PDI à partir d’un pic individuel en DLS

Peut-on calculer une valeur PDI en excluant un petit pic d’agrégation ? Par exemple, si l’espèce principale de particules est d’environ 100nm et qu’il y a une petite contribution (2% en intensité) d’un pic à 5 microns. Dans ce cas, est-il possible de recalculer la moyenne z et le PDI en ignorant le pic de 5 microns. Alternativement, est-il possible de déterminer un PDI pour la plus petite espèce seulement?

La moyenne z met l’accent sur les composants plus petits car elle ne s’adapte qu’à la partie initiale de la fonction de corrélation. Suivant la méthode ISO pour déterminer la moyenne z, l’ajustement de la fonction de corrélation s’étend jusqu’à 10% de sa valeur initiale. Il est donc possible et même probable que le pic de 5 microns ne contribue que légèrement à la moyenne z globale.

Est-il possible d’ignorer un pic dans le calcul du PDI?

Si l’on voulait retraiter les données pour éviter complètement le pic de 5 microns, cela PEUT être faisable en allant dans le logiciel de recherche et en modifiant le nombre total de points de données (= canaux) utilisés dans l’ajustement. Si en ajustant à seulement 10% de l’intersection la régularisation ne montre plus le pic de 5 microns alors votre moyenne z ne le contiendrait pas, ce qui serait également conforme au protocole ISO.
Cependant, si le pic de 5 microns était toujours là, et que vous souhaitiez toujours le faire disparaître, vous pourriez réduire la plage d’ajustement à des canaux encore plus bas. Par exemple, jusqu’à seulement 50% de l’intersection, ou jusqu’à ce qu’il disparaisse. Mais veuillez noter que cela ne serait plus un schéma d’ajustement par cumulants selon l’ISO ! Ce serait plutôt un PDI « spécial ». Modifié pour votre situation, il ne suivrait plus la procédure officielle des cumulants ISO.

Concernant un pdi pour un pic individuel, c’est beaucoup plus simple, et ne nécessite pas de nouvelle analyse : en affichant la distribution de taille des particules en intensité, chaque pic est accompagné d’une moyenne et d’un écart type. Le pdi pour ce pic est le carré de l’écart type divisé par le carré de la moyenne. À titre d’exemple, considérons que le pic est à une taille moyenne de 9,3nm et que l’écart type est de 4,4nm. Ainsi, le pdi pour ce pic serait : 4,4*4,4/(9,3*9,3) = 0,22.

Attention: Le vrai PDI est seulement pour la moyenne z!

Sachez que ce pdi (issu de l’ajustement de distribution) sera différent du pdi issu de l’ajustement par cumulants. Car le cumulant est un ajustement exponentiel unique forcé sur un ensemble limité de la fonction de corrélation. D’autre part, la régularisation est un ajustement avec plus de paramètres, et adapte un ensemble plus large des données brutes de la fonction de corrélation.

Voici quelques commentaires que j’ai faits plus tôt sur notre site de blog :
– Est-ce que la moyenne z ou la taille du pic est meilleure?
– Qu’est-ce que la polydispersité dans la diffusion de la lumière dynamique et dans la GPC?

Si vous vouliez absolument ajuster les paramètres d’ajustement, vous pourriez le faire – dans le logiciel de recherche, que vous pourriez essayer pendant 30 jours. Cependant, cela n’est pas recommandé et je vous le déconseille. À moins que vous ne vous considériez comme bien informé en diffusion de lumière et que vous le fassiez à vos propres risques.

Extra: Comment obtenir la largeur PDI à partir du PDI?

La largeur PDI est disponible en tant que paramètre d’affichage dans le logiciel. Il s’agit de l’écart type correspondant d’une distribution gaussienne avec une moyenne z et un PDI. Voici l’équation : Largeur PDI = moyenne z * √ PDI .

Précédemment

• Sur l’origine des nanoparticules persistantes dans les solutions de sucre
• Conseils et astuces pour la caractérisation des nanoparticules
• Quelle taille est correcte : distributions volume intensité nombre
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