Reflektansspektra av olika enkomponenttextilfibrer

det bästa sättet att utvärdera förmågan hos r-FT-IR att identifiera textilfibrer är genom jämförelse med den allmänt använda ATR-FT-IR-tekniken. För att uppnå det registrerades FT-IR-spektra från 16 olika typer av enskilda textilmaterial med en komponent (totalt 61 olika textilprover) med användning av FT-IR-mikrospektrometer med reflektans (r-FT-IR) och ATR (mATR-FT-IR) lägen och ATR-FT-IR-spektrometer (ATR-FT-IR). Jämförelse mellan r-FT-IR-spektra och (m)ATR-FT-IR-spektra för samma material visade att trots allmän likhet är spektra på detaljnivå markant olika. I många fall är absorbansband i r-FT-IR-spektra bredare, wavenumbers skiftade mot högre värden och intensitetsförhållanden för toppar skiljer sig från motsvarande ATR-FT-IR-spektra. Variationer i r-FT-IR-spektra från motsvarande ATR-FT-IR-spektra orsakas av olika reflektanslägen (speglad, diffus) som bidrar samtidigt till den detekterade signalen på grund av den ojämna ytan av textilproverna. På grund av reflektansen” blandat läge ” är de vanliga Kramers-Kronig och Kubelka–Munk–korrigeringarna inte användbara . Även om fullständig tolkning kan vara komplicerad, har varje fibertyp fortfarande sitt unika r-FT-IR-spektrum, vilket möjliggör differentiering mellan materialen och identifiering av materialet i ett okänt textilprov med reflektansläge. I Fig. 1 r-FT-IR och mATR-FT-IR spektra av de vanligaste textilfibrerna visas för jämförelse. Alla reflektanslägespektra i full storlek presenteras också i ytterligare fil 1. ATR-FT-IR-spektra av olika textilfibrer inspelade med ATR-FT-IR-spektrometer rapporteras i författarnas tidigare artiklar .

r-FT-IR och mATR-FT-IR spektra av de vanligaste textilfibrerna. Spektra i figur representerar normaliserade och genomsnittliga resultat för varje klass. Den vertikala axeln representerar absorbans. Eftersom naturliga cellulosabaserade fibrer har mycket liknande spektra presenteras endast bomull. Spektra av andra naturliga fibrer som linne, jute och sisal visas i ytterligare fil 1

i Fig. 1, Det kan ses att reflektanslägespektra verkar innehålla mer absorbansmaxima jämfört med ATR-läget. I synnerhet i området 3000-4000 cm−1 är absorbansbanden mycket bredare och mer intensiva. I denna wavenumber-region finns O–H-och N-H-sträckbanden . Som i reflektansläge är omfattningen av ljuspenetration i provet mindre, det antogs att dessa bredare och mer intensiva toppar beror på fuktigheten på textilytan (vatten absorberar starkt i området 3000-4000 cm−1). Detta bekräftades emellertid inte eftersom torkningsexperiment (textilstycke torkades i 2 timmar vid 70 CCG) inte visade några signifikanta variationer mellan torkade och otorkade textilprovsspektra. Troligtvis är dessa vibrationer i området 3000-4000 cm−1 karakteristiska för reflektansläget. I reflektansläget flyttas banden i många fall mot högre vågtal, jämfört med ATR-läget. Till exempel för cellulosabaserad viskosfiber är O-H–sträckbandet maximalt i ATR−läget vid 3344 cm−1, men i reflektansläget kan ett brett band med smalare spets ses vid 3500 cm-1. Det karakteristiska c-o-sträckbandet som är framträdande synligt i ATR-läget (nära 1022 cm−1) har gått samman i ett brett område av absorbanser (1400-1100 cm−1) i reflektansläget, med band vid 1173 och 1134 cm−1.

en oväntad fördel med reflektansläget avslöjades för att skilja mellan polyamidbaserade fibrer: siden, ull och syntetisk polyamid. I ATR-läget ser ATR-FT-IR-spektra av dessa tre material väldigt lika ut. Absorbansmaxima skiftas bara något och huvudskillnaden är bredden på N–H/O-H-sträckning (~3500-3000 cm−1), amider C=O−sträckning (~1630 cm–1) och c–N−h-böjning (~1520 cm-1) absorbansband. Dessa skillnader är vanligtvis tillräckliga för att identifiera enkomponentfibrer som är i gott skick av ATR-FT-IR men inte för delvis försämrade och/eller förorenade verkliga prover på grund av möjliga förändringar i bandformer och nya band. I reflektansläget är spektra av dessa tre fibertyper betydligt mer olika. Till exempel hade alla fem olika silkesstandardprover som undersöktes i detta arbete, erhållna från olika källor, ett intensivt och skarpt absorbansmaximum nära 1710 cm−1, vilket saknas i spektra av ull och polyamid.intressant nog hade polyesterspektrumet flera extra absorbansband i reflektansspektrumet jämfört med ATR-FT-IR-spektrumet. Relativ intensitet för C-H-sträckning i reflektansläge (vid 2972 och 2908 cm−1) var betydligt högre jämfört med ATR−modespektrum, där motsvarande band (vid 2973 och 2910 cm-1) var nästan obemärkt på grund av låg intensitet. De aromatiska övertonerna / kombinationerna är mellan 2500 och 1800 cm−1, som i fallet med de andra studerade fibrerna endast innehåller mindre band, var överraskande rik när det gäller polyester. Dessa band är karakteristiska för polyesterfibrer eftersom alla analyserade prover gav liknande resultat.

för polypropen observerades signifikanta skillnader mellan reflektansspektra för olika prover (se Fig. 2), både mellan prover såväl som inom ett prov. I Fig. 2 fyra mest olika reflektansspektra från två olika prover visas för att illustrera skillnaderna. C-H-sträckningsområdet har flera absorbansband vid samma vågnummer (~2970, ~ 2930, ~ 2840 cm−1), men bandens form och relativa intensiteter är olika. Exempelvis innehåller provet PP4 alla samma absorbanser, men de slås samman i ett brett band, medan i spektrumet PP3 är bandet vid 2969 cm−1 klart intensivare än 2930 cm−1 och 2844 cm−1. Samma situation gäller för C-H böjband runt 1460 och 1380 cm−1—samma band, olika former. Den mest framträdande skillnaden verkar vara i wavenumberområdet 800-600 cm-1. Som det kan ses i Fig. 2, spectrum PP1 innehåller intensivt band med absorbansmaxima vid 713 cm−1, spectrum PP2 har mycket litet band i detta område men har istället breda och intensiva band vid 660 cm−1. De andra två spectra PP3 och PP4 innehåller ingenting eller band med mycket låg intensitet i detta område. Orsakerna till dessa skillnader i reflektansspektra är sannolikt små mängder sammonomerer eller tillsatser som ofta används vid tillverkning av polypropenartiklar i verkligheten . Eftersom inga analytiska fiberstandarder kunde erhållas lämnades inga reflektansspektra utanför dataanalysen.

individuellt exempel spektra av polypropen (PP) prover inspelade i r-FT-IR-läge. Den vertikala axeln representerar absorbans. Första två spektra (PP1 en PP2) är från samma prov—visar skillnader inom ett prov. Spectra PP3 och PP4 är från ett annat prov

elastan används mestadels i textilier, som tillsats för att göra Material mer elastiska. Medan ren elastan som Textil är ganska sällsynt användes elastantråd som standard. Att få god kvalitet r-FT-IR spektrum av elastan var problematiskt. Reflektansspektra av den använda elastantråden och andra mycket tunna bitar (se avsnittet ”olika textilprover och praktiska aspekter”) förvrängdes och skilde sig starkt från matr-FT-IR-spektra. Absorbansband var breda och bandens spetsar tycktes vara avskurna i området 1750-1100 cm−1 (Se Fig. 3). C-o-sträckbandet är det mest intensiva i ATR-läget (1105 cm−1) och ses fortfarande väl i reflektanslägesområdet vid 1138 cm−1.

r-FT-IR (ovan) och mATR-FT-IR (nedan) spektra av elastanprov. Den vertikala axeln representerar absorbans. Spektraet i figur representerar normaliserade och genomsnittliga resultat av alla inspelade spektra

karakteristiska ATR-FT-IR-spektra av Tencel kubi (innehållande lyocellfiber) inspelade med ATR-FT-IR-spektrometer , visade absorbansband som tillhör cellulosabaserade fibrer, men också till amidgrupper. Analys med FT-IR-mikrospektrometer i både reflektans och ATR-lägen avslöjade att de två tencel-ägglossningsproverna som användes i detta arbete faktiskt var blandningar av minst två fibrer (se Fig. 4). Endast ett fåtal av de inspelade spektra (som Tencel 1 i Fig. 4) liknade ren cellulosabaserad fiber som lyocell borde vara . De flesta av spektraerna innehöll förutom lyocellband (~ 3500, ~ 3460, ~ 1130 cm−1) även nh–sträckningsabsorbanser (~ 3330 cm−1) och amid C=O sträckband vid ~ 1660 cm−1, bättre sett i Fig. 4 spectra Tencel 3 och Tencel 4. Eftersom Tencel inte alltid är 100% ren lyocell kan identifieringen ofta vara svår. På grund av dessa svårigheter avlägsnades Tencel Michail från klassificeringsutbildningen.

individuellt exempel spektra av tencel-prov som spelats in i r-FT-IR-läget. Den vertikala axeln representerar absorbans. Spectra registrerades från olika delar av två prover och på grund av den komplexa sammansättningen av tencel ci-material kan olika absorbanser noteras

klassificering av enkomponentfibrer

två distinkta tillvägagångssätt användes för klassificering: principal component analysis (PCA) baserad diskriminantanalys (DA) och slumpmässig skogsbaserad maskininlärningsalgoritm. Klassificering med DA visar att på samma sätt som vårt tidigare arbete, där klassificering utfördes med IR-spektra inspelad med ATR-FT-IR-spektrometer , kan fibrerna enkelt särskiljas på grundval av deras spektra inspelade i reflektansläge. PCA-graf för analyserade textilfibrer (se Fig. 5), med hjälp av de tre första huvudkomponenterna, presenteras för att visualisera hur mycket fiberklasserna faktiskt skiljer sig från varandra. Poäng för varje dator i reflektansläge är: PC1 = 69,7%, PC2 = 12,1%, PC3 = 6,2% som beskriver alla tillsammans 88,0% av variansen. Poäng för mATR-FT-IR är: PC1 = 57.1%, PCA2 = 21.3%, PC3 = 9.4% som beskriver alla tillsammans 87.8% av variansen. Prestandan hos den slumpmässiga skogsklassificeraren utvärderades baserat på betyg för tränings-och testuppsättning. För R-FT-IR var test-och träningsuppsättningen klassificeringsnoggrannhetspoäng båda 0,99 (1,0 är maximalt). För mATR-FT-IR var test-och träningsuppsättningen klassificeringsnoggrannhetspoäng 0,96 respektive 1,0.

PCA-graf för R-FT-IR-spektra av olika textilfibrer med SNV-korrigering

som tidigare forskning har visat, cellulosabaserade fibrer (bomull, linne, jute, sisal, viskos), som är mycket lika med sin kemiska sammansättning, är svåra att skilja från varandra med IR-baserade metoder . Skillnader mellan IR-spektra av flera cellulosabaserade fibrer har hittats av Garside och Wyeth , men i vårt arbete fann vi att reflektansspektra av bomulls-och linnefibrer var för lika för entydig identifiering. Således måste ytterligare metoder, som mikroskopi, användas för säker analys. Viskos är grupperad ganska nära med naturliga cellulosabaserade fibrer, men bandens former är något annorlunda vilket gör identifiering och korrekt klassificering av viskos möjlig. Förutom de cellulosabaserade fibrerna som är grupperade tillsammans möjliggör den PCA-baserade diskrimineringsanalysen framgångsrik klassificering av de textilier som analyseras i detta arbete.

olika textilprover och praktiska aspekter

tabell 1 presenterar en jämförelse av de använda fot-IR-spektroskopiprovtagningsteknikerna vid identifiering av olika typer av textilfibrer.

Vid användning av FT-IR-mikrospektrometer i reflektansläge är nyckelfaktorn val av lämpligt provområde (bländare) och bra fokusering av strålningen på provytan, vilket ofta är utmanande. Vissa prover kan vara mycket tjocka, strimlade, bräckliga eller innehålla tillsatser. I detta arbete analyserades flera gamla, delvis försämrade, tjocka eller tunna, små bitar och hela kläder med ojämn yta för att testa identifieringens noggrannhet trots provförhållandet.

r-FT-IR har den starka fördelen att vara en kontaktlös strategi, särskilt när det gäller bräckliga och/eller värdefulla prover. Nackdelarna med R-FT-IR-metoden är problemen med ojämna ytor och främmande material (tillsatser eller föroreningar) på provytan. Med ojämn yta reflekteras mindre strålning i detektorn och därmed minskar spektrumkvaliteten. För att kompensera för det rekommenderas det att använda högre antal skanningar, större mätområde (bländare) och bästa möjliga detektor som kvävekyld MCT. När det gäller främmande material på ytan är skanning av ytan för renare fläckar det enda alternativet för att mildra riskerna för felidentifiering. Mycket små trådstycken med bredd mindre än 10 enskilda fibrer var svåra att identifiera med r-FT-IR. Beroende på fibertypen förvrängdes spektra ibland och okarakteristiska, t.ex. i fallet med tunn elastan (diskuterad ovan) och silketråd (diskuterad nedan). I detta fall måste ATR-metoden användas.