ReactRaman 802L
針對即時分析進行了優化的原位拉曼光譜儀，結合直觀的集成軟體平臺，確保每次實驗都能獲得可靠、高品質的反應資訊。
ReactRaman 與 iC Raman™ 軟體一起為每個實驗室帶來從數據收集到分析的成分分析。自動參數選擇可提供可靠和準確的數據收集，使科學家對結果充滿信心。 第一次、每一次、每個流程、每個使用者都正確。
ReactRaman 原位反應分析
了解反應動力學、機理和多晶型轉變以優化過程變數
ReactRaman™ 使科學家能夠原位即時監測反應和結晶過程，提供有關反應動力學、機理、途徑、多晶型轉變以及反應變數對過程影響的高度具體資訊。
使用 ReactRaman，科學家可以在整個實驗過程中即時即時跟蹤固體和液體反應物、中間體、產物和晶體形式的濃度變化。這些資訊豐富的實驗提供了對反應機理和關鍵工藝參數 （CPP） 影響的見解。
了解有關使用 ReactRaman 進行原位拉曼光譜的更多資訊。
固定和可互換的拉曼探頭和光學元件
基於原位拉曼探針和流式採樣技術的可研究間歇或連續流配置中的液相和固相化學。適合用途的過程拉曼探頭允許在很寬的溫度、壓力和化學成分範圍內使用。我們的拉曼探頭和光學元件選項包括：
- 在線拉曼流通池
- 拉曼浸入式探頭
- 非接觸式拉曼探頭
- 查看所有原位拉曼光譜設備
全面了解反應
為了瞭解化學反應，化學家使用原位 ReactRaman 來解決以下問題：
- 反應何時開始和停止？
- 正在生產哪些中間體？
- 反應動力學、機理或結晶過程是什麼？
- 它的反應是否符合預期？是否形成了任何副產品，為什麼？
- 如果反應溫度、加樣速率或混合速率發生變化，會發生什麼情況？
使用原位拉曼光譜儀進行連續監測，您可以隨時間推移對組分進行趨勢分析，從而更容易回答關鍵的反應和過程優化問題。
每個實驗室的安全
借助五個安全聯鎖裝置和 4 個視覺指示器，您可以安全地工作，並在使用鐳射時輕鬆識別。ReactRaman 和 iC Raman 僅在滿足以下所有聯鎖條件時才會啟動雷射器：
- 具有電子驗證功能的SmartConnect™探頭可確保連接到光譜儀單元，以實現安全操作
- 採樣光學元件牢固地連接到探頭
- 光纖導管完好無損
- 前面板雷射鍵處於 ON 位置
- 遠端聯鎖接合（即用於門、房間或反應器蓋）
小尺寸，大性能
一流的性能，具有出色的穩定性和靈敏度，採用緊湊的可堆疊封裝。
便攜且易於部署在實驗室的任何地方，用於批處理或流式過程。單個堅固的連接器可確保每次對準，固有的安全性確保測量無憂。
ReactRaman 佔用空間小，可與其他實驗室儀器堆疊，佈局更加緊湊。
全面的拉曼分析和理解
原位拉曼探頭
基於探針和流式的採樣技術使科學家能夠在較寬的溫度、壓力和化學成分範圍內研究間歇或連續流應用中的液相和固相化學。
一鍵分析 ™
iC 拉曼™軟體專為時間分辨反應分析而設計，將峰挑選演算法與官能團智慧相結合，可大幅縮短分析時間。
反應分析專家
梅特勒-托利多擁有 30 多年的經驗，致力於推進反應分析。這是我們的關注點，也是我們的熱情所在。我們將這些專業知識融入到我們最新的拉曼光譜儀中。
ReactRaman 適用於各種化學成分和條件。常見應用包括：
卡馬西平中的多晶型檢測
揭示流程機制
在這個例子中，ReactRaman 跟蹤了無水卡馬西平向二水合物形式的轉化，同時顯示了完整的轉化時間。
提供對區分多晶型物的見解
有時，無法明顯識別多晶型物。ReactRaman 提供分子資訊，説明您更多地了解他們的結晶過程。
測量形狀穩定性
可以監測多晶型物的轉化，從而深入瞭解產品的穩定性，從而確保產品品質。
跟蹤進度以提高產量和純度
確認最佳反應或結晶終點。
快速確定動力學
一個實驗中的一級反應動力學。
用於全面理解和控制的集成方法
ReactRaman 光譜儀是集成產品系列的一部分，其中包括：
- ReactIR™ 原位 FTIR 光譜儀
- EasyViewer™ 粒度分析儀 ，用於原位即時查看和測量顆粒
- EasyMax™、 OptiMax™ 和 RX-10 化學合成反應器
這些工具專為化學和工藝開發而設計，與 iC軟體套件 相結合，可提供全面的工藝理解和控制。
原位拉曼光譜資源
拉曼光譜儀常見問題解答
什麼是拉曼探頭？
拉曼探針使用鐳射創建「指紋」，當光線照射到樣品上時，樣品中的分子會以特定方式振動。然後捕獲指紋並通過光纖電纜發送到分析儀，在那裡與已知信號進行比較。拉曼探頭使用光纖將激發鐳射束傳送到樣品並收集信號，從而為樣品架提供更大的靈活性。
這些用於浸入式、非接觸式和流動。最常見的配置是設計用於插入包含反應樣品的反應器中的浸入式探頭。如果化學成分具有腐蝕性或需要密封，則最好在現場視窗外查看反應器時使用非接觸式拉曼探頭 。流通池可以在線耦合，用於流動應用，以進行連續測量。
如何使用拉曼探頭？
將 SmartConnect™ 拉曼探頭 連接到光譜儀基座單元。考慮到要測量的樣品類型，將探頭 的樣品介面端（浸入式探頭連接到反應器中，將 流通池 連接到旁路迴路或流路中，並將 非接觸式拉曼光學元件 連接到現場玻璃或視窗上，以遠端觀察反應。連接完成後，使用 iC Raman 軟體 優化數據採集參數並設置實驗配置檔。
拉曼光譜儀的工作原理是什麼？
來自拉曼分析儀的鐳射束通常被直接照射到樣品上，然後收集拉曼散射光並返回到光譜儀。
所得拉曼光譜代表不同波長散射光的強度，提供有關分子內振動的資訊，可用於識別物質或研究特定的分子相互作用。
實驗室拉曼系統和手持式拉曼系統有什麼區別？
手持式拉曼系統通常用於定性分析，並通過將結果與存儲的光譜庫進行比較來識別現場中的未知物。
與手持式拉曼系統相比，ReactRaman 等實驗室拉曼系統具有更好的穩定性、更高的解析度和靈敏度。重要的是，由於實驗室拉曼系統的靈敏度更高，還可以定量低濃度的物質。
同行評審出版物中的原位拉曼光譜
以下是以原位拉曼光譜設備為特色的精選出版物：
- Yan， Z.， Wang， Y.， Xu， D.， Yang， J.， Wang， X.， Luo， T.， & Zhang， Z. （2023）.受鋅離子影響的水溶性聚磷酸銨的水解機制。 ACS Omega，8 （20），17573–17582。https://doi.org/10.1021/acsomega.2c07642
- Yang， L.， Zhang， Y.， Liu， P.， Wang， C.， Qu， Y.， Cheng， J.， & Yang， C. （2022）.多晶型吲哚美辛反溶劑結晶的動力學和種群平衡建模。 化學工程雜誌， 428,132591。https://doi.org/10.1016/j.cej.2021.132591
- Marzijarani， N. S.， Fine， A.， Dalby， SM， Gangam， R.， Poudyal， S.， Behre， T.， Ekkati， A. R.， Armstrong， BA， Shultz， C. S.， Dance， Z. E. X.， & Stone， K. H. （2021）。Belzutifan 的製造工藝開發，第 4 部分：轉移加氫控制的氮流臨界性。 有機工藝研究與開發， 26（3），533–542。https://doi.org/10.1021/acs.oprd.1c00231
- 王尉， 鄭， SG， 楊， W.， 周， R.， 何， Q.， 拉傑諾維奇， P. M.， 董， J.， 李， S.， 鄭， J.， 楊， Z.， 阿塔德， GA， 潘， F.， 田， Z.， & 李， J. （2021）.原位拉曼光譜揭示了介面水的結構和解離。 自然， 600（7887）， 81-85.https://doi.org/10.1038/s41586-021-04068-z
- Wu， Y.， Zhang， H.， Wang， N.， Chen， T.， & Liu， Y. （2021）.鹽酸伐昔洛韋多晶型物的晶體轉變關係研究：Sesquihydrate、Form I 和 Form II。 晶體研究與技術，2100084.https://doi.org/10.1002/crat.202100084
- 方，C.，龔，J.，吳，S.，王，J.和高，Z.（2020）。超聲輔助強化 L-谷氨酸結晶：晶體成核和多晶型轉化。 超聲化學， 68,105227。https://doi.org/10.1016/j.ultsonch.2020.105227
- Østergaard， I.， De Diego， H. L.， Qu， H.， & Nagy， Z. K. （2020）.用於多晶型控制的連續混合-懸浮-混合-產品-去除反溶劑結晶工藝的基於風險的操作。 有機過程研究與開發， 24（12），2840-2852。https://doi.org/10.1021/acs.oprd.0c00368
- 王耀賢、於傑、王耀、陳振、董立、蔡潤、洪明、龍曉、楊淑嫻（2020）。 介孔Ni-Fe電催化劑原位 範本合成用於析氧反應。 RSC 進展， 10（39），23321–23330。https://doi.org/10.1039/d0ra03111a
- 張倩們， 周寰彈， 楊們們， 謝優優， 楊奕奕， 侯彬彬， 郝倫， H.， 周倩倩， 包區， 對倩倩， Q. （2020）.在聚合物添加劑存在的情況下，對乙基香草醛形態演變的調查。 晶體生長與設計， 20（3），1609–1617。https://doi.org/10.1021/acs.cgd.9b01341
- Mei， C.， Deshmukh， S. S.， Cronin， J. T.， Cong， S.， Chapman， D. P.， Lazaris， N.， Sampaleanu， L. M.， Schacht， U.， Drolet-Vives， K.， Ore， M. O.， Morin， S.， Carpick， B.， Balmer， M.， & Kirkitadze， M. （2019）.磷酸鋁疫苗佐劑：使用離線和在線工具分析成分和大小。 計算與結構生物技術雜誌， 17,1184-1194。https://doi.org/10.1016/j.csbj.2019.08.003
- Nagy， B.， Farkas， A.， Gyürkés， M.， Komaromy-Hiller， S.， Démuth， B.， Szabó， B. T.， Nusser， D.， Nagy， Z. K.， & Marosi， G. （2017）.連續雙螺桿藥物粉末混合和壓片過程的在線拉曼光譜監測和反饋控制。 國際藥劑學雜誌， 530（1-2），21-29。https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2017.07.041
- Tong， Y.， Zhang， P.， Dang， L.， & Wei， H. （2016 年）。乙烯氮醯胺-糖精共結晶的監測：通過原位拉曼光譜洞察動力學過程。 化學工程研究與設計， 109,249-257。https://doi.org/10.1016/j.cherd.2016.01.032
- Hänchen， M.， Prigiobbe， V.， Baciocchi， R.， & Mazzotti， M. （2008）。Mg-carbonate 系統中的沉澱——溫度和 CO2 壓力的影響。 化學工程科學， 63（4），1012-1028。https://doi.org/10.1016/j.ces.2007.09.052