Chapitre 5 Flashcards
Qu’est ce que la spectrophotométrie
▪ La spectroscopie est l’analyse de l’interaction d’un rayonnement
électromagnétique avec un échantillon
▪ Rayonnement absorbé
▪ Rayonnement émis
▪ Rayonnement diffusé
▪ Donne de l’information sur les transitions
Transitions
▪ Les transitions utilisent et émettent des photons d’énergie définie
correspondant à ΔE
Mesures d’absorbance
▪ Les composés colorés peuvent absorber certaines longueurs d’onde
▪ La quantité de lumière absorbée sera dépendante de la distance traversée
▪ Plus le trajet dans la solution sera long, plus la lumière va rencontrer une grande
quantité de molécules
▪ Plus la concentration sera élevée, plus la lumière va rencontrer une grande quantité
de molécules pour une distance donnée
▪ Le ratio �
��
est la transmittance (T)
▪ Correspond aux pourcentage de lumière pouvant traverser l’échantillon
▪ N’est pas directement relié à la concentration de manière directe
▪ L’absorbance (A) est directement reliée à la concentration
▪ Elle correspond au logarithme de l’inverse de la transmittance
Loi de Beer-Lambert
▪ La quantité de lumière absorbée sera dépendante de la distance traversée et
la concentration
▪ Cette loi est additive
▪ Si plusieurs composés peuvent absorber la lumière, l’absorbance mesurée sera la
somme des contributions des composés individuels
Coefficient d’extinction molaire
▪ Constante de proportionnalité
▪ Indique à quel point la molécule absorbe bien la lumière
▪ Propre à un solvant, une température et une longueur d’onde donnée
▪ Unités : L mol-1 cm-1
▪ Pour les transitions permises, les valeurs de ε seront de l’ordre de
1000-10 000 L mol-1 cm-1
▪ Substances fortement colorées
▪ Pour les transitions interdites, les valeurs de ε seront de l’ordre de
10-100 L mol-1 cm-1
▪ Substances peu colorées
Déviation de Beer-Lambert (facteurs réels)
▪ La loi de Beer-Lambert suppose plusieurs facteurs
▪ Facteurs réels
▪ La concentration doit être faible
▪ Les molécules doivent être assez loin les unes des autres pour ne pas interagir et se perturber
mutuellement
▪ L’indice de réfraction du milieu est important, donc les concentrations élevées peuvent entrainer
des déviations
▪ Il ne doit pas avoir beaucoup de composés autres que l’analyte qui peuvent interférer
▪ Normalement, aucune déviation est observée pour des concentrations inférieures à 0.01 M
Déviation de Beer-Lambert (facteurs instrumentaux)
▪ Lumière parasite
▪ Si de la lumière autre que le rayon monochromatique atteint l’échantillon, les résultats seront
affectés
▪ Rayonnement polychromatique
▪ La loi est valide que pour de la lumière monochromatique
▪ En pratique, il y aura toujours un mélange de longueur d’ondes, car la tranche de lumière
sélectionnée aura une largeur non-nulle
▪ Les longueurs d’ondes auront les absorptions différentes et affecteront le résultat
Déviation de Beer-Lambert (facteurs chimique)
Facteurs chimiques
▪ Si les composés peuvent réagir chimiquement dans l’eau, la concentration pourra varier
Le composé ne doit pas faire de photodécomposition
▪ Il doit résister chimiquement à l’excitation avec la lumière
Déviation de Beer-Lambert (facteurs physiques
▪ Pertes physiques de lumières
▪ Minimisées avec un blanc (échantillon sans analyte, mis à 0 A)
▪ La solution doit être homogène
▪ Les grosses particules peuvent
augmenter la diffusion
Spectrophotométrie en labo
▪ La machine doit être préchauffée 15 min
▪ Assure que la lampe est chaude et émet un rayonnement constant
▪ Avec aucune lumière, le zéro de transmittance est ajusté
▪ La cuvette d’analyse est remplie avec le solvant
▪ Le zéro d’absorbance est ajusté
▪ La cuvette est conditionnée et remplie avec la nouvelle solution
▪ La mesure est prise
▪ Les cuvettes sont normalement exactement 1 cm de longueur
▪ Simplifie les calculs et standardise les mesures
▪ Le matériel de celle-ci doit être transparent dans la plage de longueur
d’onde étudiée
Transitions électroniques
▪ La lumière UV (et parfois visible) peut exciter des
électrons dans les molécules
▪ Les électrons excités sont souvent des électrons liants
▪ Impliqués dans des liaisons chimiques
▪ Rappel :
▪ La 1e liaison est de type σ
▪ Les 2e et 3e liaisons seront de type π
▪ Les électrons non-liants sont nommés n
▪ Plusieurs transitions sont possibles
▪ Les transitions σ → σ* sont très difficiles à
effectuer
▪ Demandent beaucoup d’énergie (UV lointain)
▪ Rarement observables
▪ Les transitions n → π* sont interdites
▪ Intensité faible
▪ Les autres (n → σ, π → π) sont permises et
souvent intenses
Relaxation
▪ Lorsque le système a absorbé de l’énergie,
il sera instable
▪ Durée de vie d’environ 10-8 s
▪ L’énergie sera souvent relâchée sous forme
de chaleur
▪ Influence négligeable sur la température
▪ Rarement, cette énergie sera relâchée sous
forme de lumière
▪ Si le relâchement est rapide, ce sera de la fluorescence
▪ S’il est lent, ce sera de la phosphorescence
▪ Comme l’absorbance, l’intensité de la lumière
émise sera proportionnelle à la concentration
Qu’est-ce que l’étalonnage?
▪ Sert à relier la réponse d’un instrument de mesure à la valeur désirée
▪ Exemple : relier l’absorbance d’un solution en fonction de la concentration de l’analyte
▪ Plusieurs échantillons de références (étalons) sont préparés et mesurés afin de
déterminer la relation
▪ Il est nécessaire d’étalonner l’instrument pour compenser les modifications de la
réponse de l’instrument dues à une multitude de facteurs
▪ Usure
▪ Changements de température ambiante, taux d’humidité
▪ Les deux variables obtenues doivent être reliés
▪ Un régression doit être effectuée
▪ Méthode permettant de trouver une fonction pouvant relier les deux variables
▪ La régression linéaire est la méthode la plus simple
▪ La relation entre les données peut être représentée par une droite
Régression linéaire
▪ Une régression linéaire suppose une droite du type � = �� + � permet de relier les
deux variables
23 Étalonnage
▪ Méthode des moindres carrés
▪ La distance verticale entre le point et la droite est
appelée le résidu
▪ La méthode des moindres carrés cherche les valeurs
de m et b minimisant la somme du carré des résidus
▪ Le fait de mettre les résidus au carré permet
d’éliminer les problèmes de signes et pénalise plus
les grandes différences
▪ Une régression linéaire suppose une droite du type � = �� + � permet de relier les
deux variables
▪ Une fois la droite trouvée, l’inconnu donne une valeur yi et on peut trouver le xi correspondant
�� =
�� − �
�
▪ Cette méthode est basée sur des suppositions importantes
1. Les valeurs en xi sont très précises par rapport aux valeurs en yi
▪ Normalement le cas, les valeurs de xi correspondant aux étalons
2. Les erreurs affectant yi sont aléatoires et suivent une distribution normale (gaussienne)
3. Les erreurs sur yi sont constantes, elles ne varient pas en fonction de xi
▪ Par exemple, l’erreur n’est pas affectée par la concentration des solutions étalons
▪ Il existe d’autres types de régressions pour ces cas (comme les droites de régression pondérées)
Vrai ou faux: ▪ Attention, la formule de la régression linéaire
en valide seulement pour l’étendue des
données des étalons
Vrai
