FAQ: Tamaño de pico o tamaño z-promedio – ¿cuál elegir en DLS?

por Ulf Nobbmann, Thursday, 10th July 2014

Z-average-and-peak-comparison-DLS (imagen creada por Ulf Nobbmann)

¿Es mejor el tamaño de pico de distribución o el tamaño medio global? En dispersión de luz dinámica (DLS) medimos la función de autocorrelación de intensidad de la luz dispersada. Luego ajustamos esta función para obtener un tamaño. Hay dos resultados principales del algoritmo de ajuste que pueden confundir a los usuarios:

  • Tamaño cumulante (o z-promedio) y polidispersidad (o índice de polidispersidad PDI) con un tamaño promedio global y una polidispersidad promedio global. {El parámetro «anchura del PDI» en nanómetros es la raíz cuadrada del PDI por el z-promedio.}
  • Tamaño de pico (o tamaño de distribución) con un tamaño promedio y una anchura para cada pico de tamaño separado de la distribución

¿Cuáles son las diferencias clave entre estos dos algoritmos?

El z-promedio es un tamaño determinado según un método ISO [ISO13321:1996 o su equivalente más nuevo ISO22412:2008]. Aquí, forzamos el ajuste solo a la parte inicial de la función de correlación a un decaimiento exponencial único. (El ajuste llega a puntos de la función de correlación hasta el 10% del intercepto).

El índice de decaimiento está directamente relacionado con el tamaño medio global o tamaño z-promedio. El siguiente término de ajuste está relacionado con la polidispersidad de una distribución de tamaño gaussiana si se asume eso como la distribución subyacente de partículas.

Para el análisis de distribución, ajustamos la función de correlación a tiempos más largos. Más datos en bruto se ajustan, típicamente hasta el 1% del intercepto. El ajuste involucra técnicas de regularización como mínimos cuadrados no negativos NNLS, o CONTIN). El resultado es una distribución de diferentes contribuciones de las clases de tamaño o bins de tamaño. Los picos de esa distribución pueden definirse con una media estadística y desviación estándar de ese pico específico.

¿Por qué no son los dos mismos números, tendiendo de la misma manera?

Para una muestra perfectamente monodispersa, los dos resultados deberían ser iguales. Es decir, el z-promedio debería ser el mismo que la media del único pico en la distribución. En aplicaciones reales, incluso para muestras monodispersas, es probable que esto no sea así y habrá pequeñas diferencias.

Para muestras polidispersas, los dos no pueden ser iguales. El z-promedio seguirá siendo solo un número único, mientras que la distribución mostrará dos o más picos. Y cada pico tiene su media y anchura correspondientes.

Explicaciones para los tres escenarios potenciales son:

  1. z-promedio más pequeño que el tamaño de pico: El ajuste cumulante solo es para la parte inicial de la función de correlación, por lo que de alguna manera, sobreenfatiza ligeramente el decaimiento inicial de la parte más pequeña de la distribución. Si hay un pico adicional de tamaño pequeño debido a aditivos o componentes del tampón (a veces llamado «pico del solvente«) esto podría ser la causa de que el tamaño promedio sea menor que el tamaño de pico esperado.
  2. z-promedio igual que el tamaño de pico: Ideal, probablemente muestra monodispersa. En situaciones muy raras podría ser una muestra muy polidispersa donde uno de los picos coincide con el tamaño promedio global.
  3. z-promedio más grande que el tamaño de pico: La distribución muestra un componente pequeño y uno grande, la media de los dos está en algún lugar intermedio. En circunstancias peculiares, en realidad puede no haber un pico menor o mayor cuando el pico menor es más pequeño que el mínimo de corte de visualización (componentes de tampón o aditivos) y cuando el pico mayor es más grande que el máximo de corte grande (agregados muy grandes o polvo).

¿Cómo interpretar el resultado?

Afortunadamente, el informe de calidad en el software Zetasizer DTS verifica estas ocurrencias y señalará hacia la interpretación correcta del resultado encontrado. En las distribuciones, una opción adicional en la interpretación se refiere a las distribuciones de intensidad-volumen-número.

{{Hay un cuarto caso cuando hay un z-promedio pero no hay picos en absoluto: Esto típicamente ocurre cuando el z-promedio es tan grande que cualquier pico encontrado en el análisis de distribución no cae dentro del rango de visualización predeterminado. Como ejemplo, si el z-promedio fuera de 20µm y el análisis de distribución encontrara un único pico amplio en el rango de 15-25µm entonces esto no se mostraría. En su lugar solo aparecería una línea plana en el gráfico de distribución. DLS no es una técnica ideal para partículas tan grandes, por lo tanto, el recorte razonable en la visualización.}}

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