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微秒级时间分辨超灵敏红外光谱?/strong>
传统光谱仪由于光源,测量方式等限制,需要几秒钟或者更长的测量时间来获取一个完整的光谱 然而,生物医学、化学动力学等许多过程都是发生在微秒级的时间内,这些过程是传统技术的光谱仪没办法观察到、/span>
IRsweep公司推出的IRis-F1时间分辨快速双光梳红外光谱仪是一种基于量子级联激光器频率梳的红外光谱仪,突破了传统光谱仪需要几秒钟或者更长的测量时间来获取一个完整的光谱的限制,能实现高? s时间分辨的红外光谱快速测量,**提供了结合高测量速度(微秒级时间分辨率)、高光谱分辨率和宽光谱范围的解决方案,这种高速的测量方案开启了生物医药、化学反应动力学光谱分析的全新的可能、/span>
IRis-F1微秒级时间分辨超灵敏红外光谱?/strong>IRis-F1
微秒级时间分辨超灵敏红外光谱?/strong>原理示意国/span>
主要特点9/span>
> 1 s时间分辨玆/span>
> 高达0.25 ~0.5 cm-1波数分辨玆/span>
> 双量子级联激光频率梳技术提供高能量光源
> 测量数据信噪比高
> 易于微量及痕量光谱分枏/span>
> 方便易用、可靠性高
主要技术参数:
高信噪比
广泛的应用领域:
> 时间分辨光谱 > 动力学研穵/span>
> 光催化研 > 高通红外光谱分枏/p>
> 适用固体、液体、气体样品化学成分分枏/span>
主要应用案例9/span>
1、菌紫红质时间分辨红外光谱研穵/strong>
菌紫红质(bacteriorhodopsin)是存在于细菌(如生活在盐湖中的嗜盐细菌)中的光敏跨膜质子泵
菌紫红质结构示意国/span> |
盐湖中嗜盐细菌光敏变艱/span> |
实验装置示意国/span> |
时间分辨快速双光梳红外光谱测量结果
时间分辨快速双光梳红外光谱测量结果显示9/strong>
> 成功观察到微秒时间分辨下的菌紫红质光敏状态变匕/p>
> 在微秒测试时间内,mOD浓度下光谱结果良奼/span>
> 光谱噪音水平位/span>
时间分辨快速双光梳红外光谱适用于:
> 直接分析快速生物过稊/p>
> 实时研究动力学变匕/p>
> 高通分析蛋?配体相互作用
2、光催化过程的时间分辨红外光谱研
三联吡啶钌(Ru(bpy)32+)由于具有良好的受激发特性,在电致发光(ECL)检测领域有着广泛的应用、/span>
光催化水分解反应机理: (i) Ru(bpy)32+被光激活;(ii) 消 S2O82-,变?+ 价转? (iii) Co3O4催化下,电子从水转移 Ru(bpy)33+还原?+价转?/span> |
相应的实验方案示意图 |
时间分辨快速双光梳红外光谱测量结果
时间分辨快速双光梳红外光谱测量结果显示9/p>
> 成功观察到微秒时间分辨下的催化反库/p>
> 获得OD浓度下信叶/p>
> 能结合ATR技?/span>时间分辨快速双光梳红外光谱适用于:> 催化反应
> 化学反应
> 反应过程监控
3、时间分辨红外光谱进行远距探浊/strong>
远距探测用于远程探测危险物质,如爆炸物、生?化学试剂等在安全防护领域具有重要的意义。而远距探测依赖于来自遥远表面的光束反射信号探测,具有较大的挑战
实验装置示意国/span> |
IRsweep远程探测方案测量结果
IRsweep远程探测方案测量结果显示9/strong>
> 成功探测到远程物体的漫反射信叶/span>
> 较高的输出能量具有远程探测的优势
> 能探测到 1 g/cm2表面覆盖的信叶/span>IRsweep远程探测方案可用于:> 国土安全
> 机场安检
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IRcell 超长光程激光样品池
> 适用于红外激光吸收光谰/p> > 工业、医疗、环境领域的痕量气体检浊/p> > 工业过程控制 > 安全监控 > 微量样品测试 更低容量更高灵敏?/strong> > 光程长度?49 cm > 样品池体积:38 ml > 低边噪声水平90.2 rms |
IRcell技术参数:
IRcell 应用案例
实时分析呼吸气体中的CO和CO2 using an EC-QCL
实验装置示意国/span> |
实验测试结果
Ghorbani R. & F. Schmidt F.M. Appl. Phys. B (2017) 123: 144. doi:10.1007/s00340-017-6715-x
使用IRcell用于呼吸气体的分析结果显示:
> 成功探测呼唤气体中的CO2和CO
> 较长的光程具有痕量气体探测的优势
> 对痕量气体探测具有很高的信噪毓/span>
IRcell适用于:
> 工业、医疗、环境领域的痕量气体检浊/p>
> 工业过程控制
> 安全监控
> 微量样品测试
部分用户
2018?月,首套新一代IRis-F1时间分辨快速双光梳红外光谱系统在德国柏林自由大学( Free University of Berlin)的Joachim Heberle 教授组成功完成安装、/span>
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