Dalga boyu bölgesi neden önemlidir
Gıda ve yem sektöründe ve proses tesislerinde kullanılan analizörler yalnızca optik tasarım bakımından değil, yakın kızılötesinin hangi kısmını kaydettikleri bakımından da farklılık gösterir. Pasquini NIR bölgesini 750–2.500 nm olarak tanımlar ve buradaki absorpsiyonların, temel titreşimleri 3.000–4.000 nm'de bulunan O–H, C–H, N–H ve S–H bağlarının temel titreşimlerinin üst tonları ve kombinasyonları olduğunu açıklar [1]. Bu bantlar temel titreşimlerden çok daha zayıftır ve Beć ile Huck, absorptivitenin daha yüksek üst tonlara ve daha yüksek dereceli kombinasyonlara doğru sürekli azaldığını belirtir [1][2]. Bu tek olgu, bu rehberdeki temel ödünleşimi belirler: bantların güçlü ve özgül olduğu yerde ışık yalnızca kısa bir mesafe nüfuz eder; ışığın derin nüfuz ettiği yerde ise bantlar zayıf ve büyük ölçüde örtüşmüştür.
Üç bölge ve taşıdıkları bilgi
Kısa dalga NIR (yaklaşık 1.100 nm'nin altı) yüksek dereceli üst tonları içerir: Gonzaga ve Pasquini 850–1.050 nm için düşük maliyetli bir spektrofotometre geliştirmiş ve spektral bölgeleri C–H gerilme üçüncü üst tonlarına atayabilmiştir [3]. Buradaki bantlar o kadar zayıftır ki görülebilmeleri için optik yol uzunluğunun artırılması gerekir: Pasquini'nin kloroform örneğinde 850–1.150 nm bölgesi 1 mm yolda neredeyse hiç yapı göstermezken 5 cm'de beş belirgin bant gösterir [1].
Birinci üst ton bölgesi (kabaca 1.100–1.800 nm) X–H gerilmelerinin birinci üst tonlarını taşır ve standart InGaAs cihazlarının bilgilerinin çoğunu topladığı bölgedir; örneğin Lukacs ve ark., protein tozlarındaki azotça zengin tağşiş maddelerini nicelerken N–H birinci üst tonlarına atanan, yaklaşık 1.400–1.600 nm'de başlıca regresyon vektörü tepeleri bulmuştur [4].
Kombinasyon bölgesi, Pasquini'ye göre 1.600–2.500 nm, üst tonlardan daha az zayıflamış olan kombinasyon bantlarını barındırır ve rezonansların bir bandı ikiye bölebildiği bölgedir [1]. Lukacs ve ark. aynı çalışmada yaklaşık 2.000 nm'nin üzerinde N–H kombinasyon özellikleri gözlemlemiştir [4]. Beć ve Huck, NIR spektrumunun tamamının çok sayıda örtüşen, anharmonik katkıdan oluştuğunu, dolayısıyla burada bile tek tek bantların nadiren izole olduğunu vurgular [2].
Nüfuz derinliği: bant şiddetinin öbür yüzü
NIR ışığının bir numunenin yalnızca yüzeyini değil kütlesini yoklamasını sağlayan şey zayıf absorpsiyondur [2]. Ölçülen nüfuz derinlikleri dalga boyu arttıkça azalır. Padalkar ve Pleshko kıkırdakta 7.000–9.000 cm−1 (yaklaşık 1.110–1.430 nm) aralığında yaklaşık 5 mm, 5.100–7.000 cm−1 aralığında yaklaşık 3 mm ve kombinasyon bölgesi olan 4.000–5.100 cm−1 aralığında yalnızca 1–2 mm bulmuştur [5]. Avokado meyvesinde Wedding ve ark., 834–885 nm civarında kabaca 12 mm, yaklaşık 1.348 ile 1.862 nm arasında ise 3 mm'den az transmisyon nüfuzu ölçmüştür [6]. Pasquini sıvılar için de aynı noktaya değinir: yüksek üst tonlardan 2.200 nm civarındaki kombinasyon bölgesine geçildikçe hücre yol uzunluğu kısaltılmalıdır [1].
Kısa dalga NIR'ın bütün haldeki ürünler için kullanılmasının nedeni budur. Kawano ve ark. bütün şeftalilerde şekeri, 906, 878, 870 ve 889 nm'deki ikinci türev terimlerini kullanarak interaktans modunda tahmin etmiştir [7]. Sınırlar da aynı ölçüde belgelenmiştir: Guerra ve ark. 740–1.070 nm'de çalışan iki cep boyutlu cihazı 331 süt numunesinde kullanmış ve yeterli bir yağ modeli (dış validasyon R² 0,93), ancak laktoz, üre, somatik hücre ve donma noktası için zayıf modeller elde etmiş ve bölgenin bu özellikler için çok az bilgi taşıdığı sonucuna varmıştır [8].
Bir cihazın hangi bölgeyi gördüğünü dedektörler belirler
Pasquini silisyum, PbS ve InGaAs'ı en sık kullanılan NIR dedektör malzemeleri olarak sayar [1]. Beć ve ark., Si fotodiyotların görünür bölgeden yaklaşık 1.100 nm'ye kadar makul duyarlılığını koruduğunu ve kompakt, düşük maliyetli cihazlara uygun olduğunu, InGaAs'ın hızlı yanıt ve düşük karanlık akımla yaklaşık 1.000–1.600 nm civarında en iyi performansı gösterdiğini, genişletilmiş InGaAs'ın ise daha düşük duyarlılığa sahip olduğunu ve soğutma gerektirebileceğini bildirir [9]. Cihazlar dedektörleri birleştirebilir: Lukacs ve ark. çalışmasındaki ızgaralı masaüstü cihaz 400–1.098 nm için Si, 1.100–2.498 nm için PbS kullanmıştır [4]. Crocombe'un derlemesi, görünür ve kısa dalga NIR modüllerinin tüketici fiyatlı cihazları nasıl mümkün kıldığını belgeler [10]. Dolayısıyla uzun dalga boyu kapsamı tek bir optik mimariye ayrılmış bir şey değil, bir dedektör tercihidir [4][9].
Pratikte bölge seçimi
Hiçbir bölge her numune için en iyisi değildir. Literatür üç soruya işaret eder:
- Analit için bilgi nerede? Kısa dalga izleri zayıf veya dolaylı olan bileşenler üst ton ya da kombinasyon bölgesini gerektirebilir [8]; aralığı sabitlemeden önce yayımlanmış bant atamalarını ve ön deneme spektrumlarını kontrol edin [2][4].
- Numune ne kadar kalın ve heterojen? Bütün haldeki veya iri taneli numuneler, malzemenin daha derinini gören kısa dalga boylarından yanadır; kısa hücrelerdeki berrak sıvılar kombinasyon bölgesini kullanabilir [1][5][6].
- Numune alma arayüzü neye izin veriyor? Lukacs ve ark., fiber optik probların orada yüksek gürültüye yol açması nedeniyle 2.200 nm'nin üzerindeki dalga boylarını dışarıda bırakmıştır [4]; dedektör duyarlılığı ve soğutma ihtiyacı da aralık boyunca değişir [9].
USTECH'in bölge seçimine yaklaşımı
USTECH, NIR bölgesinin farklı kısımlarını kapsayan analizörler sunar ve seçimi uygulamaya göre yapar. ProLine17EC ve ProLine17ECS, InGaAs dizi dedektörleri üzerine kurulu hat içi NIR analizörleridir; ProLine2550 karıştırıcılar, reaktörler ve boru hatları için hat içi bir FT-NIR analizörü, MasterLine17EC ise masaüstü ve hat yanı bir NIR analizörüdür. Kaydedilen bir spektrum içinde dalga boyu bölgeleri, caliX paketinde model geliştirme sırasında karşılaştırılır ve seçilir. Belirli bir numune ve kurulum için hangi bölgenin ve hangi cihazın uygun olduğu, kendi numunelerinizle yapılan bir fizibilite çalışmasında belirlenir.
Kaynaklar
- [1] Pasquini, C. (2003). Near infrared spectroscopy: fundamentals, practical aspects and analytical applications. Journal of the Brazilian Chemical Society, 14(2), 198–219. doi:10.1590/S0103-50532003000200006
- [2] Beć, K.B., Huck, C.W. (2019). Breakthrough Potential in Near-Infrared Spectroscopy: Spectra Simulation. A Review of Recent Developments. Frontiers in Chemistry, 7, 48. doi:10.3389/fchem.2019.00048
- [3] Gonzaga, F.B., Pasquini, C. (2010). A low cost short wave near infrared spectrophotometer: Application for determination of quality parameters of diesel fuel. Analytica Chimica Acta, 670(1–2), 92–97. doi:10.1016/j.aca.2010.04.060
- [4] Lukacs, M., Zaukuu, J.-L.Z., Bazar, G., Pollner, B., Fodor, M., Kovacs, Z. (2024). Comparison of Multiple NIR Spectrometers for Detecting Low-Concentration Nitrogen-Based Adulteration in Protein Powders. Molecules, 29(4), 781. doi:10.3390/molecules29040781
- [5] Padalkar, M.V., Pleshko, N. (2015). Wavelength-dependent penetration depth of near infrared radiation into cartilage. The Analyst, 140(7), 2093–2100. doi:10.1039/c4an01987c
- [6] Wedding, B.B., Wright, C., Grauf, S., White, R.D. (2024). Wavelength variation of the depth of penetration of near infrared radiation in ‘Hass’ avocado fruit. Technology in Horticulture, 4, e008. doi:10.48130/tihort-0024-0005
- [7] Kawano, S., Watanabe, H., Iwamoto, M. (1992). Determination of Sugar Content in Intact Peaches by Near Infrared Spectroscopy with Fiber Optics in Interactance Mode. Journal of the Japanese Society for Horticultural Science, 61(2), 445–451. doi:10.2503/jjshs.61.445
- [8] Guerra, A., De Marchi, M., Niero, G., Chiarin, E., Manuelian, C.L. (2024). Application of a short-wave pocket-sized near-infrared spectrophotometer to predict milk quality traits. Journal of Dairy Science, 107(6), 3413–3419. doi:10.3168/jds.2023-24302
- [9] Beć, K.B., Grabska, J., Huck, C.W. (2022). Miniaturized NIR Spectroscopy in Food Analysis and Quality Control: Promises, Challenges, and Perspectives. Foods, 11(10), 1465. doi:10.3390/foods11101465
- [10] Crocombe, R.A. (2018). Portable Spectroscopy. Applied Spectroscopy, 72(12), 1701–1751. doi:10.1177/0003702818809719

