Il presente lavoro di tesi si inserisce in un progetto di ricerca che si prefigge di studiare nuovi metodi per la rilevazione e quantificazione di microplastiche (MP) disperse in acqua. È noto, infatti, che plastiche trasparenti quando sovrapposte non sono facilmente identificabili, creando quindi un cono di bottiglia nell’efficienza per il riciclaggio delle parti in composti plastici differenti. Le stesse plastiche sono inoltre praticamente non facilmente rilevabili quando disperse in acqua a causa del basso contrasto ottico indotto dall’indice di rifrazione di modesta entità. Di fatto quindi la possibilità di trovare un metodo per identificare, rilevare e quantificare microplastiche in modo non invasivo come l’imaging multispettrale si presta ad essere una soluzione altamente utile e innovativa, oltre ad avere grande appealing a livello industriale perché facilmente implementabile e trasportabile e cloud-based. Il presente lavoro di tesi si è focalizzato nello studiare un metodo di indagine che prevede l’acquisizione di diverse risposte fisiche (segnali) dal sistema (plastica) in studio partendo dallo studio sistematico di MP di varie dimensioni, composizione e concentrazione. Correlandone le varie proprietà si mira a identificare indicatori affidabili da poter implementare in un protocollo di identificazione e quantificazione di dispersioni ignote di microplastiche di varia natura e taglia. Per raggiungere tale obiettivo si è resa necessaria la calibrazione del sistema di rivelazione delle plastiche a partire da situazioni note (standard di plastiche e MP di dimensioni, composizione definita e concentrazione note) per poter convergere in una funzione di risposta finale data dalla combinazione di più componenti di MP ignoti (caso reale). L’imaging iperspettrale consente perciò di analizzare la superficie di un oggetto in modo non invasivo preservandone perciò la sua integrità ed evitando contaminazioni, e fornisce simultaneamente sia dati immagine sia dati spettrali che consentono una mappatura dei materiali investigati spazialmente e spettralmente risolta. Nel presente lavoro di tesi si vuole dunque analizzare la risposta di una fotocamera a infrarossi (Unispectral ColorIR EVK-UNS61000 multispectral camera) a diverse materie plastiche, par- tendo da oggetti di dimensione macroscopica per poi spaziare a insiemi di microplastiche, il tutto affiancato da analisi e rivelazioni in presenza di acqua. Tale studio sarà basato su un metodo di analisi denominato Principal Component Analysis (PCA), volto a generare come risultato finale delle immagini a colorazione graduata RGB che possano fornire uno strumento utile per riconoscere, identificare e localizzare (micro)plastiche differenti.

Metodi fisici per la rilevazione e identificazione di microplastiche in acqua

SATTIER, GABRIELE
2021/2022

Abstract

Il presente lavoro di tesi si inserisce in un progetto di ricerca che si prefigge di studiare nuovi metodi per la rilevazione e quantificazione di microplastiche (MP) disperse in acqua. È noto, infatti, che plastiche trasparenti quando sovrapposte non sono facilmente identificabili, creando quindi un cono di bottiglia nell’efficienza per il riciclaggio delle parti in composti plastici differenti. Le stesse plastiche sono inoltre praticamente non facilmente rilevabili quando disperse in acqua a causa del basso contrasto ottico indotto dall’indice di rifrazione di modesta entità. Di fatto quindi la possibilità di trovare un metodo per identificare, rilevare e quantificare microplastiche in modo non invasivo come l’imaging multispettrale si presta ad essere una soluzione altamente utile e innovativa, oltre ad avere grande appealing a livello industriale perché facilmente implementabile e trasportabile e cloud-based. Il presente lavoro di tesi si è focalizzato nello studiare un metodo di indagine che prevede l’acquisizione di diverse risposte fisiche (segnali) dal sistema (plastica) in studio partendo dallo studio sistematico di MP di varie dimensioni, composizione e concentrazione. Correlandone le varie proprietà si mira a identificare indicatori affidabili da poter implementare in un protocollo di identificazione e quantificazione di dispersioni ignote di microplastiche di varia natura e taglia. Per raggiungere tale obiettivo si è resa necessaria la calibrazione del sistema di rivelazione delle plastiche a partire da situazioni note (standard di plastiche e MP di dimensioni, composizione definita e concentrazione note) per poter convergere in una funzione di risposta finale data dalla combinazione di più componenti di MP ignoti (caso reale). L’imaging iperspettrale consente perciò di analizzare la superficie di un oggetto in modo non invasivo preservandone perciò la sua integrità ed evitando contaminazioni, e fornisce simultaneamente sia dati immagine sia dati spettrali che consentono una mappatura dei materiali investigati spazialmente e spettralmente risolta. Nel presente lavoro di tesi si vuole dunque analizzare la risposta di una fotocamera a infrarossi (Unispectral ColorIR EVK-UNS61000 multispectral camera) a diverse materie plastiche, par- tendo da oggetti di dimensione macroscopica per poi spaziare a insiemi di microplastiche, il tutto affiancato da analisi e rivelazioni in presenza di acqua. Tale studio sarà basato su un metodo di analisi denominato Principal Component Analysis (PCA), volto a generare come risultato finale delle immagini a colorazione graduata RGB che possano fornire uno strumento utile per riconoscere, identificare e localizzare (micro)plastiche differenti.
2021
Physical methods for detecting and identifying microplastics in water
Microplastiche
Sensing ottico
Spectral analysis
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/41597