基于紅外光譜儀的再生塑料復雜組分定性定量分析新方案探究

1. 引言

再生塑料的組分分析是實現(xiàn)精準回收、質(zhì)量控制及高值化利用的關鍵。紅外光譜（IR）作為分子振動指紋圖譜技術，可快速鑒別塑料類型（如 PE、PP、PVC）、檢測添加劑（抗氧化劑、增塑劑）及追蹤降解產(chǎn)物，為再生塑料的分級分類提供科學依據(jù)。本文系統(tǒng)闡述基于紅外光譜儀的再生塑料組分分析檢測方案。

2. 檢測原理與技術優(yōu)勢

• 不同化學鍵（如 C-H、C=O、C-Cl）在特定波數(shù)（cm?1）產(chǎn)生特征吸收峰（表 1）

• 指紋區(qū)（1300-600 cm?1）可區(qū)分同分異構體及共聚結(jié)構

2.2 技術優(yōu)勢

• 非破壞性檢測，無需化學預處理

• 可分析固體、液體及薄膜樣品

• 檢測限低至 0.1%（w/w）

3. 檢測方案設計

• 清洗：用丙酮超聲去除表面油污

• 干燥：真空烘箱（60℃，24h）消除水分干擾

• 制樣：

• 薄膜：直接 ATR 檢測

• 顆粒 / 碎片：研磨后 KBr 壓片（樣品: KBr=1:100）

• 纖維：傅里葉變換顯微紅外（FTIR-μ）微區(qū)分析

• 掃描范圍：4000-400 cm?1

• 分辨率：4 cm?1

• 掃描次數(shù)：32 次累加

• 檢測器：DTGS（中紅外）/ MCT（低溫冷卻型）

  
  

  
  

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• 衰減全反射（ATR）：適用于表面分析，穿透深度 2-5 μm

• 漫反射（DRIFT）：適合粉末樣品，消除顆粒散射干擾

• 透射模式：需制備 < 100 μm 薄片，用于定量分析

4. 典型應用場景

• 建立標準譜庫（NIST、Sadtler），通過比對確定未知樣品類型

• 案例：在再生 PP 中檢測到 1715 cm?1 峰，確認混入 PET 雜質(zhì)

• 抗氧化劑（如 1010）：檢測 3500 cm?1（OH 伸縮）

• 增塑劑（如 DEHP）：識別 1770 cm?1（C=O 伸縮）

• 阻燃劑（如溴系）：分析 1260 cm?1（C-Br 伸縮）

• 羰基指數(shù)（CI）：1715 cm?1 峰面積 / 2850 cm?1 峰面積

• 交聯(lián)度：通過 1650 cm?1（C=C）峰強度變化判斷

• 案例：老化 PE 的 CI 值從 0.05 升至 0.32，表明氧化降解加劇

5. 技術挑戰(zhàn)與解決方案

• 問題：共混塑料（如 ABS/PC）光譜重疊嚴重

• 解決方案：

• 二維相關紅外光譜（2D-IR）分離重疊峰

• 偏最小二乘法（PLS）建立定量模型

• 問題：催化劑殘留（如 Ti 系）特征峰微弱

• 解決方案：

• 表面增強紅外吸收（SEIRA）技術

• 聯(lián)用 XPS 進行元素驗證

• 問題：生產(chǎn)線上難以實時制樣

• 解決方案：

• 光纖探頭（FPA）實現(xiàn)非接觸檢測

• 結(jié)合深度學習構建快速分類模型

6. 標準方法與質(zhì)量控制

• ASTM D3418：塑料玻璃化轉(zhuǎn)變溫度檢測

• ISO 11357：熱分析標準

• 質(zhì)量控制：

• 定期校驗波數(shù)準確性（聚苯乙烯膜標準品）

• 建立實驗室間比對機制

• 使用 CRM 認證的再生塑料標準物質(zhì)

7. 未來發(fā)展趨勢

1. 微型化設備：便攜式紅外光譜儀實現(xiàn)現(xiàn)場快速檢測

2. 智能分析系統(tǒng)：AI 算法自動解析光譜并生成報告

3. 多技術聯(lián)用：IR-GC-MS 同步分析成分與揮發(fā)性有機物

4. 3D 成像技術：揭示塑料內(nèi)部組分分布異質(zhì)性

8. 結(jié)論