使用FTIR光譜儀進行消防現場未知氣體分析

結果與討論

以下範例說明 Apex FTIR 光譜儀在消防情境中氣體分析的表現。

未知氣體樣品1

第一個未知氣體樣品呈現相對單純的光譜特徵，吸收峰清楚且幾乎沒有明顯的重疊干擾。因此，在此情況下可直接使用標準 Spectral Search 模式，對整體光譜範圍進行比對分析，無需限制特定振動區域。此全光譜比對方式可將所有特徵吸收帶與資料庫進行直接比較。

該光譜顯示典型醇類特徵，包括寬廣的 O–H 伸縮振動峰，以及 C–O 伸縮振動吸收。OMNIC Specta 軟體最終以 85.42% 的匹配率鑑定為甲醇，與其相對單純的光譜結構完全一致，見圖2結果。甲醇常見於合成材料燃燒副產物，可來源於溶劑、燃料或工業中間體。對甲醇的快速辨識有助於救災人員評估毒性暴露風險，並判斷是否需要使用特定等級之個人防護裝備。

圖 2. 未知氣體樣品1的光譜搜尋結果為甲醇。

未知氣體樣品2

第二個未知氣體樣品的光譜則明顯更為複雜。除了有機蒸氣的特徵吸收外，整體訊號受到水氣嚴重影響，而水氣的強烈轉動–振動吸收會掩蓋較弱的目標訊號。

因此，單純使用全光譜搜尋無法得到可靠結果。為克服此問題，分析改採用兩個分區光譜搜尋（region-specific search），針對水氣干擾較低的波數區間進行比對。

首先在 1000–1300 cm⁻¹ 區域進行搜尋，該區域以 C–O 變形振動與 C–O–H 彎曲振動為主，結果顯示與乙酸有 92.05% 的高匹配率，見圖3結果。其次在 850–1000 cm⁻¹ 與 2800–3000 cm⁻¹ 區域進行分析，該區域主要由 C–H 伸縮振動主導，結果則顯示與庚醇匹配率達 90.66%，見圖4結果。

綜合兩個針對性區域的結果（並刻意避開水氣干擾），可判定此樣品為乙酸與庚醇的混合氣體。

此案例說明當存在強烈大氣背景干擾時，區域性光譜分析能有效解析多成分系統，提升複雜樣品的辨識能力。

圖 3. 1000–1300 cm⁻¹ 區域光譜搜尋結果為乙酸。

圖 4. 850–1100 cm⁻¹ 與 2800–3000 cm⁻¹ 區域光譜搜尋結果為庚醇。

未知氣體樣品3

第三個未知樣品呈現高度複雜且擁擠的光譜特徵，整體訊號明顯受到水氣主導，其寬廣的轉動–振動吸收帶遮蔽了許多其他重要光譜訊號。

為克服此問題，本分析採用 Multi-Component Search（多成分搜尋）模式，並僅針對避開最強水氣吸收區域的特定光譜區間進行分析。當大氣水氣在大範圍波數區域造成飽和干擾時，此方法尤為必要。

根據初步判讀，分析演算法設定為辨識三種成分，並將水氣明確納入已知成分之一，以反映其在光譜中的明顯存在。在此條件下，多成分搜尋結果顯示三種主要組成：水氣（57.19% match）、丙酮（acetone，31.20% match）以及氨氣（ammonia，11.61% match），整體匹配度為 66.46%，見圖5結果。

圖 5. 未知樣品 3 在區域模式下之多成分搜尋結果。

值得注意的是，演算法所重建的合成光譜與實測光譜幾乎完全重疊，僅在少數位置出現因解析度造成的微小差異。此優異的一致性顯示，多成分分析方法在解析複雜混合氣體方面具有高度穩健性與可靠性，特別適用於消防現場這類無法避免大氣干擾的實際情境。