Experimental methods in chemical engineering: Fourier transform infrared spectroscopy—FTIR
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When molecules absorb infrared radiation (IR), their vibrational mode—stretching and bending of the electric dipole—changes to an excited state. Functional groups in organic molecules absorb IR related to their characteristic vibrational modes. A Fourier transform infrared absorption (FTIR) analyzer measures the absorbed IR to identify molecular composition of surfaces, structural and geometric isomers, orientation in polymers and solutions, and quantify impurities. We describe the power of FTIR instruments and their basic operating principles, including the main experimental setups available: transmission, diffuse reflectance (DRIFTS), reflection adsorption infrared spectroscopy (RAIRS), and attenuated total reflection (ATR), including the recent advances related to time‐resolved and operando applications. In catalytic studies, FTIR spectroscopy has demonstrated its versatility over the last several decades to understand reaction mechanisms, measure gas phase composition, and identify active sites. Over 3000 articles include catalysis and FTIR as keywords but 50 000 articles per year mention IR. We generated a bibliometric map of keywords in articles that Web of Science indexed in 2016 and 2017. The map identified four broad clusters of research related to or applying FTIR: nano‐composites, composites, and mechanical properties; nano‐particles, degradation, graphene oxide, and photo‐catalysis; adsorption, aqueous solutions, and waste water; and drug delivery, silver and gold nano‐particles, green synthesis, and antibacterial activity. Together with a synopsis of the principals of IR spectroscopy and a review of the applications, we discuss uncertainties and limitations of the technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,029 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».