title: The identification of polymers by means of LIBS in combination with chemometrics
Creators: name: Gajarska, Zuzana
Publisher: name: TU Wien
Year: 2020
Subjects: subject: LIBS
subject: Laser Induced Breakdown Spectroscopy
subject: Polymeridentifikation
subject: Chemometrie
subject: LIBS
subject: Laser Induced Breakdown Spectroscopy
subject: identification of polymers
subject: chemometrics

description: Dank der Eignung von LIBS für eine schnelle in-situ Analytik ohne Probenvorbereitung ist dieses Verfahren zu einem vielversprechenden Kandidaten für die Online-Detektion von Polymeren z.B. in Recyclinganlagen geworden. Hier stellt allerdings die große Ähnlichkeit der LIBS-Spektren von Polymeren eine Herausforderung dar, die man nur mit chemometrischen Methoden lösen kann. Obwohl es bereits Studien zur Identifizierung weniger, häufig verwendeter Polymere gibt, ist das Potential von LIBS in Kombination mit Chemometrie bei weitem noch nicht ausgeschöpft.Deshalb war das Ziel dieser Masterarbeit die Möglichkeiten und Grenzen zur Unterscheidung möglichst vieler Polymersorten mittels LIBS und Chemometrie auszuloten. Außerdem sollte der Einfluss der gängigsten instrumentellen Parameter untersucht werden. Dazu wurden Proben von 21 verschiedenen Polymeren einer LIBS-Analyse unter 24 verschiedenen Bedingungen unterzogen. Es wurde sowohl die Laserenergie (1.8, 2.4 und 3 mJ), als auch die Messverzögerung (0.1, 0.4, 0.7 und 1 μs) entsprechend variiert und zudem noch unter zwei verschiedenen Atmosphären (Luft und Argon) gemessen.Zur Untersuchung der Unterscheidungsfähigkeit bei unterschiedlichen Bedingungen wurden die Spektren der untersuchten Polymere einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) und einer k-NN-Klassifizierung unterzogen. Im Folgenden wurden dann Random Forests herangezogen, um jene spektralen Bereiche zu identifizieren, die maximal zur Unterscheidungsfähigkeit beitragen. Schlussendlich wurden PCA, k-NN und zwei Clusterverfahren eingesetzt um das Potential der optimierten spektralen Deskriptoren für die Polymeridentifikation auch formal abschätzen zu können.Die Ergebnisse zeigten ganz klar die Möglichkeit mit Hilfe von LIBS und Chemometrie 21 verschiedene Polymersorten unterscheiden zu können. Es stellte sich heraus, dass die Ergebnisse sowohl von den Messbedingungen als auch vom Typ der eingesetzten spektralen Information abhängen. Bei maximaler Laserenergie, minimaler Messverzögerung und bei Verwendung von Argon als Atmosphäre konnte mit den spektralen Basisdeskriptoren eine Clusterreinheit von 76% erzielt werden, die durch Einsatz optimierter spektraler Deskriptoren auf 92% gesteigert werden konnte.
description: Thanks to its ability of providing a rapid in situ analysis while requiring very little or no sample preparation, laser induced breakdown spectroscopy (LIBS) has become a promising candidate for the online detection of polymers, e.g. in plastics recycling plants. Nevertheless, the high similarity of the LIBS spectra of polymers caused by their similar elemental composition represents a challenge, which needs to be overcome by the use of chemometric methods. Although studies on the identification of the few most commonly occurring polymers were performed, the full potential of LIBS and chemometrics for the identification of many different polymer types remained unexplored. Therefore, the aim of this thesis was to investigate the possibility of the discrimination of many types of polymers by means of LIBS and chemometrics, as well as to study the influence of three instrumental parameters on this process. In order to achieve that, samples of 21 polymer types were subjected to LIBS analysis under 24 different conditions, involving a systematic increase in laser energy (1:8, 2:4 and 3 mJ) and gate delay (0:1, 0:4, 0:7 and 1:0 μs) under two atmospheres (air and argon). The ability of the polymer discrimination under the individual conditions was compared by subjecting the spectra of the studied polymers to principal component analysis (PCA) and k-nearest neighbor classification (k-NN). Subsequently, random forests and a forward selection algorithm were used to identify the spectral regions with the highest importance for the discrimination among the different polymers. Eventually, PCA, k-NN and two clustering methods were used to investigate the potential of the optimized spectral information for the polymer identification.The results proved the ability of LIBS in combination with chemometrics to discriminate among the 21 different polymer samples. Nevertheless, this process showed to be greatly influenced by the measurement conditions, as well as by the type of the spectral information used for the data analysis. Using the greatest laser energy, shortest gate delay, argon atmosphere and basic spectral information, the cluster purity of 76% could be achieved. This value could be further increased to 92% by the optimization of the spectral information.