化學教室活動:自製光譜儀偵測臭氧吸收光譜 / 陳秀荷、劉奇愛、楊水平

星期一 , 7, 五月 2018 Leave a comment

化學教室活動:
自製光譜儀偵測臭氧吸收光譜

陳秀荷1、劉奇愛1、楊水平2,*

1國立彰化師範大學科學教育研究所
2國立彰化師範大學化學系
*
yangsp@cc.ncue.edu.tw

n  前言

光,是以波的形式傳遞。不論是從自然界中的太陽來的,還是人工製造的燈泡來的,一道光裡含有不同的波長。有些波長的光能使我們看見顏色,稱為可見光,不同顏色的光具有不同的波長,紅光的波長比藍光的還要長,而我們肉眼所見的日光,就是由許多不同的波長、不同顏色的光彼此混合所產生的。但這些混合在一起的各種波長,是否隱藏一些細微的秘密在其中呢?

19世紀初期,夫朗和斐(Joseph von Fraunhofer, 1787 – 1826)因著精湛的透鏡研磨工藝,開啟人們對太陽觀測的序幕,他整合當時的觀測,從太陽儀中記錄當時的光譜,細心地記錄光譜中的暗線,共畫出了五百七十多條的暗線。但在當時卻無法對這些暗線提出合理的解釋,直到1859年克希荷夫(Gustav R. Kirchhoff, 1824 – 1887)與本生(Robert Bunsen, 1811 – 1899)合作,使得這些暗線的秘密從彩色的光譜中被揭發出來。[1]

克希荷夫原先是物理學家,僅在研究之餘,與本生一起研究化學元素的光譜。當時是以純物質的在加熱下所發出的光進行紀錄並且觀察,這些純物質加熱的光譜,並非連續的,即使通過稜鏡也只會得到亮線,而非連續的光帶。而在一次對火災的研究中,引發他們對由光源推測元素的想法。克希荷夫與本生找出夫朗和斐的觀測紀錄,與他們已知的化學元素光比對,有了驚人的發現!他們發現「暗線的位置」竟然可以對應上「已知元素光譜」的亮線位置,包括氫、鈉、鎳、鈣及鐵。因此,克希荷夫就藉此推論,太陽上存在的元素,就是吸收太陽光的這些波段的能量,生成了這些肉眼可見的暗線。後世就把這光譜上五百七十條的暗線,稱為夫朗和斐線(Fraunhofer lines[2],如圖一所示,圖一並未完整展現所有的夫朗和斐線。

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圖一:太陽光譜與夫朗和斐線一樣,可以肉眼觀測到。

(圖片來源:Fraunhofer lines, https://en.wikipedia.org/wiki/Fraunhofer_lines.

太陽光譜中的黑線是由於太陽表面上或更上面的氣體所引起的,它們吸收一些發出的光。 每種氣體(如氦氣,氫氣,氧氣等)都有一組非常特定的波長,可以吸收太陽光。若照射一些光線通過一些冷氣體(cold gas)和棱鏡,並記錄吸收光譜(absorption spectrum),則可以肯定地說出這氣體是什麼(見圖二),這在化學上被稱為吸收光譜學(absorption spectroscopy)。美國宇航局(NASA)的好奇號(Curiosity)探測器使用光譜儀來確定火星上存在什麼氣體和化合物。[3]

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圖二:照射光線通過冷氣體和棱鏡可觀察到吸收光譜

(圖片來源:Spektrum Slunce, https://goo.gl/aGqu4d.

n  大氣層中的臭氧

地球表面的大氣層以垂直高度分為四層,由地表向外,分別是對流層(地表以上約12公里)、平流層(約從對流層頂向上至55公里)、中氣層(55-85公里)以及增溫層(100公里以上)。我們生活在對流層的底部,雲、雨、霧等常見的天氣現象發生在此層。空氣不穩定,常隨人類活動而有所變化,如霧霾、沙塵暴……。而我們所熟悉的臭氧,是在平流層「保護」我們免於紫外光的傷害。然而,臭氧實際上並不永遠像保護的天使,關鍵取決臭氧所在的「高度」。當臭氧靠近我們時,保護的功能反倒對我們成了「傷害」。當臭氧出現在靠近我們的對流層的底部,會刺激人體的呼吸道,並引起皮膚過敏。

「對流層臭氧」和「平流層臭氧」來源並不相同。對流層中的臭氧如同惡魔般傷害人類的身體,在陽光的照射下,來自汽車或工業排放的氮氧化物(NOx)汙染物發生光化學反應而產生臭氧(O3),還有其他有機化合物,如揮發性有機物(volatile organic compounds, VOC)和非甲烷總烴(non-Methane Hydrocarbon, NMHC),也可以參與這反應鏈,在有羰基物質或酮類時進一步形成臭氧(見圖三)。[4] 隨著太陽光照的強度越強,對流層中的氮氧化物汙染物的光化學反應越充分,在地表量到的臭氧濃度就會越高,由清晨靠近中午時漸漸攀升,在中午時達到一天的高峰。[5] 不僅如此,在對流層頂部臭氧是溫室氣體中的一種,將地表要放出至太空的熱量吸收下來,加劇全球暖化。以上的證據都顯出對流層的臭氧對人類健康與環境的不友善。[6]

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圖三:對流層臭氧的形成途徑

(圖片來源:Tropospheric ozone, http://goo.gl/GnbaPJ.

然而,在平流層中的臭氧卻扮演天使的角色,吸收太陽光中大部分的UV光(紫外光),保護人類和其他生物免受高能量UV光的影響,如皮膚癌、白內障及農作物的傷害等問題。平流層的臭氧是來自O2接受UV光產生自由基連鎖反應而生。形成臭氧後,又可以再次吸收UV光分解成O2。這樣的連鎖反應不斷吸收紫外光,減少紫外光到達地球表面的量,使地球上的人類免受紫外光的危害,像天使一樣在天空上保護著人類。而這層有效的保護層,也就是臭氧層。

n  空氣品質指標與臭氧吸收光譜

一、空氣品質指標

近幾年來,空氣汙染是流行議題之一。對流層中的臭氧對人類有危害,此高度的臭氧算空氣汙染的加害者嗎?為協助一般民眾對空氣品質的瞭解,監控我們自身的健康和安排日常活動,行政院環境保護署建置空氣品質監測網,瞭解空氣中有哪些主要汙染物以和汙染物的濃度有多少,這些關鍵空氣污染物的濃度經過分級,轉換成「空氣品質指標」(air quality index, AQI)。監測的汙染物有六項:細懸浮微粒(PM2.5)、懸浮微粒(PM10)、臭氧(O3)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)以及一氧化碳(CO)。[7] 沒錯,臭氧也被列為其中一項空氣汙染指標之一。於是,有一件事值得思考,亦即是否有甚麼方式可以觀察對流層中的臭氧呢?我們嘗試利用自製光譜儀,以物質吸收光的原理進行臭氧的觀察。

二、臭氧吸收光譜

既然臭氧在平流層可以吸收紫外光,在地表對流層的臭氧是否也可以吸收太陽光的可見光譜,如同夫朗和斐線所觀測的,被我們觀測到吸收光譜暗線呢?大氣中物質能吸收太陽輻射的有水氣(吸收波長為10-200 nm)、二氧化碳(100-200 nm)、臭氧、二氧化氮、懸浮微粒。[8] 資料顯示,四月初,接近地表的臭氧濃度明顯大,且臭氧的吸收光譜除了紫外光(220-345 nm)的範圍外,也可吸收可見光,其吸收的波長範圍約在400~700 nm,而575 nm603 nm為吸收高峰。[9] 我們設計實驗,利用自製光譜儀觀看夫朗和斐線和臭氧的吸收光譜暗線。

n  實驗方法和過程

本實驗的過程分三階段:(1)自製光譜儀(2)進行吸收光譜拍攝、以及(3)使用Image J軟體。自製光譜儀和使用Image J軟體在教室進行,後者需要學生攜帶筆記型電腦到教室或在電腦教室進行;而進行吸收光譜拍攝在戶外進行。

一、自製光譜儀

(一)材料

霧面的黑色卡紙A4 兩張、雙面膠或膠水、電工膠帶、DVD 1片、刮鬍刀片 1片、半透明片 2-3片。

(二)製作過程

在網路上,有圖文並茂的介紹如何自製光譜儀 [10-13],此處僅簡單地描述製作過程。

1.        A4紙卡上,先沿著圖面(Layout)把光譜儀剪下。[13]

2.        割出「入射光的縫隙」(lens window)以及「觀測窗」(View window)。

3.        黏接各個部分,並且檢查可能有接縫的部分,用黑色膠帶包覆,使光譜儀內腔的遮光更完全。

4.        置入DVD光碟片,即可以完成,如圖四左所示。

注意:不宜選擇厚度過厚的紙材,會使得整體摺立時,因紙材本身的厚度造成黏合不完全。

5.        準備2-3片半透明片,放置在狹縫前面用於遮光,使暗線更明顯,如圖四右所示。

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圖四:自製光譜儀的成品(左);半透明片放置在狹縫前面用於遮光(右)

二、進行吸收光譜拍攝

1.        首先,到室外尋找空曠無建築遮蔽的觀測點,使光線可以直接進入光譜儀的「狹縫」,如圖五左所示。

2.        然後,手機的鏡頭對齊自製光譜儀的「觀測窗」,如圖五右所示。

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圖五:光線可進入「狹縫」(左);鏡頭對齊「觀測窗」(右)

3.        以一小時做為間距,觀測靠近中午時的變化(如9:30 ‒ 14:30

注意:在一開始觀測時,容易因為製作光譜儀的手法不純熟,有時會觀測到反射光線(見圖六左),而非經過繞射出來的光譜,並且需要反覆檢察儀器是否漏光。光譜儀沒有漏光,拍攝的光譜圖有七彩的連續光譜(見圖六右)。

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圖六:有時會觀測到反射光線(左);非反射光線有七彩的連續光譜(右)

三、使用Image J軟體

Image J是一款免費的影像分析軟體,使用的步驟相當簡易,相當容易取得需要的功能。可以由Image J官方網站找到下載的頁面 [13],即可安裝軟體。對於分析此次實驗的步驟,有以下三個部分:(1)形成圖表、(2)選取參考點與比對、(3)校正座標軸。以下對對每一個步驟中Image J 的使用進行說明:

步驟一:形成圖表

首先,開啟Image J,加入欲分析的照片來源,並且利用鼠標指定分析的區域;之後,點擊上方的「Analyze」的按鍵,從選單中選取「Plot Profile」,如圖七所示,視窗中彩色圖案是欲分析的照片。此時就會得到:縱軸為灰值(Gray value);橫軸為影像位置的圖表。

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圖七:Image J的使用視窗

步驟二:選取參考點和比對

先選出欲作為參考點的位置。一般來說會取兩點,以作為參考點的線性轉換;通常會取亮點或暗點出現的位置。因為在影像分析中,灰值越大代表越亮,灰值越小代表越暗,所以圖片上最亮點與最暗點的位置,可以從圖譜上取出極大值與極小值做為參考值比對的位置。操作上可以透過放大顯示的比例,取得參考點的座標位置,如圖八所示。

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圖八:參考點線性轉換方程式

步驟三:校正座標軸

此步驟主要的目的是,把橫軸的位置數據,轉換成在光學上可對應的波長。Image J 內有一個小工具可以協助得到線性轉換的公式,操作如以下:Analyze >>> tool >>> curve fitting,可以在方框中輸入原橫座標值,以及欲轉換的座標值,完成後按下Fit按鈕,即可以得到轉換公式,如圖九所示:

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圖九:波長橫座標的轉換

複製Image J 當中的數值,在Excel工作表中貼上。在另一直行中輸入線性轉換的公式,即可得到校正後的數值,並且利用Excel中製表,得到校正過的橫座標。

n  結果與討論

結果一:2018/4/14各時段的光譜結果

拍攝時段選擇臭氧濃度較高時,為上午九點半至下午兩點半,每個時段朝大氣拍攝光譜時進行三種處理:(1)狹縫前面未覆蓋半透明遮片,如圖十所示;(2)狹縫前面覆蓋半透明遮片1片,如圖十一所示;(3)狹縫前面覆蓋半透明遮片2片,如圖十二所示。

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圖十:狹縫前面未覆蓋半透明遮片

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圖十一:狹縫前面覆蓋半透明遮片1

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圖十二:狹縫前面覆蓋半透明遮片2

從拍攝的照片得知,每張照片幾乎都可觀看到光譜黑線,特別是狹縫前面覆蓋半透明遮片2片最為明顯。這些所有的黑線無法明確知道是否為夫朗和斐線,不過可確定知道大氣之中有吸收光線的物質。

結果二:分析大氣的光譜

從結果一中挑選影像清晰,具有可觀察的要素作為分析物,例如:綠色與橘色具有明顯交界或者在其附近的波長具有明顯暗線者。最後選出覆蓋半透明遮片1片,拍攝時間為12:30的作為分析。圖十三中黃色框為分析物採樣取用的範圍。同樣地,光源校正光譜以相同方式採樣並畫圖。

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圖十三:光源校正光譜圖(左);分析物光譜圖(右)

先將光源選定校正波長,利用此一般光源產品設計的資料得知,藍色區中的亮線為440 nm,綠色區中的亮線為547 nm,其中明顯的亮黃色區段則參考具有明顯黃光的半導體IC燈管光譜定為570 nm,如圖十四所示。將Distance數值經線性轉換調整為波長(27440)、(122547)、(152570),重新進行曲線模擬,取得對應公式。

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圖十四:光源光譜圖:一般燈管D色(右);一般燈管CW色(中);半導體IC燈管(左)

再從校正的波長中,找出與分析物相同處進行分析物的波長設定。在此選定綠色與橘色交界處訂為570 nm(見圖十五上),而紅色區中灰值最低者訂為相同波長637.4626 nm(見圖十五下)。將分析物光譜的Distance數值經線性轉換調整為波長,(443, 570)、(598637.4626),進行曲線模擬,取得校正座標軸的數值a = 377.18754b = 0.43524(見圖十五下)後,將數據置於Excel中重新繪製大氣吸收光譜圖。發現在橘色波段的一條暗線,波長為580 nm,非常靠近臭氧的其一理論吸收峰575 nm

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圖十五:光源設定波長與模擬曲線數值(上);分析物設定波長與模擬曲線數值(下)

太陽輻射至地球後,大氣分子吸收可見光波的範圍者少。大氣含量最多的氮氣和氧氣的吸收波段皆不在可見光範圍,而大氣汙染物AQI指標中的物質,一氧化碳吸收波長為4700 nm,二氧化硫吸收波長為200-240 nm,臭氧吸收波長則在575 nm605 nm有明顯的吸收。從文獻資料和光譜結果檢視,光譜中的暗線有可能來自水氣、臭氧和金屬懸浮微粒。因此從自製光譜儀中進行觀測和實驗後,經分析結果推測其中一條暗線在580 nm極可能為臭氧的吸收光譜。

n  克服困難與待解問題

製作光譜儀的步驟簡單,材料容易取得,但實際在進行觀測與結果拍攝時,會遇到兩個主要的拍攝問題:(1)光譜儀在製作時,容易因紙板的接縫,以及手機在對上觀景窗中間的縫隙,造成腔體漏光(見圖十六)。若拍攝到的照片有亮紋或是漏光區,會造成光譜的顏色不均,也會影響影像分析的結果。(2)拍攝時,手機和光譜儀組合的角度很容易產生相對位移,造成光學角度上的偏差,使照片有梯形的問題。在這兩個問題上,主要的解決方式是利用,照片輸入電腦時,些微調整圖片角度,並且截取適當的分析區域,盡可能使光譜之正交處,可以貼齊兩軸,減少歪斜所造成分析誤差。

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圖十六:造成腔體漏光的情形

除此之外,在分析上還會遇到校正精準度的問題。因為此次實驗中,觀測的是連續光譜,難以定義出一明確的校正點。所以在此實驗的分析中,轉而選取綠色光的邊界以及紅色暗區,作為校正的對象,使目標的分析區間(臭氧吸收的理論範圍)能夠落在線性回歸的範圍當中。但取綠色的邊界處和紅色暗區與理論值進行比對,會因為精準度難以界定,產生線性回歸上的誤差。

在這次的實驗中,可以在580 nm處觀測的到暗線,並且與理論值575 nm相當接近,但另一條605 nm的臭氧吸收光譜,卻落在紅色暗區,難以區辨觀測。另外一待釐清的部分,是灰值與臭氧濃度之間的關係,尚不能得到一個清楚的解釋。主要面臨的問題在於:手機攝影的內建原件多以自動對焦以及自動感光,因此拍攝出的照片難以控制所有的光學參數。得到的照片,不僅受到拍攝環境、拍攝時間,手機的感光也會影響照片的品質。因此在進行灰值的分析時,尚未能夠提出一個合適的解釋,來說明臭氧的濃度能否透過光譜儀來觀測,待後續的研究繼續努力。

n  結語

108新課綱的推行下,課程設計以全人教育為理念基礎,而自製光譜儀偵測臭氧吸收光譜的活動滿足課程設計的目標。結合STEMScience, Technology, Engineering and Mathematics)以陶養生活知能,例如:吸收光譜與光化學反應等科學概念(S)、應用軟體科技進行研究分析(T)、實際動手做與問題解決的工程能力(E),以及數值轉換與圖表識別的數學思考(M)。在觀察美麗光譜的喜悅下啟發生命潛能,以日常生活的科學研究激發終身學習的活力以促進生涯發展,最後談人類活動造成空氣汙染的主題切入公民責任。

此活動在空氣污染議題流行的社會環境中,像是從另一個角度進行空氣污染教育,從知識性的瞭解走入檢測的專業思考。雖然在實驗過程中因儀器操作等等不順利的原因,產生許多的懷疑和放棄的想法,但是隨著夥伴與老師彼此間的討論、鼓勵和幫助,一步步嘗試去解決問題,漸漸明朗的結果,構想有了成功的曙光。化學活動可以不只是食譜式或實驗室的實驗,也能不溼答答地在教室對科學進行問題解決。

n  參考資料

1.        Robert Bunsen and Gustav Kirchhoff, https://goo.gl/Dpoq78.

2.        Fraunhofer lines, https://en.wikipedia.org/wiki/Fraunhofer_lines.

3.        Every color of the Sun’s rainbow: Why are there so many missing? https://goo.gl/WwuWun.

4.        Tropospheric ozone, http://goo.gl/GnbaPJ.

5.       羅惠芬陳鴻烈2009)。空氣污染物及其光化反應生成臭氧濃度之日變化分析水土保持學報41(1)1-16

6.        Shindell, D., Faluvegi, G., Lacis, A., Hansen, J., Ruedy, R., & Aguilar, E. (2006). Role of tropospheric ozone increases in 20thcentury climate change. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 111(D8). doi:10.1029/2005JD006348.

7.        空氣品質指標的定義https://taqm.epa.gov.tw/taqm/tw/b0201.aspx.

8.        徐辛欽、周淑美1995)。臺灣臭氧量與紫外線UVB之分析研究。氣象學報41(2)106-122

9.        Jodpimai, S., Boonduang, S., & Limsuwan, P. (2016). Inline ozone concentration measurement by a visible absorption method at wavelength 605nm. Sensors and Actuators B: Chemical, 222, 8-14. doi: https://doi.org/10.1016/j.snb.2015.08.028.

10.    自製光譜儀http://a-chien.blogspot.tw/2014/04/blog-post_29.html

11.    Making a spectrometer, http://goo.gl/kAy6DQ.

12.    How to make austerity lab equipment, http://goo.gl/3khA4v.

13.    Evil-doer or do-gooder: Getting the goods on ozone, https://goo.gl/gQj6NH.

14.    Imagej, https://imagej.nih.gov/ij/index.html.

 

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