Presentazione di approcci innovativi alla caratterizzazione dei materiali

Scott Hanton è il direttore editoriale di Lab Manager. Ha trascorso 30 anni come chimico ricercatore, direttore di laboratorio e leader aziendale presso Air Products e Intertek. Ha guadagnato...

Il 2023 Innovations in Materials Characterization Summit si è tenuto presso la Carnegie Mellon University di Pittsburgh, Pennsylvania, dal 7 al 9 agosto 2023. Questo evento riunisce esperti scientifici in un'ampia gamma di approcci alla caratterizzazione dei materiali per due giorni di presentazioni e discussioni sulle sfide che devono affrontare e le soluzioni che hanno scoperto. Il vertice di quest'anno è stato sponsorizzato da Waters Corporation (Milford, MA) e Bausch + Lomb (Bridgewater, NJ). Le presentazioni hanno coperto un'ampia varietà di argomenti, tra cui la sintesi di nuovi materiali, l'analisi cromatografica, i progressi della spettrometria di massa (MS) e gli approcci analitici integrati. I punti salienti delle presentazioni sono inclusi di seguito.

La MS è un metodo di caratterizzazione dei materiali molto potente grazie alla sua combinazione di specificità, gamma di applicazioni e facilità d'uso. Chrys Wesdemiotis della Akron University, Thierry Fouquet della Bausch + Lomb, Mark Morris della Covestro, Chris Shaffer della 3M Company e Mark Bier della Carnegie Mellon University hanno affrontato diversi approcci all'applicazione della MS a un'ampia gamma di materiali polimerici.

I punti salienti delle loro presentazioni includevano:

Un aspetto importante delle discussioni sulla MS è stato l'approccio di Fouquet di trasformare i dati della MS in potenti grafici bidimensionali che forniscono informazioni sui polimeri mediante ispezione. La chiave di questo approccio è tracciare la massa in eccesso frazionaria rispetto al rapporto massa nominale/carica (m/z). Un ulteriore perfezionamento ridefinisce la massa di riferimento da 12C uguale a 12.000 D a qualcosa di rilevante per l'analisi, come definire la massa di metil metacrilato a 100.000 D. Questo approccio si dimostra molto promettente nell'accelerare l'analisi dei materiali polimerici mediante MS ad alta risoluzione, anche di materiali sconosciuti.

La maggior parte del lavoro di caratterizzazione su materiali complessi coinvolge un team di scienziati e una varietà di tecniche complementari. Sebbene nessun approccio singolo possa risolvere completamente il problema, l’apprendimento di parti del materiale attraverso diversi esperimenti spesso porta a risultati positivi. Questo approccio richiede lavoro di squadra, cooperazione e competenze generaliste. Drew Hoteling di Bausch + Lomb, Kathryn Beers del National Institute of Standards and Technology (NIST), Anthony Gies di Dow, Inc, Aaron Hedegaard di 3M Company e Rachel Behrens dell'Università della California Santa Barbara hanno tutti utilizzato una varietà di strumenti e approcci per risolvere problemi importanti.

I punti salienti delle loro presentazioni includevano:

Ci sono stati due aspetti chiave di questa sessione. Il primo era il dettaglio, la cooperazione e la potenza di un approccio analitico veramente integrato come descritto da Hoteling. L'approccio multi-tecnica ha risposto a domande chiave sulla natura del materiale complesso. Il suo discorso ha sottolineato la necessità di tecniche e competenze diverse e la capacità di combinare i dati per risolvere sfide complesse. Descrivendo il ruolo di 14 metodi diversi, Hoteling ha mostrato come i diversi dati supportassero le conclusioni tratte dal team.

Il secondo riguarda l’importanza di migliorare il riciclo dei polimeri, come descritto da Beers, che ha sottolineato i vantaggi di mantenere gli atomi e le molecole all’interno dell’economia, piuttosto che impegnarli nei flussi di rifiuti. Ha mostrato numerosi esempi di utilizzo di dati migliori per aiutare a comprendere e migliorare le sfide del riciclaggio dei materiali. Uno dei progressi chiave è stato l’uso della spettroscopia a infrarossi, della SEC ad alta temperatura, della calorimetria a scansione differenziale e dei dati sulla densità per addestrare un sistema nel vicino infrarosso ad alte prestazioni utilizzando un software di intelligenza artificiale per comprendere la cristallinità e la ramificazione nelle poliolefine. Il NIST ha creato un set di dati pubblico utilizzando questi dati per contribuire a promuovere approcci di riciclaggio più intelligenti per la plastica.

Le tecniche di separazione cromatografica sono molto utili per caratterizzare materiali e formulazioni complesse. La separazione dei componenti consente di analizzarli individualmente, semplificando il processo di caratterizzazione. Miroslav Janic di Dow, Inc., Catherine Smith di Arkema, Inc. e Judit Puskas della Ohio State University hanno discusso di potenti sistemi con trattino progettati per ottenere maggiori informazioni da campioni separati cromatograficamente.