Multivariate approaches in the evaluation of (hyper)spectral data for microplastics analysis - options and limitations

  • The increasing enrichment of water bodies and soils with plastic waste leads to the accumulation of microscopic plastic particles, so-called microplastics (MP). There is an urgent need for analytical methods that help to identify and quantify MP. At present, mainly thermo-analytical and microscopic methods such as micro-infrared spectroscopy or micro-Raman are used for this purpose. The latter are usually tied to time-consuming sample enrichment and preparation, only small sample quantities (micrograms) can be examined and the evaluation of the obtained spectra can be demanding. In the context of this presentation, two approaches are presented which, via the multi-variate analysis of spectroscopic data, allow i) a new methodological approach to screening MP in contaminated soils and ii) an alternative evaluation of large (micro)-spectroscopic data sets. First, a NIR spectroscopic method is presented which allows MP consisting of polyethylene, polyethylene terephthalate, polypropyleneThe increasing enrichment of water bodies and soils with plastic waste leads to the accumulation of microscopic plastic particles, so-called microplastics (MP). There is an urgent need for analytical methods that help to identify and quantify MP. At present, mainly thermo-analytical and microscopic methods such as micro-infrared spectroscopy or micro-Raman are used for this purpose. The latter are usually tied to time-consuming sample enrichment and preparation, only small sample quantities (micrograms) can be examined and the evaluation of the obtained spectra can be demanding. In the context of this presentation, two approaches are presented which, via the multi-variate analysis of spectroscopic data, allow i) a new methodological approach to screening MP in contaminated soils and ii) an alternative evaluation of large (micro)-spectroscopic data sets. First, a NIR spectroscopic method is presented which allows MP consisting of polyethylene, polyethylene terephthalate, polypropylene and polystyrene to be detected in the range of up to 0.5 mass percent. Due to short measurement times and robust technology, this approach has the potential, in contrast to thermo-analytical and micro-spectroscopic methods, to examine larger sample quantities with minimal pre-treatment. The second approach deals with the evaluation of large data sets, as typically obtained as a result of micro-FTIR using modern FPA detectors. The micro-FTIR technique is based on the spectral recording, imaging and subsequent identification of vibration bands typical of synthetic polymers. The image data sets are large and contain spectra of numerous particles of natural and synthetic origin. Exploratory multivariate data analysis has been tested to complement existing approaches based on e.g. spectrum library searches. The core concept used was dimensionality reduction. The results not only represent an orthogonal method for checking the results obtained by an automated library search, but also revealed a group of spectra that were not recorded in the existing spectrum libraries.zeige mehrzeige weniger
  • Die zunehmende Anreicherung von Gewässern und Böden mit Plastikmüll führt zur Anhäufung von mikroskopisch kleinen Plastikpartikeln, sogenannter Mikroplastik (MP). Es werden dringend analytische Methoden benötigt, die helfen MP zu identifizieren und zu quantifizieren. Gegenwärtig kommen dafür hauptsächlich thermoanalytische und mikro¬skopische Verfahren, wie Mikro-Infrarotspektroskopie oder Mikro-Raman zum Einsatz. Letztere sind in der Regel an zeitaufwendige Probenanreicherungen und -aufbereitungen gebunden, es können nur kleine Probenmengen (Mikrogramm) untersucht werden und die Auswertung der erzielten Spektren kann anspruchsvoll sein. Im Rahmen dieser Präsentation werden zwei Ansätze vorgestellt, die über die multi-variate Analyse spektroskopischer Daten i) einen neuen methodischen Ansatz zum Screening von MP in belasteten Böden sowie ii) eine alternative Auswertung großer (Mikro)-spektroskopischer Datensätze ermöglichen. Zunächst wird ein NIR-spektroskopisches VerfahrensDie zunehmende Anreicherung von Gewässern und Böden mit Plastikmüll führt zur Anhäufung von mikroskopisch kleinen Plastikpartikeln, sogenannter Mikroplastik (MP). Es werden dringend analytische Methoden benötigt, die helfen MP zu identifizieren und zu quantifizieren. Gegenwärtig kommen dafür hauptsächlich thermoanalytische und mikro¬skopische Verfahren, wie Mikro-Infrarotspektroskopie oder Mikro-Raman zum Einsatz. Letztere sind in der Regel an zeitaufwendige Probenanreicherungen und -aufbereitungen gebunden, es können nur kleine Probenmengen (Mikrogramm) untersucht werden und die Auswertung der erzielten Spektren kann anspruchsvoll sein. Im Rahmen dieser Präsentation werden zwei Ansätze vorgestellt, die über die multi-variate Analyse spektroskopischer Daten i) einen neuen methodischen Ansatz zum Screening von MP in belasteten Böden sowie ii) eine alternative Auswertung großer (Mikro)-spektroskopischer Datensätze ermöglichen. Zunächst wird ein NIR-spektroskopisches Verfahrens vorgestellt, das es gestattet MP bestehend aus Polyethylen, Polyethylenterephthalat, Polypropylen und Polystyrol im Bereich bis zu 0,5 Massenprozent zu detektieren. Aufgrund kurzer Messzeiten und robuster Technik besitzt dieser Ansatz das Potenzial, im Gegensatz zu den thermoanalytischen und mikrospektroskopischen Methoden, größere Probenmengen mit minimaler Vor¬behandlung zu untersuchen. Der zweite Ansatz befasst sich mit der Auswertung großen Datensätze, wie sie typischerweise als Resultat der Mikro-FTIR unter Nutzung moderner FPA-Detektoren erhalten werden. Die Mikro-FTIR-Technik beruht auf der spektralen Aufnahme, Abbildung und an¬schließenden Identifizierung von Schwingungsbanden, die für synthetische Polymere typisch sind. Die Bilddatensätze sind groß und enthalten Spektren von unzähligen Partikeln natürlichen und synthetischen Ursprungs. Zur Ergänzung bestehender Ansätze, die z.B. auf Recherchen von Spektren¬bibliotheken basieren, wurde die explorative multivariate Datenanalyse getestet. Als Kernkonzept wurde hierbei die Dimensionalitäts¬reduktion verwendet. Die Ergebnisse stellen nicht nur eine orthogonale Methode zur Kontrolle der Ergebnisse dar, die auf Grundlage einer automatisierten Bibliothekssuche erzielt wurden, sondern ergaben darüber hinaus eine Gruppe von Spektren, die nicht in den vorhandenen Spektrenbibliotheken erfasst wurden.zeige mehrzeige weniger

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Autor*innen:Andrea PaulORCiD
Koautor*innen:Lukas Wander, Ulrike Braun
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2020
Organisationseinheit der BAM:1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien
1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien / 1.4 Prozessanalytik
6 Materialchemie
6 Materialchemie / 6.6 Physik und chemische Analytik der Polymere
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Freie Schlagwörter:Hyperspectral data; Microplastics; Multivariate Datenanalyse; NIR
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Chemie und Prozesstechnik
Veranstaltung:analytica conference 2020
Veranstaltungsort:Online meeting
Beginndatum der Veranstaltung:19.10.2020
Enddatum der Veranstaltung:23.10.2020
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:16.11.2020
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag:Nein
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