Известия РАН. Серия физическая. T. 87, Номер 12, 2023

Известия РАН. Серия физическая, 2023, T. 87, № 12, стр. 1806-1812

Возможности гигантского комбинационного рассеяния для мультикомпонентной идентификации пигментов в сложной органической смеси

Е. А. Олейник 13*, Е. П. Кожина 2, С. А. Бедин 23, А. В. Наумов 23

1 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования “Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова”
Москва, Россия

2 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки “Физический институт имени П.Н. Лебедева Российской академии наук”, Троицкое обособленное подразделение
Москва, Россия

3 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования “Московский педагогический государственный университет”, Лаборатория физики перспективных материалов и наноструктур
Москва, Россия

* E-mail: mickjaggernaut@mail.ru

Поступила в редакцию 24.07.2023
После доработки 14.08.2023
Принята к публикации 28.08.2023

Полный текст (PDF)

Аннотация

Предложен способ высокочувствительной идентификации состава красок, применяемых в живописи, при помощи метода гигантского комбинационного рассеяния света с использованием усиливающих сигнал подложек с массивом вертикально-стоящих серебряных нанопроволок. На примере модельной темперной краски, на основе яичного белка с неорганическим пигментом (сурик свинцовый, массикот, изумрудный зеленый) показано, что при уменьшении концентрации пигмента применение подложек позволяет значительно повысить чувствительность при обнаружении пигмента в более низкой концентрации вплоть до 0.01 г, по сравнению с сигналом комбинационного рассеяния света на фольге. Использование усиливающих подложек позволяет повысить чувствительность метода, благодаря чему можно точно идентифицировать используемые компоненты не только по отдельности, но и виде смеси.

ВВЕДЕНИЕ

Благодаря развитию методов синтеза усиливающих поверхностей низкоинтенсивный по своей природе метод комбинационного рассеяния (КР) света расширяет свою функциональность и выходит на большой спектр прикладных задач за счет явления гигантского комбинационного рассеяния (ГКР) [19]. Одним из ярких применений метода ГКР является анализ состава красок при изучении произведений искусства [1018]. Наиболее важным вопросом при таком анализе является создание эффективного неразрушающего метода для определения состава красок в сложных комплексных смесях, способного заменить собой комплекс методов, использующихся в лабораториях в настоящее время. Использование усиливающих поверхностей, так называемых ГКР-подложек, открывает перспективы для адаптации, методики усиленной спектроскопии комбинационного рассеяния для анализа следовых концентраций компонентов в смесях.

В настоящее время датировка картин проводится благодаря анализу связующих в краске, т.к. эволюция связующих является причиной эволюции красок. На эволюцию связующего влияли несколько факторов, таких как доступность и стоимость ингредиентов, развитие технологий и научных исследований, изменение моды и вкусов заказчиков [19]. Самыми простыми и доступными всегда были натуральные связующие, такие как яичный желток, молоко, растительные масла, животный жир и смола [20]. Такие компоненты были доступны всегда, но были не особенно устойчивы к воздействию времени и окружающей среды. В Средние века и эпоху Возрождения художники стали экспериментировать с более стойкими связующими, такими как животный клей или масляная основа, которые позволяли создавать более стойкие и долговечные краски, которые могли сохранять свою яркость и красоту на протяжении многих лет. В 19 и 20 веках появились новые технологии и химические связующие, такие как синтетические смолы, акрил и латекс, которые позволили создавать более высококачественные и прочные краски, которые устойчивы к погодным условиям, механическим воздействиям и износу [21].

Исследование пигментов и компонентов краски позволяет установить, какие материалы использовал художник [22]. Это же может помочь определить возраст или происхождение картины [23]. В практике применяется несколько методов анализа красок, чаще всего – совокупность этих методов. Наиболее распространенный – радиоуглеродная датировка, основанная на углеродном анализе, которая позволяет установить время создания картины за счет измерения содержания радиоактивного изотопа углерода C-14 (этот метод, однако, дает точность в сотни-тысячи лет). Еще один метод анализа состава красок – это хроматография. Этот метод анализа заключается в разделении компонентов, составляющих краски, и определении их химического состава. Таким образом, можно определить, были ли использованы современные химические соединения, которых не было на момент создания картины, что может свидетельствовать о подделке. Хроматография может также помочь определить происхождение красок, что может помочь установить, где была создана картина и кем, что в свою очередь также поможет и при реставрации картин. В последнее время активно развиваются методы неразрушающего анализа, такие как ИК-спектроскопия и КР-спектроскопия [2426]. Эти методы позволяют быстро определить состав пигментов и связующих веществ, используемых при написании картины.

Метод КР-спектроскопии не эффективен при изучении малого количества исследуемого вещества, а также при наличии сильной флуоресценции пигментов. Для усиления слабоинтенсивных спектров, получаемых методом КР-спектроскопии, используют метод ГКР на плазмонных наноструктурах. Поверхности с плазмонными наноструктурами позволяют повысить чувствительность и точность анализа, позволяя зарегистрировать спектры молекул, которые невозможно выделить при обычных условиях [27]. Существуют два фактора, объясняющих усиление сигнала КР вблизи плазмонных наноструктур: химический и электродинамический, основанный на локализации электромагнитного поля вблизи острий и шероховатостей плазмонных наноструктур, а также в нанометровых зазорах между ними [28]. Химический же эффект связывают с особым механизмом сцепления вещества с ГКР-подложкой, а также с увеличением концентрации молекул изучаемого вещества в локальной области, что характерно для гидрофобных ГКР-подложек [29]. Отдельно стоит отметить факт тушения флуоресценции изучаемого вещества вблизи плазмонных наноструктур, что также расширят границы применения метода ГКР [30].

Самым простым и доступным методом получения ГКРС спектров с использованием плазмонных структур является использование коллоидных растворов наночастиц благородных металлов в качестве усиливающих поверхностей [31]. В этом случае раствор с коллоидными частицами наносят на исследуемую поверхность или смешиваются с маленькими фрагментами соскобов [32]. Недостатком такого подхода является проблема сильной агломерации наночастиц и, как результат, нестабильность получаемого сигнала.

Одним из вариантов решения проблемы агломерации является внесение наночастиц внутрь полимерной матрицы. Например, в работе [33] детализируется разработка и синтез специально изготовленной активной пленки метилцеллюлозы с включением наночастиц серебра. Такой подход позволил авторам формировать твердую подложку на исследуемой поверхности и минимизировать процесс агломерации наночастиц. Благодаря тому, что пленка из метилцелюлозы прозрачна, она не мешает проведению анализа. Кроме того, после полного высыхания пленка с легкостью снимается с исследуемой поверхности не повреждая ее.

Указанной выше проблемы агломерации также лишены подложки с массивом упорядоченных наноструктур. В этом случае фрагменты проб наносятся на поверхность подложки в виде измельченного порошка или в виде раствора.

В работе [34] был продемонстрирован потенциал подложки, основанной на наночастицах серебра, которые образуются внутри матрицы из гидроксипропилцеллюлозы (HPC). Была протестирована процедура SERS с различными подходами, а именно прямое нанесение, замачивание (инкубация) образца в субстрате и гидролиз парами плавиковой (HF) кислоты. Субстрат SERS (AgHPC1) готовили добавлением водного раствора нитрата серебра (15 г 2% AgNO3) к раствору HPC (15 г 1.2% HPC), в весовом соотношении 1.0 : 0.6. Раствор перемешивался при комнатной температуре в течение не менее 15 мин перед облучением. Образцы облучали в течение 24 ч. Для облучения две лампы с доминирующим спектральным пиком при 365 нм были помещены в ультрафиолетовые настольные лампы (UVP LLS, США). Подложки в закрытых кварцевых стаканах помещали на подставки на достаточном расстоянии от ламп, а интенсивность излучения устанавливали и усредняли до 15 Вт/м2.

В работе [35] сообщается о примерно 100-кратном усилении комбинационного рассеяния света микрокристаллами ультрамарина при взаимодействии с наночастицами серебра в пленках и порошках. Теоретическое моделирование предсказывает максимальное усиление в 1010 раз в непосредственной близости от сферической наночастицы серебра (0.24 нм) с быстрым уменьшением коэффициента усиления до 1 в диапазоне приблизительно 50 нм. Результаты рассматриваются как важное расширение традиционной ГКР-спектроскопии в направлении более крупных неорганических зондов.

В данной работе мы предлагаем применение новых подложек с массивом серебряных нанопроволок для получения ГКР спектров модельной темперной краски на основе яичного белка и желтка с неорганическими пигментами. Задача, поставленная перед нами, заключалась в анализе сложной органической смеси, состоящей из различных пигментов, смешанных с белковой основой, с целью отработки методики нанесения краски на твердую подложку и демонстрации возможностей усиливающих наноструктурированных подложек с ансамблями нанопроволок, в т. ч. изучение спектров белка в малых концентрациях на ГКР-подложках.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Для изготовления ГКР подложек в нашей работе был использован метод шаблонного синтеза [3638]. Описание метода можно разбить на несколько шагов. Первым шагом является нанесение на одну из сторон трековой мембраны (ТМ) из полиэтилентерефталата с диаметром пор 100 нм слоя серебра в качестве проводящего слоя методом резистивного напыления с последующим укреплением слоем меди до толщины 10–15 мкм. На следующем шаге проводили гальваническое осаждение серебра в поры трековой мембраны. Перед использованием подложки полимерную ТМ растворяли в 6M растворе гидроксида натрия при температуре 85°С в течение двух часов. В результате получали ГКР-подложки с ансамблем вертикально-стоящих серебряных нанопроволок на ее поверхности.

Спектры КР и ГКР снимали с помощью портативного КРС-спектрометра TruScan (Thermo Fisher) с лазером с длиной волны 785 нм и максимальной мощностью 265 мВт. Диаметр пятна лазерной засветки составляет 110 микрон. Полученные спектры анализировали с помощью программных пакетов Spectrogryph [39] и Origin.

В качестве объекта модельной краски использовали темперу – смесь яичного белка и трех пигментов – сурика свинцового, изумрудного зеленого и массикота. Было приготовлено три образца, два из которых представляли из себя отдельный пигмент с яичным белком для получения эталонных спектров. На фольге были рассмотрены эталонные образцы, а также образцы с концентрацией пигмента выше 0.1 г. Для анализа образцов с меньшим содержанием пигментов использовались ГКР-подложки. Концентрации белка – от 1.5 до 3 г на фольге для снятия спектров КР, от 0.337 до 3 г на подложке для снятия ГКР спектров. Время снятия КР спектра составляло до 10 мин, на ГКР подложке порядка нескольких секунд.

Образцы готовились путем смешивания пигментов и белка с пятью миллилитрами воды, после чего образцы сушили при 100°С. Для проверки однородности смеси использовали оптический микроскоп Nikon Eclipse LV 100 с программным обеспечением NIS-Elements D (рис. 1).

Рис. 1.

Фотография смеси под микроскопом.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Первым этапом работы было получение спектров КР белка и трех пигментов по-отдельности, для выявления “характеристических” пиков, которые потом использовались для анализа спектров смесей (рис. 2). Для белка наиболее интенсивный характерный пик находится на 1006 см–1, для сурика свинцового – 548 см–1, для массикота – 389 см–1, для изумрудного зеленого – 644, 748, 1143, 1338 и 1527 см–1.

Рис. 2.

Спектры составляющих: яичный белок (a), сурик свинцовый (б), массикот (в), изумрудный зеленый (г).

После измерений отдельных спектров пигментов и белка мы перешли к анализу смеси. Однако, при смешивании белка с пигментом большой концентрации, определение белка в спектре становится практически невозможным, из-за того, что интенсивность спектра пигмента намного больше, чем интенсивность спектра белка. Для решения этой проблемы мы перешли от базового метода спектроскопии комбинационного рассеяния, к ГКРС с использованием наноструктурированных усиливающих подложек. Нужно отметить, что для того, чтобы возник эффект усиления, необходимо наносить образец на подложку тонким слоем. В противном случае усиление спектров не будет, так как эффективное усиление сигнала достигается на расстояниях до десяти нанометров от наноструктур.

Для определения концентрационной зависимости были приготовлены образцы краски с суриком свинцовым. При использовании КР, минимальная фиксируемая концентрация пигмента была 0.1 г. На ГКР-подложках с нанопроволоками минимальная концентрация регистрируемого пигмента была на порядок меньше – 0.01 г.

На рис. 3 представлены спектры разных концентраций белка на фольге и на подложке и хорошо видны его характерные пики [40, 41]. Для определения видимости белка, а также сравнения интенсивности сигнала в чистом виде и на ГКР подложках мы сравнивали интенсивность пика в области 1006 см–1 (характерный пик фенилаланина содержащегося в яичном белке) [42] для каждого спектра.

Рис. 3.

Спектры белка на фольге (а), белка на подложке (б), белка с пигментом на фольге (в), белка с пигментом на подложке (г).

Необходимо отметить, что время накопления спектров с поверхности образцов с разной концентрацией белка различалось (для 3 г – 5 мин, для 1.5 г – 10 мин), так как на портативном спектрометре, который использовали данной работе нет возможности выставления одного времени детектирования для всех образцов. После получения спектров белка с использованием ГКР-подложек (рис. 3б), при сравнении спектров одной концентрации (1.5 г) на фольге и подложке, заметно увеличение интенсивности сигнала в два раза.

Далее мы смешали белок с одним из пигментов – суриком свинцовым. На этом этапе мы пытались найти минимальные концентрации составляющих краски, которые можно обнаружить с использованием ГКР, для определения возможностей данного метода. На рис. 3 показаны спектры смесей с разными концентрациями пигмента, полученные на фольге (в) и подложке (г). При данных концентрациях пигмента (0.01, 0.05, 0.1 и 0.5 г), везде различимы пики, принадлежащие и пигменту, и белку, что показывает, что ГКР позволяет зафиксировать концентрации в 150 раз меньше, чем используя базовый метод комбинационного рассеяния.

Последней была исследована смесь, состоящая из трех пигментов. Так как они обладают различной дисперсностью, пигменты использовались в разных количествах: сурик свинцовый – 0.5 г, массикот – 2 г, изумрудный зеленый – 0.01 г (рис. 4). Пигмент “изумрудный зеленый” обладает большим количеством пиков, чем другие составляющие краски. Наиболее интенсивные из них расположены на 644, 748, 1143, 1338 и 1527 см–1.

Рис. 4.

Спектр смеси: 1) массикот (красный), 2) сурик свинцовый (оранжевый), 3) изумрудный зеленый (зеленый), 4) белок (черный).

Для массикота и сурика свинцового, в смеси наблюдаются только наиболее интенсивные пики – 389 и 548 см–1 соответственно. Белок в смеси слабо различим. Данные результаты открывают перспективы для изучения состава сложных красок с большим количеством пигментов при помощи метода гигантского комбинационного рассеяния света.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, исследована возможность использования техники ГКРС (с использованием специально изготовленных металлических нанопроволочных поверхностях – подложках) для многокомпонентной идентификации пигментов в смесях красок органического происхождения для приложений искусствоведения.

По результатам анализа спектров мы выяснили, что пигмент “изумрудный зеленый” обладает наибольшей интенсивностью среди всех компонентов, однако благодаря применению ГКР-подложек в смеси различимы спектры всех трех пигментов, а также, белка. Использование ГКР-подложек при измерениях увеличивает интенсивность получаемого спектра при более низких концентрациях, вплоть до 0.01 г. Кроме того сокращается время накопления полезного сигнала, что значительно упрощает анализ.

Было показано, что с использованием ГКР-подложки с нанопроволоками, усиление сигнала достигает нескольких порядков, по сравнению с сигналом комбинационного рассеяния света, снятого на фольге, а также появляется возможность детектировать пигменты в белке с соотношением концентраций 30 к 1. Это открывает перспективы для реставрации картин, путем детального повторения изначального состава красок.

Работа выполнена в рамках темы государственного задания Московского педагогического государственного университета “Физика наноструктурированных материалов: фундаментальные исследования и приложения в материаловедении, нанотехнологиях и фотонике” при поддержке Министерства просвещения Российской Федерации (АААА-А20-120061890084-9). Кожина Е.П., Бедин С.А. и Наумов А.В. являются членами ведущей научной школы РФ (проект НШ-776.2022.1.2).

Список литературы

  1. Khatoon U.T., Rao G.V.S.N., Mantravadi K.M., Oztekin Y. // RSC Advances. 2018. V. 8. P. 19739.

  2. Кукушкин В.И., Кирпичев В.Е., Морозова Е.Н. и др. // Письма в ЖЭТФ. 2020. Т. 112. № 1–2(7). С. 38; Kukushkin V.I., Kirpichev V.E., Morozova E.N. et al. // JETP Lett. 2020. V. 112. No. 1. P. 31.

  3. Ковалец Н.П., Кожина Е.П., Долуденко И.М. и др. // Изв. РАН. Сер. физ. 2021. Т. 85. № 8. С. 1097; Kovalec N.P., Kozhina E.P., Razumovskaya I.V. et al. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2021. V. 85. No. 8. P. 854.

  4. Kovalets N.P., Razumovskaya I.V., Bedin S.A. et al. // J. Chem. Phys. 2022. V. 156. No. 3. Art. No. 034902.

  5. Кожина Е.П., Андреев С.Н., Тараканов В.П. и др. // Изв. РАН. Сер. физ. 2020. Т. 84. № 12. С. 1725; Kozhina E.P., Andreev S.N., Tarakanov V.P. et al. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2020. V. 84. No. 12. P. 1465.

  6. Горбачев А.А., Ходасевич И.А., Третинников О.Н. // Журн. прикл. спектроск. 2020. Т. 87. № 2. С. 233; Gorbachev A.A., Khodasevich I.A., Tretinnikov O.N. // J. Appl. Spectrosс. 2020. V. 87. No. 2. P. 249.

  7. Chen C., Zhang Q., Lu D. et al. // J. Appl. Spectrosc. 2022. V. 89. No. 5. P. 879.

  8. Yang H., Zhang M.L., Yao L.H. et al. // J. Appl. Spectrosc. 2019. V. 86. No. 6. P. 1077.

  9. Yu M., Wang J., Chen J. et al. // J. Appl. Spectrosc. 2019. V. 86. No. 2. P. 328.

  10. Гапоненко С.Н., Шабуня-Клячковская Е.В., Бельков М.B. // Журн. прикл. спектроск. 2023. Т. 90. № 2. С. 156; Gaponenko S.V., Shabunya-Klyachkovskaya E.V., Belkov M.V. // J. Appl. Spectrosс. 2023. V. 90. No. 2. P. 156.

  11. Milekhin I.A., Anikin K.V., Rahaman M. et al. // J. Chem. Phys. 2020. V. 153. No. 16. Art. No. 164708.

  12. Тюгаев М.Д., Харитонов А.В., Газизов А.Р. и др. // Письма в ЖЭТФ. 2019. Т. 110. № 12. С. 772; Tyugaev M.D., Kharitonov A.V., Gazizov A.R. et al. // JETP Lett. 2019. V. 110. No. 12. P. 766.

  13. Chen K., Leona M., Vo-Dinh T. // Sensor Rev. 2007. V. 27. No. 2. P. 109.

  14. Klyachkovskaya E.V., Guzatov D.V., Strekal N.D. et al. // J. Raman Spectrosc. 2012. V. 43. P. 741.

  15. Гладышев Е.С., Куценко С.А., Храмов В.Н. // Фотоника. 2009. № 6. С. 22.

  16. Шабуня-Клячковская Е.В., Гапоненко С.В., Ващенко С.В. и др. // Журн. прикл. спектроск. 2014. Т. 81. № 3. С. 378; Shabunya-Klyachkovskaya E.V., Gaponenko S.V., Vashchenko S.V. et al. // J. Appl. Spectrosс. 2014. V. 81. No. 3. P. 399.

  17. Turkevich J., Cooper Stevenson P., Hillier J. // Discuss. Faraday Soc. 1951. V. 11. P. 55.

  18. Гренберг Ю.И. Технология станковой живописи: История и исследования. М.: Изобразит. искусство, 1982. 336 с.

  19. Бартенева Ю.В., Петрикеева Е.Н., Изотова Е. // Коллекция гуманитарных иссл. 2018. № 3. С. 42.

  20. Фейнберг Л.Е., Гренберг Ю.И. Секреты живописи старых мастеров. М.: Изобразительное искусство, 1989. 368 с.

  21. Vandenabeele P. // J. Raman Spectrosc. 2004. V. 35. No. 8. P. 607.

  22. Navas N., Romero-Pastor J., Manzano E., Cardell C. // J. Raman Spectrosc. 2010. V. 41. No. 11. P. 1486.

  23. Guglielmi V., Comite V., Andreoli M. et al. // Appl. Sciences. 2020. V. 10. No. 20. P. 7121.

  24. Брандт Н.Н., Ребрикова Н.Л., Чикишев А.Ю. // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 3. Физ. Астрон. 2009. Т. 64. № 6. С. 600.

  25. Смит А. Прикладная ИК спектроскопия. М.: “Мир”, 1982. 327 с.

  26. Vogt H. // Topics Appl. Phys. 1982. V. 50. P. 208.

  27. Le Ru E.C., Blackie E., Meyer M., Etchegoin P. G. // J. Phys. Chem. 2007. V. 111. No. 37. P. 13794.

  28. Le Ru E.C., Etchegoin P.G. // MRS Bull. 2013. V. 38. No. 8. P. 631.

  29. Raikar U.S., Tangod V.B., Mastiholi B.M., Fulari V. J. // Opt. Commun. 2011. V. 284. No. 19. P. 4761.

  30. Saviello D., Alyami A., Trabace M. // RSC Advances. 2018. V. 8. No. 15. P. 8365.

  31. Кировская И.А. Химия. Коллоидные растворы. Омск: Изд-во ОмГТУ, 2003. 199 с.

  32. Galloway T.A., Cabo-Fernandez L., Aldous I.M. et al. // Faraday Discuss. 2017. V. 205. P. 469.

  33. Retko K., Legan L., Ropret P. // J. Raman Spectrosc. 2020. V. 52. No. 1. P. 130.

  34. Lin X.-M., Cui Y., Xu Y.-H. et al. // Analyt. Bioanalyt. Chem. 2009. V. 394. No. 7. P. 1729.

  35. Doherty B., Brunetti B.G., Sgamellotti A., Miliani C. // J. Raman Spectrosc. 2011. V. 42. No. 11. P. 1932.

  36. Кожина Е.П., Бедин С.А., Андреев С.Н., Наумов А.В. Гигантское комбинационное рассеяние света на серебряных нанопроволочных метаповерхностях. Москва: Тровант, 2022. 59 с.

  37. Kozhina E.P., Bedin S.A., Nechaeva N.L. et al. // Appl. Sciences. 2021. V. 11. No. 4. P. 1375.

  38. Апель П.Ю., Бобрешова О.В., Волков А.В. и др. // Мембр. и мембр. технол. 2019. Т. 1. № 2. С. 59; Apel P.Yu., Bobreshova O.V., Volkov A.V. et al. // Membr. Membr. Technol. 2019. V. 1. No. 2. P. 45.

  39. Menges F. Spectragryph – optical spectroscopy software. Oberstdorf: Optical Spectroscopy Software, 2020.

  40. Painter P.C., Koenig J.L. // Biopolymers. 1976. V. 15. No. 11. P. 2155.

  41. Osticioli I., Nevin A., Anglos D. et al. // J. Raman Spectrosc. 2008. V. 39. No. 2. P.307.

  42. Dingar N.C., Horowitz G.L., Kang J.W. et al. // PLoS ONE. 2012. V. 7. No. 2. Art. No. e32406.

Дополнительные материалы отсутствуют.