2.4: Dispersión dinámica de la luz
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La dispersión dinámica de luz (DLS), que también se conoce como espectroscopia de correlación de fotones (PCS) o dispersión de luz cuasielástica (QLS), es un método de espectroscopía utilizado en los campos de la química, bioquímica y física para determinar la distribución de tamaños de partículas (polímeros, proteínas, coloides, etc.) en solución o suspensión. En el experimento DLS, normalmente un láser proporciona la luz incidente monocromática, que incide sobre una solución con pequeñas partículas en movimiento browniano. Y luego a través del proceso de dispersión de Rayleigh, las partículas cuyos tamaños son suficientemente pequeños en comparación con la longitud de onda de la luz incidente difractarán la luz incidente en toda dirección con diferentes longitudes de onda e intensidades en función del tiempo. Dado que el patrón de dispersión de la luz está altamente correlacionado con la distribución de tamaños de las partículas analizadas, la información relacionada con el tamaño de la muestra podría ser adquirida procesando matemáticamente las características espectrales de la luz dispersada.
Aquí se demostrará una breve introducción de las teorías básicas del DLS, seguida de descripciones y orientación sobre el propio instrumento y el proceso de preparación y medición de la muestra. Finalmente, se mostrará y resumirá el análisis de datos de la medición de DLS y las aplicaciones de DLS, así como la comparación con otras técnicas de determinación de tamaño.
Teoría DLS
La teoría de DLS se puede introducir utilizando un sistema modelo de partículas esféricas en solución. De acuerdo con la dispersión Rayleigh (Figura\(\PageIndex{1}\)), cuando una muestra de partículas con diámetro menor que la longitud de onda de la luz incidente, cada partícula difractará la luz incidente en todas las direcciones, mientras que la intensidad\(I\) está determinada por\ ref {1}, donde\(I_0\) y\(λ\) es la intensidad y longitud de onda de la luz incidente no polarizada,\(R\) es la distancia a la partícula,\(θ\) es el ángel de dispersión,\(n\) es el índice de refracción de la partícula, y\(r\) es el radio de la partícula.
\[ I\ =\ I_{0} \frac{1\ +\cos^{2}\theta}{2R^{2}} \left(\frac{2\pi }{\lambda }\right)^{4}\left(\frac{n^{2}\ -\ 1}{n^{2}\ +\ 2}\right)^{2}r^{6} \label{1} \]
Si esa luz difractada se proyecta como una imagen sobre una pantalla, generará un patrón de “moteado” (Figura\(\PageIndex{2}\)); las áreas oscuras representan regiones donde la luz difractada de las partículas llega fuera de fase interfiriendo destructivamente y el área brillante representa regiones donde el difractado la luz llega en fase interfiriendo constructivamente.
En la práctica, las muestras de partículas normalmente no son estacionarias sino que se mueven aleatoriamente debido a colisiones con moléculas solventes como lo describe el movimiento browniano,\ ref {2}, donde\(\overline{(\Delta x)^{2}} \) está el desplazamiento cuadrado medio en el tiempo t, y D es la constante de difusión, que está relacionada con la radio hidrodinámico a de la partícula según la ecuación de Stokes-Einstein,\ ref {3}, donde k B es la constante de Boltzmann, T es la temperatura y μ es la viscosidad de la solución. Es importante destacar que para un sistema que experimenta movimiento browniano, las partículas pequeñas deben difunderse más rápido que las grandes.
\[ \overline{(\Delta x)^{2}}\ =\ 2\Delta t \label{2} \]
\[D\ =\frac{k_{B}T}{6\pi \mu a} \label{3} \]
Como resultado del movimiento browniano, la distancia entre partículas cambia constantemente y esto da como resultado un desplazamiento Doppler entre la frecuencia de la luz incidente y la frecuencia de la luz dispersada. Dado que la distancia entre partículas también afecta a la superposición de fase/interferencia de la luz difractada, el brillo y la oscuridad de los puntos en el patrón de “moteado” a su vez fluctuarán en intensidad en función del tiempo cuando las partículas cambien de posición entre sí. Entonces, como la velocidad de estas fluctuaciones de intensidad depende de qué tan rápido se muevan las partículas (las partículas más pequeñas se difunden más rápido), la información sobre la distribución de tamaños de las partículas en la solución podría adquirirse procesando las fluctuaciones de la intensidad de la luz dispersada. La figura\(\PageIndex{3}\) muestra la fluctuación hipotética de la intensidad de dispersión de partículas más grandes y partículas más pequeñas.
Para procesar matemáticamente la fluctuación de intensidad, hay varios principios/términos a entender. En primer lugar, la función de correlación de intensidad se utiliza para describir la tasa de cambio en la intensidad de dispersión comparando la intensidad\(I(t)\) en el tiempo\(t\) con la intensidad\(I(t + τ)\) en un momento posterior\((t + τ)\), y se cuantifica y normaliza por\ ref {4} y\ ref {5}, donde las llaves indican promedio terminado\(t\).
\[ G_{2} ( \tau ) =\ \langle I(t)I(t\ +\ \tau)\rangle \label{4} \]
\[g_{2}(\tau )=\frac{\langle I(t)I(t\ +\ \tau)\rangle}{\langle I(t)\rangle ^{2}} \label{5} \]
Segundo, dado que no es posible saber cómo se mueve cada partícula de la fluctuación, la función de correlación de campo eléctrico se utiliza en cambio para correlacionar el movimiento de las partículas entre sí, y se define por\ ref {6} y\ ref {7}, donde E (t) y E (t + τ) son las eléctricas dispersas campos en tiempos t y t+ τ.
\[ G_{1}(\tau ) =\ \langle E(t)E(t\ +\ \tau )\rangle \label{6} \]
\[g_{1}(\tau ) = \frac{\langle E(t)E(t\ +\ \tau)\rangle}{\langle E(t) E(t)\rangle} \label{7} \]
Para un sistema monodisperso que experimenta movimiento browniano, g 1 (τ) decaerá exponencialmente con una tasa de decaimiento γ que está relacionada por el movimiento browniano con la difusividad por\ ref {8},\ ref {9}, y\ ref {10}, donde q es la magnitud del vector de onda de dispersión y q 2 refleja la distancia que recorre la partícula, n es el índice de refracción de la solución y θ es el ángulo en el que se encuentra el detector.
\[ g_{1}(\tau )=\ e^{- \Gamma \tau} \label{8} \]
\[ \Gamma \ =\ -Dq^{2} \label{9} \]
\[ q = \frac{4\pi n}{\lambda } \sin\frac{\Theta }{2} \label{10} \]
Sin embargo, para un sistema polidisperso, g 1 (τ) ya no se puede representar como una sola decadencia exponencial y debe representarse como una integral ponderada en intensidad sobre una distribución de tasas de decaimiento\(G(Γ)\) por\ ref {11} donde G (γ) se normaliza,\ ref {12}.
\[ g_{1}(\tau )= \int ^{\infty}_{0} G(\Gamma )e^{-\Gamma \tau} d\Gamma \label{11} \]
\[ \int ^{\infty}_{0} G(\Gamma ) d\Gamma\ =\ 1 \label{12} \]
En tercer lugar, las dos funciones de correlación anteriores pueden equipararse usando la relación Seigert basada en los principios de los procesos aleatorios gaussianos (que suele ser la luz de dispersión), y se puede expresar como\ ref {13}, donde β es un factor que depende de la geometría experimental, y B es el largo- valor de tiempo de g 2 (τ), que se conoce como la línea base y normalmente es igual a 1. La figura\(\PageIndex{4}\) muestra la decaimiento de g 2 (τ) para muestra de tamaño pequeño y muestra de gran tamaño.
\[ g_{2}(\tau ) =\ B\ +\ \beta [g_{1}(\tau )]^{2} \label{13} \]
Al determinar el tamaño de las partículas en solución usando DLS, g 2 (τ) se calcula en base a la intensidad de dispersión dependiente del tiempo, y se convierte a través de la relación Seigert a g 1 (τ) que generalmente es una disminución exponencial o una suma de desintegraciones exponenciales. La tasa de decaimiento γ se determina matemáticamente (se discutirá en sección) a partir de la curva g 1 (τ), y el valor de la constante de difusión D y el radio hidrodinámico a se puede calcular fácilmente después.
Experimental
Instrumento de DLS
En un experimento típico de DLS, la luz de un láser pasa a través de un polarizador para definir la polarización del haz incidente y luego brilla sobre el medio de dispersión. Cuando los tamaños de las partículas analizadas son suficientemente pequeños en comparación con la longitud de onda de la luz incidente, la luz incidente se dispersará en todas las direcciones conocidas como dispersión de Rayleigh. La luz dispersada pasa entonces a través de un analizador, que selecciona una polarización dada y finalmente ingresa a un detector, donde la posición del detector define el ángulo de dispersión θ. Además, la intersección del haz incidente y el haz interceptado por el detector define una región de dispersión del volumen V. En cuanto al detector utilizado en estos experimentos, normalmente se utiliza un fototubo cuya salida de cc es proporcional a la intensidad del haz de luz dispersada. La figura\(\PageIndex{5}\) muestra una representación esquemática del experimento de dispersión de luz.
En los experimentos modernos de DLS, también se mide la distribución espectral de la luz dispersa. En estos casos, un fotomultiplicador es el detector principal, pero los sistemas pre y postfotomultiplicadores difieren dependiendo del cambio de frecuencia de la luz dispersada. Los tres métodos utilizados son filtro (f > 1 MHz), homodino (f > 10 GHz) y métodos heterodinos (f < 1 MHz), como se ilustra esquemáticamente en la Figura\(\PageIndex{6}\). Nótese que los métodos homodinos y heterodinos no utilizan monocromador de “filtro” entre la celda de dispersión y el fotomultiplicador, y se utilizan técnicas de mezcla óptica para el método heterodino. Muestra la ilustración esquemática de las diversas técnicas utilizadas en experimentos de dispersión de luz.
En cuanto a un instrumento DLS real, tome el Zetasizer Nano (Malvern Instruments Ltd.) como ejemplo (Figura\(\PageIndex{7}\)), en realidad no parece otra cosa que una caja grande, con componentes de fuente de alimentación, unidad óptica (fuente de luz y detector), conexión de computadora, portamuestras y accesorios. Posteriormente se introducirá el procedimiento detallado de cómo utilizar el instrumento DLS.
Preparación de muestras
Aunque diferentes instrumentos DLS pueden tener diferentes rangos de análisis, generalmente estamos buscando partículas con un rango de tamaño de nm a μm en solución. Para varios tipos de muestras, DLS puede dar resultados con bastante alta confianza, como suspensiones monodispersas de nanopartículas no agregadas que tienen radio > 20 nm, o soluciones de nanopartículas polidispersas o soluciones estables de nanopartículas agregadas que tienen radio en el rango de 100 - 300 nm con un índice de polidispersidad de 0.3 o inferior. Para otras muestras más desafiantes como soluciones que contienen agregados grandes, soluciones bimodales, muestras muy diluidas, nanopartículas muy pequeñas, muestras heterogéneas o muestras desconocidas, los resultados dados por DLS no podrían ser realmente confiables, y hay que ser conscientes de las fortalezas y debilidades de esto técnica analítica.
Entonces, para el procedimiento de preparación de la muestra, una pregunta importante es la cantidad de materiales que se deben presentar, o cuál es la concentración óptima de la solución. Generalmente, al hacer la medición de DLS, es importante enviar suficiente cantidad de material para obtener suficiente señal, pero si la muestra está demasiado concentrada, entonces la luz dispersada por una partícula podría volver a dispersarse por otra (conocida como dispersión múltiple), y hacer que el procesamiento de datos sea menor precisa. Una presentación de muestra ideal para el análisis DLS tiene un volumen de 1 — 2 mL y está suficientemente concentrada como para tener fuertes tonalidades de color, o opacidad/turbidez en el caso de una muestra blanca o negra. Alternativamente, 100 - 200 μL de muestra altamente concentrada pueden diluirse a 1 mL o analizarse en una microcubeta de bajo volumen.
Para obtener datos DLS de alta calidad, también hay otros temas de los que preocuparse. Primero es minimizar los contaminantes particulados, ya que es común que un contaminante de una sola partícula se disperse un millón de veces más que una nanopartícula suspendida, mediante el uso de agua o solventes de ultra alta pureza, enjuagando extensamente pipetas y recipientes, y sellando la muestra herméticamente. En segundo lugar, filtrar la muestra a través de un filtro de 0.2 o 0.45 μm para alejarse de las partículas visibles dentro de la solución de muestra. Tercero es evitar la sonicación de la sonda para evitar que las partículas se expulsen de la punta de sonicación, y usar la sonicación del baño en su lugar.
Medición
Ahora que la muestra se prepara fácilmente y se coloca en el portamuestras del instrumento, el siguiente paso es hacer realmente la medición de DLS. Generalmente el instrumento DLS contará con un software que puede ayudarle a realizar la medición con bastante facilidad, pero aún así vale la pena comprender los parámetros importantes utilizados durante la medición.
En primer lugar, se debe seleccionar la fuente de luz láser con una longitud de onda adecuada. En cuanto a la serie Zetasizer Nano (Malvern Instruments Ltd.), ya sea un láser “rojo” de 633 nm o un láser “verde” de 532 nm está disponible. Se debe tener en cuenta que el láser de 633 nm es menos adecuado para muestras azules, mientras que el láser de 532 nm es menos adecuado para muestras rojas, ya que de lo contrario la muestra simplemente absorberá una gran parte de la luz incidente.
Entonces, para la medición en sí, se tiene que seleccionar el tiempo de estabilización adecuado y el tiempo de duración. Normalmente, un mayor tiempo de estriación/duración puede dar como resultado una señal más estable con menos ruidos, pero también se debe considerar el costo de tiempo. Otro parámetro importante es la temperatura de la muestra, ya que muchos instrumentos DLS están equipados con los portamuestras de temperatura controlable, en realidad se puede medir la distribución de tamaños de los datos a diferentes temperaturas, y obtener información adicional sobre la estabilidad térmica de la muestra analizada.
A continuación, como se usa en el cálculo del tamaño de partícula a partir de los datos de dispersión de luz, también se necesita la viscosidad y el índice de refracción de la solución. Normalmente, para soluciones con baja concentración, se podría utilizar como aproximación la viscosidad y el índice de refracción del solvente/agua.
Finalmente, para obtener datos con mejor confiabilidad, la medición de DLS en la misma muestra normalmente se realizará varias veces, lo que puede ayudar a eliminar resultados inesperados y también proporcionar una barra de error adicional de los datos de distribución de tamaños.
Análisis de datos
Aunque los datos de distribución de tamaño podrían adquirirse fácilmente del software del instrumento DLS, aún vale la pena conocer los detalles sobre el proceso de análisis de datos.
Método acumulante
Como se mencionó en la porción de Teoría anterior, la tasa de decaimiento γ se determina matemáticamente a partir de la curva g 1 (τ); si la solución de muestra está monodispersa, g 1 (τ) podría considerarse como una sola función de decaimiento exponencial e - γ τ, y la tasa de decaimiento γ puede calcularse a su vez fácilmente. Sin embargo, en la mayoría de los casos prácticos, la solución de muestra siempre está polidispersa, g 1 (τ) será la suma de muchas funciones de decaimiento exponencial individuales con diferentes tasas de decaimiento, y luego se vuelve significativamente difícil realizar el proceso de ajuste.
Sin embargo, existen algunos métodos desarrollados para enfrentar este desafío matemático: ajuste lineal y expansión acumulativa para distribución mono-modal, muestreo exponencial y regularización CONTIN para distribución no monomodal. Entre todos estos enfoques, la expansión acumulante es el método más común y se ilustrará en detalle en esta sección.
Generalmente, el método de expansión acumulante se basa en dos relaciones: una entre g 1 (τ) y la función generadora de momento de la distribución, y otra entre el logaritmo de g 1 (τ) y la función generadora de acumulación del distribución.
Para empezar, la forma de g 1 (τ) es equivalente a la definición de la función generadora de momentos M (- τ, γ) de la distribución G (γ),\ ref {14}.
\[ g_{1}(\tau ) =\ \int _{0}^{\infty} G(\Gamma )e^{- \Gamma \tau} d\Gamma \ =\ M(-\tau ,\Gamma) \label{14} \]
El momento m-ésimo de la distribución\(mm(Γ)\) viene dado por la m-ésima derivada de M (- τ, γ) con respecto a τ,\ ref {15}.
\[ m_{m}(\Gamma )=\ \int ^{\infty}_{0} G(\Gamma )\Gamma^{m} e^{-\Gamma \tau} d\Gamma \mid_{- \tau = 0} \label{15} \]
Del mismo modo, el logaritmo de g 1 (τ) es equivalente a la definición de la función generadora de acumulantes K (- τ, γ), EQ, y el m-ésimo acumulante de la distribución k m (γ) viene dado por el m th derivada de K (- τ, γ) con respecto a τ,\ ref {16} y\ ref {17}.
\[ ln\ g_{1}(\tau )= ln\ M(-\tau ,\Gamma)\ =\ K(-\tau , \Gamma) \label{16} \]
\[ k_{m}(\Gamma )=\frac{d^{m}K(-\tau , \Gamma )}{d(-\tau )^{m} } \mid_{-\tau = 0} \label{17} \]
Al hacer uso de que los acumulantes, excepto el primero, son invariantes bajo un cambio de origen, los k m (γ) podrían reescribirse en términos de los momentos sobre la media como\ ref {18},\ ref {19},\ ref {20}, y\ ref {21} donde aquí μ m son los momentos sobre la media, definidos como dado en\ ref {22}.
\[ \begin{align} k_{1}(\tau ) &=\ \int _{0}^{\infty} G(\Gamma )\Gamma d\Gamma = \bar{\Gamma } \label{18} \\[4pt] k_{2}(\tau ) &=\ \mu _{2} \label{19} \\[4pt] k_{3}(\tau ) &=\ \mu _{3} \label{20} \\[4pt] k_{4}(\tau ) &=\ \mu _{4} - 3\mu ^{2}_{2} \cdots \label{21} \end{align} \]
\[ \mu_{m}\ =\ \int _{0}^{\infty} G(\Gamma )(\Gamma \ -\ \bar{\Gamma})^{m} d\Gamma \label{22} \]
Con base en la expansión Taylor de K (- τ, γ) aproximadamente τ = 0, el logaritmo de g 1 (τ) se da como\ ref {23}.
\[ ln\ g_{1}(\tau )=\ K(-\tau , \Gamma )=\ -\bar{\Gamma} \tau \ +\frac{k_{2}}{2!}\tau ^{2}\ -\frac{k_{3}}{3!}\tau^{3}\ +\frac{k_{4}}{4!}\tau^{4} \cdots \label{23} \]
Es importante destacar que si miramos hacia atrás a la relación Seigert en la forma logarítmica,\ ref {24}.
\[ ln(g_{2}(\tau )-B)=ln\beta \ +\ 2ln\ g_{1}(\tau ) \label{24} \]
Los datos medidos de g 2 (τ) podrían ajustarse con los parámetros de k m usando la relación de\ ref {25}, donde\(\bar{\Gamma }\) (k 1), k 2 y k 3 describe el promedio, varianza y asimetría (o asimetría) de las tasas de decaimiento de la distribución, y el índice de polidispersidad\(\gamma \ =\ \frac{k_{2}}{\bar{\Gamma}^{2}} \) se utiliza para indicar el ancho de la distribución. Y los parámetros más allá de k 3 rara vez se utilizan para evitar el sobreajuste de los datos. Finalmente, la distribución del tamaño se puede calcular fácilmente a partir de la distribución de la tasa de decaimiento como se describe en la sección teórica La figura\(\PageIndex{6}\) muestra un ejemplo de ajuste de datos usando el método cumulante.
\[ ln(g_{2}(\tau )-B)=] ln\beta \ +\ 2(-\bar{\Gamma} \tau \ +\frac{k_{2}}{2!}\tau^{2}\ -\frac{k_{3}}{3!}\tau^{3} \cdots ) \label{25} \]
Sin embargo, al usar el método de expansión acumulante, se debe tener en cuenta que solo es adecuado para distribuciones monomodales (distribución similar a Gaussiana centrada en la media), y para distribuciones no monomodales, se deben aplicar otros métodos como el muestreo exponencial y la regularización CONTIN.
Tres índices de distribución de tamaños
Ahora que la distribución de tamaño se puede adquirir a partir de los datos de fluctuación de la luz dispersada mediante expansión acumulativa u otros métodos, vale la pena comprender los tres tipos de índice de distribución que se utilizan habitualmente en el análisis de tamaño: distribución ponderada por número, distribución ponderada por volumen, y distribución ponderada de intensidad.
En primer lugar, con base en todas las teorías discutidas anteriormente, debe quedar claro que la distribución de tamaños dada por los experimentos de DLS es la distribución ponderada de intensidad, ya que siempre es la intensidad de la dispersión la que se está analizando. Entonces, para la distribución ponderada de intensidad, la contribución de cada partícula está relacionada con la intensidad de la luz dispersada por esa partícula. Por ejemplo, utilizando la aproximación Rayleigh, la contribución relativa para partículas muy pequeñas será proporcional a un 6.
Para la distribución ponderada numérica, dada por el análisis de imágenes como ejemplo, a cada partícula se le da la misma ponderación independientemente de su tamaño, lo que significa proporcional a un 0. Este índice es más útil cuando el número absoluto de partículas es importante, o donde se requiere alta resolución (partícula por partícula).
Para la distribución ponderada por volumen, dada por difracción láser como ejemplo, la contribución de cada partícula está relacionada con el volumen de esa partícula, que es proporcional a un 3. Esto suele ser extremadamente útil desde una perspectiva comercial ya que la distribución representa la composición de la muestra en términos de su volumen/masa, y por lo tanto su potencial valor monetario.
Al comparar los datos del tamaño de partícula para la misma muestra representada usando diferentes índices de distribución, es importante saber que los resultados podrían ser muy diferentes de la distribución ponderada numérica a la distribución ponderada de intensidad. Esto se ilustra claramente en el siguiente ejemplo (Figura\(\PageIndex{9}\)), para una muestra que consiste en números iguales de partículas con diámetros de 5 nm y 50 nm. La distribución ponderada en número da igual ponderación a ambos tipos de partículas, enfatizando la presencia de las partículas más finas de 5 nm, mientras que la distribución ponderada de intensidad tiene una señal un millón de veces mayor para las partículas más gruesas de 50 nm. La distribución ponderada por volumen es intermedia entre las dos.
Además, en base a los diferentes órdenes de correlación entre la contribución de partícula y el tamaño de partícula a, es posible convertir los datos de tamaño de partícula de un tipo de distribución a otro tipo de distribución, y es por eso que el software DLS también puede dar distribuciones de tamaño en tres formas diferentes (número, volumen e intensidad), donde los dos primeros tipos se deducen realmente de los datos brutos de distribución ponderada de intensidad.
Un ejemplo de una aplicación
Como el método DLS podría usarse en muchas áreas hacia la distribución de tamaños como polímeros, proteínas, nanopartículas metálicas o nanomateriales de carbono, aquí se da un ejemplo sobre la aplicación de DLS en la síntesis controlada por tamaño de nanopartículas de oro monodispersas.
El tamaño y la distribución de tamaños de las partículas de oro se controlan mediante una sutil variación de la estructura del polímero, que se utiliza para estabilizar las nanopartículas de oro durante la reacción. Estas variaciones incluyen el tipo de monómero, el peso molecular del polímero, la hidrofobicidad del grupo final, la denticidad del grupo final y la concentración de polímero; se han realizado 88 ensayos diferentes basados en estas variaciones. Mediante el uso del método DLS, los autores son capaces de determinar la distribución del tamaño de partícula de oro para todos estos ensayos con bastante facilidad, y la correlación entre la estructura del polímero y el tamaño de partícula también se puede trazar sin procesar más los datos. Aunque en este trabajo también se utilizan otras técnicas de dimensionamiento como la espectroscopia UV-V y TEM, es la medición DLS la que proporciona un enfoque mucho más fácil y confiable hacia el análisis de distribución de tamaños.
Comparación con TEM y AFM
Dado que DLS no es el único método disponible para determinar la distribución de tamaño de las partículas, también es necesario comparar DLS con las otras técnicas de dimensionamiento generales de uso común, especialmente TEM y AFM.
En primer lugar, hay que dejar claro que tanto TEM como AFM miden partículas que se depositan sobre un sustrato (rejilla de Cu para TEM, mica para AFM), mientras que DLS mide partículas que se dispersan en una solución. De esta manera, DLS estará midiendo las propiedades de la fase volumétrica y dará una información más completa sobre la distribución del tamaño de la muestra. Y para AFM o TEM, es muy común que se analice un área de muestreo relativamente pequeña, y la distribución de tamaños en el área de muestreo puede no ser la misma que la distribución de tamaño de la muestra original dependiendo de cómo se depositen las partículas.
Por otro lado sin embargo, para DLS, el proceso de cálculo es altamente dependiente de los supuestos y modelos matemáticos y físicos, es decir, distribución monomodal (método cumulante) y forma esférica para las partículas, los resultados podrían ser inexactos al analizar distribuciones no monomodales o no- partículas esféricas. Sin embargo, dado que el proceso de determinación del tamaño para AFM o TEM no es más que medir el tamaño de la imagen y luego usar la estadística, estos dos métodos pueden proporcionar datos mucho más confiables cuando se trata de muestras “irregulares”.
Otro tema importante a considerar es el costo de tiempo y la complicación de la medición del tamaño. En términos generales, la medición de DLS debería ser una técnica mucho más fácil, lo que requiere menos tiempo de operación y también equipos más económicos. Y podría ser realmente problemático analizar los datos de distribución de tamaños que salen de imágenes TEM o AFM sin software especialmente programado.
Además, hay algunas cuestiones especiales a considerar a la hora de elegir las técnicas de análisis de tamaño. Por ejemplo, si la muestra originalmente ya está sobre un sustrato (sintetizado por el método CVD), o las partículas no podrían dispersarse establemente dentro de la solución, aparentemente el método DLS no es adecuado. Además, cuando las partículas tienden a tener un contraste de imagen similar contra el sustrato (nanomateriales de carbono en rejilla TEM), o tienden a autoensamblarse y agregarse en la superficie del sustrato, el enfoque DLS podría ser una mejor opción.
Sin embargo, en el trabajo de investigación general, la mejor manera de hacer análisis de distribución de tamaños es combinar estos métodos de análisis y obtener información complementaria de diferentes aspectos. Una cosa a tener en cuenta, ya que el DLS realmente mide el radio hidrodinámico de las partículas, el tamaño de la medición de DLS siempre es mayor que el tamaño de la medición AFM o TEM. Como conclusión, la comparación entre DLS y AFM/TEM se muestra en la Tabla\(\PageIndex{1}\).
| DLS | AFM/TEM | |
|---|---|---|
| Preparación de Muestras | Solución | Sustrato |
| Medición | Fácil | Difícil |
| Muestreo | Granel | Área pequeña |
| Forma de las partículas | Esfera | Sin Requerimiento |
| Polidispersidad | Bajo | Sin Requerimiento |
| Rango de tallas | nm a um | nm a um |
| Información de tamaño. | Radio hidrodinámico | Tamaño físico |
Conclusión
En general, apoyándose en la dispersión fluctuante de Rayleigh de partículas pequeñas que se mueven aleatoriamente en solución, DLS es una técnica muy útil y rápida utilizada en la distribución de tamaños de partículas en los campos de la física, química y bioquímica, especialmente para partículas esféricas dispersas monomodalmente, y mediante la combinación con otras técnicas como AFM y TEM, se puede adquirir fácilmente una comprensión integral de la distribución del tamaño del analito.