Принципы Фурье-ИК-спектроскопии
Фурье-преобразованная инфракрасная спектроскопия (Фурье-ИК, FT-IR) является высокоэффективным методом исследования молекулярной структуры и идентификации веществ. Основой метода является измерение инфракрасного поглощения образца и преобразование временной интерференционной функции в спектр поглощения с помощью математического преобразования Фурье.
В отличие от дисперсионной ИК-спектроскопии, где монохроматор поочередно пропускает отдельные длины волн, Фурье-ИК использует интерферометр Майкельсона для получения интерференционной картины всех длин волн одновременно. Это обеспечивает:
Интерферометр Майкельсона и принцип работы
Сердце FT-IR спектрометра — интерферометр Майкельсона. Он состоит из:
Подвижное зеркало создаёт переменный оптический путь, формируя интерференционную картину (интерферограмму). Интерферограмма содержит всю спектральную информацию об образце в виде изменения интенсивности во времени (или пространстве), которую математически преобразуют в спектр поглощения.
Пробоподготовка и методы анализа образцов
FT-IR применяется для анализа твердых, жидких и газообразных веществ. В зависимости от состояния проб используют различные методы:
Математическая обработка данных
Применение преобразования Фурье позволяет перейти от интерферограммы I(x) к спектру поглощения A(ν):
A(ν) = ∫−∞+∞I(x) e−2πiνxdx
Здесь x — положение подвижного зеркала, ν — волновое число. Дополнительные алгоритмы обработки включают аподизацию, коррекцию базовой линии, фильтрацию шума, что повышает разрешение и точность спектров.
Ключевые преимущества FT-IR по сравнению с традиционной ИК-спектроскопией
Применения в аналитической химии
FT-IR широко используется для:
Особенности интерпретации спектров
Каждое пиковое поглощение соответствует колебательным модам молекулы:
Совмещение FT-IR с базами данных спектров позволяет автоматизировать идентификацию соединений и повышает объективность анализа.
Развитие и перспективы FT-IR
Современные спектрометры FT-IR оснащаются быстрыми детекторами с охлаждением, интегрированными ATR-кристаллами, микро- и нанокюветами, что расширяет область применения до анализа биомолекул, жидкостей с низкой концентрацией и твердых гетерогенных образцов. Развитие программного обеспечения и алгоритмов машинного обучения открывает новые возможности для автоматического распознавания сложных спектров и количественного анализа многокомпонентных систем.