CN108291861A - 颗粒表征 - Google Patents

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Abstract

一种表征样品(106)中的颗粒的方法。该方法包括：利用光束(103)照射样品池(104)中的样品(106)，以便通过光束(103)与样品(106)的相互作用产生散射光；从单个检测器(110)获得散射光的测量的时间序列；从来自单个检测器(110)的测量的时间序列，确定哪些测量是在大颗粒对散射光有贡献时所得到的；确定颗粒尺寸分布，包括校正由大颗粒散射的光。

Description

颗粒表征
技术领域
本发明涉及颗粒表征仪器以及颗粒表征的方法，其可包括自适应光子相关光谱法。
背景技术
光子相关光谱法(也称作动态光散射或DLS)是用于通过从样品区域散射的光的强度的时间变化来表征颗粒的技术。散射光的测量的时间序列用于确定样品中分散的颗粒的尺寸或尺寸分布。
如在WO 2009/090562中所讨论的，众所周知，通过小于照明光的波长的颗粒散射的光的强度是颗粒尺寸的强函数。在瑞利(Rayleigh)散射限制中，在颗粒半径低于照明光的波长的0.1倍，散射光的强度与颗粒半径的六次方成比例。从这种小颗粒散射的光也基本上是各向同性的。因此，在通常尺寸为0.3nm-20nm的蛋白质的分散体中，例如尺寸>100nm的聚集体或过滤次品颗粒可主导信号直至它从样品内的光学检测体积扩散开来。在常用的累积量减少中，Z平均(Z average)和多分散指数(Pdi)的输出可能由较大部分严重偏斜。
这种对“灰尘”的敏感度是已知的，且许多文献来源都强调仔细制备样品的重要性，然而，难以完全避免过滤次品或聚集体的存在。
对主要包含小颗粒并且也包含较大颗粒的样品的光散射测量可能对较大颗粒或者甚至对个别大颗粒非常敏感。较大颗粒可降低可表征较小颗粒的质量。这种较大颗粒可能是不需要的污染物：它们可能是初级颗粒的聚集体或一些其他物质。
WO 2009/090562提出了通过使用多个光子计数检测器来解决该问题。提出了低散射角度的辅助检测器来检测较大颗粒何时散射光，然后当存在较大颗粒时可忽视来自旨在用于DLS分析的检测器的数据。
尽管这代表了重大进步，但是缺点仍然存在，并且期望一种用于DLS的改进方法和装置。
还已知的是，通过分析来自样品的衍射/散射光的图案，来执行颗粒表征。光源通常是激光器，并且该类型的分析有时可被称为激光衍射分析或静态光散射(SLS)。大颗粒也可能是静态光散射测量中的问题：来自较大颗粒的散射可能会遮蔽来自较小颗粒散射的相对少量的光。
就现有技术方法考虑污染物的问题而言，包括来自污染物的散射的数据被简单丢弃。该粗略方法的后果是数据可能被错误丢弃，并且因此，可呈现不完整结果，或者可能需要更长的进程时间来获得足够有效的数据。
有助于多分散颗粒的可靠分析的方法和装置是期望的。
发明内容
根据本发明的第一方面，提供一种表征样品中的颗粒的方法，包括：利用光束照射样品池中的样品，以便通过光束与样品的相互作用产生散射光；从单个检测器获得散射光的测量的时间序列；从来自单个检测器的测量的时间序列，确定哪些测量是在大颗粒对散射光有贡献时所得到的；以及从测量的时间序列确定颗粒尺寸分布，包括校正由大颗粒散射的光。
根据本发明的另一方面，提供一种表征样品中的颗粒的方法，包括：利用光束照射样品池中的样品，以便通过光束与样品的相互作用产生散射光；从单个检测器获得散射光的测量的时间序列；从来自单个检测器的测量的时间序列，确定哪些测量包括异常数据；以及从测量的时间序列确定颗粒尺寸分布，包括校正异常数据。异常数据可参考拒绝/隔离标准识别。校正异常数据可包括排除或隔离(并且可能地，单独分析)包括异常数据的测量。
在另一方面中，测量的时间序列可从不止一个检测器获得。确定哪些测量是在大颗粒对散射光有贡献时所得到的，可包括：使用来自不止一个检测器的测量。确定颗粒尺寸分布可从来自不止一个检测器的测量的时间序列完成。
校正由大颗粒散射的光可包括：处理测量的时间序列。
确定颗粒尺寸分布可包括：对经处理的测量的时间序列执行动态光散射相关性运算。
确定颗粒尺寸分布可包括：对测量的时间序列执行光衍射颗粒表征分析(例如，使用夫琅和费(Fraunhofer)或米氏(Mie)散射理论)。本文公开的方法可应用于静态光散射(SLS)、动态光散射(DLS)、电泳光散射(ELS)、磁泳光散射(MLS)和相关的方法论，例如应用于测量蛋白质迁移率、表面zeta、微观流变学等。可处理相关光散射数据以用于微观流变学测量，其中，以本文描述的其他实施方式的方式移除瞬时效应。
可存在多个大颗粒，并且该方法可包括：校正由大颗粒散射的光。术语“大颗粒”不排除多个大颗粒。术语“大颗粒”可指的是直径大于预定阈值尺寸的的颗粒。本文中，术语“大颗粒”可由“异常颗粒”代替。在一些实施方式中，它仅仅是例如基于对参考数据所确定的参数的分析(例如，统计学分析)识别/校正的异常(或瞬态)散射数据。
在一些实施方式中，校正由大颗粒散射的光包括：排除在大颗粒对散射光有贡献时所得到的测量。随后，剩余数据可例如连结或补零以形成连续的数据集。
在其他实施方式中，校正由大颗粒散射的光包括：确定由大颗粒散射的光的模型；以及从测量中移除该模型。例如，模型可拟合于测量的时间序列，以确定测量的时间序列中的由于来自大颗粒的散射的部分。然后，该模型可从测量数据移除，例如可从测量数据减去或去卷积该模型。该模型可拟合于测量时间序列数据或处理数据(诸如，动态光散射相关性运算的输出)并且从其移除。
在一些实施方式中，在大颗粒对散射光有贡献时所得到的测量可与在大颗粒不对散射光有贡献时所得到的测量分开处理，以分别表征较大颗粒和较小颗粒。在存在大颗粒时，激光/光衍射分析的准确度可通过分开分析测量而提高。
其他实施方式可使用用于校正由大颗粒散射的光的以上方法的组合。
通过以此方式校正由于来自大颗粒的散射的信号，可从DLS测量中提取关于存在于样品中的小颗粒的更准确信息，而不需要多个光子计数检测器。将大颗粒行为的模型拟合于数据并且从数据中移除大颗粒的估计贡献，可能是特别有利的，因为至少大部分的小颗粒数据不会从大颗粒所主导的测量信号的那些时间中丢失。
在一些实施方式中，确定哪些测量是在大颗粒对散射光有贡献时所得到的，可包括：检测测量的时间序列的低频变化，该低频变化与大颗粒相对应。
在一些实施方式中，作为污染物的大颗粒可通过它们对散射的低频贡献来如此识别。
可替换地或此外，确定哪些测量是在大颗粒对散射光有贡献时所得到的，可包括：确定测量超过光强度的阈值的时间段。
在一些实施方式中，确定哪些测量是在大颗粒对散射光有贡献时所得到的，可包括：将时间序列划分为多个较短子进程，然后确定哪些子进程包括具有来自大颗粒的散射贡献的测量。
在这些实施方式中，确定哪些子进程包括具有来自大颗粒的散射贡献的测量，可包括：评估每个子进程内的测量是否超过光强度的阈值，或者评估每个子进程的平均测量是否超过光强度的阈值。
可替代地，确定哪些子进程包括具有来自大颗粒的散射贡献的测量，可包括：检测子进程内的测量的低频变化。
在一些实施方式中，确定哪些子进程包括具有来自大颗粒的散射贡献的测量，可包括：对每个子进程执行相关。
对每个子进程执行相关，可包括：通过动态光散射确定针对每个子进程的多分散指数(Pdi)、颗粒尺寸分布或Z均平均颗粒尺寸。优选地，每个子进程可使用累积量方法分析，但是也可使用其他方法，诸如CONTIN方法或最大熵方法。处理测量的时间序列以校正由大颗粒散射的光，可包括：校正其中通过相关识别的大颗粒的子进程中的背景。处理测量的时间序列以校正由大颗粒散射的光，可包括：排除在大颗粒对散射光有贡献时(例如，子进程)所得到的测量。
确定哪些子进程包括在大颗粒对散射有贡献时所得到的测量，可包括：比较从每个子进程计算的参数与相同参数的阈值。
阈值可从针对每个子进程计算的参数的分布确定。其中参数是统计异常值的子进程可被丢弃或隔离以用于单独分析。
参数的阈值可得自从所有子进程计算的相同参数的平均值。阈值可得自参数的标准偏差和平均值。阈值可通过向平均参数值添加2、3、4、5或6个标准偏差而确定。
参数可包括：Z均、Pdi、平均强度、每个子进程中的测量强度的漂移和/或散布、和/或多普勒频率宽度。
参数的平均值可从针对每个子进程计算的参数的分布或直方图的最佳拟合来计算。最佳拟合可具有正态分布。
拒绝或隔离数据(例如，子进程)可被单独分析以表征大颗粒(多个大颗粒)。这可有助于识别样品中的聚集体、灰尘和/或污染物的性质。
在时间序列被划分为子进程的一些实施方式中，每个子进程可具有如下的持续时间：5秒或更短；2秒或更短；1秒或更短；0.5秒或更短；或0.1秒或更短。
该方法可包括：使用至少10、20、50或100个子进程来表征样品。
在根据本发明的第一方面的方法的一些实施方式中，预定尺寸可选自：1000μm、500μm、100μm、20μm、5μm、1μm、300nm、100nm和50nm。
从经处理的测量的时间序列确定颗粒尺寸分布(包括校正由大颗粒散射的光)可包括：单独分析每个子进程(其未因为包括来自较大颗粒的散射光的贡献而被丢弃)，然后使用每个子进程分析的平均来确定颗粒尺寸分布。例如，在DLS测量的情况下，可对每个子进程的相关图进行平均，并且从平均的相关图确定颗粒尺寸分布。
该方法可包括：执行初始数量的子进程，其中，进一步子进程被记录并添加至先前数据直至从组合数据获得的平均数已收敛(例如，直至平均相关图已收敛)。收敛标准可基于从组合数据获得的平均数在大量后续测量中改变的量。
一般来说，识别来自大颗粒的散射贡献的标准可基于从散射光的测量的时间序列确定的参数。使用这种动态标准将颗粒归类为异常的或大的，意味着该方法可足够稳健以在适当的情况下包括来自大颗粒的散射数据，例如在高度多分散且可变的样品的情况下，并且在适当的情况下排除或校正来自大颗粒的散射，例如拒绝多分散较少的样品中的污染物或聚集体。
在一些实施方式中，用于确定哪些数据被拒绝/隔离的阈值可以是用户可选择的。信息(例如，统计信息、使用阈值获得的参数和/或分析结果的分布)可向用户呈现以帮助用户做出适当阈值的选择。
根据本发明的第二方面，提供一种用于根据本公开的任意其他方面或实施方式的方法来表征颗粒的装置，包括：光源、样品池、检测器和处理器；其中，
光源可操作以便利用光束照射样品池内的样品，以便通过光束与样品的相互作用产生散射光；
检测器被配置为检测散射光并且产生测量的时间序列；
处理器被配置为：
接收测量的时间序列，以及
从来自单个检测器的测量的时间序列确定哪些测量是在大颗粒对散射光有贡献时所得到的；
通过对处理的测量的时间序列执行动态光散射相关性运算来确定颗粒尺寸分布，包括校正由大颗粒散射的光。
根据本发明的第三方面，提供一种用于根据本公开的任意方面或实施方式的方法来表征颗粒的装置，包括：光源、样品池、检测器和处理器；其中，
光源可操作以便利用光束照射样品池内的样品，以便通过光束与样品的相互作用产生散射光；
检测器被配置为检测散射光并且产生测量的时间序列；
处理器被配置为：
接收测量的时间序列，以及
从来自检测器的测量的时间序列确定哪些测量是在大颗粒对散射光有贡献时所得到的；
从处理的测量的时间序列确定颗粒尺寸分布，包括校正由大颗粒散射的光。
在该装置的一些实施方式中，校正由大颗粒散射的光，包括：排除在大颗粒对散射光有贡献时所得到的测量。在可替换实施方式中，校正由大颗粒散射的光包括：确定由大颗粒散射的光的模型；以及从测量中移除该模型。在一些实施方式中，在大颗粒对散射光有贡献时所得到的测量可与在大颗粒不对散射光有贡献时所得到的测量分开处理，以分别表征较大颗粒和较小颗粒。
在一些实施方式中，检测器可包括光子计数检测器，和/或可被配置为检测反向散射光。该装置可包括多个检测器，该多个检测器被配置为检测散射光。
该装置可进一步包括光纤，该光纤提供检测器与通过光源照射的散射体积之间的光学路径。
每个方面的特征可与每个其他方面的特征组合。
将参考附图，仅通过举例的方式，描述示例性实施方式，其中：
附图说明
图1是根据实施方式的颗粒表征装置的示意图；
图2是根据实施方式的颗粒表征装置处理方式的示意图；
图3是根据实施方式的方法的流程图；
图4示出根据实施方式的用于处理的一些示例性结果；
图5示出从数据中存在尖峰的质量差的样品中获得的光子计数强度随时间的曲线图，作为从高度散射颗粒散射的结果；
图6示出从质量差的样品中获得的光子计数强度随时间的曲线图，其中，大颗粒引起数据的缓慢波动；
图7示出计数率作为针对包含过滤次品(污染物)的220nm乳胶球体的样品的Z均尺寸的函数的曲线图；
图8示出作为图7所使用的相同样品的Z均尺寸的函数的多分散指数(Pdi)的曲线图；
图9示出用于包含灰尘模拟物或聚集体的三种不同样品的多分散指数(Pdi)的直方图；
图10示出基于多分散指数的用于子进程的拒绝/隔离标准的曲线图；
图11示出一曲线图，该曲线图示出用于所有子进程、保留的子进程以及拒绝/隔离子进程的相关图；
图12示出对于用于所有子进程、保留的子进程以及拒绝/隔离子进程的颗粒尺寸的强度分布；
图13示出一曲线图，该曲线图示出用于其中样品高度多分散且可变的子进程的基于多分散指数的拒绝/隔离标准的应用。
图14是归一化强度与散射光的频移的曲线图，示出谱宽可如何用于识别并丢弃异常数据；
图15是模拟计数率数据的曲线图，其示出散射检测器处的光强度和从模拟计数率(具有20点窗口)计算的移动平均数；
图16是图15所使用的相同模拟计数率数据的曲线图，但是其中，移动平均数被减去；以及
图17是示出拒绝标准应用至高度可变且多分散样品的曲线图，示出大多数子进程的保留。
具体实施方式
图1示出颗粒表征装置，该装置包括光源102、样品池104、后向散射检测器114、前向散射检测器124以及光阱108。
光源102可以是相干光源，诸如激光器，并且可输出单色光。可替代地，光源102可以是LED。光源102被配置为利用光束103沿着光束轴照射样品池104内的样品106。
照射光束103与样品106的相互作用产生散射光。前向散射光121可被定义为以与照射光束轴的方向成小于90度的角度散射的光。后向散射光111可被定义为以与光束轴的方向成大于90度的角度散射的光(即，在与照射光束相反的方向上具有方向分量)。
前向散射检测器124被配置为检测前向散射光121。前向散射光121经由聚光透镜120导向检测器124，该聚光透镜将散射光121耦合至光纤122。光纤122向前向散射检测器124提供光学路径。聚光透镜120可以是渐变折射率透镜或任意其他合适的透镜。此外，或者更少的光学部件可被包括在样品106的照射区域与前向散射检测器124之间的光学路径中。例如，在一些实施方式中，光纤122可被省去，并且替代地使用自由空间光学器件。
后向散射检测器114被配置为检测后向散射光111。后向散射光111经由聚光透镜110导向传感器，该聚光透镜将散射光111耦合至光纤112。光纤112向后向散射检测器114提供光学路径。聚光透镜110可以是渐变折射率透镜或任意其他合适的透镜。此外，或者更少的光学部件可被包括在样品106的照射区域与后向散射检测器114之间的光学路径中。例如，在一些实施方式中，光纤112可被省去，并且替代地使用自由空间光学器件。
在一些实施方式中，可仅提供单个检测器，例如可仅存在侧向散射检测器(检测以90度散射的光)，或者仅存在前向散射检测器，或者仅存在后向散射检测器。
图1的装置可被配置为例如使用来自单个检测器(诸如，后向散射检测器114)的输出，执行动态光散射分析。
图2示出检测器114、处理器130和输出设备132。处理器130被配置为从检测器114接收时间序列的光强度测量，并且对测量执行相关性运算以通过动态光散射表征样品的颗粒。处理器130可将测量存储在机器可读存储介质中，例如存储在存储器中、固态存储驱动器上、硬盘上、云中等。然后，处理器130可将分析结果输出至输出设备132，该输出设备可包括显示屏幕。
处理器130被配置为从来自单个检测器114的测量的时间序列，确定哪些测量是在大颗粒对散射光有贡献时所得到的。与依靠来自辅助检测器(例如，前向散射检测器)的测量的现有技术不同，处理器130的能力是从来自单个检测器的测量的时间序列检测来自较大颗粒的散射。术语大颗粒可指的是直径大于预定阈值尺寸的颗粒，或者可指代作为统计异常值的颗粒。预定尺寸可以是用户可选择的，并且可以是：50nm、75nm、100nm、150nm、200nm、300nm、500nm。
根据实施方式的装置可结合图1和图2所示的(并且参考这些图描述的)特征，并且可被配置为执行以图3中的概要形式所示的方法。
图3示出一系列方法步骤201至204。步骤201包括：利用光束103照射样品池104中的样品106，以便通过光束103与样品106的相互作用产生散射光111。
步骤202包括：从检测器114(其可以是单个检测器)获得散射光111的测量的时间序列。如本文使用的术语“单个检测器”可包括与特定光散射角度(或窄范围的光散射角度，诸如5度或更小)对应的多个检测器(例如，1D或2D检测器元件阵列)。
步骤203包括：从来自检测器114的测量的时间序列，确定哪些测量是在直径大于预定阈值尺寸的的大颗粒(或多个大颗粒)对散射光有贡献时所得到的。如以下将更完全说明的，多种不同方法可用于做到这一点。
步骤204包括：通过对测量的时间序列执行动态光散射相关性运算(包括校正在大颗粒对散射光有贡献的时段中由大颗粒(或多个大颗粒)散射的光)来确定颗粒尺寸分布。从测量中移除来自大颗粒散射的该背景散射光可提高通过DLS的颗粒表征的质量和/或准确度，因为将由此防止来自较大颗粒的相对强的散射损坏样品内的较小颗粒(其可能是最感兴趣的颗粒)的表征。
图4示出来自检测器320的测量结果的时间序列，以及从测量结果320获得的相关性函数310的图。还示出散射光强度相对于颗粒尺寸的颗粒尺寸分布(PSD)图330。测量的检查320示出在t＝8s之后光强度显著增加，与来自大颗粒的散射相对应。
这是识别在大颗粒散射光时所得到的测量的一个方式。在目前情况下，例如，每秒600次计数的阈值强度值可用来识别来自大颗粒的光散射。超过该阈值的预定时间(例如，1s或0.5s)内的数据可从后续DLS分析中排除。例如，如果在t＝9s时超过阈值，则从t＝8s向前的数据可被排除，或者从这些数据中移除由于大颗粒的背景的拟合模型。强度阈值和时间窗口的精确值可取决于仪器配置和具体测量设置。阈值可以是强度值的2、3、4或5个标准偏差(其可在已进行完整测量之后确定，或者在进行测量时动态确定)。
可替代地或此外，测量的时间序列内的特征的频率可用于识别来自大颗粒的光散射：低频特征有可能对应于大颗粒。在示例性数据320中，测量相对稳定，直至从t＝8s开始的低频、大振幅偏移。光强度的大振幅与低频的组合波动可具体地表征大颗粒，并且可用于识别大颗粒散射的时间。小于10、5、4、3、2、1或0.5Hz或更小的频率可与大颗粒相关联。
PSD图330基于处理数据的全部时间序列，包括t＝8s与t＝10s之间的时间序列。它示出与大约1000nm的颗粒尺寸相对应的光强度峰值。
识别大颗粒存在于特定时间窗口内的一个方式是将数据(或进程)的全部时间序列分隔为多个较小持续时间周期或子进程，然后对子进程中的每一个执行动态光散射分析。例如，如果数据320被分割为持续时间为1秒的多个子进程，并且对每个子进程的数据执行DLS相关性分析，则将直接识别哪个子进程中的大量光散射由大颗粒或多个大颗粒贡献(例如，超过总散射光的1％、5％或10％，或者当强度PSD超过特定阈值中的颗粒尺寸的1％、5％或10％时)。具有来自较大颗粒的大量散射的子进程可随后从测量序列中排除。然后，剩余测量数据可组合，并且基于组合的剩余数据执行DLS测量。可替代地，由于大颗粒的背景的模型可拟合于具有来自较大颗粒的大量散射的每个子进程内的数据。然后，如通过拟合模型计算的由于大颗粒的散射信号的评估可从子进程内的数据移除。然后，剩余校正数据可与来自测量序列中的其他子进程的数据组合，并且对组合的校正数据序列执行DLS测量。
本发明的实施方式可在大颗粒成问题的情况下，提供显著改进的DLS表征保真度。
图5示出从散射光检测器获得的光子计数率随时间的曲线图350。尖峰351存在于与高度散射颗粒(即，污染物)在仪器的测量体积内的时间段相对应的数据(并非其所有都标记在图5中)中。解决来自污染物的该贡献的一个方式是在污染物散射光时拒绝数据：在与尖峰351相对应的时段中移除数据。
图6示出从散射检测器获得的光子计数率随时间的曲线图360。与图5的短持续时间“尖峰”相比，针对图6的数据的污染物是缓慢影响测量体积的大颗粒，导致检测强度的低频变化。对来自较大颗粒的散射的该类贡献可通过移除数据的低频分量来解决。
期望的是，能够识别其中较大颗粒对散射有贡献的子进程。做到这一点的一个方式是通过确定每个子进程的强度，并且使用平均强度值(例如，平均值、中值等)作为拒绝标准。较大颗粒与较强散射相关，因此较高强度子进程可与较大颗粒相关。可从所有子进程的整体特性确定用于拒绝子进程的阈值。例如，阈值平均强度可得自跨所有子进程得到的平均强度(例如，所有子进程的平均强度的两个或三个标准偏差)。
图7示出作为Z均颗粒尺寸函数的平均计数率(强度)的曲线图410，Z均颗粒尺寸示出为针对从对包括220nm乳胶球体和一些过滤次品(较大尺寸颗粒污染物)的样品执行的测量中获得的多个子进程。如在ISO13321和/或ISO 22412中限定的，Z均可被确定为用于每个子进程。基于平均强度的拒绝标准的一个缺点是它可导致Z均表示的许多子进程的拒绝与小颗粒相关。
替代方案是基于多分散指数(Pdi)拒绝子进程，该多分散指数可如在ISO 13321和/或ISO 22412中限定的从累积量分析确定。图8示出针对与图7所示的相同子进程数据的多分散指数Pdi与Z均的曲线图420。在Z均与多分散指数之间存在较强相关性，这意味着基于多分散性的拒绝标准有可能对于由较大颗粒主导的子进程更有选择性。
另一替代方案是使用Z均颗粒尺寸作为拒绝标准，拒绝具有超过阈值的Z均颗粒尺寸的子进程。再次，可参考从整体所有子进程计算的Z均值确定阈值(例如，拒绝值超过与对于所有子进程的Z均的三个标准偏差)。
图9是示出可如何针对测量计算阈值拒绝标准的一组Pdi直方图430，示出第一、第二和第三直方图Pdi值，分别对应于溶菌酶、220nm乳胶球体和60nm乳胶球体。第一、第二和第三正态分布431、432、433分别拟合于每个直方图(例如，使用最小二乘法惩罚函数)。可从最佳拟合从每个测量的子进程获得的直方图的正态分布431、432、433中确定针对每个测量的Pdi的平均值和标准偏差σ，使用最佳拟合正态分布有助于避免因异常子进程的平均数的偏斜，其可在图9中看到(例如，具有大于0.15的Pdi值)。
阈值拒绝标准可以是从与子进程的直方图的最佳拟合(例如，Z均、Pdi或强度)加上标准偏差的倍数(例如三倍(或2、4、5、6倍等))获得的平均数。
图10示出示例性拒绝方法，其中，拒绝标准基于Pdi，并且阈值是与从最佳拟合正态分布确定的平均值的三个标准偏差。图10示出具有最佳拟合正态分布441、平均Pdi 442(得自最佳拟合441)、阈值拒绝标准443(平均数+3σ)的曲线图440。保留445和拒绝/隔离444子进程也绘制在相同曲线图上。具有大于阈值的Pdi的子进程被拒绝/隔离，并且具有小于或等于阈值的Pdi的子进程被保留以用于单独分析。
图11是示出针对保留子进程455、拒绝/隔离子进程454和所有子进程453中的每一个获得的g1相关性函数的曲线图450。图12是示出针对保留子进程465、拒绝/隔离子进程464和所有子进程463中的每一个的强度颗粒尺寸分布的曲线图。显然，保留子进程不包括来自污染物颗粒的数据。针对在使用所有子进程时所报告的较小颗粒(即，感兴趣颗粒，排除污染物)的平均颗粒尺寸不同于从保留子进程获得的平均颗粒尺寸。来自保留子进程的数据更精确，因为它不会由于来自较大颗粒/污染物的散射而失真。拒绝/隔离子进程可用于识别较大(例如，污染物)颗粒的特性。单独分析并呈现关于保留和拒绝/隔离子进程的信息的方法向用户提供更多信息，并且移除可能与光散射数据的处理相关的模糊性。
使用基于参数分布的拒绝/隔离标准(例如，基于参数的标准偏差)意味着只拒绝无关数据，并且拒绝/隔离是动态的并且对被测量的样品做出响应。具有偶然污染物的高度单分散样品将导致相当窄的分布Pdi，结果是将以相对高的灵敏度拒绝来自污染物的散射数据。在频谱的另一端处，高度多分散且可变的样品可在连续子进程之间具有高的Pdi的标准偏差，这意味着非常少的数据将被拒绝/隔离—结果将是多模态颗粒尺寸分布，反映样品的颗粒尺寸的多样性。确定(例如，基于在测量过程中更新的参数的分布)对分析动态响应的拒绝/隔离标准的该方法意味着测量足够稳健以便能够适应广泛范围的样品，并且不需要用户先验地指定期望的颗粒范围。
图13示出图11所示的应用于氧化铜纳米颗粒的高度多分散且可变的样品的拒绝/隔离方法。针对该类高度可变且分散的样品，大多数子进程被识别为非瞬时，并且报告的结果反映样品的分散性质(即，多模态/多分散)。图13示出具有最佳拟合正态分布441、平均Pdi 442(得自最佳拟合441)、阈值拒绝标准443(平均+3σ)的曲线图470。保留445和拒绝/隔离444子进程也绘制在相同曲线图上。只有单个子进程(具有异常高的Pdi)从数据集中拒绝/隔离。
尽管前述主要集中于DLS的应用，但是针对SLS和ELS测量也可采用类似技术。
在静态光散射中，针对诸如分子量测量的应用，它是测量散射强度的幅度而不是其感兴趣的时间特性，意味着SLS测量也对样品内的灰尘影响敏感。
在结合相关器的SLS仪器中，可应用如在DLS中描述的相同拒绝处理，并且保留数据的平均强度用于后续分析。然而，当相关器不可用时，拒绝可仍然通过量化并比较每个子进程的测量散射来应用，其中，平均值漂移或扩散(或一些其他值)用作拒绝参数。
图14示出模拟计数率数据，示出散射检测器512处的光强度、从光强度数据512计算的移动平均数511(例如，具有20点窗口)。在过滤出感兴趣的更高频率信息的同时，移动平均数充当低通滤波器，跟踪低频变化。从数据512中减去移动平均数511产生图15所示的数据，其中，强度中的缓慢变化已被移除。尽管移动平均数是可用于处理数据的一类低通滤波器，但是可以以类似方式使用其他类型的滤波或平滑操作(例如，数字IIR或FIR滤波器，或Savitzky-Golay滤波器)。
电泳光散射使用应用于样品的外部电场来感应取决于其电荷的分散颗粒的运动，其中，该运动通过散射光的多普勒分析检测。
除计数率迹线的特性以外，拒绝可基于的其他参数还包括描述包括频谱宽度的多普勒信号的参数。
图13示出谱宽可如何用于识别并丢弃异常数据。图13的曲线图500示出散射光的归一化强度与频移的大量曲线。每个曲线与包括溶菌酶的样品上的电泳测量的一不同测量进程(或子进程)相对应。具有窄的谱宽502的测量进程与其中存在聚集体的样品相对应。具有更宽谱宽501的测量进程与不包括聚集体的样品相对应。因此，例如基于所测量谱宽的分布(例如，平均值加上或减去大量标准偏差)，可通过采用多个子进程并丢弃具有不寻常窄的谱宽(与其他测量比较)的那些子进程来分析具有一些聚集体的样品。
图17是示出分析结果可如何收敛于增加数量的子进程的曲线图550。连续子进程被执行，并且从积累保留数据获得的(每五个子进程更新的)报告Z均在图16中绘制532在主y轴(与x轴上的子进程的数量相对)上。将数据保留百分比限定为拒绝/隔离子进程与子进程的总数相比较的百分比，相对于第一次级y轴(也是每五个子进程确定的)绘制531。每个数据点处的Z均的改变相对于第二次级y轴绘制533。
在该示例性数据集中，初始子进程包括较大颗粒，尽管从前5个子进程排除大量数据，但是报告的Z均仍然相对大。即使在子进程6至10中排除更多数据，报告的Z均也较低。在子进程10之后检测颗粒尺寸的更多单模态分布，其结果是更少数据被拒绝，并且Z均开始收敛于针对单模态颗粒(其有可能是感兴趣颗粒)的Z均。在45个子进程内，Z均收敛至小于1％。
用户可能能够设置用于触发测量结束的收敛标准。在本实例中，可通过设置10％的Z均收敛公差获得不太可靠的测量，其可导致大约30个子进程(而不是45个子进程)之后测量结束。
使用一系列单独分析的、相对短的子进程意味着分析可更快，因为它可在满足收敛标准时尽早停止，同时更可靠，因为将不允许瞬时大颗粒影响测量，并且测量可继续直至获得足够的可靠散射数据。拒绝不一致数据的改进能力也可允许不太严格的样品制备，或者使能够分析先前被认为不适于分析的样品。
尽管已描述具体实例，但是这些并非旨在限制，并且技术人员将理解，在通过所附权利要求限定的本发明的范围内，进一步变型可能的。
权利要求书(按照条约第19条的修改)
1.一种表征样品中的颗粒的方法，包括：
利用光束照射样品池中的所述样品，以便通过所述光束与所述样品的相互作用产生散射光；
从单个检测器获得所述散射光的测量的时间序列；
从来自所述单个检测器的所述测量的时间序列确定哪些测量是在大颗粒对所述散射光有贡献时所得到的，其中，确定哪些测量是在大颗粒对所述散射光有贡献时所得到的，包括：将所述时间序列划分为多个较短的子进程，对每个子进程执行相关，然后确定哪些子进程包括来自大颗粒的散射贡献的测量；
从所述测量的时间序列确定颗粒尺寸分布，包括校正由所述大颗粒散射的光，校正由所述大颗粒散射的光包括：排除或单独分析在所述大颗粒对所述散射光有贡献时所发生的子进程。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，从所述测量的时间序列确定颗粒尺寸分布，包括校正由所述大颗粒散射的光，校正由所述大颗粒散射的光进一步包括：单独分析没有因为包括来自大颗粒的散射光的贡献而被排除的每个子进程，然后使用所述子进程的分析的平均值以确定所述颗粒尺寸分布。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，确定颗粒尺寸分布包括：对所述测量的时间序列执行动态光散射相关性运算。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，确定哪些测量是在大颗粒对所述散射光有贡献时所得到的，包括：检测和/或移除测量的所述时间序列中的小于10Hz的低频变化，所述低频变化与大颗粒相对应。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，确定哪些子进程包括来自大颗粒的散射贡献的测量，包括：评估用于每个子进程的参数，并且将所述参数与阈值比较。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述参数选自：强度、多分散指数、Z均。
7.根据权利要求5或6所述的方法，其中，所述阈值得自从每个子进程计算的参数值的分布。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述阈值得自所述参数的平均值以及所述参数的标准偏差。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，确定哪些子进程包括来自大颗粒的散射贡献的测量，包括：
通过动态光散射确定针对每个子进程的颗粒尺寸分布；
其中，处理测量的所述时间序列以校正由所述大颗粒散射的光，包括：校正仅由在通过相关性识别的大颗粒的子进程中的所述大颗粒散射的光。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，每个子进程具有如下的持续时间：5秒或更短；2秒或更短；1秒或更短；0.5秒或更短；0.1秒或更短。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述大颗粒具有大于100nm的直径。
12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，用于识别来自大颗粒的散射贡献的标准基于从散射光的测量的所述时间序列确定的参数。
13.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，用于识别来自大颗粒的散射贡献的标准基于由用户输入的参数。
14.一种用于根据前述权利要求中任一项所述的表征颗粒的装置，包括：光源、样品池、检测器和处理器；其中，
所述光源能够操作以利用光束照射样品池中的所述样品，以便通过所述光束与所述样品的相互作用产生散射光；
所述检测器被配置为检测所述散射光并且产生测量的时间序列；
所述处理器被配置为：
接收测量的所述时间序列，以及
从来自单个检测器的测量的所述时间序列确定哪些测量是在大颗粒对所述散射光有贡献时所得到的，其中，确定哪些测量是在大颗粒对所述散射光有贡献时所得到的，包括：将所述时间序列划分为多个较短的子进程，对每个子进程执行相关，然后确定哪些子进程包括来自大颗粒的散射贡献的测量；
通过对测量的所述时间序列执行动态光散射相关性运算来确定颗粒尺寸分布，包括校正由所述大颗粒散射的光，校正由所述大颗粒散射的光包括：
排除或单独分析在所述大颗粒对所述散射光有贡献时所发生的子进程，以及
单独分析没有因为包括来自大颗粒的散射光的贡献而被排除的每个子进程，然后使用所述子进程的分析的平均值以确定所述颗粒尺寸分布。
15.根据权利要求14所述的装置，其中，所述检测器包括光子计数检测器。
16.根据权利要求14或15所述的装置，其中，所述检测器被配置为检测反向散射光。
17.根据权利要求14至16中任一项所述的装置，进一步包括：光纤，所述光纤提供所述检测器与所述光源照射的散射体积之间的光学路径。
18.根据权利要求14至17中任一项所述的装置，包括：多个检测器，所述多个检测器被配置为检测所述散射光。

Claims (23)

1.一种表征样品中的颗粒的方法，包括：
利用光束照射样品池中的所述样品，以便通过所述光束与所述样品的相互作用产生散射光；
从单个检测器获得所述散射光的测量的时间序列；
从来自所述单个检测器的所述测量的时间序列确定哪些测量是在大颗粒对所述散射光有贡献时所得到的；
从所述测量的时间序列确定颗粒尺寸分布，包括校正由所述大颗粒散射的光。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定颗粒尺寸分布包括：对所述测量的时间序列执行动态光散射相关性运算。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，校正由所述大颗粒散射的光包括：确定由于所述大颗粒的背景的模型；以及从所述测量中移除所述模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，校正由所述大颗粒散射的光包括：排除在所述大颗粒对所述散射光有贡献时所得到的测量。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，确定哪些测量是在大颗粒对所述散射光有贡献时所得到的，包括：检测和/或移除测量的所述时间序列中的低频变化，所述低频变化与大颗粒相对应。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，确定哪些测量是在大颗粒对所述散射光有贡献时所得到的，包括：将所述时间序列划分为多个较短子进程，然后确定哪些子进程包括来自大颗粒的散射贡献的测量。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，确定哪些子进程包括来自大颗粒的散射贡献的测量，包括：评估每个子进程内的所述测量是否超过光强度的阈值。
8.根据权利要求6所述的方法，其中，确定哪些子进程包括来自大颗粒的散射贡献的测量，包括：评估用于每个子进程的参数，并且将所述参数与阈值比较。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述参数选自：强度、多分散指数、Z均。
10.根据权利要求8或9所述的方法，其中，所述阈值得自与来自每个子进程的参数的最佳拟合。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述阈值得自所述参数的平均值以及所述参数的标准偏差。
12.根据权利要求6至11中任一项所述的方法，其中，确定哪些子进程包括来自大颗粒的散射贡献的测量，包括：
对每个子进程执行相关，以便通过动态光散射确定针对每个子进程的颗粒尺寸分布；
其中，处理测量的所述时间序列以校正由所述大颗粒散射的光，包括：校正仅由在通过相关性识别的大颗粒的子进程中的所述大颗粒散射的光。
13.根据权利要求6至12中任一项所述的方法，其中，每个子进程具有如下的持续时间：5秒或更短；2秒或更短；1秒或更短；0.5秒或更短；0.1秒或更短。
14.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述大颗粒具有大于100nm的直径。
15.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，用于识别来自大颗粒的散射贡献的标准基于从散射光的测量的所述时间序列确定的参数。
16.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，用于识别来自大颗粒的散射贡献的标准基于由用户输入的参数。
17.一种用于根据前述权利要求中任一项所述的表征颗粒的装置，包括：光源、样品池、检测器和处理器；其中，
所述光源能够操作以利用光束照射样品池中的所述样品，以便通过所述光束与所述样品的相互作用产生散射光；
所述检测器被配置为检测所述散射光并且产生测量的时间序列；
所述处理器被配置为：
接收测量的所述时间序列，以及
从来自单个检测器的测量的所述时间序列确定哪些测量是在大颗粒对所述散射光有贡献时所得到的；
通过对测量的所述时间序列执行动态光散射相关性运算来确定颗粒尺寸分布，包括校正由所述大颗粒散射的光。
18.根据权利要求17所述的装置，其中，校正背景包括：确定由所述大颗粒散射的光的模型；以及从所述测量中移除所述模型。
19.根据权利要求17所述的装置，其中，校正背景包括：排除在所述大颗粒对所述散射光有贡献时所得到的测量。
20.根据权利要求17至19中任一项所述的装置，其中，所述检测器包括光子计数检测器。
21.根据权利要求17至20中任一项所述的装置，其中，所述检测器被配置为检测反向散射光。
22.根据权利要求17至21中任一项所述的装置，进一步包括：光纤，所述光纤提供所述检测器与所述光源照射的散射体积之间的光学路径。
23.根据权利要求17至22中任一项所述的装置，包括：多个检测器，所述多个检测器被配置为检测所述散射光。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114008439A (zh) * 2019-05-15 2022-02-01 纳米瑞典公司 用动态光散射的水杂质测量
CN114008439B (zh) * 2019-05-15 2024-06-07 纳米瑞典公司 用动态光散射的水杂质测量

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108291861B (zh) 2015-09-23 2021-10-12 马尔文帕纳科 颗粒表征
US11002655B2 (en) 2015-09-23 2021-05-11 Malvern Panalytical Limited Cuvette carrier
JP6688205B2 (ja) 2015-11-13 2020-04-28 株式会社堀場製作所 試料分析装置及び試料分析プログラム
GB201604460D0 (en) 2016-03-16 2016-04-27 Malvern Instr Ltd Dynamic light scattering
EP3379232A1 (en) * 2017-03-23 2018-09-26 Malvern Panalytical Limited Particle characterisation
CN111630365B (zh) * 2018-02-27 2023-02-24 松下知识产权经营株式会社 粒子检测传感器
US11448579B2 (en) 2018-06-01 2022-09-20 Horiba, Ltd. Particle size distribution measuring device and program for particle size distribution measuring device
WO2020011949A1 (en) * 2018-07-13 2020-01-16 Adolphe Merkle Institut, University Of Fribourg Devices and methods for analyzing and filtering light scattering data from a sample potentially containing a non-target compound
RU2702659C1 (ru) * 2018-12-14 2019-10-09 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Ордена Трудового Красного Знамени Институт нефтехимического синтеза им. А.В. Топчиева Российской академии наук (ИНХС РАН) Способ оценки стабильности железосодержащей дисперсии
US10928297B2 (en) 2019-01-09 2021-02-23 University Of Washington Method for determining detection angle of optical particle sizer
KR102444102B1 (ko) 2019-12-10 2022-09-15 주식회사 한화 뇌관의 등록 및 배치를 관리하는 장치 및 그 방법
US11692877B2 (en) * 2020-07-22 2023-07-04 Purdue Research Foundation Method and system for axially-offset differential interference contrast correlation spectroscopy
WO2022130916A1 (ja) * 2020-12-17 2022-06-23 株式会社堀場製作所 粒子径分布測定装置、粒子径分布測定方法及び粒子径分布測定装置用プログラム
CN116848394A (zh) 2021-02-02 2023-10-03 富士胶片株式会社 动态光散射测定方法及动态光散射测定装置
JP7452583B2 (ja) * 2022-07-22 2024-03-19 栗田工業株式会社 凝集状態の判断方法及び凝集処理方法
JP7363984B1 (ja) 2022-07-22 2023-10-18 栗田工業株式会社 凝集状態の判断方法及び凝集処理方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1502981A (zh) * 2002-11-20 2004-06-09 上海理工大学 基于动态光散射信号分形的颗粒测量方法及装置
CN101118210A (zh) * 2006-08-04 2008-02-06 株式会社岛津制作所 光散射检测器
CN101477023A (zh) * 2008-01-02 2009-07-08 杨晖 基于动态光散射信号时间相干度的超细颗粒测量装置及方法
CN102066901A (zh) * 2008-01-15 2011-05-18 马尔文仪器有限公司 使用同时探测的光散射测量
CN202275041U (zh) * 2011-03-17 2012-06-13 上海理工大学 同时测量多颗粒的动态光散射纳米颗粒粒度的装置
CN103069265A (zh) * 2010-08-27 2013-04-24 艾斯特希斯株式会社 粒径测量装置与粒径测量方法
CN103257097A (zh) * 2012-02-16 2013-08-21 株式会社堀场制作所 颗粒分析装置和颗粒分析方法
US20140226158A1 (en) * 2004-03-06 2014-08-14 Michael Trainer Methods and apparatus for determining particle characteristics
US8854621B1 (en) * 2012-08-29 2014-10-07 University Of South Florida Systems and methods for determining nanoparticle dimensions
CN104662407A (zh) * 2012-06-22 2015-05-27 马尔文仪器有限公司 颗粒表征

Family Cites Families (73)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3621220A (en) * 1969-08-29 1971-11-16 Norman C Ford Jr Scattered light measurement providing autocorrelation function
US4074939A (en) 1973-12-19 1978-02-21 Max-Planck-Gesellschaft Zur Foerderung Der Wissenschaften E.V. Apparatus for investigating fast chemical reactions by optical detection
US4473296A (en) * 1978-05-03 1984-09-25 Ppm, Inc. System and method and apparatus for a continuous aerosol monitor (CAM) using electro-optical weighing for general aerosols
US4178917A (en) 1979-01-03 1979-12-18 Shapiro Howard M Method and system for non-invasive detection of zinc protoporphyrin in erythrocytes
US4710025A (en) 1982-06-22 1987-12-01 Wyatt Technology Company Process for characterizing suspensions of small particles
US4537861A (en) 1983-02-03 1985-08-27 Elings Virgil B Apparatus and method for homogeneous immunoassay
US4690561A (en) 1985-01-18 1987-09-01 Canon Kabushiki Kaisha Particle analyzing apparatus
US4781460A (en) * 1986-01-08 1988-11-01 Coulter Electronics Of New England, Inc. System for measuring the size distribution of particles dispersed in a fluid
US4676641A (en) * 1986-01-08 1987-06-30 Coulter Electronics Of New England, Inc. System for measuring the size distribution of particles dispersed in a fluid
US5166052A (en) 1986-05-27 1992-11-24 Boris Cercek Method for measuring polarization of bathochromically shifted fluorescence
GB8705844D0 (en) 1987-03-12 1987-04-15 Secr Defence Dynamic light scattering apparatus
JPH02228069A (ja) 1989-02-28 1990-09-11 Omron Tateisi Electron Co 受光素子アレイ
JPH05172730A (ja) 1991-12-25 1993-07-09 Shimadzu Corp 粒度分布測定装置
JP3294668B2 (ja) 1993-04-30 2002-06-24 花王株式会社 粒子群の粒度検出方法および装置
US5576827A (en) * 1994-04-15 1996-11-19 Micromeritics Instrument Corporation Apparatus and method for determining the size distribution of particles by light scattering
IL114208A0 (en) 1994-06-27 1995-10-31 Merck & Co Inc Combinations of compounds pharmaceutical compositions containing them and their use as hiv protease inhibitors
FI98765C (fi) 1995-01-16 1997-08-11 Erkki Soini Virtaussytometrinen menetelmä ja laite
US6052184A (en) 1996-11-13 2000-04-18 The Administrators Of The Tulane Educational Fund Miniature, submersible, versatile, light scattering probe for absolute equilibrium and non-equilibrium characterization of macromolecular and colloidal solutions
DE19725211C1 (de) 1997-06-15 1998-06-04 Alv Laser Vertriebsgesellschaf Faserdetektor zur Detektion des Streulichtes oder des Fluoreszenzlichtes einer flüssigen Suspension
US5956139A (en) 1997-08-04 1999-09-21 Ohio Aerospace Institute Cross-correlation method and apparatus for suppressing the effects of multiple scattering
US6016193A (en) 1998-06-23 2000-01-18 Awareness Technology, Inc. Cuvette holder for coagulation assay test
US6509161B1 (en) 2000-02-29 2003-01-21 Gentronix Limited Green fluorescent protein
US6603546B1 (en) 2000-07-21 2003-08-05 I.S.S. (Usa) Inc. Rapid high throughput spectrometer and method
JP2002196222A (ja) 2000-12-25 2002-07-12 Nikon Corp 面位置検出装置、露光装置
JP2002341173A (ja) 2001-05-15 2002-11-27 Namiki Precision Jewel Co Ltd 微小レンズ付光ファイバアレイ及びその製造方法
EP1291642A1 (en) 2001-09-05 2003-03-12 Linde Medical Sensors AG Sensor system comprising an integrated optical waveguide for the detection of chemical substances
GB0122219D0 (en) 2001-09-13 2001-11-07 Gentronix Ltd Toxicity monitoring
US6794671B2 (en) 2002-07-17 2004-09-21 Particle Sizing Systems, Inc. Sensors and methods for high-sensitivity optical particle counting and sizing
JP3720799B2 (ja) 2002-10-02 2005-11-30 神栄株式会社 花粉センサ
US7138091B2 (en) 2003-07-18 2006-11-21 Dade Behring Inc. Reaction cuvette having anti-wicking features for use in an automatic clinical analyzer
CN101072997A (zh) 2003-08-14 2007-11-14 塞通诺米公司 用于粒子分类系统的光学检测器
US7268881B2 (en) 2004-02-17 2007-09-11 The Curators Of The University Of Missouri Light scattering detector
US10955327B2 (en) 2004-03-06 2021-03-23 Michael Trainer Method and apparatus for determining particle characteristics utilizing a plurality of beam splitting functions and correction of scattered light
US20080221814A1 (en) * 2004-04-10 2008-09-11 Michael Trainer Methods and apparatus for determining particle characteristics by measuring scattered light
US10386283B2 (en) 2004-03-06 2019-08-20 Michael Trainer Methods and apparatus for determining particle characteristics by utilizing force on particles
US7471393B2 (en) 2004-03-06 2008-12-30 Michael Trainer Methods and apparatus for determining the size and shape of particles
US10620105B2 (en) 2004-03-06 2020-04-14 Michael Trainer Methods and apparatus for determining characteristics of particles from scattered light
JP4517145B2 (ja) 2004-09-02 2010-08-04 国立大学法人北海道大学 光散乱装置、光散乱測定法、光散乱解析装置および光散乱測定解析法
DE102006005574B4 (de) * 2006-02-06 2010-05-20 Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main Meßvorrichtung zur Bestimmung der Größe, Größenverteilung und Menge von Partikeln im nanoskopischen Bereich
US20070229823A1 (en) * 2006-03-31 2007-10-04 Intel Corporation Determination of the number concentration and particle size distribution of nanoparticles using dark-field microscopy
WO2007126389A1 (en) 2006-05-02 2007-11-08 Asensor Pte Ltd Optical detector system for sample analysis having at least two different optical pathlengths
EP1906252A1 (en) 2006-09-28 2008-04-02 Carl Zeiss SMT AG Instrument for measuring the angular distribution of light produced by an illumination system of a microlithographic projection exposure apparatus
EP2115424B1 (en) 2007-02-02 2018-10-24 Canadian Blood Services Method of detecting bacterial contamination using dynamic light scattering
EP2188587A4 (en) 2007-09-13 2017-01-18 Duke University Apparatuses, systems, and methods for low-coherence interferometry (lci)
CN102037343B (zh) 2008-06-12 2013-10-02 东卡莱罗纳大学 用于三维衍射成像的流式细胞仪系统及方法
US8493559B2 (en) 2009-03-17 2013-07-23 Trevor Harvard Cuvette
DE102009014080B4 (de) 2009-03-23 2011-12-15 Baumer Innotec Ag Vorrichtung zum Bestimmen von Partikelgrössen
JP5366728B2 (ja) 2009-09-14 2013-12-11 北斗電子工業株式会社 液体中の粒子のサイズの検出方法および装置
DE102010005962B4 (de) 2010-01-21 2012-01-26 Alv-Laser Vertriebsgesellschaft Mbh Verfahren zur Bestimmung der statischen und/oder dynamischen Lichtstreuung
EP2365313B1 (en) 2010-03-12 2015-08-26 LS Instruments AG Cross-correlation dynamic light scattering (DLS) method and system
US8717562B2 (en) 2010-08-23 2014-05-06 Scattering Solutions, Inc. Dynamic and depolarized dynamic light scattering colloid analyzer
US8729502B1 (en) 2010-10-28 2014-05-20 The Research Foundation For The State University Of New York Simultaneous, single-detector fluorescence detection of multiple analytes with frequency-specific lock-in detection
US9164042B2 (en) 2011-02-10 2015-10-20 Hitachi High-Technologies Corporation Device for detecting foreign matter and method for detecting foreign matter
US10359361B2 (en) 2011-02-18 2019-07-23 The General Hospital Corporation Laser speckle micro-rheology in characterization of biomechanical properties of tissues
EP2721399B1 (en) 2011-06-15 2017-04-19 Malvern Instruments Limited Surface charge measurement
GB2493391B (en) 2011-08-05 2015-09-16 Malvern Instr Ltd Optical detection and analysis of particles
CN202453283U (zh) 2011-12-27 2012-09-26 江西科技师范学院 一种比色皿支撑架
JP5518110B2 (ja) * 2012-02-16 2014-06-11 株式会社堀場製作所 粒径分布測定装置
EP2698624A1 (de) 2012-08-16 2014-02-19 Siemens Healthcare Diagnostics Products GmbH Reaktionsgefäß
RU2525605C2 (ru) 2012-10-26 2014-08-20 Вячеслав Геннадьевич Певгов Способ и устройство для оптического измерения распределения размеров и концентраций дисперсных частиц в жидкостях и газах с использованием одноэлементных и матричных фотоприемников лазерного излучения
EP2869054A1 (en) 2013-11-05 2015-05-06 Malvern Instruments Limited Improvements relating to particle characterisation
US11002655B2 (en) 2015-09-23 2021-05-11 Malvern Panalytical Limited Cuvette carrier
CN108291861B (zh) 2015-09-23 2021-10-12 马尔文帕纳科 颗粒表征
GB201516851D0 (en) 2015-09-23 2015-11-04 Malvern Instr Ltd Cuvette carrier
US10634598B2 (en) 2015-10-02 2020-04-28 Institut National D'optique System and method for individual particle sizing using light scattering techniques
US10119910B2 (en) 2015-10-09 2018-11-06 Malvern Panalytical Limited Particle characterisation instrument
FR3048240B1 (fr) 2016-02-29 2018-04-13 Cordouan Tech Dispositif de caracterisation de particules dispersees dans un milieu liquide
GB201604460D0 (en) 2016-03-16 2016-04-27 Malvern Instr Ltd Dynamic light scattering
US10365198B2 (en) 2016-04-21 2019-07-30 Malvern Panalytical Limited Particle characterization
US10113945B2 (en) 2016-05-10 2018-10-30 Microtrac Inc. Method and apparatus for combining measurements of particle characteristics using light scattering and optical imaging
EP3309536A1 (en) 2016-10-11 2018-04-18 Malvern Panalytical Limited Particle characterisation instrument
DE102017001439A1 (de) 2017-02-15 2018-08-16 Paragon Ag Partikelmessvorrichtung zur Bestimmung der Partikelmassenkonzentration in Aerosolen mit unterschiedlichen Eigenschaften und Verfahren zur Bestimmung der Partikelmassenkonzentration in Aerosolen mit unterschiedlichen Eigenschaften
EP3379232A1 (en) 2017-03-23 2018-09-26 Malvern Panalytical Limited Particle characterisation

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1502981A (zh) * 2002-11-20 2004-06-09 上海理工大学 基于动态光散射信号分形的颗粒测量方法及装置
US20140226158A1 (en) * 2004-03-06 2014-08-14 Michael Trainer Methods and apparatus for determining particle characteristics
CN101118210A (zh) * 2006-08-04 2008-02-06 株式会社岛津制作所 光散射检测器
CN101477023A (zh) * 2008-01-02 2009-07-08 杨晖 基于动态光散射信号时间相干度的超细颗粒测量装置及方法
CN102066901A (zh) * 2008-01-15 2011-05-18 马尔文仪器有限公司 使用同时探测的光散射测量
CN103069265A (zh) * 2010-08-27 2013-04-24 艾斯特希斯株式会社 粒径测量装置与粒径测量方法
CN202275041U (zh) * 2011-03-17 2012-06-13 上海理工大学 同时测量多颗粒的动态光散射纳米颗粒粒度的装置
CN103257097A (zh) * 2012-02-16 2013-08-21 株式会社堀场制作所 颗粒分析装置和颗粒分析方法
CN104662407A (zh) * 2012-06-22 2015-05-27 马尔文仪器有限公司 颗粒表征
US8854621B1 (en) * 2012-08-29 2014-10-07 University Of South Florida Systems and methods for determining nanoparticle dimensions

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114008439A (zh) * 2019-05-15 2022-02-01 纳米瑞典公司 用动态光散射的水杂质测量
CN114008439B (zh) * 2019-05-15 2024-06-07 纳米瑞典公司 用动态光散射的水杂质测量

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