圖1. Polyurethane的反應方程式
聚氨酯的物理性質受到製造過程中多種因素的控制,其中包括聚醇起始材料的分子性質。聚醇上的反應性羥基基團(-OH)的數量直接影響著脲酯鏈的數量,進而極大地影響了最終聚氨酯產品的物理性質。傳統上,聚醇上的羥基基團數量是通過將聚醇與醋酸反應,然後與氫氧化鉀(KOH)進行滴定來確定的。所需的氫氧化鉀毫克數,以中和一克溶液而言,被稱為羥基值,這是在ASTM D4274-11中討論的。這種濕化學方法復雜、耗時,並且需要多種試劑。
近年來,傅立葉轉換近紅外(FT-NIR)光譜學已被用來根據ASTM D6342-12來確定各種材料的羥基值。憑藉現代FT-NIR儀器,少量樣品可以在不到一分鐘的時間內進行分析。在這份應用文章中,我們描述了一種使用Thermo Scientific Antaris II FT-NIR光譜儀配備加熱穿透附件來分析一系列具有各種羥基值的聚丙烯醚樣品的方法。
圖2. Antaris II穿透式量測模組
圖3. SBL模型建立的標準曲線
由於光譜特徵寬廣、存在重疊區域且呈現化學基質相互依賴性,SBL校準在建模聚醇標準組方面遇到了困難。在更複雜的定量校準中,通常需要使用多變量統計分析技術。偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)數學模型是最受歡迎的統計方法之一,可以幫助優化校準資料。即使光譜特徵重疊、存在多個特徵成分以及成分濃度與吸收之間的關係不均勻,PLS模型也可以成功校準標準品群組。PLS還允許將光譜特徵與其他非光譜參考方法(如濕化學滴定或層析法)進行統計相關性分析。
PLS模型可以使用多個光譜區域來建立校準。為了簡化確定要使用的光譜區域的過程,TQ Analyst軟體採用了區域選擇工具,該工具可以自動分析光譜數據並選擇與醇基官能團數量最相關的區域。在這種方法中,TQ Analyst軟體選擇了兩個波數區域,如圖4所示。所選區域包含了峰值強度的高變異量,這與聚醇標準中羥基官能團的數量直接相關。
圖4. PLS模型中特徵光區的選定
在生成校準曲線之前,對每個標準樣品經過了Norris二次微分。對原始光譜進行二次微分是一種常見的做法,可以消除基線效應,並有助於提供更準確和一致的結果。圖5中紅線部分表示聚醇標準的原始光譜圖,藍線部分表示其對應的二次微分光譜圖。
圖5. 標準品光譜透過Norris二次微分處理
在選擇了區域並應用了二次微分後,從PLS模型生成了校準曲線,如圖6所示。結果的相關係數為1.0000,RMSEC僅為0.652。由於相關係數的改善和RMSEC的顯著降低,可以看出PLS統計模型比SBL模型更好地代表了聚醇標準樣品組。值得注意的是,在許多工業情況下,樣品基質可能隨時間而變化。為了建立一個能夠考慮到這種變化的強大模型,可能需要更大量、定期更新的校準標準品群組。
圖6. PLS模型建立的標準曲線
生成後,PLS校準曲線被用來計算一個樣品的羥基值。對一個羥基值為111 mg KOH/g的聚醇樣品進行單次測量的結果如圖7所示。PLS校準計算出羥基值為111.08 mg KOH/g,結果的百分誤差僅為0.07%。
圖7. 未知濃度套用於PLS模型建立的標準曲線之結果
為了確定Antaris II光譜儀和加熱配件的精度,測量在兩個小時內重複進行了30次。為了使分析更加高效,開發了一個使用Thermo Scientific™ OMNIC™ MacrosBasic™軟體程式的自動收集過程。MacrosBasic是OMNIC軟體套件中提供的一個工作流程生成器,用於在品質控制和自動化標準作業程序。這些自動化的SOP簡化了非技術使用者的操作,並確保了更一致的結果。MacrosBasic工作流程和穩定性研究結果如圖8所示。該圖還包含了羥基值樣品的誤差限,定義為三倍標準偏差。這些結果表明在測試時間內對羥基值的預測是穩定的。
圖8. Macros工作流生成器軟體介面