回歸激光衍射的基礎 – 大師班問答部分1

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感謝所有參加我們近期大師班激光衍射儀器范围的網絡研討會系列的人。您們的參與和諮詢非常鼓舞人心,我們感激您在會議期間提出的優秀問題。在這系列博客中,我們將針對激光衍射基礎網絡研討會中提出的一些關鍵問題進行解答,提供進一步的洞見和澄清來提升您的理解。讓我們進入問答博客系列的第一部分吧!

揭開光學模型和屬性的面紗

在本部分,我們深入探討光學模型和屬性的奇妙世界。您的問題突顯出理解光如何與激光衍射中的顆粒發生互動的複雜性和重要性。讓我們進一步探討這些概念。

問 – 是否有其他類似於Mie或Fraunhofer的光學模型?
問 – 我們可以在軟件中選擇光學模型的位置是哪裡?

答 – 在Mastersizer Xplorer軟件中,您可以選擇在兩種Mie理論(球形或非球形)或Fraunhofer近似法中進行選擇。您可以通過測量和SOP設定中的‘顆粒類型’部分選擇光學模型,如下所示。 

Part1 figure1 particlesettings

問 – 是否有解決方案來確定成分未知的顆粒的折射和吸收屬性?

答 – 在分析新型材料時,我們建議從所需光學屬性的近似值開始,即折射率(RI)和吸收率(AI)。這一初步近似可以參考下表所示的廣泛材料類別:  

折射率 (RI) 
塑料和彈性體 1.38 – 1.57 
有機化合物 1.4 – 1.7  
無機鹽 1.52 – 1.8 
金屬氧化物 1.6 – 2.5 
吸收率 (AI) 
乳膠 
乳狀液 0.001 
晶體磨粉 0.01 
稍微帶顏色的粉末0.1 
高顏色和金屬粉末1.0 

一旦您使用這些近似的光學屬性進行測量,可以通過擬合報告、殘差和顆粒尺寸分布的直觀評估來評估選擇參數的適用性。光學屬性優化器工具允許用戶快速測試不同的RI和AI組合,以評估結果對光學屬性的敏感性。欲了解更多關於選擇最適當光學屬性的指導,請參閱這個錄製的大師班

問 – 您認為接受一個結果正確的角度來看,殘差的值應該是多少?通常我們在殘差和加權殘差之間存在差異。

答 – 通常建議殘差和加權殘差應該低於1%,且這兩者(加權和未加權)的差異應控制在0.4%以內。這意味著被測數據與使用光學模型擬合的數據很好地吻合。然而,某些情況下很難達到接近或低於1%的值。當我們的內部檢測器上存在噪聲時,尤其是當尺寸分布非常窄(跨度小於一個數量級)和/或亞微米分布受測量中的不確定性影響時,會產生這種情況。當顆粒顏色很深時,由於其複雜的光學屬性,獲得低於1%的殘差也很具挑戰性。

問 – 您在這個演示中顯示了圓形顆粒,那麼不規則形狀的顆粒呢?

答 – Mastersizer 3000(+)使用的數學模型假定顆粒是盤狀的(Fraunhofer)或球形的(Mie),而完美的球形顆粒會產生對稱的散射模式,非球形顆粒由於其定向和表面粗糙度可能導致不對稱的散射。為了解決這一問題,軟件在‘顆粒類型’設置中提供了一個選擇非球形顆粒的選項,這是一種考慮非球形顆粒引起的散光偏振的Mie理論實施方法。對於亞微米顆粒尺寸分布(PSD),顆粒類型的選擇特別敏感。

Part1 figure2 particletype

問 – Mie 理論能很好地描述單峰顆粒,但在顆粒尺寸分佈較廣(例如30-300 nm 甚至更大聚集體)的情況下,測量只是近似,而精確的顆粒尺寸很難分辨。我說的對嗎?

答 – Mie理論可以應用於顆粒群體,也可以解析單個顆粒散射,因此它可以為廣泛的PSD提供完整的解決方案(Wriedt 2012, Mackowski 2012)。您所列舉的尺寬範,30-300 nm 接近Mastersizer 3000(+)的動態範圍的下限,亞微米的PSD對所選擇的光學模型和光學屬性特別敏感,這可能導致在使用Mie理論解析PSD時出現不確定性。

問 – 當分析吸附顆粒的分散體如Pickering乳液時,散射的考量是什麼?

答 – Pickering乳液的散射取決於光與表面顆粒和核心液滴的相互作用。它可能不如單獨使用一個成分的光學屬性那樣簡單。通常可以從核心的光學屬性開始,並評估所有檢測器的數據擬合。然後,使用吸附顆粒的折射率(RI)及吸收率(AI)比較結果。如果差異可忽略不計,光學模型是可靠的。如果差異顯著,則可以通過數據擬合來確定應使用的最合適的光學屬性。雖然沒有完美的解決方案,但通過實驗不同的組合並利用擬合報告,您可以有效地近似光學屬性。

進一步的資源和網絡研討會錄像

再次感謝您在Mastersizer大師班中的參與。如果您希望重溫網絡研討會,請在我們的網站上找到錄像。想獲取更多有關激光衍射應用和方法開發的信息,請訪問我們的知識中心,那裡有一系列應用筆記、技術筆記和博客文章。若您有更多具體問題需要詢問,請通過我們的客戶支持平台,您的咨詢也會被轉交給相關技術專家。敬請關注系列下一篇博客,我們將探討如何掌握分散方法和材料。

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