Slik leser FTIR data
FTIR står for Fourier transform infrarød spektroskopi. Et infrarødt spektrum blir oppnådd basert på den Photoconductivity, emisjon, absorpsjon eller spredning av forbindelsen som måles. Dette benytter algoritmer som omdanner rådataene til spekteret. Målet med målingen er å bestemme hvor mye lys som absorberes av forbindelsen ved forskjellige bølgelengder. Denne type spektroskopi blir brukt for kjemiske og enzymatiske reaksjoner, for å bestemme ukjente forbindelser, og for å ta kvantitative målinger.
Bruksanvisning
1 Sammenligne den oppnådde spekteret for en ukjent forbindelse til eksisterende spektra som finnes i en database. Søket samsvarer med ukjent forbindelser spektra med spektra samlet inn for kjente forbindelser. Flere kamper med ulike prosentandel av likhet vil medføre. Kampen med den høyeste prosentandelen er mest sannsynlig det sammensatte. Spektrale databaser vanligvis kommer med maskinens programvare, men de kan også bli funnet på nettet.
2 Sammenligne absorbansen til en prøve av ukjent konsentrasjon til en kalibreringskurve som består av samme stoff ved forskjellige konsentrasjoner. Kalibreringskurven vil plotte absorbansen for hver av de ulike konsentrasjoner. Bruke statistisk programvare for å bestemme regresjonslinjen for de plottede punkter. Deretter erstatte absorbansen av den ukjente konsentrasjonen prøven og beregne konsentrasjonen. Faktor i fortynning av beregningssluttkonsentrasjon.
3 Bestem den kjemiske struktur basert på kjent informasjon for kjemiske bindinger og atom lys absorpsjon informasjon. Hver linje i spektrene korrelert til en forbindelse og kjemisk binding. Med en liste over de forskjellige bånd er det mulig å bestemme den kjemiske strukturen til forbindelsen. Dette gjøres kun når forbindelsen av interesse ikke har noen kamper med spektra database.
4 Se etter nøkkel spektrale band som korrelerer til kjente obligasjoner. Dette er en raskere måte å tolke data deretter analysere alle band i spekteret. Tenk på hvordan prøven ble forberedt og bruke informasjonen fra de viktigste bandene til å bygge opp et bilde av forbindelsen med interesse. Dette er enklere metode for tolkning fordi selv kjente forbindelser vil inneholde band som ikke er klassifisert.