拉曼光谱入门:3.拉曼光谱的特征参数与定量定性分析策略

news2024/11/25 16:48:14

1.特征参数

1.1 退偏振率

        退偏振率(p)是一个衡量拉曼散射光偏振状态的参数,它描述了拉曼散射光的偏振方向与入射光偏振方向之间的关系。退偏振率定义为垂直偏振方向的拉曼散射强度平行偏振方向的拉曼散射强度之比。退偏振率(p)可以表示为:

p=\frac{I_{\bot}}{I_{\parallel}}

        其中,I_{\bot}是偏振方向与入射光偏振方向垂直的拉曼散射强度,I_{\parallel}是偏振方向与入射光偏振方向平行的拉曼散射强度。

        想象一下,有一束光,它的“舞动方向”(偏振方向)是固定的。当你用这束光照射到某种物质上时,物质会以特定的方式振动,并散射出新的光。这些新散射出来的光的“舞动方向”可能和原来的光一样,也可能不一样。退偏振率(p)就是用来衡量这些新散射出来的光的“舞动方向”和原来光“舞动方向”一致程度的参数。如果新散射出来的光和原来的光“舞动方向”完全一致,那么退偏振率(p)就很小;如果新散射出来的光“舞动方向”和原来的光完全不同,那么退偏振率(p)就很大。

        在拉曼光谱中,退偏振率(p)是一个重要的参数,因为它可以帮助我们了解分子振动的对称性。如果一个分子振动是完全对称的,那么它散射出来的光的偏振方向和入射光的偏振方向会非常一致,退偏振率(p)就会很小。相反,如果分子振动是不对称的,那么散射光的偏振方向和入射光的偏振方向就会有较大差异,退偏振率(p)就会较大。

        通过测量退偏振率(p),科学家可以判断分子振动的对称性,进而推断分子的结构和性质。例如,在无规取向的分子中,退偏振率(p)通常在0到0.75之间变化,而对于完全对称的振动,退偏振率(p)可以非常接近0。

1.2 峰强度

       拉曼光谱散射强度可以表示为:

        其中,c是光速,h是普朗克常数,N是散射分子数,\nu _0是激光频率,v是分子振动频率,\alpha '

是极化率张量的平均值不变量,\gamma是有向性不变量,k_B是玻耳兹曼常数,T是绝对温度。

        这是一个非常复杂的表达式,它涉及到量子力学、电磁学和统计物理等多个领域的知识。以下是对该公式的一个详细推导和解释:

        拉曼散射是一种非弹性散射过程,其中光子与分子相互作用,导致光子的能量发生变化。拉曼散射截面\sigma)是一个描述分子对入射光散射能力的参数。它与分子振动模式和极化率的变化有关。拉曼散射截面可以表示为:\sigma \propto \left( \frac{\partial \alpha}{\partial Q} \right) ^2 其中,a是分子的极化率,Q是分子振动的坐标,则

\frac{\partial \alpha}{\partial Q}表示极化率张量随分子振动坐标Q的变化率。极化率张量的变化率\frac{\partial \alpha}{\partial Q}可以进一步分解为标量部分和张量部分的变化率:\frac{\partial \alpha}{\partial Q}=\frac{\partial \alpha '}{\partial Q}+\frac{\partial \gamma}{\partial Q} ,结合量子力学和电磁学的理论,可以推导出拉曼散射截面的关系式:\sigma \propto 45\left( \alpha ' \right) ^2+7\gamma ^2

        拉曼散射强度I_R)与入射光的强度(I_0)、散射截面(\sigma)、样品中分子的浓度(N)以及散射体积(V)有关。在理想情况下,拉曼散射强度可以表示为:I_R=I_0\cdot \sigma \cdot N\cdot V

        在量子力学中,光子的能量与其频率成正比,即E=h\nu,其中h是普朗克常数,v是光子的频率。拉曼散射过程中,光子的能量变化与分子振动频率v有关,因此可以表示为:\Delta E=h\left( \nu _0-\nu \right) 。其中,\nu _0是入射光的频率,\nu是分子振动频率。在公式中,\left( \nu _0-\nu \right) ^2表示频率差的平方,N\left( \nu _0-\nu \right) ^2反映了光子能量变化对散射强度的影响,反映了分子数为N的光子能量变化对散射强度的影响。

        考虑统计效应,在热平衡状态下,分子振动模式遵循玻耳兹曼分布。分子处于振动激发态的概率与温度T和玻耳兹曼常数k_B有关,玻色子(如光子)在不同能级上分布符合玻色-爱因斯坦分布:B\left( \nu ,T \right) =\frac{1}{e^{\frac{h\nu}{k_BT}}-1},拉曼光谱散射强度中分母的\left( 1-e^{-\frac{hv}{k_BT}} \right)玻色-爱因斯坦分布函数的修正因子,它描述了在特定温度下,分子振动能级的占据概率。这个因子考虑了热平衡状态下,由于温度导致的分子振动能级的激发情况。温度越高,分子的振动能级被激发的可能性越大,这将影响拉曼散射的强度。

1.3 振动频率与转动频率

1.3.1振动频率

        定义:振动频率是指分子中原子在其平衡位置附近振动的频率。对于双原子分子,振动频率主要取决于原子间的键强度和原子的质量。对于多原子分子,振动频率取决于分子中各原子间的相对运动。

        在拉曼散射中,当入射光与分子相互作用时,如果分子处于基态振动状态,散射光的频率会降低(斯托克斯散射);如果分子处于激发态振动状态,散射光的频率会升高(反斯托克斯散射)。这种频率变化与分子的振动频率直接相关。

        振动模式:分子可以有多种振动模式,如伸缩振动、弯曲振动等。每种振动模式都有其特定的振动频率,这些频率在拉曼光谱中表现为不同的峰。

        表达式:振动频率\nu _{\text{vib}}可以通过以下公式计算:\nu _{\text{vib}}=\frac{1}{2\pi}\sqrt{\frac{k}{\mu}}。其中k是分子键的力常数,表示键的刚度。\mu是约化质量,定义为\mu =\frac{m_1m_2}{m_1+m_2},其中m1和m2是组成分子的两个原子的质量。

1.3.2转动频率

        定义:转动频率是指分子作为一个整体绕其质心旋转的频率。转动频率取决于分子的转动惯量和分子的总角动量。

        在拉曼散射中,分子转动也会引起散射光的频率变化。转动引起的拉曼散射通常涉及分子在同一振动能级内不同转动能级之间的跃迁,或者在不同振动能级间的跃迁。

        转动模式:分子可以有多种转动模式,如绕不同轴的转动。每种转动模式都有其特定的转动频率,这些频率在拉曼光谱中表现为不同的峰。

        表达式:转动频率\nu _{\text{rot}}可以通过以下公式计算:\nu _{\text{rot}}=\frac{B\left( J+1 \right)}{h},其中B是转动常数,定义为B=\frac{h}{8\pi ^2I},其中h是普朗克常数,I是分子的转动惯量。J是转动量子数,表示分子的转动状态。

1.3.3振动-转动相互作用

        在实际的拉曼光谱中,振动和转动往往是相互耦合的。也就是说,分子的振动状态会影响其转动状态,反之亦然。这种耦合在拉曼光谱中表现为振动-转动峰,即在振动峰的两侧出现一系列转动峰。

        振动-转动相互作用在拉曼光谱中表现为振动峰两侧的转动结构。这种相互作用可以通过振动-转动哈密顿量来描述,其中振动和转动状态通过振动-转动耦合项相互作用。

        振动-转动哈密顿量H_{\text{vib}-\text{rot}}可以表示为:

H_{\text{vib}-\text{rot}}=H_{\text{vib}}+H_{\text{rot}}+H_{\text{coupling}}

        其中:H_{\text{vib}}是振动哈密顿量。H_{\text{rot}}是转动哈密顿量。H_{\text{coupling}}是振动-转动耦合项,描述振动和转动状态之间的相互作用。振动-转动耦合项H_{\text{coupling}}通常包含振动和转动量子数的乘积项,例如:

H_{\text{coupling}}=\alpha QR

        其中:a振动-转动耦合常数。Q是振动坐标。R是转动坐标。

1.4 温度和压力

1.4.1化学平衡的偏移

        压力增加或温度升高会使化学平衡向产物方向偏移,导致产物的拉曼峰强度增加。例如,增加压力或温度升高会使氨的生成反应向右偏移,从而增强氨的拉曼峰强度。

        化学平衡的偏移可以通过勒夏特利埃原理(Le Chatelier's principle)来描述。对于一个化学反应aA+bB\rightleftharpoons cC+dD,其平衡常数K可以表示为:K=\frac{\left[ C \right] ^c\left[ D \right] ^d}{\left[ A \right] ^a\left[ B \right] ^b}。当压力增加时,平衡会向摩尔数较少的方向移动;当温度升高时,平衡会向吸热方向移动。

1.4.2密度变化和相变

        压力的增加或温度的升高会导致试样密度增大或发生相变,从而影响拉曼光谱。例如,液态水和气态水的拉曼峰位置和宽度有很大差异。

        密度变化可以通过状态方程来描述,例如理想气体状态方程:PV=nRT

        其中P是压力,V是体积,n是摩尔数,R是理想气体常数,T是温度。

1.4.3晶格扭曲

        不均匀的压力会使晶体发生扭曲,改变晶体的对称性,从而影响拉曼光谱。例如,硅晶体在受压后,其振动频率会发生变化。

        晶格扭曲可以通过应力和应变的关系来描述,例如胡克定律:\sigma =E\epsilon

        其中\sigma是应力,E是杨氏模量,\epsilon是应变。

1.4.4折射率变化

        压力或温度引起的折射率变化会影响拉曼峰强度,通常通过局部场修正因子来考虑这种影响。

        折射率变化可以通过洛伦兹-洛伦茨方程来描述:n^2-1=\frac{4\pi N\alpha}{3}

        其中n是折射率,N是分子数密度,a是分子极化率。

1.4.5振动非谐性

        压力或温度的变化会影响拉曼峰的频移,尤其是在高压或高温的环境下,这种影响更为显著。

    振动非谐性可以通过非谐性振动模型来描述,例如莫尔斯势能函数:V\left( x \right) =D_e\left( 1-e^{-a\left( x-x_e \right)} \right) ^2,其中V(x)是势能,De是解离能,a是常数,x是原子间距离,x_e

是平衡距离。

1.4.6转动持续时间的变化

        压力的增加或温度的升高会使分子碰撞率增大,导致拉曼峰变宽。

        转动持续时间的变化可以通过海森伯测不准原理来描述:\Delta E \cdot \Delta t \geq \frac{\hbar}{2}

        其中\Delta E是能量不确定性,\Delta t是时间不确定性,h是约化普朗克常数。

2.定量分析与定性分析策略

        拉曼光谱分析通常涉及以下三个关键步骤和内容:

  1. 光谱识别:首先需要识别和定位拉曼光谱中包含所需信息的特定区域,这些区域通常对应于特定化学物质的特征拉曼峰。
  2. 信号分离:接下来,必须从整个光谱中提取出有用的拉曼信号,同时排除或减少背景噪声和其他非相关信号的干扰,以确保分析的准确性和可靠性。
  3. 建立关联模型:最后,通过建立数学模型或化学计量模型,将提取出的拉曼信号与试样的具体信息(如成分浓度、结构特征等)联系起来,从而实现对试样的定性和定量分析。

2.1 定量分析策略

        拉曼光谱的定量分析,主要包括以下两种策略:

        (1)标定曲线法:通过建立分析物拉曼峰面积(累积强度)与浓度之间的线性关系,即标定曲线,来进行定量分析。在峰重叠的情况下,峰高度测量对部分峰重叠的敏感性比峰面积测量要小。如果分析物峰形状不随浓度变化,峰高度浓度之间也存在线性关系。

单个因素分析通常使用最小二乘法拟合标定曲线;偏最小二乘法(PLS),可以综合考虑多个峰的峰面积、形状或频移等多因素分析。

        (2)内标法:使用内标来修正试样透明度、薄膜插入等非浓度因素对拉曼峰面积或高度的影响。内标可以是试样中所有成分的总和,也可以是特定的内标物质。

        通俗来说,"内标"就是一个参考点。它是一个已知浓度的物质,被加入到你的试样中。当你的试样被照射并产生拉曼光谱时,这个内标物质也会产生一个特定的拉曼峰。由于内标物质的浓度是已知的,你可以用它的拉曼峰作为参考,来校正由于试样透明度变化、薄膜插入或其他非浓度因素引起的测量误差。这样,无论试样的其他条件如何变化,你都可以通过比较内标物质的拉曼峰与试样中其他成分的拉曼峰,来准确地确定这些成分的浓度。

2.2 定性分析策略

        (1)人工定性分析:分析人员根据拉曼光谱中的峰位置、相对峰高和峰位置偏移等特征,结合试样的其他信息(如来源、经历、物理性质和外貌等),进行综合判断。

也可以通过与红外吸收光谱等其他技术的结果对比,辅助确定试样的成分。

        (2)光谱数据库搜索:利用计算机程序(搜索引擎)自动将未知试样的拉曼光谱与已知试样的拉曼光谱数据库进行比对。

        计算机程序会识别出与待测试样光谱最接近的一个或几个已知试样,并给出符合指数以定量表示光谱的相符程度。使用小型专用数据库可以提高搜索效率,而大型数据库则适用于更广泛的未知试样分析。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1904019.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

逆变器学习笔记(二)

用正点原子示波器看交流220V波形的时候,一定注意先把探头调到X10档位!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 全桥LLC电路: 1.电感的两种模式——DCM和CCM的区别: DCM(Discontinuous Conduction Mode,…

【数据结构】05.双向链表

一、双向链表的结构 注意:这里的“带头”跟前面我们说的“头节点”是两个概念,带头链表里的头节点,实际为“哨兵位”,哨兵位节点不存储任何有效元素,只是站在这里“放哨的”。 “哨兵位”存在的意义:遍历循…

Go语言如何入门,有哪些书推荐?

Go 语言之所以如此受欢迎,其编译器功不可没。Go 语言的发展也得益于其编译速度够快。 对开发者来说,更快的编译速度意味着更短的反馈周期。大型的 Go 应用程序总是能在几秒钟之 内完成编译。而当使用 go run编译和执行小型的 Go 应用程序时,其…

Facebook数据仓库的变迁与启示

❃博主首页 &#xff1a; <码到三十五> ☠博主专栏 &#xff1a; <mysql高手> <elasticsearch高手> <源码解读> <java核心> <面试攻关> ♝博主的话 &#xff1a; <搬的每块砖&#xff0c;皆为峰峦之基&#xff1b;公众号搜索(码到…

昇思学习打卡-10-ShuffleNet图像分类

文章目录 网络介绍网络结构部分实现对应网络结构 模型训练shuffleNet的优缺点总结优点不足 网络介绍 ShuffleNet主要应用在移动端&#xff0c;所以模型的设计目标就是利用有限的计算资源来达到最好的模型精度。ShuffleNetV1的设计核心是引入了两种操作&#xff1a;Pointwise G…

20、matlab信号波形生成:狄利克雷函数、高斯脉冲和高斯脉冲序列

1、名词说明 狄利克雷函数&#xff08;Dirac Delta Function&#xff09; 狄利克雷函数&#xff0c;也称为单位冲激函数或δ函数&#xff0c;是一个在数学和信号处理中常用的特殊函数。狄利克雷函数通常用符号δ(t)表示&#xff0c;其定义为&#xff1a; δ(t) { ∞, t 0{…

美股交易相关知识点 持续完善中

美股交易时间 美东时间&#xff1a;除了凌晨 03:50 ~ 04:00 这10分钟时间不可交易以外&#xff0c;其他时间都是可以交易的。 如果是在香港或者北京时间下交易要区分两种: 美东夏令时&#xff1a;除了下午 15:50 ~ 16:00 这10分钟时间不可交易以外&#xff0c;其他时间都是可…

springboot公寓租赁系统-计算机毕业设计源码03822

摘要 1 绪论 1.1 研究背景与意义 1.2选题背景 1.3论文结构与章节安排 2 公寓租赁系统系统分析 2.1 可行性分析 2.1.1 技术可行性分析 2.1.2 经济可行性分析 2.1.3 法律可行性分析 2.2 系统功能分析 2.2.1 功能性分析 2.2.2 非功能性分析 2.3 系统用例分析 2.4 系…

GRPC使用之ProtoBuf

1. 入门指导 1. 基本定义 Protocol Buffers提供一种跨语言的结构化数据的序列化能力&#xff0c;类似于JSON&#xff0c;不过更小、更快&#xff0c;除此以外它还能用用接口定义(IDL interface define language)&#xff0c;通protoc编译Protocol Buffer定义文件&#xff0c;…

拆分Transformer注意力,韩国团队让大模型解码提速20倍|大模型AI应用开始小规模稳步爆发|周伯文:大模型也有幻觉,全球AI创新指数公布

拆分Transformer注意力&#xff0c;韩国团队让大模型解码提速20倍AI正在颠覆AI上市不到两年&#xff0c;蜗牛游戏可能要退市了&#xff1f;世界人工智能大会结束了&#xff0c;百花齐放&#xff0c;但也群魔乱舞“串联OLED”被苹果带火了&#xff0c;比OLED强在哪里&#xff1f…

赚钱小思路,送给没有背景的辛辛苦苦努力的我们!

我是一个没有背景的普通人&#xff0c;主要靠勤奋和一股钻劲&#xff0c;这十几年来我的日常作息铁打不变&#xff0c;除了睡觉&#xff0c;不是在搞钱&#xff0c;就是在琢磨怎么搞钱。 ​ 可以说打拼了十几年&#xff0c;各种小生意都做过&#xff0c;以前一直是很乐观的&…

SSM养老院管理系统-计算机毕业设计源码02221

摘要 本篇论文旨在设计和实现一个基于SSM的养老院管理系统&#xff0c;旨在提供高效、便捷的养老院管理服务。该系统将包括老人档案信息管理、护工人员管理、房间信息管理、费用管理等功能模块&#xff0c;以满足养老院管理者和居民的不同需求。 通过引入SSM框架&#x…

动手学深度学习(Pytorch版)代码实践 -循环神经网络-54循环神经网络概述

54循环神经网络概述 1.潜变量自回归模型 使用潜变量h_t总结过去信息 2.循环神经网络概述 ​ 循环神经网络&#xff08;recurrent neural network&#xff0c;简称RNN&#xff09;源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络。循环神经网络&#xff0c;是指在全…

批量爬取B站网络视频信息

使用XPath爬取B站视频链接等相关信息 分析B站html框架获取内容完整代码 对于B站&#xff0c;目前网上的爬虫大多都是使用通过解析服务器的响应来爬取想要的内容&#xff0c;下面我们通过使用XPath来爬取B站上一些想要的信息 此次任务我们需要对B站搜索到的关键字&#xff0c;并…

Linux系统安装软件包的方法rpm和yum详解

起因&#xff1a; 本篇文章是记录学习Centos7的历程 关于rpm 常见命令 1&#xff09;查看已经安装的软件包 rpm -q 软件包名 2&#xff09;查看文件的相关信息 rpm -qi 软件包名 3&#xff09;查看软件包的依赖关系 就是说要想安装这个软件包&#xff0c;就必须把一些前…

记录一次ffmpeg手动编译出现的问题

前言部分 使用环境: ubuntu 22.04 最近手动编译了一次的ffmpeg&#xff08;参考博客ffmpeg学习&#xff1a;ubuntu下编译ffmpeg(全网最懒的编译脚本)&#xff09;&#xff0c;但是过程出现了一些问题&#xff0c;因此在此记录一下&#xff0c;若有疑问&#xff0c;欢迎讨论~。 …

15集终于编译成功了-了个球!编译TFLite Micro语音识别工程-《MCU嵌入式AI开发笔记》

15集终于编译成功了-个球&#xff01;编译TFLite Micro语音识别工程-《MCU嵌入式AI开发笔记》 还是参考这个官方文档&#xff1a; https://codelabs.developers.google.cn/codelabs/sparkfun-tensorflow#2 全是干货&#xff01; 这里面提到的这个Micro工程已经移开了&#xff1…

Overleaf :LaTeX协作神器!【送源码】

Overleaf 是一个广受欢迎的在线 LaTeX 编辑器&#xff0c;专为学术写作和文档排版设计。它以其协作功能和用户友好的界面而闻名&#xff0c;使得 LaTeX 编辑变得更加容易和直观。 软件介绍 Overleaf 提供了一个基于云的 LaTeX 编辑环境&#xff0c;支持实时协作&#xff0c;使得…

哲讯SAP知识分享:SAP资产模块常用事务代码清单

在当今日益复杂的商业环境中&#xff0c;企业对于资产管理的需求日益增强。SAP作为全球领先的企业管理软件提供商&#xff0c;其资产模块&#xff08;AM&#xff09;以其高效、灵活的特性&#xff0c;为企业提供了全面的资产管理解决方案。本文将对SAP资产事务类型进行详细介绍…

算法的空间复杂度(C语言)

1.空间复杂度的定义 算法在临时占用储存空间大小的量度&#xff08;就是完成这个算法所额外开辟的空间&#xff09;&#xff0c;空间复杂度也使用大O渐进表示法来表示 注&#xff1a; 函数在运行时所需要的栈空间(储存参数&#xff0c;局部变量&#xff0c;一些寄存器信息等)…