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Nicomp納米粒度儀數(shù)據(jù)說明2

　更新時(shí)間：2023-11-10 　點(diǎn)擊量：987

DLS數(shù)據(jù)解析

Nicomp® 系統(tǒng)

概述

Entegris Nicomp®動(dòng)態(tài)光散射（DLS）系統(tǒng)是一種易于使用的粒度和zeta電位分析儀。本技術(shù)文檔顯示了Nicomp的典型結(jié)果，并對(duì)聲場(chǎng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析說明。

簡(jiǎn)介：動(dòng)態(tài)光散射

DLS 技術(shù)是測(cè)量 1 nm 至約 10 μm 懸浮液粒徑的理想方法（取決于顆粒密度）。Nicomp系統(tǒng)的簡(jiǎn)化光學(xué)圖如圖1所示。

D = kT / 6πηR

說明:

k = 玻爾茲曼常數(shù)

η = 溶劑的粘度

T = 溫度 (K)

R = 粒子半徑

圖示描述已自動(dòng)生成

圖 1. DLS光學(xué)器件

結(jié)果解析

窄分布的聚苯乙烯乳膠標(biāo)準(zhǔn)品（PSL）的典型結(jié)果如圖2所示。

圖 2. Nicomp DLS 結(jié)果

這是一個(gè)強(qiáng)度加權(quán)高斯分布，因此完整的結(jié)果可以用兩個(gè)數(shù)字定義；平均值和均方差。但是DLS1的ISO標(biāo)準(zhǔn)建議應(yīng)使用平均值和多分散指數(shù)PI報(bào)告結(jié)果

ISO 22412-2008中使用的命名法在技術(shù)上是準(zhǔn)確的，但在現(xiàn)實(shí)中很少使用。例如，用于強(qiáng)度加權(quán)平均直徑的術(shù)語(yǔ)是 DLS。在Nicomp軟件中，這個(gè)值是平均直徑。在其他供應(yīng)商的軟件中，這有時(shí)被稱為Z平均值或Zave。因此，要按照 ISO 22412-2008 中的指導(dǎo)報(bào)告 Nicomp 結(jié)果，要展示的兩個(gè)值是平均直徑和方差（PI）。

下面描述了圖 2 中從左到右、從上到下顯示的所有報(bào)告值。

平均直徑 = 強(qiáng)度分布的平均直徑（光強(qiáng)徑），還有DLS 和 Zave。

Coeff. Of Var’n. = 強(qiáng)度分布的變化系數(shù)

= 標(biāo)準(zhǔn)偏差/平均值

Stnd. Dev. = 強(qiáng)度分布的標(biāo)準(zhǔn)偏差，占總分布的 68.2%

± 1V 以內(nèi)

Norm. Stnd. Dev. = Stnd. Dev./Mean

方差（PI） = 多分散系數(shù)，定義如下

Where: 3Qint,i : intensity-weighted amount of particles with size xi the size distributions may be obtained as a discrete set of diameters, xi, and corresponding intensity-weighted amounts {3Qint, i, xi, i = 1...N}

△Qint,i:粒徑為xi的顆粒的強(qiáng)度加權(quán)量。粒徑分布可以得到為直徑，xi和相應(yīng)的強(qiáng)度加權(quán)量的離散集合{△Qint, i, xi, i = 1…N}

“Solid Particle" = Nicomp 軟件在從強(qiáng)度分布轉(zhuǎn)換為基于體積或數(shù)量的分布時(shí)，使用兩種折射率模型?！?/span>Solid Particle"模型假設(shè)顆粒的折射率RI與分散液體的RI之間存在很大差異?！?/span>Vesicle"模型假設(shè)RI顆粒/RI液體的比例更接近，并針對(duì)脂質(zhì)體進(jìn)行了優(yōu)化。

注意：這些模型不影響強(qiáng)度結(jié)果，只影響體積和數(shù)量結(jié)果。

Run Time = 測(cè)量持續(xù)時(shí)間的長(zhǎng)度

Chi Squared=擬合優(yōu)度計(jì)算

注：此值還指示應(yīng)使用高斯還是多模態(tài) Nicomp 結(jié)果。如果卡方值低于 2-3，則建議使用高斯結(jié)果。對(duì)于大于 3 卡方值（Chi），請(qǐng)考慮使用 Nicomp 結(jié)果。

Auto B. Adj. = 自動(dòng)基線調(diào)整。當(dāng)存在一些大顆?；蛟紨?shù)據(jù)嘈雜時(shí)，相關(guān)函數(shù)的基線可能會(huì)不穩(wěn)定。較高的Auto B. Adj 調(diào)整值表示數(shù)據(jù)存在噪聲，可能需要更好的樣品制備。

Ch 1. Data X1000 = 相關(guān)函數(shù)中通道 # 1 的內(nèi)容。值越高，表示函數(shù)中的統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確性越高。

Z-Average Diff Coeff = 斯托克斯-愛因斯坦方程中使用的擴(kuò)散系數(shù)D，用于將擴(kuò)散系數(shù)轉(zhuǎn)換為粒徑。

分布類型

圖 2 所示的結(jié)果是高斯結(jié)果;完_全由平均值和標(biāo)準(zhǔn)差（或 PI）定義。高斯分布的特征是，總數(shù)的 68% 與平均值相差在 1 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)，如圖 3 所示。

圖3. 高斯分布

對(duì)于具有多個(gè)峰的樣品，使用獨(dú)_特的Nicomp計(jì)算來解析多峰。較大的卡方值表示簡(jiǎn)單的高斯結(jié)果不能很好地表示原始數(shù)據(jù)。獨(dú)_特的Nicomp分布分析使用的一般數(shù)學(xué)過程稱為拉普拉斯變換反演（“ILT"）。這種相當(dāng)復(fù)雜的技術(shù)也被用于分析其他科學(xué)領(lǐng)域的各種問題，與光散射無關(guān)。具體的數(shù)學(xué)過程是高斯（累積量）分析中使用的最小二乘計(jì)算的更復(fù)雜的版本;它被稱為非負(fù)最小二乘（“NNLS"）分析。

如圖4所示的結(jié)果具有較高的Chi平方值，這意味著高斯結(jié)果與原始數(shù)據(jù)不是最佳擬合，應(yīng)考慮Nicomp結(jié)果。Nicomp結(jié)果如圖5所示。

圖4.高Chi平方結(jié)果，高斯結(jié)果

圖表中度可信度描述已自動(dòng)生成

圖5.Nicomp 結(jié)果

DLS 測(cè)量的主要結(jié)果是強(qiáng)度加權(quán)分布。結(jié)果可以轉(zhuǎn)換為數(shù)量或體積分布，以便與其他技術(shù)進(jìn)行比較。例如，由于顯微鏡產(chǎn)生數(shù)量加權(quán)分布，因此數(shù)量分布將顯示更接近SEM結(jié)果的結(jié)果。強(qiáng)度分布將類似于窄對(duì)稱分布的體積或數(shù)量分布。對(duì)于更廣泛的分布，結(jié)果將按照從大到小的一般順序出現(xiàn)相當(dāng)大的差異：強(qiáng)度>體積>數(shù)量。樣品的強(qiáng)度、體積和數(shù)量結(jié)果的比較如圖6-8所示。

圖形用戶界面, 表格, Excel描述已自動(dòng)生成

圖6. 強(qiáng)度分布結(jié)果（光強(qiáng)徑）

圖表中度可信度描述已自動(dòng)生成

圖7. 體積分布結(jié)果（體積徑）

Number weighting

Mean Diameter

81.5 nm

Stnd Deviation

31.699 nm (38.90%)

圖8. 數(shù)量分布結(jié)果（數(shù)量徑）

Cumulative result
25% of distribution	<85.2 nm
50% of distribution	<90.8 nm
75% of distribution	<96.6 nm
90% of distribution	<102.3 nm
99% of distribution	<112.7 nm
80% of distribution	<98.2 nm