Die Bandbreite der IR-Technologien konnte in den letzten Jahren insbesondere durch den Einsatz von IR-Lasern im mittleren Infrarot (MIR) erweitert werden. Zu den Vorteilen von Quantenkaskadenlasern (QCL) und Interbandkaskadenlasern (ICL) in der IR-Spektroskopie im Vergleich zu konventionellen thermischen Strahlungsquellen zählen deren hohe Strahlungsintensität, schnelle Amplituden- und Frequenzmodulation, sowie Polarisation und Kohärenz 1,2. Solche Laser sind auch die Grundlage für die Entwicklung von Frequenzkämmen, welche den nächsten Schritt in der Entwicklung von IR-Strahlungsquellen darstellen. Superkontinuumlaser (SCL) verfügen als Strahlungsquellen über ähnliche Eigenschaften, wie eine hohe Strahlungsintensität, räumliche Kohärenz und ultraschnelle Modulation, emittieren jedoch in einem breiteren Spektralbereich von 2 – 16 µm und sind zurzeit noch günstiger herstellbar als QCLs. Damit lassen sich in Zukunft preiswerte und hochintegrierte IR-Spektrometertechnologien realisieren, die auch Einzug in Verbraucheranwendungen halten können, um potenziell große Datensätze (Big Data) für Deep-Learning Ansätze zu liefern.
Laserstrahlungsquellen erlauben auch die Entwicklung von neuen Messkonzepten per se, die in ihrer Leistungsfähigkeit deutlich über etablierte Absorptionsmessungen hinausgehen und so eine Vielfalt von neuen Anwendungsmöglichkeiten erschließen helfen. Indirekte Messkonzepte, wie sie in der Photothermie und Photoakustik zur Anwendung kommen, nutzen die Vorteile der Laserstrahlungsquellen und erlauben so ungeahnte Nachweisstärken bei kleinsten Probenvolumina. Wichtige Anwendungen liegen hier im Bereich der Spurengasanalytik3, der nicht-invasiven Diagnostik4 sowie der hyperspektralen Bildgebung mit erreichbarer Auflösung in Nanometerbereich5.
Eine weitere Schlüsseltechnologie sind IR-Biosensoren, die hinsichtlich Miniaturisierung und Empfindlichkeit weiteren Entwicklungsbedarf haben. IR-Sensortechnologien auf Grundlage von festen und hohlen Wellenleitern, um Flüssigkeiten und Festkörper bzw. Gase und Dämpfe zu detektieren, sind dabei besonders vielversprechend6. Auch neuartige Kristalle aus mikrostrukturiertem Silizium wurden bereits als kostengünstige Sensoren in der Prozessanalytik vorgestellt7. Sie können mit verschiedenen IR-Strahlungsquellen und IR-Detektoren gekoppelt werden. Weitere Optionen, die die Empfindlichkeit der Methode zusätzlich steigern können, basieren auf der Vorkonzentration des Analyten mittels Membranen oder funktionalisierten Oberflächen.
Weiterhin können IR-Spektren auch mit hoher zeitlicher Auflösung im Bereich von Nanosekunden bis Sekunden registriert werden. Durchstimmbare QCLs sind dabei in der Lage, Signale bei einzelnen Wellenzahlen ultraschnell und mit höchster Empfindlichkeit zu erfassen. Strahlungsquellen auf Grundlage von QCLs und sog. IR-Frequenzkämmen wurden entwickelt, die IR-spektroskopische Untersuchungen mit bisher unerreichter Geschwindigkeit, Brillanz sowie spektraler (typisch 0.3 cm-1) und zeitlicher (bis zu 4 µs) Auflösung in einem Wellenzahlenbereich von 60-100 cm-1 ermöglichen. Diese neuen Technologien eröffnen ein völlig neues Spektrum an Möglichkeiten zur praktischen Nutzung der IR-Spektroskopie.8
Darüber hinaus hat sich die Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) im Spektralbereich 0.8 – 2.5 µm als leistungsstarke Methode durchgesetzt, insbesondere wenn es um die Simultanbestimmungen von chemischen und/oder physikalischen Parametern geht. Dies beruht auf der multiplen Information, die durch die stattliche Zahl an Ober- und Kombinationsschwingungen hervorgerufen wird9. Die Einführung verschiedener Monochromator-Systeme basierend auf mikroelektromechanischen Systemen (MEMS) und variablen durchstimmbaren Filtern bietet ein hervorragendes Tool zur Miniaturisierung dieser Systeme. Darauf aufbauend lassen sich portable Spektrometer realisieren, die ortsunabhängig überall eingesetzt werden können und quasi für jedermann leistbar sind.10
(1) Schwaighofer, A.; Brandstetter, M.; Lendl, B. Chem. Soc. Rev. 2017, 46, 5903-5924.
(2) Tütüncü, E.; Mizaikoff, B. Analytical and Bioanalytical Chemistry 2019, 411, 1679-1686.
(3) Patimisco, P.; Sampaolo, A.; Dong, L.; Tittel, F. K.; Spagnolo, V. Applied Physics Reviews 2018, 5, 011106.
(4) Lubinski, T.; Plotka, B.; Janik, S.; Canini, L.; Mäntele, W. Journal of Diabetes Science and Technology 2021, 15, 6-10.
(5) Dazzi, A.; Prater, C. B. Chemical Reviews 2017, 117, 5146-5173.
(6) Mizaikoff, B. Chem. Soc. Rev. 2013, 42, 8683-8699.
(7) Haas, J.; Müller, A.; Sykora, L.; Mizaikoff, B. Analyst 2019, 144, 3398-3404.
(8) Akhgar, C. K.; Ramer, G.; Żbik, M.; Trajnerowicz, A.; Pawluczyk, J.; Schwaighofer, A.; Lendl, B. Analytical Chemistry 2020.
(9) Workman, J. J.; Weyer, L. Practical Guide and Spectral Atlas for Interpretive Near-Infrared Spectroscopy, 2nd ed. ed.; CRC Press: Boca Raton, USA, 2012.
(10) Beć, K.; Grabska, J.; Huck, C. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis 2020, 113686.
(c) Leibniz Institute of Photonic Technology, 2021
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