Les spectroscopies vibrationnelles infrarouge et Raman sont de formidables techniques d’analyse pour la caractérisation d’échantillons complexes. Elles permettent effectivement d’accéder à une grande richesse d’information moléculaire. Au-delà des caractérisations macroscopiques de ces techniques, le couplage des spectromètres à des microscopes rend possible la génération de cartographies représentant les distributions spatiales des espèces chimiques de l’échantillon analysé. Malgré ce fort potentiel, ces spectroscopies sont mal adaptées à l’imagerie d’échantillons de taille micrométrique et submicrométrique. Leurs résolutions spatiales en partie fixées par la limite de diffraction sont effectivement restreintes. L’augmentation de la résolution spatiale est donc toujours un enjeu majeur pour permettre une meilleure caractérisation des échantillons analysés. Deux approches se sont dégagées pour améliorer cette limite. La première solution est centrée sur le développement instrumental comme par exemple la spectroscopie champ proche. La seconde approche algorithmique tente de repousser les limites de résolution de système optique par le traitement mathématique et statistique des images générées sur des spectromètres classiques en champ lointain. C’est dans ce cadre que s’inscrit notre recherche. Nous présenterons ainsi dans ce travail le développement et l’optimisation d’un nouveau concept dit de « super-résolution » adapté aux imageries des spectroscopies moyen infrarouge, proche infrarouge et Raman. Différents échantillons d’origines pharmaceutiques, biologiques ou environnementales seront alors exploités. / Vibrational spectroscopic imaging (infrared and Raman) is a powerful technique for visualizing the distribution of chemical compounds of complex samples. Due to the very high content of information contained in their spectrum, vibrational spectroscopies have taken more and more importance in molecular imaging. With such far-field imaging spectroscopy, the resolution limit is first and foremost dictated by the photon wavelength due to diffraction limit. This becomes a real constraint when micron-sized or submicron-sized samples are analyzed because no more details are present in generated images. Thus increasing the spatial resolution is still a major challenge for a better characterization of the analyzed samples. Two approaches have emerged to go beyond this limit. The first approach focuses on the instrumental development such as the near-field spectroscopy. The second approach is an algorithmic one. It attempts to push the limits of resolution of optical system by the mathematical analysis of images generated on conventional far-field spectrometers. The aim of the presented work is to develop and optimize of a new concept called "super-resolution" in imaging for mid-infrared, near infrared and Raman spectroscopy in order to increase the spatial resolution. Different samples forms of pharmaceutical, biological or environmental origins will be exploited.

L’objectif de cette thèse était le développement d’une analyse rapide pour la caractérisation des produits lourds du pétrole. Des modèles de prédiction de propriétés des produits lourds ont été développés à partir des spectroscopies moyen-infrarouge (MIR) et proche infrarouge (PIR). Ce travail a principalement porté sur l’optimisation des modèles prédictifs des teneurs en composés saturés, aromatiques, résines et asphaltènes (SARA). Une optimisation simultanée par algorithmes génétiques du choix des prétraitements des données spectrales et des variables à sélectionner a été évaluée. Cette approchea permis de conduire au meilleur pouvoir prédictif des modèles PIR et a montré le potentiel d’interprétation des variables sélectionnées. Une étude de comparaison des modèles développés séparémentà partir des spectres MIR et PIR a ensuite été réalisée. La spectroscopie PIR s’est révélée être globalement plus performante dans le cadre de notre application. Il a également été démontré que la fusion de données spectroscopiques pouvait améliorer la qualité des prédictions. Au vu des résultats, ilsemble nécessaire que les modèles développés séparément à partir de ces spectroscopies conduisent à des performances similaires pour espérer une amélioration lors de la fusion des données spectrales. Le potentiel de l’interprétation des techniques de régression multiblock a également été confirmé pour identifier les informations spectrales spécifiques contenues dans les spectres MIR et PIR. Enfin, les modèles de prédiction de la densité, des teneurs en SARA, en carbone Conradson, en hydrogène, en soufre et en azote ont été jugées satisfaisantes pour une utilisation au laboratoire. / The aim of this study is to develop an alternative analysis for the characterisation of heavy oil products. Predictive chemometric models have been developed by mid-infrared (MIR) and near infrared (NIR) spectroscopies. This work has principally concerned the predictive model optimisation of saturate, aromatic, resin and asphalten contents (SARA). A simultaneous optimisation procedure of spectral data pre-processing methods and variable selection by genetic algorithms was evaluated. This approach has permitted to lead to the best NIR predictions and to show the interpretation potentialof selected variables. A comparative study of MIR and NIR spectroscopies for the development of heavy oil property predictive model was also performed. Results have shown that NIR spectroscopy was globally better for our application. It has been shown that spectroscopic data fusion can improve predictive power of models. The obtained results have shown that it seems however necessary that both spectroscopy, considered separately, have to lead to similar predictive power to expect an predictive power improvement when combining MIR and NIR. The interpretation potential of multiblock has been confirmed for the identification of MIR and NIR specific information. Finally, models developed for the prediction of density, contents of SARA, Conradson carbon, hydrogen, sulphur and nitrogen were judged satisfactory for an application at laboratory.

Στην παρούσα εργασία επιχειρήθηκε η ταυτοποίηση της κρυσταλλικής φάσης της δραστικής ουσίας ρισπεριδόνη στα εμπορικά δισκία αυτής. Να σημειωθεί ότι για τη ρισπεριδόνη είναι γνωστά τρία πολύμορφα. Οι τεχνικές που χρησιμοποιήθηκαν για την υλοποίηση αυτού του σκοπού, ήταν η περίθλαση ακτίνων Χ (XRPD), η φασματοσκοπία υπερύθρου (IR) και η φασματοσκοπία Raman. Η ανάλυση με τις τρεις αυτές τεχνικές κατέδειξε ότι ενώ οι φασματοσκοπίες Raman και IR είχαν χαμηλότερα όρια ανίχνευσης, ως προς τη ρισπεριδόνη, ωστόσο δεν κατάφεραν να αναγνωρίσουν το χρησιμοποιούμενο πολύμορφο. Αυτό κατέστει εφικτό με χρήση της περίθλασης ακτίνων Χ, με τη βοήθεια της οποίας πιστοποιήθηκε ότι η ρισπεριδόνη δεν υπόκεινται σε κανενός είδους κρυσταλλική μετατροπή τόσο κατά τη διαδικασία παραγωγής του δισκίου όσο και κατά την πάροδο ενός χρονικού διαστήματος δύο ετών. / The scope of the current study was the identification of the crystal phase of an active pharmaceutical ingredient, called risperidone, in the commercial tablets. In this point it should be noticed that there are three known polymorphs for risperidone. The techniques used for the materialization of this target were X-ray Powder Diffraction (XRPD), Raman spectroscopy and Infra-red spectroscopy (IR). The analysis with these three techniques showed that although Raman and IR had lower detection limits nevertheless they did not have the ability to identify the existent polymorph. This was attained by using XRPD, by means of which it was certified that risperidone does not undergo any crystalline transformation neither during the manufacturing procedure nor during a period of two years.

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