Analitikai spektroszkópia Molekulaspektroszkópia – II. rész Dr. Berkesi Ottó SZTE Fizikai Kémia Tanszék

Raman-spektroszkópia 1923 - A.Smekal – megjósolja a kölcsönhatást 1928 - C.V.Raman és K.S.Krishnan - indiai 1928 - G.S.Landsberg és L.I.Mandelstam - szovjet 1930 - C.V.Raman – fizikai Nobel-díj 1930-34 – G.Placzek – elméleti alapok - cseh

Raman-szórás Stokes-ág Raman-szórás anti-Stokes-ág Raman-effektus det. laser - no Raman-spektroszkópia Rayleigh-szórás Raman-szórás Stokes-ág 0,5 1 1,5 2 2,5 -200 -150 -100 -50 50 100 150 200 Raman eltolódás/cm-1 Raman intenzitás vo ~ Eddig nem beszéltünk a Raman spektroszkópiáról, amely alapjaiban eltér az elnyelési színképek keletkezésétől. A különbség már ott kezdődik, hogy a kivitelezéskor kínosan kerüljük rezonáns fotonok használatát, tehát a foton teljes energiájának elnyelődése kizárt. Akkor mi történik? A XX. század elején elméleti alapon azt jósolták, hogy ilyen esetekben, igen kis valószínűséggel megtörténhet a foton és a részecske rugalmatlan ütközése! Az indiai Raman professzor próbálta ki kísérletileg, hogy ez a jóslás mennyire válik be a gyakorlatban. Az, hogy Nobel-díjat kapott a nevét viselő spektroszkópiáért azt jelzi, hogy a kísérlet sikeres volt! Mit is tapasztalt Raman a kísérletekor, amit akkor még nem lézerrel, hanem a higanygőzlámpa egyik nagyon intenzív vonalával végzett el? Mérései szerint a szórt fényben az eredeti hullámhosszon kívül más, annál kisebb és nagyobb energiájú fotonok is megjelentek, amelyek távolsága az eredetitől teljesen szimmetrikus volt. Az eredetivel egyező hullámszámú sávot Rayleight-szórt sugárzásnak, míg az ettől eltérőt Raman-szórt sugárzásnak nevezzük. A színképek energiatengelyét ún. Raman-eltolódásban ábrázoljuk, amely definíció szerint a besugárzó mínusz szórt hullámszám/frekvencia, azaz pozitív ha a Raman szórt fény energiája kisebb a besugárzóénál. Ezt az ágat Stokes-ágnak nevezzük és intenzitása mindig nagyobb, mint a magasabb energiájú oldalon lévő anti-Stokes-ágnál. Raman-szórás anti-Stokes-ág = vo-v ~ ~

Raman-effektus anti-Stokes Rayleigh Stokes hv2’ hv1’ hvo hv2” hvo hv1” 10-6-10-8 anti-Stokes Rayleigh hv2” Stokes hvo hv2’ hv1” hvo hv1’ 0,5 1 1,5 2 2,5 -200 -150 -100 -50 50 100 150 200 Raman eltolódás/cm-1 Raman intenzitás Ahhoz, hogy megértsük a Raman színkép keletkezését meg kell vizsgálnunk, hogy mi is történik a részecske és a nem rezonáns foton ütközése során. Az esetek túlnyomó többségében semmi, azaz a szórt fény energiája azonos a besugárzóéval, a részecske állapota nem változik meg. Ennek eredménye a Rayleigh-szórás. Igen kis valószínűséggel (10-6-10-8) azonban lehetséges a rugalmatlan ütközés is, azaz az ütközés során a részecske energiaállapota megváltozik és ez a megváltoztatja a szórt foton energiáját. Ha a részecske magasabb energiájú állapotba kerül, akkor a két állapot közötti különbségnek megfelelően kisebb energiájú fotonok jelennek meg a színképben - Stokes-ág. Ellentétes esetben, a szórt foton energiája nagyobb az eredetinél. Ez az anti-Stokes-ág. Mivel a kölcsönhatás alapvetően eltér az elnyelési színkép keletkezésétől, ezért az általános kiválasztási szabály is!

A polarizálhatóság tenzor típusú mennyiség Raman-effektus A Raman-effektus akkor következik be, ha az átmenet következtében megváltozik a rendszer polarizálhatósága. Az általános kiválasztási szabály szerint Raman-szórás akkor következik be, ha az átmenet következtében megváltozik a részecske polarizálhatósága. A polarizálhatóság egy olyan mennyiség, amilyenről eddig még nem volt szó. Nem skaláris, amint azt az általános kémia oktatás során tanulták, nem is vektor. Definiáló egyenlete szerint ún. tenzor típusú mennyiség, amit egy 3x3-as szimmetrikus mátrixszal szoktunk reprezentálni. A polarizálhatóság ugyanis egy vektormennyiség, az elektromos térerő hatására létrejövő másik vektor, az indukált dipólus közti arányossági tényező. A polarizálhatóság tenzor típusú mennyiség

Mintatartó - szilárd 5 mm-es NMR cső Kapilláris – kevés minta Lyuk egy fémtömb-ben – igen kevés minta – túlmelegedés ellen is véd lézer - o

Jelintenzitás Valószínűsége 10-6 – 10-8 függ vo4-tól 90° Valószínűsége 10-6 – 10-8 függ vo4-tól A gyűjtési geometria! Mintatérfogat – az optikai fókusz és a lézersugár metszete Magas koncentráció! lézer - o 180° 135° minta

Jelintenzitás növelése - mintatartó A szórt fény össze-gyűjtése a teljes tér-szögtartományban A gerjesztő lézer többszöri átvezetése gáz vagy folyadék-mintán 90° 180°

Jelintenzitás növelése – mérési elv Resonant Raman-Spectroscopy –RR – rezonáns Raman spektroszkópia Surface Enhanced Raman Spectroscopy – SERS – felületerősített Raman-spektroszkópia Coherent anti-Stokes Raman Spectroscopy – CARS – koherens anti-Stokes Raman-spektroszkópia

Resonant Raman-Spectroscopy A gerjesztő lézert valamely elektronátmenet közelébe hangolják – a kromofor belső koordinátái által dominált normálrezgések, különösen a teljesen szimmetrikus specieshez tartozók megerősödnek akár 106–os mértékben, míg a többiek nem. Alacsony koncentráció – 10-8M, vagy felhangok – az alapállapotra jellemző Birge-Sponer adatok! A fluoreszcencia zavaró hatása!

Surface Enhanced Raman Spectroscopy Kolloid méretű Ag és Au részecskék felületén létrehozott minta esetén 1014-1015 –szörös jelerősödés következik be. Oka máig is vitatott – elektromágneses elmélet vagy a kémiai elmélet (töltésátviteli komplexek) A kiválasztási szabályok is változnak! Raman SERS

Coherent anti-Stokes Raman Spectroscopy Két lézer fényének kombi-nálásával hozzák létre. A pumpáló lézer (vpump) mellett egy másik lézerrel (vprobe) is besugározzák a mintát – az anti-Stokes su-gárzás megerősödik - 105 A fluoreszcenciától mentes magasabb energiájú olda-lon jelenik meg a megerő-södött sáv. vprobe vCARS Állapotok szuperpozíciója vStokes vpump (vvib)

Spatially Offset Raman Spectroscopy Sérülésmentes vizs-gálat a csomagolóanya-gon belül lévő mintáról Két eltérő fókuszálású mérés Kivonva egymásból adja a minta színképét minta 1.mérés 2.mérés csomagolóanyag

Berendezések Diszperziós spektrométerek FT-Raman spektrométerek alacsony felbontás – kettős monokromátorok gyenge detektorjel – fotoelektron sokszorozó fluoreszcencia FT-Raman spektrométerek NIR lézer – alacsony hatásfok nincs fluoreszcencia, kivéve d-d átmenetek Újra diszperziós spektrométerek holografikus diszperziós egység CCD kamera akár UV gerjesztés is lehetséges

Berendezések

Literature 1. A.Rosencwaig, Photoacoustic and Photoacoustic Spectroscopy, Wiley and Sons, NY, 1980. 2. D.P.Almond and P.M.Patel, Photothermal Science and Techniques, Chapman and Hall, London, 1996. 3. D.N.Rose, G.H.Quay, W.Jackson and S.L.Anderson, An Introduction to One Dimensional Single Layer Thermal Wave/Photoacoustic Theory, Tardec Univ. Press, 1994. 4. K.Krishnan, in Fourier Transform Infrared Spectroscopy, (ed. T.Theophanides), D.Reidel Publ.Co., Dordrecht, 1984. 5. O.Berkesi, J.Mink, I.Somogyi and I.Bacza, Book of Abstracts of 10th Conference on Fourier Transform Spectroscopy, Budapest, 1995, B.3.26.

Az analitikai információ A szerkezeti információ – minőségi analízis A mennyiségi analízis – a jelenlévő komponensek koncentrációjának megismerése! Lambert – Beer – törvény

A Lambert – Beer - törvény Előny, hogy koncentrációt mér, nem aktivitást! Hátrány, hogy csak egy nagyságrenden belül megbízhatóan lineáris a koncentrációval! Kiterjesztési lehetőségek – detektor, FT-paraméter PAS – 8 nagyságrendben lineáris !?

A Lambert – Beer - törvény A(λ) = Σci εi(λ) d A = εi(λ) ci - A – mért abszorbancia mátrix, εi(λ) – a komponensek moláris abszorbancia színképeiből alkotott mátrix, ci – a komponensek koncentrációiból alkotott vektor εi(λ) – a kalibráció célja, ennek a meghatározása!

Multikomponens analízis Több elnyelő komponens – arányosan több hullámszámnál történő mérés. Nem biztosítható, hogy külön kalibrálható. Nem biztosítható, hogy nincs idegen anyag benne Nem biztosítható, hogy nincs alapvonal csúszás Multikomponens analízis módszerek!

Multikomponens analízis A mérendő anyag koncentrációja valahogy arányos a mérendő jellel. A kalibráló egyenletnek nem kell lineárisnak lennie. Egyszerű hatványfüggvényekkel is lehet dolgozni. Pl.: Ci = B1,i(Ter.i) + Bo,i vagy Ci = B2,i(Mag.i)2 + B1,i(Mag.i) + Bo,i Least Square Regression – B-kre

Multikomponens analízis K-mátrix / Classic Least Squares – több komponens, átfedő sávokkal – nem lehet idegen komponens benne! P-mátrix / Invese Least Squares – L-B átrendezéséből: Ca = A(λ1)Pa(λ1) + A(λ2)Pa(λ2) + Ea Cb = A(λ1)Pb(λ1) + A(λ2)Pb(λ2) + Eb Nem kell minden komponens koncentrációját ismerni!

Multikomponens analízis Más megközelítés – spektrum rekonstrukció A komponensek színképeiből, milyen szorzószámokkal lehet az elegy színképét a lehető legjobban rekonstruálni. A szorzószámok a komponens koncentrációjával függnek össze. Spectral Decomposition - színképfelbontás

Multikomponens analízis Principle Component Analysis – PCA Átlagszínkép kiszámítása, a kalibráló oldatok színképéből. Az egyes színképek összehasonlítása az átlaggal, és létrehoz egy-egy új színképet amely az átlagtól való eltérést tükrözi. Ezek adják az első ún. „loading vector” Kiszámítja azt, hogy mennyire van benne ez az új színkép a kalibráló színképekben. Majd kivonja azt belőlük.

Multikomponens analízis Az így kapott maradékszínképekkel újrakezdi a folyamatot, mindaddig, amíg a kivonás eredményeként zajszerű színképet nem kap. Az így kapott „loading vector” készlet a „komponenseket” adja. Az így kapott színképekkel a P-mátrix/ILS eljárásnak megfelelően végrehajtott regressziós számítás eredményét hívjuk PCR-nek, a Principle Component Regression-nak.

Multikomponens analízis Egy másik spektrumfelbontási eljárás a „Partial Least Squares – PLS” eljárás. Az előzőhöz képest az az alapvető eltérés, hogy az átlagszínkép kiszámításánál a kalibráló színképeket az ismert koncentrációval súlyozza, így mások lesznek a „loading vector”-ok. Az elsőbe sűríti be a legtöbb analítikai információt.

Multikomponens analízis Két verziója ismert a PLS-1 és PLS-2 A PLS-2 ugyanúgy ahogy a PCR egyszerre kalibrál minden komponensre, azaz egyetlen készletet hoz létre, amiből a színkép rekonstruálódik, míg a PLS-1 minden komponensre külön-külön, ami pontosabb, de hosszadalmasabb eljárást igényel.

Multikomponens analízis A modellt próbálgatással kell javítani! A kalibráló készlet mellett egy validáló készletnek is kell lennie, amellyel ellenőrizzük a modell helyességét. Független kalibráló és validáló készletek – kolinearitás Outlier detection – szóró minta azonosítás ellenőrzése!

Multikomponens analízis