Questo articolo esamina l'effetto della temperatura sulla spettroscopia di assorbimento nel vicino infrarosso (NIR) e perché è fondamentale controllarla, soprattutto quando si analizzano campioni liquidi. Queste informazioni ti aiuteranno a capire come migliorare l'accuratezza e la ripetibilità delle misurazioni NIRS. 

Introduzione di base alla spettroscopia nel vicino infrarosso

La spettroscopia nel vicino infrarosso è un metodo analitico basato sull'interazione di luce e materia. Gli spettrometri NIR misurano l'assorbimento della luce dal campione nella regione NIR a lunghezze d'onda comprese tra 780 e 2500 nm. I parametri chimici, fisici e reologici possono essere rilevati sia nei liquidi che nei solidi. I risultati sono rapidi (< 1 minuto) e non sono richieste preparazioni del campione o sostanze chimiche. Poiché la spettroscopia nel vicino infrarosso è un metodo secondario, è necessario utilizzare un metodo primario come la titolazione per creare un modello di previsione.

Scopri di più sulle basi della spettroscopia nel nostro post del blog

Blog post: Che cos'è la spettroscopia nel vicino infrarosso?

Teoria che collega le transizioni vibrazionali e la dipendenza dalla temperatura

Il modello più fondamentale che spiega il comportamento vibrazionale delle molecole è il modello dell'oscillatore armonico (Figura 1) [1,2].

Questa teoria, sviluppata nell'ambito della meccanica quantistica, spiega l'energia vibrazionale delle molecole o dei gruppi funzionali utilizzando la seguente formula:

Come illustrato nella Figura 1 e descritto dall'equazione sopra, l'oscillatore armonico afferma che sono consentiti solo determinati livelli di energia discreti (stati quantici n). Pertanto, la transizione tra diversi stati vibrazionali (ad esempio, da n = 0 a n = 1) avviene solo quando è disponibile una quantità specifica di energia (∆E).

∆E = hν

La differenza di energia ∆E dipende dalla costante di Planck h e dalla frequenza ν, con ν influenzato dalla forza di legame degli atomi all'interno della molecola o del gruppo funzionale. Poiché le differenze di energia calcolate rientrano nell'intervallo della luce infrarossa (IR) e della luce infrarossa vicina, la luce IR e NIR possono indurre una transizione vibrazionale. Inoltre, il modello spiega perché le bande di assorbanza risultanti possono essere associate a diversi gruppi funzionali.

Sebbene la temperatura non sia menzionata esplicitamente nella formula dell'oscillatore armonico, la temperatura gioca un ruolo importante perché definisce in quale stato energetico si trovano le molecole. La probabilità che le molecole si trovino in un certo livello di stato energetico è descritta dalla distribuzione di Boltzmann [3]:

A temperature molto basse, le molecole popolano prevalentemente lo stato energetico più basso (n = 0). All'aumentare della temperatura, aumenta la probabilità di occupare stati più alti (n = 1, 2, 3, ...).

La temperatura influenza anche il movimento delle molecole, che a sua volta influenza la larghezza delle bande spettrali. Temperature più elevate causano un allargamento dei picchi dovuto all'effetto Doppler e un aumento delle collisioni molecolari a causa di una maggiore mobilità delle molecole. L'impatto di questi fattori è più pronunciato nei gas che nei liquidi, ed è meno pronunciato nei solidi [4].

Effetto delle variazioni di temperatura sulle previsioni NIR

Per studiare l'effetto della temperatura sui risultati NIR, abbiamo selezionato varie applicazioni liquide e monitorato la variazione nei risultati delle previsioni per temperature specifiche. L'analisi è stata condotta su un intervallo di temperatura di 26–38 °C.

Il campione è stato misurato tre volte a ciascuna temperatura per determinare l'errore di ripetibilità delle previsioni NIR. Tutte le misurazioni sono state eseguite utilizzando OMNIS NIR Analyzer Liquid e OMNIS Software. Sono state utilizzate fiale di vetro standard con una lunghezza del percorso ottico di 8 mm e un volume di riempimento totale di 1 mL come contenitori per campioni. Il controllo della temperatura è stato gestito utilizzando le funzionalità integrate di OMNIS NIR Analyzer. Una serie di misurazioni rappresentative è mostrata nella Tabella 1.

Tabella 1. Serie di misurazioni per un campione di poliolo. Il campione è stato inizialmente raffreddato a 25 °C utilizzando l'analizzatore NIR OMNIS e mantenuto a questa temperatura per 300 secondi. Il campione è stato quindi riscaldato alla temperatura target (ad esempio, 26 °C) e la misurazione è stata avviata. Questa procedura è stata ripetuta altre due volte per ottenere tre misurazioni per temperatura target.

Qualitativamente, l'elevata ripetibilità delle misurazioni eseguite alla stessa temperatura è chiara come mostrato dall'eccellente sovrapposizione degli spettri (Figura 2a). Ciò è ulteriormente confermato dall'analisi quantitativa della riproducibilità mostrata nella Figura 2b, che indica un basso errore di ripetibilità (errore assoluto = 0,05 mg KOH/g, errore relativo = 0,20%) come calcolato dalle misurazioni ripetute.

Confrontando gli spettri NIR da misurazioni effettuate a diverse temperature, le differenze nella forma spettrale sono direttamente osservabili (Figura 3a). Questa modifica influisce sui risultati della previsione NIR come mostrato nella Figura 3b, che mostra una chiara tendenza verso valori decrescenti a temperature del campione più elevate.

L'indagine di altre applicazioni ha confermato l'osservazione che la temperatura influenza i risultati previsti. La Figura 4 illustra l'impatto della temperatura sui valori previsti per il valore idrossilico nei polioli, il contenuto di umidità nel metossipropanolo e l'indice di cetano e la viscosità nel diesel. Un confronto tra tutte le applicazioni rivela che i risultati previsti cambiano linearmente con le variazioni di temperatura. Questa costante variazione assoluta nei risultati di previsione per grado di variazione di temperatura per ciascun parametro riflette una modifica coerente nella forma spettrale con le variazioni della temperatura del campione.

Pertanto, trascurare il controllo della temperatura del campione durante le misurazioni influirà sia sull'accuratezza che sulla riproducibilità delle previsioni NIR. La Tabella 2 mostra i cambiamenti associati a ciascun grado di variazione della temperatura. A causa del cambiamento assoluto per grado di temperatura, l'errore relativo indotto è più significativo per i campioni con concentrazioni inferiori.

Tabella 2. Panoramica del cambiamento assoluto e relativo delle previsioni NIR con ogni grado di cambiamento nella temperatura del campione per diverse applicazioni. Gli errori relativi indotti dai cambiamenti di temperatura possono essere molto significativi per concentrazioni inferiori del parametro di interesse.

La Tabella 3 riassume l'errore totale dell'esempio di poliolo con il parametro misurato del valore ossidrilico, incluso l'errore di ripetibilità e l'errore indotto dalla temperatura per una deviazione di 1 °C o 2 °C. Come mostrato, una deviazione di due gradi di temperatura causa già un errore significativo di oltre l'1%.

Tabella 3. Panoramica dell'errore totale (errore di ripetibilità ed errore di variazione della temperatura) per un campione di poliolo con un valore previsto di 24,91 mg KOH/g a 26 °C.

Come migliorare l'accuratezza e la riproducibilità dei risultati NIR

Pertanto, un approccio più sofisticato è quello di monitorare la temperatura del campione stesso. L'analizzatore OMNIS NIR utilizzato per questi esperimenti consente tale procedura grazie alla combinazione di più sensori di temperatura e un sofisticato algoritmo. Con l'analizzatore OMNIS NIR, è possibile definire misurazioni a temperatura controllata per valutare e regolare automaticamente la temperatura del campione prima che inizi la misurazione. Ciò offre molteplici vantaggi:

• Non è necessario alcun tempo di attesa arbitrario, garantendo il raggiungimento della temperatura target mantenendo un'elevata velocità di analisi.
• Le fluttuazioni di temperatura sono ridotte al minimo nelle misurazioni dovute ai cambiamenti di temperatura stagionali nell'ambiente di laboratorio.

Conclusione

L'effetto della variazione di temperatura sulle misurazioni NIR e la sua influenza su accuratezza e ripetibilità non sono sempre immediatamente evidenti. Questo perché le fluttuazioni di temperatura si verificano in genere per periodi prolungati (ad esempio, variazioni di temperatura stagionali in laboratorio) e non sono così evidenti durante lo stato iniziale di sviluppo delle applicazioni e creazione di modelli o librerie di previsione NIR.

Tuttavia, come dimostrato in questa serie di misurazioni, tali fluttuazioni possono influenzare significativamente l'accuratezza e la ripetibilità delle previsioni NIR di oltre l'1% per grado di variazione della temperatura del campione e, pertanto, dovrebbero essere controllate. Idealmente, ciò dovrebbe essere fatto con funzionalità che consentano il monitoraggio della temperatura del campione, non solo della temperatura del portacampione.

Riferimenti

[1] Heisenberg, W. Über quantentheoretische Umdeutung kinematischer und mechanischer Beziehungen. Z. Für Phys. 1925, 33 (1), 879–893. DOI:10.1007/BF01328377

[2] Landsberg, Gr. Molekulare Lichtzerstreuung in festen Körpern. I: Lichtzerstreuung im kristallinischen Quarz und ihre Temperaturabhängigkeit. Z. Für Phys. 1927, 43 (9–10), 773–778. DOI:10.1007/BF01397337

[3] Boltzmann, L. Weitere Studien Über Das Wärmegleichgewicht Unter Gasmolekülen. Sitzungsberichte Akad. Wiss. Zu Wien 76, 373–435.

[4] Herzberg, G.; Herzberg, G. Infrared and Raman Spectra of Polyatomic Molecules, 22. print.; Molecular spectra and molecular structure / by Gerhard Herzberg; van Nostrand: New York, 1987.

Altre informazioni

Blog post: NIR vs IR: What is the difference?

Brochure: OMNIS NIRS