Publication:
Detection and discrimination of high explosives on human hair by Raman scattering

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Authors
Colón González, Francheska M.
Embargoed Until
Advisor
Hernández Rivera, Samuel P.
College
College of Arts and Sciences - Sciences
Department
Department of Chemistry
Degree Level
M.S.
Publisher
Date
2020-05-29
Abstract
High explosives (HE) represent a high risk to the safety and health of the general population. Therefore, there is an ongoing demand for methods of analysis with limits of detection at trace levels for these hazardous chemicals. Since human hair is one of the main physical attributes of our bodies, its interaction with explosives can be of critical importance in forensic applications. Noninvasive in situ methods of elucidating these interactions, such as spectroscopic methods, are preferred, and among these Raman Scattering (RS) is overwhelmingly favored. Accordingly, this study is based on the detection of the HEs 2,4,6-trinitrotoluene (TNT), 1,3,5- trinitroperhydro-1,3,5-triazine (RDX), and pentaerythritol tetranitrate (PETN) on human hair strands by RS. Raman spectral libraries obtained with a 660 nm laser line were created for black, bleached, and entirely grey hair using direct deposition of PETN, TNT, and RDX. Spectral data were preprocessed to correct a high fluorescence background exhibited by the samples due to the indole groups and melanin present in hair. Despite the high fluorescence levels that characterized all samples, the vibrational signatures that identify the presence of the HE studied could be detected once the best acquisition parameters were established. Among the samples of the three hair types, grey hair was the best substrate to observe the vibrations of HE on hair. Multivariate analysis of explosives on hair demonstrated that using principal components analysis (PCA), it was possible to discriminate the HEs signals from those of the substrates (hair types) on black, grey, and bleached hair by monitoring characteristic peaks for the nitro group's vibrations of the explosives. Grey hair presented good discrimination for the explosives due to the absence of melanin. The best modes for the discrimination of HEs from all three types of hair were based on PCA, using algorithms of the first and second derivative as pre-treatment of the data. iii Predictions models as Projections and SIMCA resulted in an excellent way to classify a new set of data for unknown samples of explosives/black hair. The classifications were based on the more substantial variation on the NO2 symmetric vibration for each HE. Keywords: high explosives (HE), human hair, Raman scattering (RS), forensic science, multivariate analysis

Los explosivos altos (“high explosives” o “HE”) representan un alto riesgo para la seguridad y la salud de la población en general. Por tanto, existe una demanda continua de métodos de análisis con límites de detección a niveles traza para estos químicos peligrosos. Dado que el cabello humano es uno de los principales atributos físicos de nuestros cuerpos, su interacción con explosivos puede ser de importancia crítica en aplicaciones forenses. Se prefieren los métodos no invasivos in situ para dilucidar estas interacciones, como los métodos espectroscópicos, y entre estos dispersión Raman (“RS” por siglas en inglés) es abrumadoramente favorecido. En consecuencia, este estudio se basa en la detección de los HEs 2,4,6-trinitrotolueno (TNT), 1,3,5-trinitroperhidro-1,3,5-triazina (RDX) y tetranitrato de pentaeritritol (PETN) en humanos hebras de cabello con RS. Se crearon bibliotecas espectrales Raman con una línea de excitación láser de 660 nm para muestras de cabello negro, decolorado y blanco con deposición directa de PETN, TNT y RDX. Los datos espectrales se pre-procesaron para corregir el trasfondo de alta fluorescencia exhibido por las muestras debido a la presencia de grupos indol y de melanina en el cabello. A pesar de los altos niveles de fluorescencia que caracterizaron a todas las muestras, las vibraciones que identifican la presencia de los HEs estudiados se pudo detectar una vez que se establecieron los mejores parámetros de adquisición. Entre las muestras de los tres tipos de cabello, el cabello blanco fue el mejor sustrato para observar las vibraciones de los HEs en el cabello. El análisis multivariado de explosivos en el cabello demostró que usando análisis de componentes principales (PCA), fue posible discriminar los HEs en el cabello negro, blanco y decolorado al monitorear las señales características de las vibraciones de los grupos nitro de los explosivos. El cabello blanco presentó una buena discriminación de los explosivos debido a la v ausencia de melanina. Los mejores modos para la discriminación de HEs de los tres tipos de cabello se basaron en PCA, utilizando algoritmos donde se aplica la primera y segunda derivada como pre-tratamiento de los datos. Los modelos de predicciones como Proyecciones y SIMCA resultaron en una buena manera de clasificar un nuevo conjunto de datos espectroscópicos para muestras de desconocidos de explosivos en cabello negro. La clasificación se basó en la variación más sustancial de la vibración simétrica de NO2 para cada HE. Palabras clave: explosivos (HE), cabello humano, dispersión Raman (RS), ciencia forense, análisis multivariante
Keywords
explosivos (HE), cabello humano, dispersión Raman (RS), ciencia forense, análisis multivariante,
Raman scattering (RS),
Forensic science,
Multivariate analysis,
High explosives (HE),
Human hair
Cite
Colón González, F. M. (2020). Detection and discrimination of high explosives on human hair by Raman scattering [Thesis]. Retrieved from https://hdl.handle.net/20.500.11801/2624