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拉曼光譜原理是什麼?介紹7個拉曼光譜應用領域與推薦解決方案

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2023年05月電子報

拉曼光譜學是一種非常重要的光學技術,其原理是利用拉曼散射現象將樣品的光譜進行分析,從而獲取有關樣品分子結構和振動特性的信息。 在一般的光學散射中,入射光子會被散射成相同頻率的光子。而拉曼散射則是當入射光子和物質分子相互作用時,光子能量和頻率會發生變化,並且發生散射,散射光中的光子頻率會有一些細微的變化。這種變化被稱為拉曼位移,通過測量這種位移可以識別樣品的分子結構和振動特性。 拉曼光譜應用雷射光源進行測量。雷射產生的光子有非常高的能量和頻率,可以引發樣品分子中的振動和轉動運動,從而產生拉曼散射。拉曼光譜儀會收集散射光,然後使用分光儀分析散射光中的頻率變化,從而得出拉曼光譜圖。

色散拉曼光譜設置的示意圖*

* Thomas Schmid; Petra Dariz (2019). "Raman Microspectroscopic Imaging of Binder Remnants in Historical Mortars Reveals Processing Conditions". Heritage. 2 (2): 1662–1683

拉曼光譜圖解析

樣品中的分子會產生拉曼散射現象,並發射出經過拉曼散射的光子,這些光子的能量和原來的光子能量不同,就可以通過分析這些光子的能譜來得到樣品的拉曼光譜,這就是拉曼光譜原理。由於每種化學物質的拉曼光譜都具有獨特的特徵峰,因此可以通過比對樣品的拉曼光譜與資料庫中的參考光譜,快速識別樣品的成分和種類,這就是拉曼光譜應用之一。

總之,拉曼光譜是一種非常有用的技術,可用於研究物質分子的結構和振動特性。拉曼光譜通過測量樣品中光子的頻率變化,從而提供了有關分子結構和動力學的詳細信息。通過使用拉曼光譜技術,研究人員可以更好地了解生物分子、材料和化學物質等的結構和性質。

拉曼光譜可以提供非常有價值的信息,特別是對於分子結構的研究。拉曼光譜圖中的峰可以告訴研究者有關分子中不同鍵的振動特性,這些振動特性受到化學結構和周圍環境的影響。因此,可以通過拉曼光譜來研究分子結構和動力學,例如研究蛋白質、脂質和聚合物等生物分子的結構和功能,也可以查明毒品的種類和成分,此外,拉曼光譜還可以應用於材料科學、化學、物理和環境科學、圖畫修復等領域。

拉曼光譜應用技術

生物醫學:
拉曼光譜技術可以用於研究蛋白質、核酸、多肽、脂質等生物分子的結構和功能,並可應用於診斷和治療疾病。例如,可以使用拉曼光譜來檢測腫瘤細胞的代謝活性和生長狀態,進而幫助診斷和治療癌症。

毒品追緝:
毒品通常是由複雜的化學物質組成,使用拉曼光譜技術,可以對這些化學物質進行分析和鑒定,從而幫助查明毒品的種類和成分。拉曼光譜技術具有非破壞性、高靈敏度、高分辨率等優點,並且可以對微小樣品進行分析,因此被廣泛應用於毒品查緝領域。例如,可以使用拉曼光譜技術對毒品、毒品前驅物、添加劑等樣品進行分析,從而對毒品進行種類鑒定、來源追蹤和控制等。

材料科學:
拉曼光譜可以用於研究材料的結構、相變化和化學反應,並可應用於設計新型材料和改善材料的性能。例如,可以使用拉曼光譜來研究複雜材料(如多晶材料、聚合物、奈米材料)的結構和性質,從而優化材料的力學、光學、電子等性能。

化學分析:
拉曼光譜可以用於研究化學反應機制和反應動力學,並可應用於定量分析和質量控制。例如,可以使用拉曼光譜來分析化學反應中產物和反應物的濃度變化,進而控制反應過程和產品質量。

環境監測:
拉曼光譜可以用於研究環境中的污染物和生物分子,並可應用於監測和治理環境污染。例如,可以使用拉曼光譜來檢測土壤中的有害物質、水中的微生物和生物分子,從而改善環境品質和生態環境。

圖畫修復:
珍貴的畫作經常需要識別和區分畫布、顏料、填充物和其他材料的成分,以便選擇合適的修復方法和材料。拉曼光譜技術可以提供高分辨率的化學成分分析,從而幫助識別和區分不同的材料成分。例如,可以使用拉曼光譜技術來檢測畫布上的染料顏料、膠質、纖維等成分,從而確定修復方法和材料的適用性。此外,拉曼光譜技術還可以檢測畫作中的老化和劣化情況。畫作隨著時間的推移會出現劣化和老化現象,例如,某些顏料會因氧化而褪色,某些材料會因長時間接觸而出現腐蝕。透過拉曼光譜技術,可以快速準確地檢測畫作中的化學成分和狀態變化,並選擇適當的修復方法和材料來修復畫作,從而保護和恢復重要的文化遺產。

半導體檢測:
半導體是現代電子工業中最重要的材料之一,當雷射照射到半導體表面或內部時,樣品中的晶格振動和電子激發會產生拉曼散射現象,從拉曼光譜中可以獲得半導體晶格結構、殘留應力、材料成分、缺陷特性、表面污染檢測等信息,對半導體材料的質量、性能、工藝和製造工藝進行評估和控制,提高半導體產品的可靠性和穩定性,增加產品的生產效率和降低製造成本。
拉曼光譜技術具有廣泛的應用價值,可應用於許多不同的領域。

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