空氣中的顆粒物:用拉曼光譜了解其成分

空氣中的粒狀物

用拉曼光譜了解其成分

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By Hajar Elazri, Application Scientist, HORIBA France

顆粒物對空氣品質和公眾健康構成越來越大的威脅。它是許多化學物質的複雜混合物,由固體和氣溶膠組成。這些包括小液滴、乾燥固體碎片和帶有液體塗層的固體核心。顆粒的大小、形狀和化學成分各不相同,含有無機離子、元素碳、有機化合物和來自地殼的化合物。

為了有效地了解顆粒物的影響並評估顆粒物的危險性質,有必要在分子層面上進行研究。拉曼光譜成為在微觀尺度上揭示空氣顆粒化學成分的有效方法。

在以下部分中,我們將探討三篇科學文章,展示拉曼光譜在空氣顆粒研究中的不同應用。

第 1 條:單一氣溶膠顆粒水平的化學

第一篇文章題為「使用共焦拉曼影像的多元曲線分辨率在單一氣溶膠顆粒層級上進行化學分析」[1],重點介紹了空氣動力學直徑範圍為1 至10 μm 的空氣顆粒的拉曼分析。這些顆粒是使用 HORIBA 的自動共焦拉曼顯微光譜儀透過工業/城市環境中的撞擊收集的。

該研究證明了電腦控制的高解析度 3D 拉曼測繪與多元曲線解析度 (MCR) 技術相結合的功效。透過採用 SIMPLISMAX 和 MCR 交替最小平方法 (ALS) 方法,作者能夠分析單一對流層氣溶膠顆粒。分析揭示了工業顆粒(例如 PbSO4 和 Fe2O3)、地殼/海洋顆粒(例如鋁矽酸鹽和 CaSO4·2H2O)以及源自大氣或在大氣中發生轉變的顆粒(例如 NH4HSO4、NaNO3)的細微組成。 ,和Ca(NO3)2·4H2O)。

這項研究強調了將拉曼光譜與 MCR 分析相結合在描述顆粒內化學物質方面的成功。它揭示了大氣顆粒物轉化和異質性的複雜性,對空氣顆粒物的探索做出了重大貢獻,並增進了我們對控制大氣氣溶膠動力學的理解。

第二條:解析大氣單一氣溶膠顆粒的內部結構

第二篇文章的標題是「透過結合原子力顯微鏡、ESEM-EDX、拉曼和 ToF-SIMS 成像來解析單一大氣氣溶膠顆粒的內部結構」[2],提出了一種全面的微觀分析方法。此方法整合了拉曼顯微光譜 (RMS)、原子力顯微鏡 (AFM)、環境掃描電子顯微鏡與能量色散 X 射線分析 (ESEM–EDX) 和飛行時間二次離子質譜 (ToF–SIMS)描述單一氣溶膠顆粒的內部結構。

這項研究的一個值得注意的方面是拉曼顯微光譜法的開創性應用,它提供了環境條件下微觀體積的分子信息,從而直接表徵顆粒成分。結果顯示,工業環境中受海洋氣團影響的空氣中粒狀物具有不同的物理化學特性。拉曼顯微鏡提供了單一顆粒內部混合物的詳細信息,揭示了真正的海鹽與反應海鹽(例如 NaNO3)的組合以及有機薄層的存在。在工業區的下風處,拉曼成像描繪了具有氧化鐵(例如 Fe2O3、FeOOH 和 Fe3O4)內部混合物的固體顆​​粒,以及塗有有機層的海洋衍生顆粒。 這項研究強調了拉曼顯微光譜測量以及補充技術對於揭示單一氣溶膠顆粒內部結構的整體方法的關鍵作用。它增強了我們對大氣過程的理解,這對於理解其環境和健康影響至關重要。

第 3 條:單一空氣中火山灰顆粒的辨識與表徵

在另一個案例研究中,第三篇文章標題為「透過拉曼顯微光譜法識別和表徵單一空氣中的火山灰顆粒」[3],標誌著火山灰 (VA) 分析的重大成就。它首次應用拉曼顯微光譜來識別和表徵單一空氣傳播的 VA 顆粒。這些顆粒是在研究飛機在埃亞菲亞德拉冰蓋火山噴發附近和歐洲上空飛行時收集的。

拉曼顯微鏡可識別 VA 與其他氣溶膠顆粒(例如煙灰、硝酸鹽、硫酸鹽和粘土礦物)之間的顯著光譜差異,從而能夠在不同的大氣顆粒物中精確識別 VA。空氣中的 VA 表現出典型的 SiO2 玻璃和鐵礦物的獨特拉曼圖案,觀察到老化顆粒和新鮮顆粒之間的差異表明化學成分和/或結構的變化。聚類分析進一步比較了來自不同地點的 Eyjafjallajökull VA 顆粒以及一系列礦物質,為了解其成分和結構提供了寶貴的見解。

這項研究證明了拉曼顯微光譜學作為一種快速、無損、高解析度的技術在有效區分 VA 粒子和其他大氣成分方面取得了成功。它提供了有關火山灰雲及其對空中交通和公共衛生影響的重要見解。

總而言之,拉曼光譜已被證明是了解大氣中顆粒物的成分和影響的強大工具。所討論的文章強調了 HORIBA 拉曼解決方案在分子層面分析單一氣溶膠顆粒方面的多功能性和有效性。 HORIBA 的自動共焦拉曼顯微光譜儀以及補充工具和技術可以對氣溶膠顆粒及其化學成分進行詳細分析。這種方法為大氣顆粒物轉化、異質性和控制大氣氣溶膠的動力學提供了寶貴的見解。

除了 HORIBA 強大的拉曼儀器之外,該公司提供的另一個值得注意的解決方案是其多元分析模組 MVA Plus。雖然拉曼光譜可以快速識別和量化不同樣品中的化合物,但某些樣品的複雜性需要高效的數學工具來準確分析數據。 MVA Plus 模組是理想的解決方案,可無縫整合光譜和光學數據以產生全面的樣本圖。該模組完全整合到儀器的軟體中,提供三組主要的多元方法:用於成分識別的分解、用於對相似光譜進行分組的聚類以及基於已知數據進行濃度預測的定量分析。 MVA Plus 將常見的無監督多元演算法(包括 PCA、MCR、HCA 和 K 均值)與影像的智慧自適應經典最小二乘 (CLS) 擬合相結合

References

[1] Sobanska, S., Falgayrac, G., Laureyns, J., & Brémard, C. (2006). Chemistry at level of individual aerosol particle using multivariate curve resolution of confocal Raman imageSpectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy64(5), 1102-1109.

[2] Sobanska, S., Falgayrac, G., Rimetz-Planchon, J., Perdrix, E., Brémard, C., & Barbillat, J. (2014). Resolving the internal structure of individual atmospheric aerosol particle by the combination of Atomic Force Microscopy, ESEM–EDX, Raman and ToF–SIMS imagingMicrochemical Journal114, 89-98.

[3] Ivleva, N. P., Huckele, S., Weinzierl, B., Niessner, R., Haisch, C., & Baumann, T. (2013). Identification and characterization of individual airborne volcanic ash particles by Raman microspectroscopy. Analytical and bioanalytical chemistry, 405, 9071-9084.

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