Tại sao cần kiểm soát nhiệt độ để có kết quả NIRS chính xác và lặp lại
7 thg 10, 2024
Bài viết
Chia sẻ bài viết
Bài viết này đánh giá tác động của nhiệt độ lên quang phổ hấp thụ cận hồng ngoại (NIR) và tại sao việc kiểm soát nó là rất quan trọng - đặc biệt khi phân tích các mẫu lỏng. Bài viết này sẽ khám phá cách thức nhiệt độ tác động đến các phép đo NIR, từ cơ sở lý thuyết về dao động phân tử cho đến ảnh hưởng thực tế đối với dự đoán NIR. Đồng thời, bài viết cũng đưa ra những giải pháp kiểm soát nhiệt độ hiệu quả nhằm cải thiện độ tin cậy của phân tích NIRS, giúp người dùng nâng cao chất lượng và tính chính xác trong quá trình phân tích.
Bài viết gồm những nội dung sau:
1. Giới thiệu cơ bản về quang phổ cận hồng ngoại
Quang phổ cận hồng ngoại là một phương pháp phân tích dựa trên sự tương tác của ánh sáng và vật chất. Máy quang phổ NIR đo độ hấp thụ ánh sáng từ mẫu trong vùng NIR ở các bước sóng từ 780 đến 2500 nm. Các thông số hóa học cũng như vật lý và lưu biến có thể được phát hiện ở cả chất lỏng và rắn. Kết quả rất nhanh (< 1 phút) và không yêu cầu chuẩn bị mẫu hoặc hóa chất. Vì NIRS là một phương pháp thứ cấp, nên cần sử dụng một phương pháp chính như chuẩn độ để tạo ra một mô hình dự đoán.
Tìm hiểu thêm về những điều cơ bản của NIRS trong bài viết trên blog của chúng tôi
2. Lý thuyết liên kết giữa các chuyển tiếp dao động và sự phụ thuộc vào nhiệt độ
Mô hình cơ bản nhất giải thích hành vi dao động của các phân tử là mô hình dao động điều hòa (Hình 1) [1,2].
Lý thuyết này, được phát triển trong khuôn khổ của cơ học lượng tử, giải thích năng lượng dao động của các phân tử hoặc nhóm chức bằng cách sử dụng công thức sau:
E = Năng lượng
n = mức lượng tử
h = hằng số Planck
ν = tần số
Như được minh họa trong Hình 1 và được mô tả bởi phương trình trên, mô hình dao động điều hòa khẳng định rằng chỉ một số mức năng lượng rời rạc (trạng thái lượng tử n) mới được phép. Do đó, sự chuyển đổi giữa các trạng thái dao động khác nhau (ví dụ, n = 0 đến n = 1) chỉ xảy ra khi một lượng năng lượng cụ thể (∆E) có sẵn.
∆E = hν
Sự khác biệt năng lượng ∆E phụ thuộc vào hằng số Planck h và tần số ν, với ν bị ảnh hưởng bởi lực liên kết của các nguyên tử trong phân tử hoặc nhóm chức. Vì sự khác biệt năng lượng tính toán nằm trong phạm vi ánh sáng hồng ngoại (IR) và ánh sáng cận hồng ngoại (NIR), ánh sáng IR và NIR có thể gây ra sự chuyển tiếp dao động. Hơn nữa, mô hình này giải thích tại sao các dải hấp thụ thu được có thể liên kết với các nhóm chức khác nhau.
Mặc dù nhiệt độ không được đề cập rõ ràng trong công thức dao động điều hòa, nhiệt độ đóng vai trò quan trọng vì nó xác định trạng thái năng lượng mà các phân tử đang ở. Xác suất các phân tử ở một mức năng lượng nhất định được mô tả bởi phân bố Boltzmann [3]:
Pn = xác suất của mức lượng tử n
En = năng lượng
kb = hằng số Boltzmann
T = nhiệt độ
Z = hàm phân vùng
Ở nhiệt độ rất thấp, các phân tử chủ yếu tập trung vào trạng thái năng lượng thấp nhất (n = 0). Khi nhiệt độ tăng, xác suất chiếm các trạng thái cao hơn (n = 1, 2, 3, ...) cũng tăng lên.
Nhiệt độ cũng ảnh hưởng đến chuyển động của các phân tử, từ đó tác động đến độ rộng của các dải phổ. Nhiệt độ cao hơn gây ra sự mở rộng của các đỉnh do hiệu ứng Doppler và tăng sự va chạm của các phân tử do độ linh động của các phân tử cao hơn. Tác động của các yếu tố này rõ rệt hơn ở khí so với chất lỏng, và ít rõ rệt nhất ở chất rắn [4].
3. Ảnh hưởng của sự thay đổi nhiệt độ đến dự đoán NIR
Để điều tra ảnh hưởng của nhiệt độ đến kết quả NIR, chúng tôi đã chọn nhiều ứng dụng lỏng khác nhau và theo dõi sự thay đổi trong kết quả dự đoán ở các nhiệt độ cụ thể. Phân tích được thực hiện trong khoảng nhiệt độ từ 26 đến 38 °C.
Mẫu được đo ba lần ở mỗi nhiệt độ để xác định lỗi lặp lại của các dự đoán NIR. Tất cả các phép đo được thực hiện bằng OMNIS NIR Analyzer Liquid và Phần mềmOIMNIS. Các lọ thủy tinh tiêu chuẩn có đường dẫn quang học là 8 mm và tổng thể tích nạp là 1 mL được sử dụng làm vật chứa mẫu. Kiểm soát nhiệt độ được quản lý bằng các chức năng tích hợp của OMNIS NIR Analyzer. Một loạt phép đo đại diện được thể hiện trong Bảng 1.
Bảng 1. Đo lường mẫu polyol. Mẫu ban đầu được làm lạnh đến 25 °C sử dụng máy OMNIS NIR Analyzer và giữ ở nhiệt độ này trong 300 giây. Mẫu sau đó được làm nóng đến nhiệt độ mục tiêu (ví dụ: 26 °C) và phép đo được bắt đầu. Quy trình này được lặp lại hai lần nữa để thu được ba phép đo cho mỗi nhiệt độ mục tiêu.
Về mặt định tính, độ lặp lại cao của các phép đo thực hiện tại cùng một nhiệt độ là rõ ràng, thể hiện qua sự trùng khớp tuyệt vời của các phổ (Hình 2a). Điều này được khẳng định thêm bằng phân tích định lượng về độ tái lập được thể hiện trong Hình 2b, cho thấy sai số lặp lại thấp (sai số tuyệt đối = 0,05 mg KOH/g, sai số tương đối = 0,20%) được tính toán từ các phép đo lặp lại.
Khi so sánh các phổ NIR từ các phép đo thực hiện ở các nhiệt độ khác nhau, sự khác biệt về hình dạng phổ có thể quan sát được rõ ràng (Hình 3a). Sự thay đổi này ảnh hưởng đến kết quả dự đoán NIR, như được thể hiện trong Hình 3b, cho thấy xu hướng giảm rõ rệt của các giá trị ở nhiệt độ mẫu cao hơn.
Việc khảo sát các ứng dụng khác đã xác nhận quan sát rằng nhiệt độ ảnh hưởng đến các kết quả dự đoán. Hình 4 minh họa tác động của nhiệt độ lên các giá trị dự đoán cho chỉ số hydroxyl trong polyol, hàm lượng ẩm trong methoxypropanol, và chỉ số cetane và độ nhớt trong diesel. So sánh giữa tất cả các ứng dụng cho thấy rằng các kết quả dự đoán thay đổi tuyến tính theo sự thay đổi của nhiệt độ. Sự thay đổi tuyệt đối không đổi trong kết quả dự đoán trên mỗi độ thay đổi nhiệt độ của mỗi tham số phản ánh sự thay đổi nhất quán về hình dạng phổ khi nhiệt độ mẫu thay đổi.
Vì vậy, việc bỏ qua kiểm soát nhiệt độ mẫu trong quá trình đo sẽ ảnh hưởng đến cả độ chính xác và độ tái lập của các dự đoán NIR. Bảng 2 hiển thị những thay đổi liên quan đến mỗi độ thay đổi nhiệt độ. Do sự thay đổi tuyệt đối trên mỗi độ nhiệt, sai số tương đối gây ra sẽ lớn hơn đối với các mẫu có nồng độ thấp hơn.
Bảng 2. Tổng quan về sự thay đổi tuyệt đối và tương đối của các dự đoán NIR với mỗi độ thay đổi trong nhiệt độ mẫu cho các ứng dụng khác nhau. Sai số tương đối do sự thay đổi nhiệt độ gây ra có thể rất đáng kể đối với các nồng độ thấp của tham số quan tâm.
Bảng 3 tóm tắt tổng sai số của ví dụ về polyol với tham số đo là giá trị hydroxyl, bao gồm sai số lặp lại cũng như sai số do nhiệt độ gây ra cho sự sai lệch 1 °C hoặc 2 °C. Như đã chỉ ra, một sự sai lệch hai độ trong nhiệt độ đã gây ra một sai số đáng kể hơn 1%.
Bảng 3. Tổng quan về tổng sai số (sai số lặp lại và sai số do biến đổi nhiệt độ) cho một mẫu polyol với giá trị dự đoán là 24,91 mg KOH/g ở 26 °C.
Dựa trên những phát hiện này, việc sử dụng một phương pháp đáng tin cậy để làm nóng và/hoặc làm mát các mẫu đến nhiệt độ mục tiêu tương ứng là điều rất được khuyến nghị. ASTM D6122 cung cấp các hướng dẫn thực hiện chung cho các ứng dụng NIR nhầm nhấn mạnh nhu cầu này:
- A1.5 Nhiệt độ mẫu
Nhiệt độ mẫu ảnh hưởng lớn đến độ tái lập của các phép đo phổ do sự thay đổi mật độ và các tương tác giữa các phân tử, và do đó có thể ảnh hưởng đến các giá trị dự đoán.
Một giải pháp phổ biến cho vấn đề này khi sử dụng các máy phân tích NIR là làm nóng giá đỡ mẫu đến nhiệt độ mục tiêu và sử dụng thời gian chờ xác định sau khi đưa mẫu vào để đảm bảo trạng thái cân bằng nhiệt. Một thách thức với cách tiếp cận này là xác định thời gian chờ lý tưởng để đảm bảo mẫu đạt được nhiệt độ mục tiêu trong khi tận dụng tốc độ phân tích NIR. Điều này đặc biệt khó khăn vì nhiệt độ khởi đầu của mẫu có thể bị ảnh hưởng bởi những biến động trong phòng thí nghiệm do các tác động theo mùa (ví dụ: mùa đông/mùa hè). Trong nhiều trường hợp, thời gian chờ từ 30–60 giây được sử dụng, nhưng các thí nghiệm cho thấy khoảng thời gian ngắn như vậy là không đủ (Hình 5).
Do đó, một phương pháp tinh vi hơn là theo dõi trực tiếp nhiệt độ mẫu. Máy phân tích OMNIS NIR được sử dụng trong các thí nghiệm này cho phép thực hiện quy trình này nhờ sự kết hợp giữa nhiều cảm biến nhiệt độ và một thuật toán tiên tiến. Với OMNIS NIR Analyzer, có thể thiết lập các phép đo kiểm soát nhiệt độ để tự động đánh giá và điều chỉnh nhiệt độ mẫu trước khi bắt đầu đo. Phương pháp này mang lại nhiều lợi ích:
- Không cần thời gian chờ, đảm bảo đạt nhiệt độ mục tiêu đồng thời duy trì tốc độ phân tích cao.
- Dao động nhiệt độ trong quá trình đo được giảm thiểu, ngay cả khi có sự thay đổi nhiệt độ theo mùa trong môi trường phòng thí nghiệm.
5. Kết luận
Ảnh hưởng của sự biến đổi nhiệt độ đến phép đo NIR và tác động của nó đến độ chính xác và tính tái lập không phải lúc nào cũng dễ nhận thấy ngay lập tức. Điều này là do dao động nhiệt độ thường xảy ra trong thời gian dài (ví dụ, sự thay đổi nhiệt độ theo mùa trong phòng thí nghiệm) và không rõ ràng trong giai đoạn đầu phát triển các ứng dụng và tạo các mô hình hoặc thư viện dự đoán NIR.
Tuy nhiên, như được minh chứng trong chuỗi phép đo này, những dao động như vậy có thể ảnh hưởng đáng kể đến độ chính xác và tính tái lập của các dự đoán NIR, với mức thay đổi hơn 1% cho mỗi độ chênh lệch nhiệt độ mẫu. Do đó, việc kiểm soát nhiệt độ là cần thiết. Lý tưởng nhất, điều này nên được thực hiện bằng các tính năng cho phép theo dõi nhiệt độ mẫu, chứ không chỉ nhiệt độ của giá đỡ mẫu.
References
[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.
OMNIS NIRS: An efficiency boost for your laboratory
This White Paper presents the basics and benefits of NIR spectroscopy and discusses applications from the petrochemical, food and beverage, semiconductor, and pharmaceutical industries to demonstrate the unique functionalities of OMNIS NIRS in different situations.
