figura 1) [1,2].
Esta teoría, desarrollada en el marco de la mecánica cuántica, explica la energía vibracional de las moléculas o grupos funcionales mediante la siguiente fórmula:
E = Energía
n = nivel cuántico
h = constante de Planck
v = frecuencia
Como se muestra en Figura 1 y descrito por la ecuación anterior, el oscilador armónico afirma que solo se permiten ciertos niveles de energía discretos (estados cuánticos n). Por lo tanto, la transición entre diferentes estados vibracionales (por ejemplo, n = 0 a n = 1) ocurre solo cuando se alcanza una cantidad específica de energía (∆mi) está disponible.
∆E = hν
La diferencia de energía ∆mi depende de la constante de Planck yo y la frecuencia no, con no siendo influenciado por la fuerza de enlace de los átomos dentro de la molécula o grupo funcional. Dado que las diferencias de energía calculadas caen dentro del rango de la luz infrarroja (IR) y la luz infrarroja cercana, la luz IR y NIR pueden inducir una transición vibracional. Además, el modelo explica por qué las bandas de absorbancia resultantes pueden asociarse con diferentes grupos funcionales.
Aunque la temperatura no se menciona explícitamente en la fórmula del oscilador armónico, la temperatura juega un papel importante porque define en qué estado de energía se encuentran las moléculas. La probabilidad de que las moléculas se encuentren en un determinado nivel de estado energético se describe mediante la distribución de Boltzmann [3]:
Pn= probabilidad de población de nivel cuántico n
En = energía
kb = constante de Boltzmann
T = temperatura
Z = función de partición
A temperaturas muy bajas, las moléculas pueblan predominantemente el estado de energía más bajo (n = 0). A medida que aumenta la temperatura, aumenta la probabilidad de ocupar estados superiores (n = 1, 2, 3, ...).
La temperatura también influye en el movimiento de las moléculas, lo que a su vez afecta el ancho de las bandas espectrales. Las temperaturas más altas provocan un ensanchamiento de los picos debido al efecto Doppler y una mayor colisión molecular debido a una mayor movilidad de las moléculas. El impacto de estos factores es más pronunciado en los gases que en los líquidos, y es menos pronunciado en los sólidos [4].
Efecto de los cambios de temperatura en las predicciones del NIR
Para investigar el efecto de la temperatura en los resultados NIR, seleccionamos varias aplicaciones de líquidos y monitoreamos el cambio en los resultados de predicción para temperaturas específicas. El análisis se realizó en un rango de temperatura de 26 a 38 °C.
La muestra se midió tres veces a cada temperatura para determinar el error de repetibilidad de las predicciones NIR. Todas las mediciones se realizaron utilizando el Analizador de líquidos OMNIS NIR y Software OMNIS. Viales de vidrio estándar Con un recorrido óptico de 8 mm y un volumen de llenado total de 1 mL se utilizaron como recipientes de muestra. El control de temperatura se gestionó mediante las funcionalidades integradas del analizador OMNIS NIR. En la figura se muestra una serie de mediciones representativa. Tabla 1.
Tabla 1. Serie de mediciones para una muestra de poliol. La muestra se enfrió inicialmente a 25 °C utilizando el analizador NIR OMNIS y se mantuvo a esta temperatura durante 300 segundos. Luego se calentó la muestra a la temperatura objetivo (por ejemplo, 26 °C) y se inició la medición. Este procedimiento se repitió dos veces más para obtener tres mediciones por temperatura objetivo.
Cualitativamente, la alta repetibilidad de las mediciones realizadas a la misma temperatura es clara, como lo demuestra la excelente superposición de espectros (Figura 2a). Esto se confirma además mediante el análisis cuantitativo de la reproducibilidad que se muestra en Figura 2b, lo que indica un error de repetibilidad bajo (error absoluto = 0,05 mg KOH/g, error relativo = 0,20%) calculado a partir de las mediciones de repetición.
Al comparar los espectros NIR de mediciones tomadas a diferentes temperaturas, las diferencias en la forma espectral son directamente observables (Figura 3a). Este cambio afecta los resultados de predicción NIR como se muestra en Figura 3b, lo que muestra una clara tendencia hacia valores decrecientes a temperaturas de muestra más altas.
La investigación de otras aplicaciones confirmó la observación de que la temperatura afecta los resultados previstos. Figura 4 Ilustra el impacto de la temperatura en los valores previstos para el valor de hidroxilo en polioles, el contenido de humedad en metoxipropanol y el índice de cetano y la viscosidad en diésel. Una comparación entre todas las aplicaciones revela que los resultados previstos cambian linealmente con las variaciones de temperatura. Este cambio absoluto constante en los resultados de predicción por grado de cambio de temperatura para cada parámetro refleja una alteración consistente en la forma espectral con los cambios en la temperatura de la muestra.
Por lo tanto, descuidar el control de la temperatura de la muestra durante las mediciones afectará tanto la precisión como la reproducibilidad de las predicciones NIR. Tabla 2 muestra los cambios asociados con cada grado de variación de temperatura. Debido al cambio absoluto por grado de temperatura, el error relativo inducido es más significativo para muestras con concentraciones más bajas.
Tabla 2. Descripción general del cambio absoluto y relativo de las predicciones NIR con cada grado de cambio en la temperatura de la muestra para diferentes aplicaciones. Los errores relativos inducidos por cambios de temperatura pueden ser muy significativos para concentraciones más bajas del parámetro de interés.
Tabla 3 resume el error total del ejemplo de poliol con el parámetro medido del valor de hidroxilo, incluido el error de repetibilidad así como el error inducido por la temperatura para una desviación de 1 °C o 2 °C. Como se muestra, una desviación de dos grados en la temperatura ya provoca un error significativo de más del 1%.
Tabla 3. Descripción general del error total (error de repetibilidad) y error de variación de temperatura) para una muestra de poliol con un valor previsto de 24,91 mg KOH/g a 26 °C.
Cómo mejorar la precisión y reproducibilidad de los resultados NIR
Con base en estos hallazgos, se recomienda encarecidamente utilizar un método confiable para calentar y/o enfriar las muestras a sus respectivas temperaturas objetivo. ASTM D6122, que proporciona directrices generales de implementación para aplicaciones NIR, subraya esta necesidad:
- A1.5 Temperatura de la muestra
La temperatura de la muestra afecta en gran medida la reproducibilidad de las mediciones espectrales debido a los cambios de densidad y las interacciones intermoleculares y, en consecuencia, puede afectar los valores previstos.
Una solución común para esto cuando se utilizan analizadores NIR es calentar el portamuestras a la temperatura objetivo y utilizar un tiempo de espera definido después de insertar la muestra para garantizar el equilibrio térmico. Un desafío con este enfoque es determinar el tiempo de espera ideal para garantizar que la muestra alcance la temperatura objetivo y, al mismo tiempo, aprovechar la velocidad del análisis NIR. Esto es particularmente desafiante porque la temperatura inicial de la muestra puede verse influenciada por variaciones en el laboratorio debido a efectos estacionales (por ejemplo, invierno/verano). En muchos casos se utilizan tiempos de espera de 30 a 60 segundos, pero los experimentos muestran que esos períodos tan cortos son insuficientes (Figura 5).
Por lo tanto, un enfoque más sofisticado es monitorear la temperatura de la muestra en sí. El analizador OMNIS NIR utilizado para estos experimentos permite realizar dicho procedimiento gracias a la combinación de múltiples sensores de temperatura y un sofisticado algoritmo. Con el analizador OMNIS NIR, se pueden definir mediciones controladas por temperatura para evaluar y regular la temperatura de la muestra automáticamente antes de que comience la medición. Esto ofrece múltiples ventajas:
- No se necesita un tiempo de espera arbitrario, lo que garantiza que se alcance la temperatura objetivo manteniendo una alta velocidad de análisis.
- Las fluctuaciones de temperatura se minimizan en las mediciones debido a los cambios de temperatura estacionales en el entorno del laboratorio.
Conclusión
El efecto de la variación de temperatura en las mediciones NIR y su influencia en la precisión y repetibilidad no siempre son inmediatamente evidentes. Esto se debe a que las fluctuaciones de temperatura suelen ocurrir durante períodos prolongados (por ejemplo, cambios de temperatura estacionales en el laboratorio) y no son tan notorias durante el estado inicial de desarrollo de aplicaciones y creación de modelos o bibliotecas de predicción NIR.
Sin embargo, como se demuestra en esta serie de mediciones, dichas fluctuaciones pueden afectar significativamente la precisión y repetibilidad de las predicciones NIR en más de un 1% por grado de cambio en la temperatura de la muestra y, por lo tanto, deben controlarse. Lo ideal sería que esto se hiciera con funcionalidades que permitieran monitorear la temperatura de la muestra, no solo la temperatura del portamuestras.
Referencias
[1] Heisenberg, W. Über quantentheoretische Umdeutung kinematischer und mechanischer Beziehungen. O. Para Física. 1925, 33 (1), 879–893. Documento I:10.1007/BF01328377
[2] Landsberg, Gr. Molekulare Lichtzerstreuung in festen Körpern. I: Lichtzerstreuung im kristallinischen Quarz und ihre Temperaturabhängigkeit. O. Para Física. 1927, 43 (9–10), 773–778. Documento I:10.1007/BF01397337
[3]Boltzmann, L. Weitere Studien Über Das Wärmegleichgewicht Unter Gasmolekülen. Informe de sesión Akad. Suizo. A Viena 76, 373–435.
[4] Herzberg, G.; Herzberg, G. Espectros infrarrojos y Raman de moléculas poliatómicas, 22. impresión.; Espectros moleculares y estructura molecular / por Gerhard Herzberg; van Nostrand: Nueva York, 1987.
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