Im Folgenden werden Partikel-fokussierte Techniken behandelt, was hier bereits einige Grundkenntnisse im Bereich Mikroplastikanalytik voraussetzt. Dies betrifft vor allem die Probenpräparation, auf die im Folgenden nicht eingegangen wird. Diese ist für die Mikroplastikanalyse von entscheidender Bedeutung. Am Ende der Probenvorbereitung steht die Filtration der Partikel auf ein Filtersubstrat, welches dann analysiert wird, um die Mikroplastik-Kontamination der Ausgangsprobe zu beurteilen.

In diesen Fällen gilt: Was meine visuelle Analyse nicht erkennt, kann meine spektroskopische Analyse auch nicht aufklären. Dies ist der erste Grund, warum FT-IR-FPA-Imaging (FPA = Focal Plane Array) anderen Techniken bei der Zuverlässigkeit der Partikelerkennung überlegen ist. Man kann sich das FT-IR-Imaging wie eine digitale Kamera vorstellen, die über den Filter wandert und dabei chemische (IR-)Daten sammelt. Mit jeder Aufnahme fügt sich schließlich ein Bild zusammen und der ganze Filter wird chemisch, mit hoher Ortsauflösung (5 µm) kartographiert. Diese Karte ist unabhängig vom visuellen Kontrast und basiert nur auf der spektralen Information der Partikel. Ein Übersehen kleiner oder transparenter Partikel ist ausgeschlossen. Solch eine ortsbezogene chemische Analyse birgt viel Potential zum Erkennen (und Analysieren) von Mikroplastik.

Mikroplastik-Partikel identifizieren

Wurde der Partikel registriert, muss dieser auch identifiziert werden. Hier bietet die visuelle Erkennung allein kaum Ansätze. Zwar können mittels Einfärben (z. B. durch Nilrot) Kunststoffe von Nicht-Kunststoffen unterschieden werden, doch reicht das nicht für aussagekräftige Studien. Möchte man das ganze Ausmaß der Mikroplastikverschmutzung erfassen, werden meist spektroskopische Methoden eingesetzt. Z. B. hat jedes Polymer sein eigenes Absorptionsmuster der IR-Strahlung und lässt sich durch den Vergleich mit einer Referenz leicht identifizieren. Zudem ist die FT-IR-Methode universell einsetzbar und deckt den mittleren Infrarotbereich von 600 – 4 000 cm^-1 ab, was die Identifizierung aller bekannten Polymere ermöglicht. In Bild 2 ist ein Beispielspektrum eines Acrylnitril-Butadien-Styrol-Copolymers (ABS) gezeigt. Merkmale wie die Nitrilbande (um 2 250 cm^-1, blau markiert) oder C-H- und N-H-Streckbanden (2 700 – 3 600 cm^-1, grün markiert) helfen bei der Unterscheidung von Copolymeren mit dem gleichen „Rückgrat“, z. B. PS (Polystyrol)/ABS/SAN (Styrol-Acrylnitril-Copolymere). Genau hier zeigt sich ein weiterer Vorteil des FT-IR-Imaging-Ansatzes. Für FT-IR-Imaging wird ein „Focal-Plane Array“, kurz FPA, als Detektor verwendet. Dieser nimmt in jedem Pixel des entstehenden Bildes ein vollständiges FT-IR-Spektrum auf. Das bedeutet, dass wir in definierten Abständen (z. B. alle 5 µm) spektrale und damit chemische Informationen erhalten, mit denen wir Partikel identifizieren können.

Methoden im Vergleich

Ein Quantenkaskadenlaser (QCL) hat nur einen begrenzten Spektralbereich der IR-Strahlung (1 800 – 950 cm^-1, in Bild 2 rötlich markiert). QCL-IR-Systeme sind daher nicht in der Lage, spektrale Signaturen im höheren Wellenzahlbereich zu erkennen und liefern dementsprechend auch nur einen reduzierten Informationsumfang. Für Copolymere und Polymerblends ist eine Unterscheidung damit deutlich erschwert und bei einigen Kunststoffen ist eine eindeutige Identifikation gar unmöglich.