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Espectroscopia vibracional: espectroscopia infrarroja y Raman para la evaluación de los biocombustibles
La noción de que los sistemas compuestos por moléculas pueden sufrir movimientos vibracionales, en los que sus átomos están en constante movimiento alrededor de su posición de equilibrio, puede explicarse mediante la espectroscopia vibracional . Cada molécula contiene una energía de estado básico (incluida la energía vibracional), que puede describirse como la suma de diferentes componentes. Esta energía define la energía mínima con la que los átomos de una molécula pueden moverse en un movimiento periódico, descrito principalmente por los seis movimientos que se muestran en la figura 2.
Figura 2.
Modos vibracionales principales para las moléculas.
El principio de este tipo de espectroscopia es que la radiación electromagnética puede interactuar con las moléculas, llevándolas desde su energía de estado básico a una energía de estado excitado vibracional en la que los movimientos de los átomos tienen mayor energía. La transición de estado sigue las reglas de la mecánica cuántica y obedece a niveles de energía cuantificados; para una visión de oscilador armónico de la vibración, la energía que lleva a una molécula de un estado vibracional a un estado inmediatamente superior es (12hv), donde his la constante de Planck y vis la frecuencia de la vibración. Por tanto, el fotón que puede interactuar con una molécula debe tener una energía igual a este valor para cambiar su estado vibracional; de lo contrario, no se consigue la transición. La parte del espectro electromagnético que puede dar lugar a estas transiciones es la región infrarroja. Esta región puede dividirse en tres partes diferentes, con distintas aplicaciones para el estudio espectroscópico: el infrarrojo cercano (NIR), de 14.000 a 4.000 cm-1, permite estudiar los sobretonos y las vibraciones armónicas o combinadas; el infrarrojo medio (MIR), de 4.000 a 400 cm-1, permite estudiar las vibraciones fundamentales y la estructura de rotación-vibración de las moléculas pequeñas; y el infrarrojo lejano (FIR), de 400 a 10 cm-1, permite estudiar las vibraciones de los átomos poco pesados . Una molécula poliatómica puede sufrir muchos tipos de vibración, según su número de átomos y su grado de libertad. Para las moléculas no lineales, el número de vibraciones posibles puede definirse mediante la regla 3N- 6, donde N es el número total de átomos. Por lo tanto, diferentes moléculas experimentan diferentes tipos de vibración, lo que conduce a diferentes transiciones posibles al absorber la radiación infrarroja. Esta es la premisa de este tipo de espectroscopia, ya que un espectro logrado por dicha técnica puede verse como la huella dactilar de una molécula y puede utilizarse especialmente para el análisis de grupos funcionales.
Las dos principales técnicas para estudiar estas vibraciones son la espectroscopia infrarroja y la Raman, y se han estudiado en mayor medida que las otras técnicas para su aplicación desde mediados del siglo XX. Aunque los conocimientos teóricos se desarrollaron durante el siglo anterior, no fue hasta la Segunda Guerra Mundial cuando la espectroscopia de infrarrojos tuvo un gran avance, ya que el número de instrumentos pasó de menos de 20 antes de la guerra a 700 en 1947. De hecho, varios programas del Reino Unido y Estados Unidos impulsaron durante la guerra la investigación y el desarrollo de los primeros instrumentos de infrarrojos disponibles en el mercado, como los utilizados en el análisis del petróleo (por ejemplo, para rastrear el origen de la gasolina utilizada por las fuerzas aéreas alemanas), en el control de calidad para la producción de caucho sintético y en la resolución de la estructura de la penicilina . Los ejemplos de las primeras publicaciones abarcan desde las aplicaciones industriales hasta los estudios más académicos. Por ejemplo, Downing et al. utilizaron la espectroscopia infrarroja para diferenciar los isómeros de la molécula diclorodifeniltricloroetano y para detectar cualitativamente la presencia de impurezas en sus muestras, y Pfann et al. utilizaron la espectroscopia infrarroja para evaluar la presencia de fragmentos moleculares de los iniciadores utilizados para catalizar una reacción de polimerización en la estructura del polímero final. En cuanto al área de los biocombustibles, al ser un tema más reciente, las primeras aplicaciones descritas de la espectroscopia infrarroja no empezaron a aparecer hasta finales de los años 90. En 1996, Adjaye et al. la utilizaron para caracterizar diferentes mezclas de sílice-alúmina y HZSM-5 como catalizadores para la conversión catalítica de un biocombustible procedente del procesamiento térmico de la madera de arce en hidrocarburos líquidos; en el mismo año, Sanderson et al. utilizaron la técnica para el análisis composicional de materias primas de biomasa. La espectroscopia Raman, por otro lado, se aplicó para estudios de biocombustibles casi una década más tarde que la espectroscopia infrarroja, como en el trabajo de Oliveira et al. Ellos utilizaron la técnica para determinar la adulteración de las mezclas de diesel/biodiesel mediante la adición de aceite vegetal. En este estudio, se aplicaron tanto la espectroscopia Raman como la del infrarrojo cercano para la determinación, y ambas dieron un resultado final de precisión similar para la cuantificación de la adulteración, dependiendo del algoritmo utilizado para el cálculo.
Las dos técnicas, aunque relacionadas con los modos vibracionales de las moléculas, tienen principios diferentes y son complementarias. La espectroscopia infrarroja se basa en la absorción de la radiación, mientras que la espectroscopia Raman se basa en la interacción mediante colisiones inelásticas. En la espectroscopia infrarroja, un fotón infrarrojo de cierta energía (con una frecuencia v), puede ser absorbido por una molécula si esa energía es exactamente igual a la diferencia de energía entre un estado vibracional básico y un estado vibracional excitado; utilizando un modelo armónico simplificado, la diferencia de energía entre los dos estados es (12hv), como se ha mencionado antes en el texto. Por lo tanto, la energía del fotón (Ep) necesaria para que una transición sea posible se define por:
Sin embargo, incluso si un fotón tiene tal energía, esta transición de estado puede no existir debido a la principal regla de selección de la espectroscopia infrarroja: para que se produzca la absorción (por lo tanto, la transición), la vibración tiene que conducir a un cambio en el momento dipolar. Si no se produce ningún cambio, esa transición se considera «prohibida en el infrarrojo» . La intensidad en la que se producen las transiciones también depende de los enlaces moleculares relacionados con la vibración, ya que es proporcional al cuadrado de este momento dipolar.
Para la espectroscopia Raman, el cambio del momento dipolar por la vibración no es la regla de corte, y las transiciones de vibración que no están permitidas en la espectroscopia infrarroja pueden estarlo en la espectroscopia Raman. Esto se debe a los diferentes fenómenos que tienen lugar en esta espectroscopia; como se ha dicho, la técnica aprovecha una colisión inelástica entre el fotón y la molécula, dando lugar a la dispersión de la radiación electromagnética con diferente longitud de onda que la irradiada. El campo eléctrico de la radiación electromagnética puede interactuar con la molécula, creando un momento dipolar inducido adicional como respuesta de los electrones y núcleos que se mueven en direcciones opuestas del campo, de acuerdo con la ley de Coulomb . La dependencia en este caso está relacionada con la capacidad de polarización de la molécula, medida por su polarizabilidad, es decir, la deformabilidad de la nube de electrones alrededor de la molécula por un campo eléctrico externo. De hecho, la regla de selección de una transición de vibración en la espectroscopia Raman es que provoca un cambio en la polarizabilidad de la molécula. A continuación, el fotón incidente es absorbido momentáneamente por la molécula, lo que provoca una transición del estado básico a un estado virtual; se crea un nuevo fotón y se dispersa por una transición de este estado virtual a un estado vibracional de menor energía, como se muestra en la figura 3. La mayor parte de la luz dispersada tiene la misma frecuencia que la luz inicial, tal y como describe la dispersión de Rayleigh, que no contiene ninguna información sobre la molécula. La información procede de la dispersión Stokes y anti-Stokes, en la que la molécula pasa de un estado básico a un estado virtual o de un estado excitado a un estado virtual; en el primer caso, la luz dispersada tiene una frecuencia menor que la luz inicial, mientras que en el segundo, la luz dispersada tiene una frecuencia mayor que la luz inicial. Por lo tanto, el espectro Raman se puede dividir por ambos tipos de espectros de dispersión, y la diferencia de frecuencia es equivalente a la de la espectroscopia infrarroja.
Figura 3.
Diagrama de niveles de energía para las posibles transiciones en espectroscopia infrarroja y Raman.
Para ambas técnicas, la caracterización es una de las principales posibilidades, ya que las frecuencias de las vibraciones moleculares dependen de las masas de los átomos, su disposición geométrica y la fuerza de sus enlaces químicos. Los espectros proporcionan información sobre la estructura molecular, la dinámica y el entorno.
En términos de aplicación, ambas técnicas tienen diferentes esquemas de aparatos, que no serán tratados por los autores aquí, pero que pueden encontrarse fácilmente en otros lugares. En cuanto a la diferencia entre las técnicas a efectos de comparación, Peter Larkin la ha descrito en su libro «Infrared and Raman Spectroscopy: Principles and Spectral Interpretation», como se muestra en la Tabla 2.
| Raman | Infrarrojo | Cerca delIR | |
|---|---|---|---|
| Facilidad en la preparación de la muestra | Muy simple | Variable | Simple |
| Líquidos | Muy simple | Muy simple | Muy simple |
| Polvos | Muy simple | Simple | Simple |
| Gases | Simple | Muy simple | Simple |
| Huellas | Excelente | Excelente | Muy buena |
| Mejores vibraciones | Simétrica | Asimétrica | Comb/Overtone |
| Frecuencias de grupo | Excelente | Excelente | Bien |
| Soluciones acuosas | Muy bien | Muy difícil | Bien |
| Análisis cuantitativo | Bueno | Bueno | Excelente |
| Modos de bajafrecuencia | Excelente | Difícil | No |
Tabla 2.
Comparación de la espectroscopia Raman, del infrarrojo medio y del infrarrojo cercano, tomada de .
La diferencia entre los espectros de las muestras obtenidos por espectroscopia infrarroja y por espectroscopia Raman es ilustrada por Corsetti et al. , en la que se utilizaron ambas técnicas para realizar mediciones cuantitativas en mezclas sistemáticamente variadas de etanol y una gasolina, tema de interés debido a la producción de bioetanol. La figura 4 muestra una comparación entre las dos técnicas para la mezcla y para el etanol y la gasolina puros.
Figura 4.
Espectro IR y Raman del etanol puro (rojo), de la gasolina pura (azul discontinuo) y de la mezcla (negro), presentados en .
La comparación entre los espectros puede ser muy directa, ya que las bandas que son muy intensas para la espectroscopia IR tienen baja intensidad en la espectroscopia Raman, y viceversa. Las bandas vibracionales relacionadas con las moléculas de alcohol, que son los tramos de las bandas O─H (3600-3000 cm-1) y C─O (1000-1100 cm-1), son intensas en los espectros IR debido a la electronegatividad que provoca gran cambio en el momento dipolar; sin embargo, estas vibraciones son poco polarizables, por lo que se muestran con baja intensidad en los espectros Raman. Por otro lado, las bandas relacionadas con los estiramientos y flexiones de las bandas de C─H (3000-2800 cm-1 y 1600-1200 cm-1) no provocan gran cambio en el momento dipolar y son poco intensas en los espectros IR, mientras que tienden a ser más polarizables y tienen mayor intensidad en los espectros Raman.
Como se ha mencionado anteriormente, las primeras aplicaciones de las dos técnicas en el área de los biocombustibles fueron para la caracterización y cuantificación de componentes/propiedades de los mismos. Este tipo de aplicaciones son muy comunes, y en la literatura se puede encontrar una gran cantidad de trabajos de las últimas dos décadas al respecto. La caracterización es la principal característica de estas técnicas, que se han aplicado en diferentes situaciones. Una de ellas es la evaluación de catalizadores, como en el estudio de biocatalizadores heterogéneos a partir de sacarosa, serrín y cáscaras de huevo de gallina para la producción de biodiésel de Wembabazi et al. . Otro estudio investigó la producción de biocombustibles de hidrocarburos a través del hidroprocesamiento del aceite de carinata , mientras que otro estudió la producción de combustibles bioaditivos a partir del bioglicerol en condiciones ecológicas . Se pueden encontrar muchos otros trabajos que tratan este tema La caracterización se ha aplicado no sólo a los catalizadores utilizados para los procesos de biocombustibles sino también al propio biocombustible, como el análisis estructural de los bioaceites procedentes de la licuefacción hidrotérmica subcrítica y supercrítica de una planta de Turquía en un estudio de Durak y Aysu , o la caracterización del material insoluble aislado del biodiésel de aceite de palma colombiano en Plata et al. . También, Nanda et al. evaluaron el estiércol de caballo a través de la gasificación catalítica de agua supercrítica como una posible materia prima de próxima generación para la producción de biocombustibles . Muchos otros han utilizado este enfoque.
Otra gran característica de estas técnicas es su dependencia de la concentración. La intensidad de las señales está relacionada con la característica de la vibración de la banda y con el número de moléculas necesarias para realizar la transición de estado (es decir, la concentración molecular). Esta dependencia puede definirse mediante la ley de Lambert-Beer, que establece que existe una relación lineal entre la señal y la concentración. Por lo tanto, se puede utilizar para la estimación de la concentración de los componentes presentes en las mezclas o para otras propiedades en diferentes sistemas. Como se ha comentado anteriormente, uno de los primeros artículos publicados utilizando la espectroscopia de infrarrojos tenía como objetivo conseguir un análisis composicional de la materia prima de la biomasa, donde determinaron la composición química de varias materias primas leñosas y herbáceas (121 muestras en total) utilizando la espectroscopia NIR. En las muestras se analizaron los extractos de etanol, las cenizas, la lignina, los ácidos urónicos, la arabinosa, la xilosa, la manosa, la galactosa, la glucosa y el C, el H, el N y el O, y todas esas respuestas se cuantificaron mediante espectroscopia. Los resultados mostraron grandes correlaciones para la mayoría de las respuestas, como se muestra en la Figura 5, lo que sugiere que la espectroscopia infrarroja fue capaz de cuantificar los componentes relacionados con las materias primas de la biomasa con respuestas de alta precisión.
Para fines de cuantificación o clasificación, se pueden aplicar muchos algoritmos quimiométricos a los datos vibracionales para transformar los datos en información cuantitativa más relevante. En el caso del trabajo de Sanderson presentado anteriormente, se utilizó la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) para convertir los datos espectrales en las respuestas. Varios otros trabajos en el área de los biocombustibles han utilizado diferentes algoritmos para la evaluación cuantitativa de diferentes respuestas o para el control de calidad y la clasificación, como la regresión lineal multivariada (MLR), la regresión de componentes principales (PCR), las máquinas de vectores de apoyo (SVM) redes neuronales artificiales (RNA), análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA), análisis de componentes principales (PCA), vecinos más cercanos (KNN), análisis discriminante lineal (LDA), análisis discriminante cuadrático (QDA), análisis discriminante regularizado (RDA), entre otros (véase la figura 6).
Figura 5.
Gráfico de valores predichos vs. observados de las respuestas estudiadas en for valores observados de las respuestas estudiadas en para la cuantificación de los componentes presentes en la materia prima de biomasa.
Figura 6.
Esquema de la reacción de producción de biodiésel realizada por .
Otras aplicaciones en el área que utilizan las técnicas vibracionales son la evaluación de la degradación de los biocombustibles y la evaluación del proceso . En cuanto a este último tema, en la última década surgió una nueva estrategia para la optimización y el control de procesos, a saber, la iniciativa de la tecnología analítica de procesos (PAT) . La PAT puede definirse como la aplicación óptima de las tecnologías en las estrategias de control del proceso de retroalimentación, las herramientas de gestión de la información y/o las estrategias de optimización del producto-proceso, tal y como describen Chadwick et al. Para cumplir sus objetivos, se emplean técnicas de detección en tiempo real para controlar y supervisar los parámetros a lo largo de la cadena de procesamiento, consiguiendo una gran cantidad de datos. En la literatura, el PAT se ha aplicado para seguir las trayectorias de las reacciones, monitorizar la conversión a lo largo del tiempo, e incluso evaluar cuantitativamente las eficiencias de los catalizadores para la producción de biodiésel . Como ejemplo, desde nuestro grupo de investigación, Kartnaller et al. han utilizado la espectroscopia infrarroja y la quimiometría para seguir la reacción de esterificación de un ácido graso libre a biodiésel, cuantificando cada componente de la mezcla y evaluando diferentes catalizadores enzimáticos . La figura 7a muestra el cambio en el espectro de la mezcla de reacción en el que las bandas relacionadas con los diferentes componentes cambian a medida que avanza la reacción. Como se ha comentado, la señal espectroscópica depende de la concentración según la ley de Lambert-Beer; por tanto, si un producto de una mezcla cambia su concentración, también lo hará la intensidad de sus bandas. Con el avance de la tecnología, los equipos de infrarrojos han cambiado en las últimas décadas y han aparecido nuevos tipos en el mercado. Esto ha permitido que los equipos adquieran más información en menos tiempo y de forma automatizada, lo que puede generar una gran cantidad de información y permitir un fácil seguimiento de las rutas de reacción, como se muestra en la Figura 7b.
Figura 7.
(a) Cambio en la intensidad de las bandas infrarrojas de los diferentes componentes de una mezcla debido a la reacción y(b) seguimiento cuantitativo de los diferentes componentes de la reacción a lo largo del tiempo, calculado por la ley de Lambert-Beerlaw, de .
Por lo tanto, es fácil concluir que la espectroscopia vibracional tiene una gran gama de aplicaciones en general, y el área de los biocombustibles la ha utilizado para muchos tipos de objetivos en los últimos años. Con el aumento de los avances tecnológicos, tanto desde el punto de vista técnico como de la investigación de los biocombustibles, el uso de la técnica está destinado a aumentar aún más.