Dokument: Microplastics analyzed by Femtosecond Stimulated Raman Microscopy (FSRM)

Titel:	Microplastics analyzed by Femtosecond Stimulated Raman Microscopy (FSRM)
URL für Lesezeichen:	https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=72651
URN (NBN):	urn:nbn:de:hbz:061-20260325-162858-9
Kollektion:	Dissertationen
Sprache:	Englisch
Dokumententyp:	Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Medientyp:	Text
Autor:	Borbeck, Carolin [Autor]
Dateien:	[Dateien anzeigen] Adobe PDF [Details] 26,67 MB in einer Datei [ZIP-Datei erzeugen] Dateien vom 20.03.2026 / geändert 20.03.2026
Beitragende:	Prof. Dr. Gilch, Peter [Gutachter] Prof. Dr. Schmitt, Michael [Gutachter]
Stichwörter:	microplastics, microfibers, non-linear Raman spectroscopy, Raman microscopy
Dewey Dezimal-Klassifikation:	500 Naturwissenschaften und Mathematik » 540 Chemie
Beschreibungen:	Microplastics have emerged as a pressing global concern and have attracted attention in society, politics, and scientific research. Small synthetic particles are reported in a broad range of contexts, from the environment and animals to food and even human specimens. They have become ubiquitous and their effects on ecosystems and human health are hard to assess. Monitoring microplastics is an important aspect of mitigating their pathways into the environment and, eventually, uptake by humans. Existing techniques for the identification of microplastics often lack a reliable characterization of chemical characteristics and/or are time consuming. This thesis introduces a novel approach to microplastic analytics: femtosecond stimulated Raman microscopy (FSRM). This fast and broadband method for the characterization of microplastic particles enables both qualitative chemical evaluation of a sample's components, as well as quantitative measures of the particles observed, i.e. their shape, size, and number. Acquisition times in FSRM are much faster than those for spontaneous Raman micro-spectroscopy, an established method in the research of microplastics. Furthermore, spectra in FSRM, which are similar to those achieved with conventional Raman techniques, are not distorted by fluorescence of the sample material potentially induced by the laser applied. FSRM further offers the same advantages as conventional Raman, such as high spatial resolution potentially down to 1μm and being almost indifferent to water, both of which are drawbacks of another commonly applied technique, IR microscopy. First, the comparability of FSRM Raman spectra with those acquired with a spontaneous Raman spectrometer is shown for selected solvents. All spectra were corrected for their dependence on the frequency of the exciting laser light. Spontaneous Raman spectra are more strongly affected than FSRM spectra, rendering this correction necessary, especially as lasers with different wavelengths are often applied in spontaneous Raman spectroscopy. The broadening of Raman lines due to experimental effects in FSRM were also accounted for. Experimental results of FSRM spectra were in line with the converted spectra for acetonitrile, benzonitrile, and toluene. Deviations were observed in the case of alcohols methanol, ethanol, and 2-propanol. Possible causes for the deviations will be discussed in this thesis. A sample preparation mimicking environmental samples contaminated by microplastics was developed and first showcased for the example of commercially available standards: polymer beads of poly(methyl methacrylate) (PMMA) and polystyrene (PS). This approach was also employed to analyze primary microplastics found in consumer products. FSRM measurements of two facial scrubs containing different microplastic components as abrasive ingredients will be shown here. Finally, a focused analysis was conducted on a type of microplastics frequently found in the environment: microfibers. Common samples of both natural and synthetic fabrics were dissected into small microparticles and prepared for evaluation with FSRM with the same protocol developed to simulate aqueous environmental samples as first shown for primary microplastics. Different statistical methods for evaluation of the acquired data were compared: fuzzy c-means clustering and principal component analysis. The capability to distinguish natural and synthetic fibers, one key factor in microplastics identification, was further demonstrated by an everyday sample of a denim fabric, consisting of natural cotton fibers as well as synthetic polyester fibers. Mikroplastik-Partikel haben sich zu einem ernstzunehmenden globalen Problem entwickelt, welches große Aufmerksamkeit in Gesellschaft, Politik und wissenschaftlicher Forschung erfährt. Kleine synthetische Partikel werden in unterschiedlichsten Kontexten nachgewiesen, von der Umwelt über Tiere bis hin zu Lebensmitteln und sogar in menschlichen Proben. Sie sind allgegenwärtig, ihre Auswirkungen auf verschiedene Ökosysteme und die menschliche Gesundheit jedoch schwer einzuschätzen. Die Überwachung von Verunreinigungen durch Mikroplastik stellt einen wichtigen Aspekt dar, um ihre Eintragswege in die Umwelt und letztlich die Aufnahme durch den Menschen zu minimieren. Bestehende Techniken zur Identifizierung von Mikroplastik sind häufig fehleranfällig in der chemischen Charakterisierung der Partikel oder erfordern zeitaufwändige Messungen. In dieser Dissertation wird ein neuartiger Ansatz für die Mikroplastik-Analytik vorgestellt: Femtosekunden-stimulierte Ramanmikroskopie (FSRM). Diese schnelle und breitbandige Methode zur Charakterisierung von Mikroplastikpartikeln ermöglicht sowohl eine qualitative chemische Bewertung der Bestandteile einer Probe als auch zeitgleiche quantitative Aussagen über Form, Größe und Anzahl der nachgewiesenen Partikel. Die Messzeiten mittels FSRM sind deutlich kürzer als bei der spontanen Raman-Mikrospektroskopie, einer etablierten Methode in der Mikroplastikforschung. Zudem sind die mittels FSRM gewonnenen Spektren, welche denen konventioneller Raman-Techniken ähneln, nicht durch Fluoreszenz der Proben gestört. FSRM bietet darüber hinaus dieselben Vorteile wie konventionelle Raman-Techniken, darunter eine hohe räumliche Auflösung bis zu 1 μm sowie eine weitgehende Unempfindlichkeit gegenüber Wasser. Letztere sind beides Nachteile der ebenfalls häufig verwendeten IR-Mikroskopie. Zunächst wird in dieser Arbeit die Vergleichbarkeit von FSRM-Raman-Spektren mit denen eines spontanen Raman-Spektrometers anhand ausgewählter Lösemittel demonstriert. Alle aufgenommenen Spektren wurden hinsichtlich ihrer Abhängigkeit von der Frequenz des anregenden Lasers korrigiert. Spontane Raman-Spektren sind stärker abhängig von der anregenden Frequenz als FSRM-Spektren. Dies zeigt die Notwendigkeit einer Korrektur, insbesondere da in der spontanen Raman-Spektroskopie häufig verschiedene Wellenlängen eingesetzt werden. Darüber hinaus wurden experimentelle Einflüsse auf die Linienbreiten der Raman-Banden bei FSRM berücksichtigt. Die mittels FSRM gemessenen Spektren von Acetonitril, Benzonitril und Toluol stimmten mit den Erwartungen größtenteils überein. Für die alkoholischen Lösemittel Methanol, Ethanol und 2-Propanol wurden jedoch Abweichungen beobachtet, deren mögliche Ursachen in dieser Arbeit diskutiert werden. Ein Verfahren zur Probenvorbereitung, welches diejenige von Umweltproben mit Mikroplastikkontamination imitiert, wurde entwickelt und hier zunächst anhand kommerziell erhältlicher Standards vorgestellt: Polymerkugeln aus Polymethylmethacrylat (PMMA) und Polystyrol (PS). Diese Methode wurde anschließend zur Analyse primärer Mikroplastikpartikel in Konsumgütern eingesetzt. FSRM-Messungen zweier Gesichtspeelings, die unterschiedliche Mikroplastik-Komponenten enthalten, wurden durchgeführt und hier dargestellt. Abschließend erfolgte eine gezielte Analyse eines häufig in der Umwelt vorkommenden Mikroplastiktyps: Mikrofasern. Beispiele häufig verwendeter Natur- und Synthetikstoffe wurden in kleine Mikropartikel zerteilt und gemäß des entwickelten Protokolls, welches wässrige Umweltproben simuliert, für die FSRM-Messung vorbereitet. Verschiedene statistische Verfahren zur Datenauswertung wurden angewandt und verglichen: fuzzy c-means clustering und Hauptkomponentenanalyse. Die Fähigkeit zur Unterscheidung zwischen natürlichen und synthetischen Fasern, welche ein entscheidender Aspekt in der Identifikation von Mikroplastik ist, wurde zusätzlich anhand eines Alltagsbeispiels demonstriert: eines Jeans-Stoffs, bestehend aus natürlichen Baumwollfasern sowie synthetischen Polyesterfasern.
Lizenz:	Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz
Fachbereich / Einrichtung:	Mathematisch- Naturwissenschaftliche Fakultät » WE Chemie » Physikalische Chemie und Elektrochemie
Dokument erstellt am:	25.03.2026
Dateien geändert am:	25.03.2026
Promotionsantrag am:	19.08.2025
Datum der Promotion:	26.01.2026