PDI de un pico individual en DLS

¿Se puede calcular un valor de PDI excluyendo un pequeño pico de agregación? Por ejemplo, si la especie principal de partículas es de ~100nm y hay una pequeña contribución (2% por intensidad) de un pico en 5 micras. En ese caso, ¿es posible recalcular el promedio z y el PDI ignorando el pico de 5 micras? Alternativamente, ¿es posible determinar un PDI solo para las especies más pequeñas?

El promedio z enfatiza el peso hacia componentes más pequeños porque solo ajusta la parte inicial de la función de correlación. Siguiendo el método ISO para determinar el promedio z, el ajuste de la función de correlación se extiende hasta el 10 % de su valor inicial. Por lo tanto, es posible y bastante probable que el pico de 5 micras solo esté contribuyendo ligeramente al promedio z general.

¿Es posible ignorar un pico en el cálculo del PDI?

Si se quisiera reprocesar los datos para evitar completamente el pico de 5 micras, esto PUEDE ser posible yendo al software de investigación y cambiando el número de puntos de datos generales (= canales) utilizados en el ajuste. Si al ajustar solo al 10% del intercepto la regularización ya no muestra el pico de 5 micras, entonces su promedio z no lo contendría, y esto también estaría en línea con el protocolo ISO.
Sin embargo, si el pico de 5 micras aún estuviera presente, y aún quisiera que desapareciera, entonces podría reducir el rango de ajuste a incluso canales más bajos. Por ejemplo, hasta solo el 50% del intercepto, o hasta que desaparezca. ¡Pero tenga en cuenta que esto ya no sería un esquema de ajuste de cumulantes según ISO! Esto en su lugar sería un PDI «especial». Modificado para su situación, ya no seguiría el procedimiento oficial de cumulantes ISO.

Con respecto a un pdi para un pico individual, esto es mucho más fácil y no requiere reanálisis: al mostrar la distribución de tamaño de partículas por intensidad, cada pico viene con una media y una desviación estándar. El pdi para ese pico es el cuadrado de la desviación estándar dividido por el cuadrado de la media. Como ejemplo, si se considera que el pico tiene un tamaño medio de 9.3nm y la desviación estándar fue de 4.4nm. Como resultado entonces el pdi para este pico sería: 4.4*4.4/(9.3*9.3) = 0.22.

Precaución: ¡El verdadero PDI es solo para el promedio z!

Tenga en cuenta que este pdi (del ajuste de distribución) será diferente del pdi del ajuste de cumulantes. Porque el cumulante es un ajuste forzado de una sola exponencial a un conjunto limitado de la función de correlación. Por otro lado, la regularización es un ajuste con más parámetros y ajusta un conjunto más grande de los datos de la función de correlación bruta.

Aquí hay algunos comentarios que he hecho anteriormente en nuestro sitio de blog:
– ¿Es mejor el promedio z o el tamaño del pico?
– ¿Qué es la polidispersidad en la dispersión de luz dinámica y en GPC?

Si absolutamente quisiera ajustar los parámetros de ajuste, podría hacerlo en el software de investigación, que podría probar durante 30 días. Sin embargo, esto no se recomienda y yo lo desaconsejaría. A menos que se considere bien versado en dispersión de luz y haga esto bajo su propio riesgo.

Extra: ¿Cómo obtener el ancho de PDI a partir del PDI?

El ancho de PDI está disponible como un parámetro de visualización en el software. Es la desviación estándar correspondiente de una distribución gaussiana con una media de promedio z y un PDI. Aquí está la ecuación. Ancho de PDI = promedio z * √ PDI .

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