Development of multidimensional spectral data processing procedures for analysis of composition and mixing state of aerosol particles by Raman and FTIR spectroscopy

par Damian Siepka

Thèse de doctorat en Chimie théorique, physique, analytique

Sous la direction de Sophie Sobanska et de Elzbieta Anna Stefaniak.

  • Titre traduit

    Élaboration de procédures de traitement des données spectrales multidimensionnelles pour l’analyse de la composition et de l'état de mélange d'aérosols atmosphériques par spectroscopie Raman et IRTF


  • Résumé

    Les méthodologies de traitement de données multidimensionnelles peuvent considérablement améliorer la connaissance des échantillons. Les techniques spectroscopiques permettent l’analyse moléculaire avancée d’échantillons variés et complexes. La combinaison des techniques spectroscopiques aux méthodes de chimiométrie trouve des applications dans de nombreux domaines. Les particules atmosphériques affectent la qualité de l’air, la santé humaine, les écosystèmes et jouent un rôle important dans le processus de changement climatique. L’objectif de cette thèse a été de développer des outils de chimiométrie, simples d’utilisation, permettant de traiter un grand nombre de données spectrales provenant de l’analyse d’échantillons complexes par microspectrométrie Raman (RMS) et spectroscopie d’absorption IRTF. Dans un premier temps, nous avons développé une méthodologie combinant les méthodes de résolution de courbes et d’analyse multivariée afin de déterminer la composition chimique d’échantillons de particules analysées par RMS. Cette méthode appliquée à l’analyse de particules collectées dans les mines en Bolivie, a ouvert une nouvelle voie de description des échantillons. Dans un second temps, nous avons conçu un logiciel facilement accessible pour le traitement des données IRTF et Raman. Ce logiciel inclue plusieurs algorithmes de prétraitement ainsi que les méthodes d’analyse multivariées adaptées à la spectroscopie vibrationnelle. Il a été appliqué avec succès pour le traitement de données spectrales enregistrées pour divers échantillons (particules de mines de charbon, particules biogéniques, pigments organiques).


  • Résumé

    Sufficiently adjusted, multivariate data processing methods and procedures can significantly improve the process for obtaining knowledge of a sample composition. Spectroscopic techniques have capabilities for fast analysis of various samples and were developed for research and industrial purposes. It creates a great possibility for advanced molecular analysis of complex samples, such as atmospheric aerosols. Airborne particles affect air quality, human health, ecosystem condition and play an important role in the Earth’s climate system. The purpose of this thesis is twofold. On an analytical level, the functional algorithm for evaluation of quantitative composition of atmospheric particles from measurements of individual particles by Raman microspectrocopy (RMS) was established. On a constructive level, the readily accessible analytical system for Raman and FTIR data processing was developed. A potential of a single particle analysis by RMS has been exploited by an application of the designed analytical algorithm based on a combination between a multicurve resolution and a multivariate data treatment for an efficient description of chemical mixing of aerosol particles. The algorithm was applied to the particles collected in a copper mine in Bolivia and provides a new way of a sample description. The new user-friendly software, which includes pre-treatment algorithms and several easy-to access, common multivariate data treatments, is equipped with a graphical interface. The created software was applied to some challenging aspects of a pattern recognition in the scope of Raman and FTIR spectroscopy for coal mine particles, biogenic particles and organic pigments.


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