สารบัญ
ติดตามอัพเดท เกี่ยวกับนีโอสเปกตรา
บทนำ
โพลีเมอร์ถูกใช้ในชีวิตประจำวันของเรา แต่ผลกระทบด้านลบที่เพิ่มขึ้นของขยะโพลีเมอร์ได้บังคับให้เจ้าหน้าที่ของรัฐใช้มาตรการทางกฎหมายเพื่อการปกป้องสิ่งแวดล้อมดังนั้นสำหรับการใช้วัตถุดิบอย่างยั่งยืนในบางประเทศกฎหมายกำหนดไว้แล้วว่าเปอร์เซ็นต์ของขยะโพลีเมอร์ที่เกิดขึ้นบ่อยที่สุดจะถูกรีไซเคิลโดยมุ่งเน้นไปที่การแยกและนำสินค้าโพลีเมอร์กลับมาใช้ใหม่
ภาพรวม
กิจวัตรประจำตัวต้องประหยัดรวดเร็วและใช้งานง่ายจากศักยภาพที่รู้จักกันดีของสเปกโตรสโคปี NIR สำหรับการวิเคราะห์โพลิเมอร์ เทคนิคนี้ได้รับการระบุว่าเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับกระบวนการนี้ช่วงความยาวคลื่น NIR ถูกครอบงำโดยโอเวอร์โทนและแถบรวมของ C-H, N-H, O-H และฟังก์ชัน C = O อย่างมีนัยสำคัญน้อยกว่าดังนั้นการแยกสเปกโตรสโคปิ NIR ของสินค้าโภคภัณฑ์โพลิเมอร์ที่ระบุนั้นขึ้นอยู่กับโอเวอร์โทนแรกและที่สองและแถบรวมกันของฟังก์ชันเหล่านี้เนื่องจากปริมาณของเสียพลาสติกที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การแนะนำสเปกโตรมิเตอร์ NIR ขนาดเล็กและต้นทุนต่ำสำหรับการใช้งานที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญสามารถปรับปรุงขอบเขตและอัตราการรีไซเคิลโพลิเมอร์ได้อย่างมากนอกเหนือจากความพยายามของโรงงานรีไซเคิลการแยกขยะพลาสติกจำนวนมากที่เกิดขึ้นในรูปแบบของวัสดุบรรจุภัณฑ์ถ้วยภาชนะบรรจุภัณฑ์และวัสดุก่อสร้างในนิทรรศการงานแสดงสินค้าและกิจกรรมขนาดใหญ่อื่น ๆ รวมถึงในสถานที่ต่างๆ ของชีวิตสาธารณะอาจเป็นตัวอย่างที่นี่
การจำแนกประเภทโพลีเมอร์ประเภทต่างๆ
เพื่อแสดงให้เห็นถึงความสามารถของเซ็นเซอร์สเปกตรัม NeoSpectra ในการแยกแยะสินค้าโภคภัณฑ์โพลีเมอร์ประเภทต่างๆ เราจะแสดงวิธีการใช้ในการแยกแยะสินค้าโพลีเมอร์ที่แตกต่างกัน 5 ชนิด ได้แก่ โพลีเอทิลีน (PE) โพรพิลีน (PP) โพลีเอทิลีนเทเรฟทาเลต (PET) และโพลีไวนิลคลอไรด์ (PVC)
ชุดตัวอย่าง
o ในขณะที่ตัวอย่างที่เติมคาร์บอนดำจะถูกยกเว้นจากโพลีเมอร์วัดที่มีสารเติมแต่งจำนวนเล็กน้อย แต่เม็ดสีหรือสีย้อมจะถูกบันทึกโดยไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อสเปกตรัม NIR ของพวกมัน
o รวม 43 ตัวอย่าง: 29 ตัวอย่างการสอบเทียบ 14 ตัวอย่างทดสอบ
o ตัวอย่างและสเปกตรัมถูกบันทึกเป็นสามเล่ม
เงื่อนไขการวัด
o ช่วงความยาวคลื่น: 1298 - 2606 นาโนเมตร
o เวลาสแกน: 16 วินาที
o ความละเอียด: 8 นาโนเมตรที่ λ=1,550 นาโนเมตร
กระบวนการบำบัดข้อมูลมาตรฐานและง่ายบางอย่างถูกดำเนินการกับสเปกตรัมวัด:
o สำหรับแต่ละตัวอย่างตัวอย่างสเปกตรัมสามซ้ำจะถูกทำโดยเฉลี่ย
o มาตราส่วนความยาวคลื่นถูกแปลงเป็นตัวเลขคลื่นและ 7504 — 4001 ซม-1 สเปกตรัมถูกประมวลผลล่วงหน้าโดยอนุพันธ์ที่ 2 ด้วยขั้นตอนการปรับสมดุลของ Savitzky Golay ที่มีจุดข้อมูล 5 จุดและพหุนามลำดับที่ 2
o มีการใช้ขั้นตอนมาตรฐานความแปรปรวนปกติ (SNV) เพื่อแก้ไขเอฟเฟกต์การกระจาย
ในรูปที่ 1 สเปกตรัม NIR ของตัวแทนตัวอย่างของสินค้าโพลิเมอร์ห้าชิ้นจะแสดงก่อนการเตรียมสเปกตรัม (a) และหลัง (b)
การประเมินข้อมูล
โมเดล PCA (การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก) ได้รับการพัฒนาด้วยสเปกตรัมของตัวอย่างสอบเทียบของสินค้าโพลีเมอร์ทั้งห้าสินค้าและประสิทธิภาพการระบุได้รับการตรวจสอบด้วยสเปกตรัมของตัวอย่างชุดทดสอบหลังจากใช้ PCA จำนวนพีซีจะต่ำกว่าตัวแปรเดิมการลดพีซีนี้ช่วยให้สามารถมองเห็นและวิเคราะห์รูปแบบในข้อมูลได้อย่างง่ายดายในรูปที่ 2 แผนผังคะแนน PCA ตามพีซี 3 ตัวแรกจะแสดงสำหรับตัวอย่างการสอบเทียบ (a) ของสินค้าโพลิเมอร์ห้าชนิด PE, PET, PP, PS และ PVCรูปที่ 2 (b) แสดงพล็อตคะแนนเดียวกันรวมถึงตัวอย่างทดสอบ (สัญลักษณ์สีฟ้า)ดังนั้นพอลิเมอร์ทั้งห้าจึงสามารถแยกแยะได้อย่างชัดเจนในแผนผังคะแนนและตัวอย่างทดสอบจะถูกกำหนดให้กับคลัสเตอร์ที่เกี่ยวข้องอย่างถูกต้อง
การวิเคราะห์ SIMCA (แบบจำลองอิสระแบบอ่อนของการเปรียบเทียบคลาส) ถูกนำมาใช้เพื่อทดสอบความสามารถในการระบุตัวตนสำหรับสเปกตรัมของโพลีเมอร์ชุดทดสอบSIMCA เป็นวิธีการจำแนกประเภทที่วิเคราะห์ความคล้ายคลึงกันโดยใช้แบบจำลอง PCA ที่พัฒนาขึ้นสำหรับสเปกตรัมของคลาสที่แตกต่างกันเพื่อประเมินว่าตัวอย่างที่ไม่รู้จักอยู่ในคลาสใดผลลัพธ์การจำแนกจะแสดงในแผนผังคูแมนส์ที่เรียกว่าและในกรณีปัจจุบันสามารถทำเอกลักษณ์โพลีเมอร์ได้หากสเปกตรัมของตัวอย่างการทดสอบถูกกำหนดให้กับสี่เหลี่ยมที่เกี่ยวข้องที่กำหนดโดยแบบจำลอง SIMCAตัวอย่างสำหรับคู่พอลิเมอร์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด พล็อต Coomans (ความสำคัญ 5%) แสดงถึงการแยกแยะของ PE และ PET แสดงในรูปที่ 3
ในขณะที่จุดสีน้ำเงินและสีดำแสดงถึงสเปกตรัมการสอบเทียบ PE และ PET ตามลำดับ จุดสีแดงเป็นของสเปกตรัมของตัวอย่างทดสอบโพลิเมอร์ของตัวตนทั้งหมด 5 ตัวจากตัวอย่างทดสอบเหล่านี้โพลีเมอร์ PE และ PET ถูกกำหนดให้กับสี่เหลี่ยมที่สอดคล้องกันอย่างถูกต้อง ในขณะที่สเปกตรัมของโพลีเมอร์ชนิดอื่น ๆ จบลงที่สี่เหลี่ยมด้านบนขวาบ่งบอกว่าสิ่งเหล่านี้เป็นคลาสโพลิเมอร์อื่น ๆในการเปรียบเทียบ การวิเคราะห์ SIMCA ของคู่พอลิเมอร์อื่น ๆ ได้กำหนดตัวอย่างทดสอบตามตัวตนที่เกี่ยวข้องอย่างถูกต้อง
ข้อสรุป
การตรวจสอบแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าสเปกตรัมของสินค้าโพลีเมอร์ที่พบมากที่สุด (PP, PET, PE, PS และ PVC) ที่วัดด้วยเซ็นเซอร์สเปกตรัม NeoSpectra ให้ข้อมูลการวิเคราะห์ที่เหมาะสมสำหรับการระบุตัวอย่างทดสอบโพลีเมอร์ที่ไม่รู้จักที่ถูกต้องสิ่งนี้ตรวจสอบศักยภาพของเทคโนโลยีนี้ในการเปิดใช้งานโซลูชันที่รวดเร็ว ในสถานที่ ไม่ทำลาย ต้นทุนต่ำ และปรับขนาดได้สำหรับการคัดแยกพลาสติกโดยไม่จำเป็นต้องทำกระบวนการเตรียมตัวอย่างใด ๆในขั้นตอนแรก PCA ที่ใช้กับสเปกตรัมการสอบเทียบของโพลีเมอร์คลาสทั้งหมดให้การแยกโพลีเมอร์ที่แตกต่างกันออกเป็นกลุ่มอย่างชัดเจนและระบุสเปกตรัมของตัวอย่างทดสอบอย่างถูกต้องนอกจากนี้ การวิเคราะห์ SIMCA โดยอิงจาก PCA ของคู่พอลิเมอร์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดให้การระบุสเปกตรัมตัวอย่างทดสอบที่สมบูรณ์แบบกับโพลิเมอร์ที่ถูกต้อง
