CC BY
130
ХИМИЯ CHEMISTRY
УДК 543.4
DOI 10.25513/1812-3996.2018.23(1).26-34
ПРИМЕНЕНИЕ ИК СПЕКТРОМЕТРИИ МНОГОКРАТНО НАРУШЕННОГО ПОЛНОГО ВНУТРЕННЕГО ОТРАЖЕНИЯ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ РАЗЛИЧНЫХ ОБЪЕКТОВ
А. П. Комов1, И. В. Власова1, Е. Н. Терехова2
1 Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского, г. Омск, Россия
2 Институт проблем переработки углеводородов СО РАН, г. Омск, Россия
Аннотация. ИК спектрометрия многократно нарушенного полного внутреннего отражения (МНПВО) отличается относительной доступностью аппаратного обеспечения, практически отсутствием пробоподготовки и малым временем анализа. В работе оценены возможности классификации образцов каучуков, лекарственных веществ и модификаторов по ИК МНПВО спектрам с применением хемометрического алгоритма - метода главных компонент. Показано, что для надежной классификации достаточно использовать поглощение при 3-10 волновых числах.
Информация о статье
Дата поступления
06.12.2017
Дата принятия в печать
09.01.2018
Дата онлайн-размещения
Ключевые слова
ИК спектрометрия, ИК спектры многократно нарушенного полного внутреннего отражения, метод главных компонент, классификация образцов
MULTI-BOUNCE ATTENUATED TOTAL REFLECTION FTIR APPLICATION FOR VARIOUS OBJECTS CLASSIFICATION
A. P. Komov1, I. V. Vlasosa1, E. N. Terekhova2
1 Dostoevsky Omsk State University, Omsk, Russia
2 Institute of Hydrocarbons Processing SB RAS, Omsk, Russia
Article info Abstract. Multi-bounce attenuated total reflection FTIR (ATR-FTIR) is characterized by a
Received relative hardware availability, almost lack of samples preparation and short-time measur-
06.12.2017 ing. The classification possibilities of rubbers, drugs and rubber mixture modifiers by ATR-
FTIR spectra with use Principal Component Analysis algorithm (PCA) was studied. The
Accepted study results showed that the use of 10-15 wavenumbers is sufficient for classification
09.01.2018 purposes.
Available online 28.03.2018
Keywords
FTIR, ATR-FTIR, principal component analysis, samples classification
1. Введение
Среди множества методов химического анализа ИК спектрометрия выделяется относительно низкой стоимостью оборудования и пробоподго-товки, а также малым временем проведения анализа. На сегодняшний день это успешно развивающийся метод, который находит применение в качественном и количественном анализе самых разных объектов. Примерами могут служить определение группового состава нефтепродуктов [1], нефтепродуктов в почвах [2], обнаружение фальсификации пищевых продуктов и кормов [3]. Для каучуков разработан метод идентификации по ГОСТ [4], в основе которого лежит ИК-спектрометрический анализ. Особое значение имеют вопросы идентификации, классификации, контроля качества в фармацевтическом анализе. ИК спектрометрия внесена в последнее издание Государственной фармакопеи РФ [5] и используется как при изучении новых [6], так и при анализе уже известных лекарственных веществ [7].
С учетом возрастающих объемов фармацевтической и других видов продукции необходимо увеличивать и объем выборочного контроля качества на всех этапах ее производства. Для этого следует разрабатывать и внедрять экспрессные методы анализа, причем желательно неразрушающие, требующие минимальной пробоподготовки. К числу таких методов относится ИК спектрометрия многократно нарушенного полного внутреннего отражения (МНПВО), которая в последнее время получает всё большее распространение.
Физический смысл метода МНПВО заключается в следующем. ИК излучение проходит сквозь прозрачный кристалл (рис. 1), выполненный в виде призмы из материала с большим коэффициентом преломления, отражается несколько раз от границы раздела с образцом, имеющим более низкий показатель преломления, и выходит из кристалла в мо-нохроматор. Если излучение падает на кристалл под углом меньше критического (критическим называют угол падения, при котором угол преломления составляет 90°), будет наблюдаться только отраженный луч. Этот эффект называется полным внутренним отражением. Однако часть падающего излучения проникает в образец и там поглощается. В результате этого отражение оказывается не полным, а «нарушенным полным внутренним отражением», что позволяет записать спектр поглощения образца. Получаемый ИК спектр МНПВО совпадает с ИК спектром поглощения, записанным традиционным способом, по наличию, форме, положению и относи-
тельной интенсивности полос. Различие заключается только в том, что по мере увеличения длины волны наблюдаемые полосы поглощения в спектре МНПВО становятся более интенсивными, чем соответствующие полосы поглощения в обычном спектре. Но это свойство спектров ИК МНПВО не мешает проведению качественного анализа, а для количественного может быть легко учтено математически.
Использование метода МНПВО с соответствующей приставкой, монтируемой в кюветное отделение обычного ИК спектрометра, позволяет существенно упростить пробоподготовку и расширить круг доступных для изучения объектов. Его удобно применять для снятия спектров непрозрачных, многослойных, сильно поглощающих объектов и пр. Метод не требует наличия кювет или галогенидов щелочных металлов, так как отпадает необходимость приготовления растворов или прессования таблеток. Достаточно плотно прижать образец к кристаллу и далее снять спектр, как обычно.
образец
ИК излучение
Рис. 1. Схема получения ИК спектров методом многократно нарушенного полного внутреннего отражения
Преимуществами метода МНПВО являются не только простота подготовки, но и высокая воспроизводимость регистрируемых спектров: площадь кристалла постоянна, глубина проникновения затухающей волны не зависит от природы исследуемого образца, а значит, тоже постоянна. Высока и производительность анализа: время, необходимое для снятия одного спектра, не превышает 1-2 минут [8]. Все перечисленные достоинства делают данный вариант ИК спектрометрии перспективным для разработки экспресс-методик.
На сегодняшний день ИК спектрометрию МНПВО используют для изучения свойств поверхностей [9], проводят идентификацию образцов, устанавливают их подлинность [10], оценивают качество лекарственных препаратов [11]. Возможности ИК спектрометрии МНПВО могут быть расширены, если сочетать метод с хемометрической обработкой
спектров. Обработка больших массивов экспериментальных данных сегодня всё шире используется не только в научно-исследовательских лабораториях, но и на производстве. Использование таких методов, как метод главных компонент, метод проекции на латентные структуры и др., позволяет решать задачи не только идентификации и подтверждения подлинности, но и мониторинга качества сырья, промежуточных и готовых продуктов; позволяет проводить классификацию образцов по составу, производителю, проводить сортировку, отбраковку образцов и многое другое, а также заменять трудоемкие и длительные прямые измерения на косвенные - более простые и доступные. К сожалению, в таком аспекте применение ИК МНПВО спектров практически не рассматривалось исследователями, о чем свидетельствует отсутствие публикаций по данной тематике.
Целью данной работы явилось изучение возможностей классификации образцов сложного состава по ИК МНПВО спектрам с применением хемо-метрического метода главных компонент. На примере полимерных, порошкообразных, гранулированных и жидких образцов следовало выяснить, влияет ли на информативность спектров агрегатное состояние образцов, а также установить, какое минимальное число длин волн необходимо для классификации образцов разного типа.
2. Экспериментальная часть
В ходе работы изучены ИК МНПВО спектры следующих объектов: таблетированных лекарственных препаратов разного качественного состава (10 образцов), каучуков разных видов (20 образцов), гранулированных и порошкообразных модификаторов разного состава (20 образцов). Модификаторами в данной работе называют добавки, применяемые в производстве резины: вулканизующие агенты, ускорители вулканизации, антистарители и т. д.
Образцы одного типа объединяет примерно одинаковое агрегатное состояние и назначение. При этом химический состав внутри каждого типа образцов может значительно меняться, что делает возможным классификацию образцов в пределах каждого типа.
Спектры снимали на ИК-Фурье спектрометре ФСМ 1201 производства ООО «Инфраспек», Санкт-Петербург, с приставкой МНПВО 36 горизонтального типа в диапазоне 4000-650 см-1 с шагом 2 см-1. Для хемометрической обработки данных использовали программу Unscrambler X 10.4.
Образцы каучуков вырезали по размеру окна призмы и прижимали к призме МНПВО посред-
ством фиксатора, толщина образцов порядка 510 мм. Порошки насыпали в таком количестве, чтобы толщина слоя после уплотнения составила 46 мм. Таблетки и гранулированные образцы измельчали в фарфоровой ступке, а затем снимали спектр так же, как и спектры порошков. Оболочку таблеток, при наличии, удаляли. Толщину слоя всех образцов выбирали такой, чтобы исключить влияние толщины на интенсивность поглощения. Помимо перечисленных объектов, были сняты спектры жидких веществ - толуола, трифенилизоцианатметана, спектры которых хорошо известны. Жидкости наливали на призму слоем примерно 4-6 мм.
3. Результаты и обсуждение
Многократные снятия спектров образцов разной природы позволили установить, что ИК МНПВО спектры всех изученных образцов хорошо воспроизводятся как по волновым числам, так и по интенсивности полос. Спектры толуола и трифенилизоцианатметана соответствуют по положению и относительной интенсивности полос ИК спектрам чистых веществ, снятым традиционным способом. В качестве примера на рис. 2 приведен полученный нами ИК МНПВО спектр толуола и для сравнения - ИК спектр толуола, приведенный в литературе [12]. Интенсивное поглощение и совпадение полос указывает на перспективность использования ИК МНПВО спектров применительно к жидким образцам, в том числе с целью идентификации индивидуальных веществ по имеющимся базам данных ИК спектров.
Твердые образцы, в отличие от жидких, имели гораздо меньшее поглощение, причем интенсивность напрямую зависела от степени дисперсности образца. Так, неизмельченные таблетки ацетилсалициловой кислоты не обеспечивали плотного контакта с призмой, а потому поглощение в спектрах практически отсутствовало, в то время как растертые в порошок давали хорошо выраженный, информативный спектр (рис. 3). Вопрос зависимости интенсивности поглощения от дисперсности требует дополнительных исследований и в рамках данной работы не изучался.
В дальнейшем все лекарственные препараты и гранулированные модификаторы предварительно измельчали. На рис. 4, помимо лекарственных препаратов, приведены ИК МНПВО спектры каучуков и модификаторов. Видно, что интенсивность поглощения в спектрах каучуков выше, чем в спектрах других типов образцов. Во всех случаях спектры имеют хорошо разрешенную структуру с интенсивными пиками, что позволяет использовать их для целей классификации.
б)
Рис. 2. ИК спектры толуола, снятые двумя методами: МНПВО (а) и традиционным, по данным [12] (б)
Рис. 3. Спектры поглощения таблеток ацетилсалициловой кислоты без растирания (1) и после растирания в порошок (2)
Для классификации образцов применяли метод главных компонент. Основной целью метода главных компонент является замена исходного описания образцов с помощью переменных на новую форму, представленную графически в пространстве главных компонент. Главными компонентами называют направления, вдоль которых происходит максимальное изменение исходных данных. Метод главных компонент удобен тем, что предполагает получение
визуализированных результатов в виде графиков счетов и нагрузок. По полученному графику счетов в координатах, как правило, первой и второй главных компонент (ГК1 и ГК2) можно судить, представляет ли данная группа образцов единую совокупность или разбивается на подмножества. По графику нагрузок судят, какие именно переменные в наибольшей степени влияют на взаимное расположение образцов, а значит, и на их классификацию.
в)
Рис. 4. ИК МНПВО спектры образцов разного типа: а) лекарственные препараты; б) каучуки; в) модификаторы
Вестник Омского университета 2018. Т. 23, № 1. С. 26-34
ISSN 1812-3996-
На первом этапе классификацию образцов каучуков методом главных компонент вели с использованием всего спектрального диапазона. Выбор оптимального числа главных компонент проводили, исходя из величины объясненной дисперсии. Оказалось, что для объяснения более 98 % исходных данных достаточно использовать первые две главные компоненты. Как видно из рис. 5, большинство образцов располагаются вдоль ГК1 и несколько -вдоль ГК2, но четкого деления на отдельные группы не наблюдается.
В таких случаях сокращают количество вводимых переменных (в нашем случае это волновые числа и соответствующие им значения поглощения), оставляя только те, что характеризуются максимальной дисперсией и которые в большей степени влияют на распределение образцов в пространстве главных компонент: чем дальше точка от начала координат на графике нагрузок (рис. 6), тем сильнее влияние соответствующего волнового числа на расположение образцов.
РС-1
Рис. 5. Распределение образцов каучуков в координатах ГК1 и ГК2 (график счетов) с использованием всего спектрального диапазона
Рис. 6. График нагрузок для каучуков при использовании 15 волновых чисел
Видно, что некоторые точки (волновые числа) тесно сгруппированы, а значит, оказывают одинаковое влияние на распределение образцов в координатах главных компонент, следовательно из каждой группы можно оставить по одному волновому числу. В итоге для каучуков оптимальным оказалось использование пяти волновых чисел из областей 700 см-1 и 964 см-1. Математическая модель, построенная с использованием выбранных волновых чисел, визуально разделила все образцы на четыре группы (рис. 7). Классификацию образцов проводили субъективно, основываясь на известных данных их химического состава, а именно: 1-я группа -стирольные каучуки; 2-я - метилстирольные каучуки; 3-я - нитрильные каучуки; 4-я - каучуки, не имеющие характеристических заместителей.
Рис. 7. График счетов для каучуков, построенный с использованием 5 волновых чисел
Два образца первой группы далеко отстояли друг от друга, что, скорее всего, связано с различным содержанием связанного стирола: порядка 40 % в марке СКС-1736 и 25 % в марке ДССК-2650Ф. Большее количество образцов данного типа с различным содержанием связанного стирола позволило бы более четко очертить границы данной группы.
Малое количество образцов хлорпреновых каучуков (всего три) не позволило выделить их в отдельную группу. В представленной модели они вошли в состав групп 2 (образец PS40A) и 4 (образец А90), а каучук CR-1212 расположен отдельно от остальных групп.
Таким образом, на примере каучуков показано, что для построения графика счетов с целью классификации образцов по химическому строению достаточно использовать ограниченное количество волновых чисел из длинноволновой области ИК
МНПВО спектров, но при этом количество однотипных образцов должно быть более трех.
Аналогичным образом был проведен выбор оптимального количества волновых чисел и построены модели для остальных типов образцов.
Модификаторы при классификации образовали две группы, также в соответствии с их химическим составом. В первую группу вошли ускорители вулканизации, относящиеся к группе тиазольных, во вторую - сульфенамидные и дитиокарбаматные ускорители, а также другие модификаторы - антиок-сиданты, активаторы и пр. Сокращение спектрального диапазона до двадцати пяти, а затем и до трех волновых чисел не привело к заметным изменениям на графике счетов. В качестве примера на рис. 8 приведен график счетов при вводе трех волновых чисел из области 752-669 см-1, при которых наблюдалась максимальная дисперсия поглощения.
см
6 о.оо-
CL
РС-1
Рис. 8. График счетов для модификаторов, построенный с использованием 3 волновых чисел
Третью группу образцов составляли предварительно измельченные таблетированные лекарственные препараты, содержащие от одного до четырех действующих веществ, таких как анальгин, дибазол, папаверина гидрохлорид, парацетамол и др. Как показал эксперимент, наилучшие результаты классификации наблюдались при вводе десяти волновых чисел из диапазона 1070-682 см-1 (рис. 9).
Все образцы хорошо сгруппировались в зависимости от химического состава - образцы, содержащие ацетилсалициловую кислоту, ибупрофен и дибазол, а также содержащие парацетамол и папаверин; образовали самостоятельные группы. Построенная модель демонстрирует принципиальную возможность классификации лекарственных препаратов по ИК МНПВО спектрам и перспективность исследований в этом направлении.
2
Вестник Омского университета 2018. Т. 23, № 1. С. 26-34
ISSN 1812-3996-
телей, а также разработать количественные критерии отнесения образцов к тому или иному классу. 4. Заключение
На примере образцов разной природы показано, что на интенсивность поглощения полос в ИК МНПВО спектрах влияет прежде всего агрегатное состояние образца. Наиболее интенсивное поглощение отмечено в спектрах жидких образцов, наименее интенсивное - в спектрах порошкообразных образцов. Следует провести дополнительные исследования влияния степени дисперсности порошков на интенсивность поглощения.
Показана принципиальная возможность классификации однотипных образцов органической природы методом главных компонент по полученным ИК МНПВО спектрам с использованием поглощения всего при трех-десяти волновых числах. На примере каучуков показано, что для надежной классификации желательно иметь более трех образцов каждого типа.
СПИСОК ЛИТЕРА ТУРЫ
1. Иванова Л. В., Примерова О. В. Разработка методики определения группового состава дизельных топ-лив методом ИК-спектрометрии // Спектрометрические методы анализа. 2014. C. 54-56.
2. Околелова А. А., Рахимова Н. А., Мерзлякова А. С., Авилова В. С., Нгуен Тьен Чунг. Определение содержания нефтепродуктов в почвах инструментальными и ИК-спектральными методами // Фундаментальные исследования. 2014. Т. 5-1. C. 89-92.
3. Fernández Pierna J. A., Abbas O., Lecler B., Hogrel P., Dardenne P., Baeten V. NIR fingerprint screening for early control of non-conformity at feed mills // Food Chem. 2015. Т. 189. C. 2-12.
4. ГОСТ 28665-90 Резина. Идентификация. Метод инфракрасной спектрометрии. М. : Стандартинформ, 2005. 31 с.
5. XII Государственная фармакопея Российской федерации. Ч. 2. М., 2010. 480 с.
6. Макарова Е. А., Сидуллина С. А., Семина И. И., Тарасова Р. И., Мустафин Р. И. Разработка методик контроля качества биологически активного вещества Na-CCAH, обладающего нейротропной активностью // Современные проблемы науки и образования. 2012. Т. 5. C. 357.
7. Титова А., Садчикова Н., Балыклова К. Оценка качества субстанций и таблеток фталазола методами дифференциальной сканирующей калориметрии и ИК-спектроскопии // Вестн. Росздравнадзора. 2012. Т. 5. C. 62-67.
8. Ежевская Т., Бубликов А. ИК-Фурье спектрометры со специализированными приставками (НПВО, ИК-микроскоп и др.). Особенности измерений // Аналитика. 2012. Т. 2, № 1. C. 38-45.
9. Фатхуллина Д. Г., Жукова Е. В., Маргарянц Н. Б. Исследование слоя красителя методом спектроскопии нарушенного полного внутреннего отражения // Научно-технический вестник технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16, № 3. С. 416-421.
10. Садчикова Н. П., Арзамасцев А. П., Титова А. В., Балыклова К. С. Использование метода нарушенного полного внутреннего отражения в анализе стрептоцида и его лекарственных форм // Вестн. Воронеж. гос. унта. Сер.: Химия. Биология. Фармация. 2008. № 2. С. 150-152.
11. Балыклова К. С. Новые методы в оценке качества сульфаниламидов (дифференциальная сканирующая калориметрия, термогравиметрический анализ, нарушенное полное внутреннее отражение, ближняя инфракрасная спектроскопия): автореф. дис. ... канд. фармацевт. наук. М., 2011. 24 с.
12. Казицына Л. А., Куплетская Н. Б. Применение УФ, ИК, ЯМР и масс-спектроскопии в органической химии. М. : Изд-во Моск. ун-та, 1979, 240 с.
Рис. 9. График счетов для лекарственных препаратов, построенный с применением 10 волновых чисел
В дальнейшем планируется проверить расположение в рамках построенной модели препаратов одних наименований, но разных фирм-производи-
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Комов Александр Петрович - магистрант кафедры аналитической химии химического факультета, Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского, 644077, Россия, г. Омск, пр. Мира, 55а; e-mail: Fkh.KAKh@omsu.ru.
Власова Ирина Васильевна - доктор химических наук, профессор, декан химического факультета Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского, 644077, Россия, г. Омск, пр. Мира, 55а; e-mail: VlasovaIV@omsu.ru.
Терехова Елена Николаевна - кандидат химических наук, научный сотрудник, Институт проблем переработки углеводородов Сибирского отделения Российской академии наук, 644040, Россия, г. Омск, ул. Нефтезаводская, 54; e-mail: m.lena.n@ mail.ru.
ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ
Комов А. П., Власова И. В., Терехова Е. Н. Применение ИК спектрометрии многократно нарушенного полного внутреннего отражения для классификации различных объектов // Вестн. Ом. ун-та. 2018. Т. 23, № 1. С. 26-34. DOI : 10.25513/1812-3996.2018. 23(1).26-34.
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Komov Aleksandr Petrovich - Master's Student of the Faculty of Chemistry, Dostoevsky Omsk State University, 55a, pr. Mira, Omsk, 644077, Russia; e-mail: Fkh.KAKh@omsu.ru.
Vlasova Irina Vasiljevna - Doctor of Chemical Sciences, Professor, Head of the Faculty of Chemistry, Dostoevsky Omsk State University, 55a, pr. Mira, Omsk, 644077, Russia; e-mail: VlasovaIV@omsu.ru.
Terekhova Elena Nikolaevna - Candidate of Chemical Sciences, Research Fellow, Institute of Hydrocarbons Processing of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, 54, Naftezavodskya st., Omsk, 644040, Russia; e-mail: m.lena.n@mail.ru.
FOR QTATIONS
Komov A.P., Vlasosa I.V., Terekhova E.N. Multi-bounce attenuated total reflection FTIR application for various objects classification. Vestnik Omskogo universiteta = Herald of Omsk University, 2018, vol. 23, no. 1, pp. 2634. DOI: 10.25513/1812-3996.2018.23(1).26-34. (in Russ.).
