Ce travail de thèse s’inscrit dans la partie caractérisation d’un projet collaboratif ayant pour objectif d’élaborer des textiles antimicrobiens pour différents domaines d’application, en particulier les domaines de la santé et de l’agroalimentaire. La démarche analytique a consisté à combiner différentes techniques d’analyse de surface (techniques microscopiques (SEM, AFM, TEM) et spectroscopiques (XPS, ToF-SIMS, SIMS, EELS)) avec des analyses microbiologiques pour aider à la compréhension des mécanismes de protection antimicrobienne des textiles traités. Les agents antimicrobiens, l’argent et le Poly HexaMéthylène Biguanide (PHMB), ont été déposés respectivement par plasma (PVD / PECVD) et par foulardage. Les contraintes liées aux domaines d’application des textiles étudiés (implants herniaires et vêtements professionnels) ont été prises en compte (respectivement, quantité minimale de l’agent antimicrobien et résistance au lavage industriel). Malgré certaines contaminations inhérentes à des procédés industriels, les analyses de surface se sont révélées être un ensemble d’outils essentiel au développement des procédés (qualité du dépôt, influence des conditions de dépôt, influence du lavage). Selon les domaines d’application, l’analyse à très haute sensibilité en extrême surface et l’étude de la distribution en profondeur de l’agent antimicrobien ont été des étapes clés pour la compréhension des propriétés antimicrobiennes observées pour les dépôts, démontrant la pertinence de l’approche multi-analytique choisie dans ce travail de thèse / This thesis work concerns the characterization effort within a cooperation project aiming at developing antimicrobial textiles for various application fields, particularly health applications and food-processing industry. The analytical approach combined different surface analysis techniques (microscopy techniques (SEM, AFM, TEM) and spectroscopy techniques (XPS, ToF-SIMS, SIMS, EELS)) to microbiological tests in order to understand the antimicrobial activity of deposits at the surface of textiles. Silver and Poly Hexamethylene Biguanide (PHMB) antimicrobial agents were deposited by plasma (PVD / PECVD) and padding, respectively. Specific constraints related to the application fields (hernia implants and clothing) were considered (minimum concentration in antimicrobial agent and resistance to industrial washing, respectively). Despite some ubiquitous contamination related to industrial processes, surface analysis techniques proved to be an essential help to develop these processes (deposit quality, influence of deposition conditions, influence of washing). Depending on the application fields, high sensitivity surface analysis at the extreme surface and in-depth distribution of the antimicrobial agent were essential to understand the antimicrobial properties of the deposits, which confirms the relevance of the multi-analytical approach used in this thesis work

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This thesis presents a study of Visible Near-infrared spectroscopy technique applied to predict soil properties. The purpose was to develop quantitative soil information due to the demand of digital soil mapping, environmental monitoring, agricultural production and for increasing spatial information on soil. Soil spectroscopy emerge as an alternative to revolutionize soil monitoring, allowing rapid, low-cost, non-destructive samples sampling, environmental-friendly, reproducible, and repeatable analysis. To improve the efficiency of soil prediction using spectral data, several spectral preprocessing techniques and multivariate models were exploited. A graphical user interface (GUI) in R, named Alrad Spectra, was developed to perform preprocessing, multivariate modeling and prediction using spectral data. Hereby, the objectives were: The objectives were: i) to predict soil properties to improve soil information using spectral data, ii) to compare the performance of spectral preprocessing and multivariate calibration methods in the prediction of soil organic carbon, iii) to obtain reliable soil organic carbon prediction, and iv) to develop a graphical user interface that performs spectral preprocessing and prediction of the soil property using spectroscopic data. A total of 595 soil samples were collected in central region of Santa Catarina State, Brazil. Soil spectral reflectance was obtained using a FieldSpec 3 spectroradiometer with a spectral range of 350–2500 nm with 1 nm of spectral resolution. The outcomes of the thesis have demonstrated the great performance of predicting soil properties using Vis-NIR spectroscopy. Apparently, soil properties that are directly related to the chromophores such as organic carbon presented superior prediction statistics than particle size. Spectral preprocessing applied in the soil spectra contribute to the development of high-level prediction model. Comparing different spectral preprocessing techniques for soil organic carbon (SOC) prediction revealed that the scatter–corrective preprocessing techniques presented superior prediction results compared to spectral derivatives. In scatter–correction technique, continuum removal is the most suitable preprocessing to be used for SOC prediction. In the calibration modeling, excepting for random forest, all of methods presented robust prediction, with emphasis on the support vector machine method. The systematic methodology applied in this study can improve the reliability of SOC estimation by examining how techniques of spectral preprocessing and multivariate methods affect the prediction performance using spectral analysis. The development of easy-to-use graphical user interface may benefit a large number of users, who will take advantage of this useful chemometrics analysis. Alrad Spectra is the first GUI of its kind and the expectation is that this tool can expand the application of the spectroscopy technique. / Esta tese apresenta um estudo da técnica de espectroscopia do visível ao infravermelho próximo aplicado à predição de propriedades do solo. O proposito foi de desenvolver informações quantitativas sobre o solo, devido à demanda do mapeamento digital de solos, monitoramento ambiental, produção agrícola e aumento das informações espaciais do solo. A espectroscopia surge como uma alternativa para revolucionar a monitorização do solo, permitindo uma amostragem rápida, de baixo custo, não destrutiva, ambientalmente amigável, reprodutível e repetitiva. Para melhorar a eficiência da predição do solo usando dados espectrais, várias técnicas de pré-processamento espectral e modelos multivariados foram explorados. Uma interface gráfica de usuário (GUI) no R, denominada Alrad Spectra, foi desenvolvida para realizar pré-processamento, modelagem multivariada e predição usando dados espectrais. Os objetivos foram: i) predizer as propriedades do solo para melhorar a informação do solo usando dados espectrais, ii) comparar os desempenhos dos pré-processamentos espectrais e métodos de calibração multivariada na predição do carbono orgânico do solo, iii) obter predições confiáveis do carbono orgânico do solo, e iv) desenvolver uma interface gráfica de usuário que realize o pré-processamento espectral e a predição do atributo solo usando dados espectroscópicos. Um total de 595 amostras de solo foram coletadas na região central do estado de Santa Catarina, Brasil. A reflectância espectral do solo foi obtida utilizando um espectrorradiômetro FieldSpec 3 com uma alcance espectral de 350-2500 nm com 1 nm de resolução espectral. Os resultados da tese demonstraram o grande desempenho da predição de propriedades do solo usando espectroscopia do vísivel ao infravermelho próximo. As propriedades do solo que estão diretamente relacionadas aos cromóforos, como o carbono orgânico, apresentaram predições superiores comparados com o tamanho de partículas. O pré-processamento espectral aplicado nos espectros do solo contribui para o desenvolvimento de um modelo de predição de alto nível. Comparando diferentes técnicas de pré-processamento espectral para a predição de carbono orgânico revelou que as técnicas de pré-processamento de correção de dispersão apresentaram resultados de predição superiores em comparação com as técnicas de derivação espectrais. Na técnica de correção de dispersão, a remoção do contínuo é o pré-processamento mais adequado a ser usado para a predição de carbono. Na modelagem de calibração, com exceção da floresta aleatória, todos os métodos apresentaram uma elevada predição, sendo destaque o método máquina de vetores de suporte. A metodologia sistemática aplicada neste estudo pode melhorar a confiabilidade da estimativa do carbono orgânico ao examinar como as técnicas de pré-processamento espectral e métodos multivariados afetam a performance da predição usando a análise espectral. O desenvolvimento da GUI de fácil utilização pode beneficiar um grande número de usuários, os quais podem tirar proveito desta análise quimiométrica. Alrad Spectra é a primeira GUI desse tipo e a expectativa é que esta ferramenta possa expandir a aplicação da técnica de espectroscopia.