Publication:
Development of sensitive analytical methods based on quantum cascade laser spectroscopy
Development of sensitive analytical methods based on quantum cascade laser spectroscopy
Authors
Villanueva López, Vladimir
Embargoed Until
Advisor
Hernández Rivera, Samuel P.
College
College of Arts and Sciences - Sciences
Department
Department of Chemistry
Degree Level
Ph.D.
Publisher
Date
2021-07-09
Abstract
Quantum cascade laser (QCL) technology has enabled the development of more sensitive analytical methods based on mid-infrared spectroscopy due to high brightness and spectral resolution. The advantages of this technology have been proved in material characterization. Still, it is necessary to gather a more profound knowledge of its capability through practical applications to exploit at the maximum level its numerous advantages.
This dissertation provides a framework on how to develop analytical methods based on QCL from the development of software based on LabVIEW to acquire spectroscopic data, process the signals, and finally the analysis of the spectroscopic data using multivariate analysis (MVA) methods and machine learning (ML) algorithms.
The angle of incidence is an important factor that significantly affects reflectance measurements. The effect of the changes in this critical parameter was evaluated. First, experiments performed at a near-grazing angle of incidence enable reflection-absorption infrared spectroscopy (RAIRS). Under that configuration, detecting analytes at trace levels, such as high explosives (HEs), including PETN, RDX, and Tetryl, was successful. The quantification of C-4 was achieved using partial least square regression (PLS) analysis.
Then the experiments changing the angle of incidence and the substrate where the HEs were deposited were conducted to evaluate the capabilities of advanced machine learning algorithms to classify them. The Naive Bayes classifier showed the highest discriminating capabilities with a 96.9% probability of detection and 93.3% precision. The detection of HEM was successful.
Finally, diffuse reflectance measurements in back-reflection mode, with laser beam incidence parallel to surface normal, were conducted to develop an analytical method for quantifying active pharmaceutical ingredients (APIs) in tablets and powder mixes with excipients. This optical configuration allows deeper penetration in compressed tablets. Therefore, larger volumes of the analyte can be scrutinized. The experimental studies were focused on the analysis of condensed phases, but they can be extended to gas-phase/vapors sensing due to the high spectral resolution of QCL.
La tecnología láser de cascada cuántica ha permitido el desarrollo de métodos analíticos más sensibles basados en espectroscopía de infrarrojo medio debido a su alto brillo y resolución espectral. Las ventajas de esta tecnología han sido probadas en la caracterización de materiales, pero es necesario profundizar en el conocimiento de su capacidad mediante la aplicación experimental para explotar al máximo los recursos. Esta disertación proporciona un marco de trabajo sobre cómo desarrollar métodos analíticos basados en QCL, incluyendo: desarrollo de softwarebbasado en LabVIEW para adquirir datos espectroscópicos, procesamiento de señales y análisis espectroscópico mediante métodos de análisis multivariante y algoritmo de aprendizaje automático para la aplicación. El ángulo de incidencia es un factor importante que afecta significativamente las mediciones de reflectancia. Se evaluó el efecto de los cambios en este importante parámetro. En primer lugar, los experimentos con un ángulo de incidencia rasante permiten la espectroscopía infrarroja de reflexión-absorción (RAIRS). Se hicieron modelos de calibración de C-4 usando regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) variando la concentración, pero a un ángulo fijo. También se llevaron a cabo los experimentos ajustando el ángulo de incidencia y el sustrato donde se depositaron materiales energéticos (HEM) a nivel de traza, incluidos PETN, RDX, Tetryl para evaluar las capacidades de los métodos avanzados de aprendizaje automático para clasificarlos (ML). El clasificador Naive Bayes obtuvo la más alta capacidad de discriminación con 96.9% de probabilidad de detección y 93.3% de precisión. Confirmando la detección de materiales de alta energía de manera exitosa. Finalmente, se realizaron mediciones de reflectancia difusa en modo retrorreflexión, ángulo de incidencia paralelo al vector normal de la superficie, para desarrollar un método analítico para la cuantificación del ingrediente farmacéutico activo en tabletas y en polvo. Esta configuración óptica permite una penetración más profunda en las tabletas comprimidas, por lo tanto, más volumen de análisis. Los estudios experimentales se centraron en el análisis de la fase condensada, pero podría extenderse a la detección de gases debido a la alta resolución espectral de QCL.
La tecnología láser de cascada cuántica ha permitido el desarrollo de métodos analíticos más sensibles basados en espectroscopía de infrarrojo medio debido a su alto brillo y resolución espectral. Las ventajas de esta tecnología han sido probadas en la caracterización de materiales, pero es necesario profundizar en el conocimiento de su capacidad mediante la aplicación experimental para explotar al máximo los recursos. Esta disertación proporciona un marco de trabajo sobre cómo desarrollar métodos analíticos basados en QCL, incluyendo: desarrollo de softwarebbasado en LabVIEW para adquirir datos espectroscópicos, procesamiento de señales y análisis espectroscópico mediante métodos de análisis multivariante y algoritmo de aprendizaje automático para la aplicación. El ángulo de incidencia es un factor importante que afecta significativamente las mediciones de reflectancia. Se evaluó el efecto de los cambios en este importante parámetro. En primer lugar, los experimentos con un ángulo de incidencia rasante permiten la espectroscopía infrarroja de reflexión-absorción (RAIRS). Se hicieron modelos de calibración de C-4 usando regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) variando la concentración, pero a un ángulo fijo. También se llevaron a cabo los experimentos ajustando el ángulo de incidencia y el sustrato donde se depositaron materiales energéticos (HEM) a nivel de traza, incluidos PETN, RDX, Tetryl para evaluar las capacidades de los métodos avanzados de aprendizaje automático para clasificarlos (ML). El clasificador Naive Bayes obtuvo la más alta capacidad de discriminación con 96.9% de probabilidad de detección y 93.3% de precisión. Confirmando la detección de materiales de alta energía de manera exitosa. Finalmente, se realizaron mediciones de reflectancia difusa en modo retrorreflexión, ángulo de incidencia paralelo al vector normal de la superficie, para desarrollar un método analítico para la cuantificación del ingrediente farmacéutico activo en tabletas y en polvo. Esta configuración óptica permite una penetración más profunda en las tabletas comprimidas, por lo tanto, más volumen de análisis. Los estudios experimentales se centraron en el análisis de la fase condensada, pero podría extenderse a la detección de gases debido a la alta resolución espectral de QCL.
Keywords
Machine learning,
Multivariate analysis,
Spectroscopy,
Pharmaceutical,
Quantum Cascade Laser
Multivariate analysis,
Spectroscopy,
Pharmaceutical,
Quantum Cascade Laser
Usage Rights
All Rights Reserved / restricted to Campus
Persistent URL
Cite
Villanueva López, V. (2021). Development of sensitive analytical methods based on quantum cascade laser spectroscopy [Dissertation]. Retrieved from https://hdl.handle.net/20.500.11801/2799