2021-07-03 05:47:11, OIA MKT 海洋光学亚洲公司
塑料在我们日常生活中几乎无处不在。随着大众环保意识的增强和政策的影响,塑料的回收和利用也引起了更多的关注。
应用背景
一些塑料的合成使用大分子材料(如聚合物),这些聚合物通常在低温下通过注塑成型制造,回收利用很简单。然而,不同塑料使用的聚合物不同。因此很有必要在回收流中分离不同的聚合物。在近红外波段,不同聚合物因其成分不同,具有独特的光谱特征,印在塑料上的回收代码(图1)也与此密切相关)。此外,使用近红外光谱测试技术几乎无需样品制备,测试灵活简单。
图1 大多数编码塑料在NIR中有明显的特征光谱。
使用Flame-NIR+进行漫反射测试
为证明Flame-NIR+光谱仪在塑料识别方面的有效性,海洋光学测试了几个样品的漫反射率:PETE(聚对苯二甲酸乙二醇酯)、热塑性LDPE(低密度聚乙烯)、PP(聚丙烯)和 PS(聚苯乙烯)。
图2 使用Flame-NIR+测试塑料样品的漫反射率。
在没有采用基线校正的情况下,采用 Flame-NIR+ 进行光谱测试(图2)。为更容易辨别光谱特征,我们从光谱中的每个数据点中减去 1303 nm 处的反射率来进行基线校正。这是一个数据处理的步骤,有助于消除光纤移动或其他问题可能导致的强度偏移,更容易查看谱形差异(图3)。
图3 基线校正后,使用Flame-NIR+测试的漫反射光谱。
使用NirQuest+光谱仪进行漫反射测试
与使用Flame-NIR+测试时一致,使用高功率卤钨灯光源HL2000、600 µm 芯径的反射探头和漫反射标准板WS-1来测量塑料聚丙烯样品PP。在 OceanView 软件中将积分时间设置为5 ms,多次扫描平均为25。测试结果如图4所示。
如何处理近红外测试数据?
通过采集的近红外光谱数据,可构建强大的数学模型,但不同物质的数学模型不同。近红外光谱提供了丰富的样本信息,前提是拥有分析这些数据的“工具”。例如,主成分分析是一种化学计量分析方法,可根据样品的光谱特征进行分组和分类。
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