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フーリエ変換赤外分光法とラマン分光法:重要な違いと使用時

 

フーリエ変換赤外分光法とラマン分光法の重要な違いと使用方法

Fourier変換赤外分光法は分子が中赤外放射をどのように吸収するかを検査することによって分子振動を発見した。このモードはその化学結合の様々な振動モードと一致する。試料は赤外線放射に直面している。そして、いくつかの周波数が吸収されます。これはそこの分子構造と官能基に基づいて発生した。

ラマンスペクトルにおける駆動信号生成のメカニズムとは?

Ramanスペクトルは単色光の非弾性散乱を見出した。光子は分子振動に遭遇した。ほとんどは弾性的に後方散乱する。これは&#8217 ;レイリー散乱。しかし微小なエネルギーシフト。これは振動モードにマッチしている。それは&#8217 ;ラマン散乱。この変化により、構造の詳細が大量に提供されます。

Ramanスペクトルは単色光の非弾性散乱を検出する。レーザー源がよく使われています。フーリエ変換赤外スペクトルとは異なり、ラマンスペクトルは非極性結合により有効である。C=C、S-S、および芳香環を考慮する。だから、対称分子に適しています。これらはできません。赤外線ではあまり表示されません。

フーリエ変換赤外分光器とラマン分光器の機器構成はどのように変化しますか。

フーリエ変換赤外分光計は、一般にマイケルソン干渉計に依存している。赤外線信号を変調します。ビームはビームスプリッタを通過する。KBrやZnSeなどの材料で作られています。分光器はビームを分離します。次に、それらを再結合します。これにより干渉パターンが発生します。フーリエ変換は吸収スペクトルに変換する。干渉計を使用しています。ほとんどが信号変調用のマイケルソン型である。DTGSやMCTなどの検出器が役立ちます。これらは異なる感度要件に適しています。

ラマン分光光度計はどのようにして最適な性能を得るように設計されていますか。

ラマン装置は、励起のためのレーザ光源を含む。光学フィルターもあります。これらの隔離ラマン信号。CCD検出器は散乱光を記録する。顕微鏡集積は高空間分解能をもたらした。Ramanスペクトルは非破壊のままであった。準備はほとんど必要ありません。そのため、精緻なサンプルや苦手なサンプルに適しています。レーザー源を採用しています。次に光学フィルターです。CCD検出器は信号を捕捉する。

どのサンプル条件が各技術に最適ですか。

FTIRは固体を処理する。例えば、KBr粒子は良好に動作する。液体細胞中の液体を吸収します。ガスがガス室に入る。しかし、サンプルは通常乾燥する必要がある。水は赤外線を強く吸収する。これにより、キー信号を隠すことができます。吸水はスペクトルを乱す可能性がある。そのため、サンプルを乾燥する必要がある場合があります。

なぜラマンスペクトルは水性または微細サンプルに適しているのですか。

ラマンは水の中でキラキラしている。水はほとんど邪魔しない。ポリマー、顔料、生体組織などの材料に適しています。これらはIR方法に挑戦する可能性があります。サンプル接触がないことは、その場分析を意味する。ガラス瓶などの容器で検査することができます。水溶液に非常に効果的です。水干渉は低いレベルを維持する。

フーリエ変換赤外スペクトルとラマンスペクトルの感度と選択性はどのように比較しますか。

Fourier変換赤外スペクトルは極性結合に強い感受性を持っている。カルボニル基の伸縮(C=O)を発見しやすい。ヒドロキシル基(O−H)は良好な挙動を示した。アミン(N−H)も同様である。これらはすべて赤外線を急激に吸収します。それは&#8217 ;極性結合の影響を受けやすい。

ラマンスペクトルはどの分子特徴をよりよく捉えることができますか?

ラマンはその対称性と非極性結合によって選ばれた。それはC=C二重結合をはっきりつかんだ。芳香系が強いようです。しかし、いくつかのサンプルの蛍光はそれを遮断することができます。これは微弱なラマン信号を隠す。それは非極性結合において良好である。

環境要因はスペクトル品質にどのように影響しますか。

COチャンバ₂ and H₂O蒸気はFTIRスペクトルに大きな雑音を増加させた。システムには浄化が必要かもしれない。乾燥した空気や窒素が役に立つ。これにより、背景吸収率が低下する。COチャンバ₂ and H₂Oは背景騒音をもたらす。パージが必要な場合があります。

レーザパワーと蛍光はラマン分析にどのように影響しますか。

レーザーパワーを高めると信号が増強されます。しかし、敏感なものを加熱したり壊したりする可能性があります。いくつかのサンプルは蛍光をたくさん放出している。これはラマン信号を隠す。したがって、レーザ波長とパワーを調整することは非常に重要である。不純物の蛍光は微弱なラマン信号を隠す可能性がある。

RamanスペクトルではなくFourier変換赤外スペクトルを選択するか、Versaを選択する必要があるのはいつですか。

極性有機化合物を検出するためにFourier変換赤外分光計を選択した。機能グループIDはここでは重要です。また、キャリブレーションモデルを通じて定量的な作業を支援します。ポリマーまたは薬物中に有機官能基が発見された。

ラマンスペクトルがより良い選択であるのはいつですか。

ラマンスペクトルは結晶物質または無機材料に適している。ミネラルのように赤外線吸収が遅れています。透明な容器を介して分析されています。直接連絡する必要はありません。これは法医学などの分野に役立つ。透明容器を用いてその場分析を行った。サンプルの連絡は必要ありません。

この2つの技術を組み合わせて使用して、より良い結果を得ることができますか。

 

二光束走査分光光度計T 7 D-UV-Vis

Fourier変換赤外スペクトルとRamanスペクトルは異なる振動モードを有する。IR活動をカバーします。もう1つはラマン活性です。それらは共同で完全な振動画面を示している。これにより、構造の洞察力が強化されます。特に生体組織やナノ複合材料などの硬い材料に対して。実際には、実験室はしばしばこれらのツールをペアにして、人が見逃す可能性のある詳細を明らかにしている。例えば、医薬製剤を研究する際、フーリエ変換赤外スペクトルは極性相互作用を明らかにし、ラマンスペクトルは格子中の対称結合を強調している。この組み合わせ方法はより信頼性の高い結論を導き、サンプル成分の理解を深めることができる。それらは完全な振動スペクトルを提供する。これは赤外線活性とラマン活性パターンをカバーしている。

これらのスペクトル要件に信頼性の高いソリューションを提供できるのは誰ですか。

分光学的固体ツールを探す実験室の方向転換 忍耐1991年に始まった、これはハイテク企業です。R&amp ;D、製造、グローバル販売は内部的に完了しています。ISO 9001とCE認証は、その品質と精度をサポートします。PERSEEは着実なイノベーションに専念している。強力なテクニカルサポートを提供します。また、グローバル・カバレッジによりアクセスが容易になります。彼らの製品は多くの分野で科学者を支援している。精度を向上させ、長期的に使用するために構築されたツールは、より適切に機能します。たとえば、これらのラインナップにより、日常的な検査や高度な実験で信頼性の高いデータが確保されます。この信頼は、長年にわたって現実世界のニーズを満たす設備を提供してきたことに由来する。UV/VIS分光光度計、例えば T 7シリーズ 先進的なFTIRシステム、例えば FTIR8000.PERSEEは革新とサポートに力を入れています。

どのような要因が機器の選択プロセスを指導すべきですか。

有機化合物中の極性官能基を処理する場合は、フーリエ変換赤外分光器を使用します。乾燥条件はそれに適している。定量分析にもそれが必要だ。水性装置、無機材料、または迅速な製造のためにラマンスペクトルを選択します。全分子ビュー、特に混合研究の分野では、この2つの技術を組み合わせて最も深い知見を提供することができます。あなたの実験室を考えてみて&#8217 ;の目標です。よく扱うサンプルのタイプを考えてみましょう。予算が重要な役割を果たしており、使いやすさもそうだ。トレーニングニーズは従業員にとって重要です。

FAQについて

Q 1:FTIR分析における分光光度計の使用の主な限界は何ですか?
A 1:FTIR分光光度計による大気水分とCOの検出₂ やさしい。これらはスペクトル精度を妨げる。クリアまたはバックグラウンド補正は修復できますが、正しく操作する必要があります。

Q 2:ラマンスペクトルはFTIRのように定量分析に使用できますか?
A 2:それ&#8217 ;主に定性検査に用いられる。しかし、定量的な作業は較正モデルに適している。レーザー強度を注意深く観察する必要があります。サンプル均一性も重要です。適切な設定により、さまざまなアプリケーションにおける濃度を確実に測定することができます。

問題3:M 7 UV/VIS分光光度計とFTIR 8000の間でどのように選択するか PERSEEのシステム?
A3: M7 UV/VIS分野の電子変換に適している。比色分析と同じように、そこではキラキラしています。FTIR 8000は有機化合物中の分子振動を処理する。分析物に基づいて選択します&#8217 ;スペクトル特性広範な吸収データが必要な場合は、FTIRが勝ちます。紫外線検査をより迅速に行うには、M 7を使用してください。PERSEEの両社は、高品質な構築とサポートを確保しています。

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