Анализ размера частиц - Particle size analysis

Эта статья о твердых частицах. За субатомные частицы, видеть физика элементарных частиц.
W.S. Компьютеризированный анализатор частиц Tyler

Анализ размера частиц, измерение размера частиц или просто определение размера частиц - это собирательное название технических процедур, или лабораторные методы что определяет Диапазон размеров, и / или среднее, или средний размер частиц в пудра или жидкость образец.

Анализ размера частиц является частью наука о частицах, и его определение обычно проводится в технология частиц лаборатории.

Измерение размера частиц обычно достигается с помощью устройств, называемых анализаторами размера частиц (PSA), которые основаны на различных технологиях, таких как обработка изображений высокой четкости, анализ Броуновское движение, гравитационное осаждение частицы и рассеяние света (Рэлей и Mie рассеяние) частиц.

Размер частиц может иметь большое значение в ряде отраслей, включая химическую, пищевую, горнодобывающую, лесную, сельскохозяйственную, пищевую, фармацевтическую, энергетическую и отрасль промышленности.

Анализ размера частиц на основе светорассеяния[1]

Анализ размера частиц, основанный на рассеянии света, имеет широкое применение во многих областях, поскольку он позволяет относительно легко определять оптические характеристики образцов, обеспечивая улучшенный контроль качества продуктов во многих отраслях промышленности, включая фармацевтическую, пищевую, косметическую и полимерную.[2] В последние годы произошло множество достижений в технологиях рассеяния света для определения характеристик частиц. Для измерения субмикронных частиц используется динамическое рассеяние света (DLS)[3] теперь стало отраслевым стандартом. Этот метод анализирует флуктуации рассеянного света частицами в суспензии при освещении лазером для определения скорости броуновского движения, которое затем можно использовать для получения гидродинамического размера частиц с использованием соотношения Стокса-Эйнштейна. Хотя DLS является полезным подходом для определения распределения по размерам многих систем нано- и биоматериалов, он страдает рядом недостатков. Например, DLS - это метод с низким разрешением, который не подходит для измерения полидисперсных образцов, в то время как наличие крупных частиц может повлиять на точность размеров. Появились и другие методы рассеяния, такие как анализ отслеживания наночастиц (NTA),[4] который отслеживает движение отдельных частиц через рассеяние с помощью записи изображений. NTA также измеряет гидродинамический размер частиц по коэффициенту диффузии, но может преодолеть некоторые ограничения, связанные с DLS.[5]

Хотя вышеупомянутые методы лучше всего подходят для измерения частиц обычно в субмикронной области, анализаторы размера частиц (PSA), основанные на статическом рассеянии света или лазерной дифракции (LD)[6] стали наиболее популярными и широко используемыми приборами для измерения частиц от сотен нанометров до нескольких миллиметров. Подобная теория рассеяния также используется в системах, основанных на распространении неэлектромагнитных волн, таких как ультразвуковые анализаторы. В LD PSA лазерный луч используется для облучения разбавленной суспензии частиц. Свет, рассеянный частицами в прямом направлении, фокусируется линзой на большой массив концентрических колец фотодетекторов. Чем меньше размер частицы, тем больше угол рассеяния лазерного луча. Таким образом, измеряя зависящую от угла интенсивность рассеяния, можно вывести распределение частиц по размерам, используя модели рассеяния Фраунгофера или Ми.[7][8] В последнем случае требуется предварительное знание показателя преломления измеряемой частицы, а также диспергатора.

Коммерческие LD PSA приобрели популярность благодаря широкому динамическому диапазону, быстрому измерению, высокой воспроизводимости и возможности выполнять измерения в режиме онлайн. Однако, как правило, эти устройства имеют большие размеры (~ 700 × 300 × 450 мм), тяжелые (~ 30 кг) и дорогие (в диапазоне 50–200 К €). С одной стороны, большой размер обычных устройств связан с большим расстоянием, необходимым между образцом и детекторами для обеспечения желаемого углового разрешения. Кроме того, их высокая цена в основном связана с использованием дорогих лазерных источников и большого количества детекторов, то есть по одному датчику для каждого угла рассеяния, который необходимо контролировать. Некоторые коммерческие устройства содержат до двадцати датчиков. Эта сложность коммерческих LD PSA вместе с тем фактом, что они часто требуют технического обслуживания и высококвалифицированного персонала, делают их непрактичными в большинстве сетевых промышленных приложений, которые требуют установки зондов в производственных средах, часто в нескольких местах.

Применение LD PSA также обычно ограничивается разбавленными суспензиями. Это связано с тем, что оптические модели, используемые для оценки распределения частиц по размерам (PSD), основаны на приближении однократного рассеяния. На практике большинство промышленных процессов требуют измерения концентрированных суспензий, где многократное рассеяние становится заметным эффектом. Многократное рассеяние в плотных средах приводит к недооценке размера частиц, поскольку свет, рассеянный частицами, несколько раз встречает точки дифракции, прежде чем достигнет детектора, что, в свою очередь, увеличивает кажущийся угол рассеяния. Чтобы решить эту проблему, PSA LD требует соответствующих систем отбора проб и разбавления, что увеличивает капитальные вложения и эксплуатационные расходы. Другой подход заключается в применении нескольких моделей коррекции рассеяния вместе с оптическими моделями для вычисления PSD. В литературе можно найти большое количество алгоритмов коррекции многократного рассеяния.[9][10][11] Однако эти алгоритмы обычно требуют реализации сложной коррекции, которая увеличивает время вычислений и часто не подходит для онлайн-измерений.[11]

Альтернативный подход к вычислению PSD без использования оптических моделей и сложных поправочных коэффициентов заключается в применении методов машинного обучения (ML).[1]

Химическая индустрия

Существует большое количество методов для определения размера частиц, и важно с самого начала заявить, что не ожидается, что эти разные методы дадут одинаковые результаты: размер частицы зависит от метода, используемого для его измерения, и для его определения важно выбрать тот метод, который имеет отношение к его использованию.

Добыча полезных ископаемых

Размер материалов, обрабатываемых в ходе операции, очень важен. Транспортировка негабаритного материала вызовет повреждение оборудования и замедлит производство. Анализ размера частиц также помогает повысить эффективность Мельницы SAG при измельчении материала.

сельское хозяйство

Градация почв влияет на способность удерживать воду, питательные вещества и дренаж. Для почв на песчаной основе размер частиц может быть доминирующей характеристикой, влияющей на характеристики почвы и, следовательно, урожай.

Анализ размера частиц в сельском хозяйстве имеет первостепенное значение, поскольку нежелательные материалы будут загрязнять продукты, если они не будут обнаружены. Имея автоматический анализатор размера частиц компании могут внимательно следить за своими процессами.

Лесное хозяйство

Древесные частицы, используемые для производства различных видов продукции, основаны на анализе размеров частиц для поддержания высоких стандартов качества. Поступая так, компании сокращают отходы и становятся более производительными.

Совокупный

Правильный размер частиц позволяет компаниям-производителям создавать долговечные дороги и другие продукты.

Биология

Анализаторы размера частиц используются также в биологии для измерения белковая агрегация.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б Hussain, R., Noyan, M.A., Woyessa, G. et al. Сверхкомпактный анализатор размера частиц, использующий датчик изображения CMOS и машинное обучение. Light Sci Appl 9, 21 (2020). https://doi.org/10.1038/s41377-020-0255-6
  2. ^ Валсангкар А. Дж. Принципы, методы и применения анализа размера частиц. Can. Геотех. J. 29, 1006 (1992).
  3. ^ Стетефельд, Дж., Маккенна, С. А. и Патель, Т. Р. Динамическое рассеяние света: практическое руководство и приложения в биомедицинских науках. Biophysical Rev. 8, 409–427 (2016).
  4. ^ Kim, A. et al. Валидация оценки размера анализа отслеживания наночастиц на сборке полидисперсных макромолекул. Sci. Отчет 9, 2639 (2019).
  5. ^ Ким, А., Бернт, В. и Чо, Н. Дж. Улучшенное определение размера с помощью анализа отслеживания наночастиц: влияние радиуса распознавания. Анальный. Chem. 91, 9508–9515 (2019).
  6. ^ Blott, S.J. et al. Анализ размеров частиц методом лазерной дифракции. Геологическое общество, Лондон, специальные публикации. 232, 63–73 (2004).
  7. ^ Варгас-Убера, Дж., Агилар, Дж. Ф. и Гейл, Д. М. Реконструкция гранулометрического состава по образцам светорассеяния с использованием трех методов инверсии. Appl. Опт. 46. ​​С. 124–132 (2007).
  8. ^ Е, З. и Цзян, X. П. Ван, З. С. Измерения распределения частиц по размерам на основе теории рассеяния Ми и алгоритма инверсии цепи Маркова. J. Softw. 7. С. 2309–2316 (2012).
  9. ^ Гоми, Х. Поправка за многократное рассеяние при измерении размера и плотности частиц дифракционным методом. Appl. Опт. 25. С. 3552–3558 (1986).
  10. ^ Кирантес А., Арройо Ф. и Кирантес-Рос Дж. Многократное рассеяние света сферическими системами частиц и его зависимость от концентрации: исследование Т-матрицы. J. Colloid Interface Sci. 240, 78–82 (2001).
  11. ^ а б Вэй, Ю. Х., Шен, Дж. К. и Ю, Х. Т. Численный расчет многократного рассеяния с использованием модели слоев. Партикуология 7, 76–82 (2009).