07 Jul Caracterización de microplásticos en muestras medioambientales
Agilent 8700 LDIR: análisis de microplásticos ambientales
En esta nota de aplicación se identifica la composición química de microplásticos procedentes de plásticos recogidos en las playas de Sorrento, Victoria (Australia). La identificación se consiguió mediante un método de análisis de partículas completamente automatizado diseñado para el sistema LDIR Agilent 8700, controlado por el software Agilent Clarity.
Introducción
La contaminación de vías fluviales, suelos, aire y agua potable provocada por los microplásticos está despertando un gran interés público, debido en gran parte a su irrupción como amenaza medioambiental.1 La cantidad de partículas presentes en el agua abarca varias órdenes de magnitud, por lo que el posible impacto nocivo de la exposición a los microplásticos se ha convertido en un tema candente dentro de la comunidad científica.
Los métodos convencionales de caracterización de microplásticos suelen conllevar el uso de microscopía, siendo una de las técnicas más habituales la microscopía con Raman e infrarrojo por transformada de Fourier (FTIR). Sin embargo, ambas tecnologías requieren una recogida de datos prolongada, a menudo días, para procesar una sola muestra.
Para solucionar los tiempos de análisis, existe la necesidad de técnicas rutinarias más rápidas para identificar los polímeros y obtener datos sobre el recuento de partículas y su tamaño.
El sistema LDIR 8700 ofrece una forma automatizada, rápida y sencilla de caracterizar los microplásticos y permite llevar a cabo análisis de rutina de partículas contaminantes de pequeño tamaño presentes en el medio ambiente (Figura 1).
Figura 1. Sistema de adquisición de imágenes químicas con LDIR Agilent 8700.
La fuente de infrarrojos del sistema LDIR 8700 es un láser de cascada cuántica (QCL) basado en semiconductores. Mediante el QCL, los electrones se tunelizan a través de una serie de pozos cuánticos y emiten luz. Estas propiedades permiten que el QCL se sintonice rápidamente a través del intervalo de número de onda (λ⁻¹) de 1.800 a 975 cm⁻¹. Si se combina con un detector MCT de un solo punto refrigerado de forma termoeléctrica y un sistema óptico de barrido rápido, surgen dos modos de funcionamiento. En el primero, el sistema selecciona una sola longitud de onda y hace un barrido del objetivo mientras se mueve sobre la muestra a gran velocidad. En el segundo, el objetivo permanece fijo mientras el QCL barre todo el rango de longitud de onda, obteniendo un espectro completo en menos de un segundo.
Experimento
Generación de bibliotecas
Para validar el rendimiento del método LDIR 8700, se generó una biblioteca a partir de polímeros puros sintéticos al 100 %. Se crearon microplásticos con diferentes formas y tamaños (SP2 Scientific Polymer Products Inc, Nueva York, EE. UU.; kit de muestras de polímeros, ref. 205) mediante molienda en un molinillo de café para producir un polvo amorfo.
El polvo (~10 mg) se suspendió en etanol absoluto (núm. CAS: 64-17-5) y se trasladó a portaobjetos de vidrio reflectantes de infrarrojos (7,5 × 2,5 cm; MirrIR, Kevley Technologies, Ohio, EE. UU.) mediante pipetas. Los polímeros incluidos en la biblioteca se enumeran en la Tabla 1.
Tabla 1. Polímeros incluidos en la biblioteca LDIR generada por el usuario.
Se obtuvieron dos o tres espectros por cada tipo de polímero a partir de partículas de distintos tamaños y se añadieron a la biblioteca. El software Clarity permite gestionar de forma sencilla las bibliotecas y los espectros. Una vez obtenidos los datos LDIR, el espectro de interés se puede agregar a la biblioteca siguiendo el procedimiento descrito en la Figura 2.
- Haga clic en el icono “Añadir a la biblioteca” (Figura 2).
- Introduzca un nombre para la biblioteca. En la Figura 2, el nombre es “Biblioteca local Agilent”.
- Para desbloquear la biblioteca y permitir la incorporación de espectros, haga clic en el icono del candado.
- Tras el análisis, seleccione el espectro de interés.
- Para agregar el espectro, marque la casilla junto al nombre de la biblioteca correspondiente.
- Para comprobar que se ha añadido, abra la biblioteca espectral.
- En el menú desplegable, seleccione la biblioteca deseada.
- Seleccione el espectro añadido en el paso 4 y cambie el nombre como corresponda. En la Figura 2, el nombre es “polipropileno”.
Una vez generada la biblioteca, los datos recogidos previamente se pueden volver a analizar mediante el procedimiento descrito en la Figura 3.
- Seleccione la flecha de reprocesamiento en el archivo de análisis de partículas.
- Seleccione la biblioteca correspondiente del menú desplegable.
- Haga clic en el icono de verificación.
- Aparece un nuevo archivo de análisis de partículas con los datos estadísticos actualizados.
Figura 2. Pasos para la generación de bibliotecas mediante el software Agilent Clarity.
Figura 3. Pasos de reprocesamiento de datos de espectros de bibliotecas en el software Agilent Clarity.
Preparación de muestras
Los restos de plástico se recogieron de forma aleatoria en la playa de Sorrento, Victoria (Australia). Se seleccionaron dos muestras con degradación medioambiental visible (Figura 4).
Para producir partículas de microplásticos de tamaños y formas irregulares, se rallaron las muestras con una cuchilla. Las partículas se trasladaron a viales y se suspendieron en 1 ml de etanol absoluto (núm. CAS: 64-17-5) sin procesamiento posterior. La suspensión se trasladó a dos portaobjetos de vidrio reflectantes de infrarrojos (7,5 × 2,5 cm; MirrIR, Kevley Technologies, Ohio, EE. UU.) mediante pipetas con la punta cortada manualmente para ampliar la abertura y alojar partículas de hasta 1.000 µm.
Todos los pasos de preparación se llevaron a cabo en una campana de extracción de flujo de aire laminar para minimizar la contaminación.
Sistema LDIR Agilent 8700: adquisición de datos
Los portaobjetos con las partículas de microplásticos se cargaron en el sistema LDIR 8700 y se analizaron mediante el método “Análisis-partículas” completamente automatizado del software Clarity. Los parámetros de configuración se enumeran en la Tabla 2. Los parámetros del instrumento se configuraron en los ajustes predeterminados.
Figura 4. (A) Microplásticos de la muestra 1: plástico rojo y blanco. (B) Muestra 1 en portaobjetos reflectantes. (C) Microplásticos de la muestra 2: película amarilla. (D) Muestra 2 en portaobjetos reflectantes.
Tabla 2. Parámetros del método automatizado LDIR Agilent 8700 para análisis de microplásticos.
FTIR Cary 630 con módulo ATR: confirmación de identidad
Para confirmar la identidad de las muestras 1 y 2, se empleó un espectrómetro FTIR Agilent Cary 630 combinado con un módulo de reflectancia total atenuada (ATR) con diamante (Figura 5). Se utilizó la biblioteca espectral FTIR “Polímeros ATR y aditivos de polímeros” de Agilent (ref. G8045AA, opción 106) con el algoritmo de búsqueda “Similarity” y los parámetros de la Tabla 3. La biblioteca contiene 7.974 espectros de polímeros, plásticos, aditivos, plastificadores y materiales de relleno.
Resultados y comentarios
El método Análisis-partículas de Clarity empleó tanto el modo de barrido LDIR como el de espectro completo. Primero, el modo de barrido recorrió rápidamente la superficie de la muestra a un solo número de onda. La imagen IR resultante se usó para localizar las partículas y determinar sus límites. Una vez localizadas, el sistema se desplazó automáticamente a cada partícula y adquirió un espectro completo, comparándolo con la biblioteca en tiempo real. El sistema 8700 empleó una cámara de campo amplio para obtener una panorámica completa y un objetivo microscópico para imágenes de gran aumento.
Figura 5. Espectrómetro FTIR Agilent Cary 630 combinado con módulo ATR con diamante.
Tabla 3. Parámetros de funcionamiento del sistema FTIR-ATR Agilent Cary 630.
En la muestra 1 se identificaron polipropileno (74,8 %), tipo no definido (17,0 %), poliamida (6,8 %) y poliacrilamida (1,4 %). En la muestra 2, los polímeros identificados fueron cloruro de polivinilo (85,4 %), poliamida (10,9 %), poliacrilamida (2,2 %) y tipo no definido (1,5 %).
El software Clarity genera estadísticas automáticas sobre todos los microplásticos identificados, actualizadas durante el análisis. Las partículas se pueden destacar en la zona de barrido y codificar por colores según el tipo de microplástico (Figuras 6 y 7). Dentro del intervalo de 20 a 600 μm, la mayoría de las partículas oscilaba entre 20 y 200 μm.
Figura 6. Caracterización de microplásticos de la muestra 1 con el sistema LDIR Agilent 8700. (A) Imagen IR a 1.800 cm⁻¹. (B) Partículas codificadas por color según tipo. (C) Estadísticas automáticas por tipo. (D) Distribución de tamaños de partícula.
Figura 7. Caracterización de microplásticos de la muestra 2 con el sistema LDIR Agilent 8700. (A) Imagen IR a 1.800 cm⁻¹. (B) Partículas codificadas por color según tipo. (C) Estadísticas automáticas por tipo. (D) Distribución de tamaños de partícula.
Confianza en la identificación de las muestras 1 y 2
Los usuarios pueden verificar la identificación en el software Clarity mediante un nivel de confianza (elevado, medio, bajo) y una puntuación del Índice de calidad de la coincidencia (HQI), donde 1,0 representa una coincidencia idéntica a la biblioteca.
El 71,4 % de los microplásticos de la muestra 1 y el 78,8 % de la muestra 2 obtuvieron un valor HQI > 0,8 (Tabla 4).
El método automatizado ofreció valores elevados de HQI tanto en partículas pequeñas (~20 µm) como en grandes (200 µm). En la muestra 1, las partículas A128 (22,99 µm) y A2 (189,06 µm) se identificaron como polipropileno con HQI de 0,946 y 0,963 respectivamente (Figura 8). En la muestra 2, las partículas A130 (20 µm) y A10 (210 µm) se identificaron como cloruro de polivinilo con HQI de 0,934 (Figura 9).
Tabla 4. Análisis de las muestras 1 y 2 con el método automatizado LDIR Agilent 8700.
Figura 8. Tamaño y calidad de coincidencia de partículas de la muestra 1 (Agilent Clarity). (A) Imagen IR de A128. (B) Imagen visible de A128. (C) Espectro A128 vs. biblioteca. (D) Imagen IR de A2. (E) Imagen visible de A2. (F) Espectro A2 vs. biblioteca.
Confirmación del material mediante FTIR Cary 630
La identidad de las muestras 1 y 2 se confirmó mediante el espectrómetro FTIR Cary 630 con ATR de diamante. Las muestras en polvo se colocaron en el cristal ATR y los espectros se compararon con la biblioteca de polímeros ATR mediante el software Microlab. En la muestra 1 se identificó una mezcla de polipropileno y poli(propileno-co-etileno) con calidad de 0,922 (Figura 10). En la muestra 2 se identificó cloruro de polivinilo con calidad de coincidencia de 0,969 (Figura 11).
Los resultados del FTIR Cary 630 coincidieron con los obtenidos con el sistema LDIR 8700.
Figura 9. Tamaño y calidad de coincidencia de partículas de la muestra 2 (Agilent Clarity). (A) Imagen IR de A130. (B) Imagen visible de A130. (C) Espectro A130 vs. biblioteca. (D) Imagen IR de A10. (E) Imagen visible de A10. (F) Espectro A10 vs. biblioteca.
Figura 10. Análisis FTIR Agilent Cary 630 de la muestra 1 (traza roja); coincidencia de biblioteca (traza azul). La tabla muestra calidad, biblioteca y nombre de la coincidencia.
Conclusión
El sistema LDIR Agilent 8700 clasifica y diferencia microplásticos de muestras medioambientales con mínima interacción del usuario. El método de análisis de partículas automatizado con el software Agilent Clarity permite obtener información sobre tamaño, distribución e identificación de microplásticos de forma eficaz. Los usuarios pueden crear sus propias bibliotecas siguiendo pasos sencillos en el software Clarity.
El sistema LDIR 8700, junto con una biblioteca generada por el usuario, obtuvo identificaciones de gran calidad para la mayoría de los microplásticos analizados. La identidad de las muestras fue verificada mediante FTIR Agilent Cary 630 con ATR, confirmando la precisión del método LDIR 8700.
Referencia
- Laskar et al. Plastics and Microplastics: A Threat to Environment. Environmental Technology & Innovation 2019, 14, 100352. https://doi.org/10.1016/j.eti.2019.100352
Figura 11. Análisis FTIR Agilent Cary 630 de la muestra 2 (traza roja); coincidencia de biblioteca (traza azul). La tabla muestra calidad, biblioteca y nombre de la coincidencia.
© Agilent Technologies, Inc. 2022. Impreso en EE. UU., 17 de mayo de 2022. 5994-4822ES
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