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Analyse de la matière organique et ses propriétés dans l’environnement naturel en spectroscopie de fluorescence 3D traitée par PARAFAC / Analysis of organic matter and its properties in natural environment on 3D-fluorescence treated by PARAFAC

Les matrices d’excitation et d’émission de fluorescence (MEEF) sont utilisées pour caractériser la matière organique naturelle (MON). Afin de mieux exploiter ces informations, un algorithme trilinéaire, PARAFAC, est employé. Après l’élimination des diffusions Rayleigh et Raman et la correction de l’effet d’écran, cette méthode permet de séparer les composants spectraux présents dans les MEEF.Ce travail présente deux études : la qualification et la quantification de la MON selon son origine environnementale et le calcul des constantes de complexation de la MON et du cuivre sous forme ionique.Les composants spectraux et leurs intensités relatives sont calculés par PARAFAC à partir 1146 échantillons regroupés suivant les missions, leur type de milieu, ou le niveau de salinité. Pour étudier ces composants, une nouvelle représentation spectrale est proposée afin de mettre en évidence leur variabilité spectrale. Les résultats montrent que le regroupement d’échantillons d’origine diverse conserve le recouvrement spectral global et les intensités relatives. Sur l’ensemble du domaine spectral, les zones correspondant aux substances humiques sont peu variables, comparées à la zone protéinique.La complexation des métaux par la MON est analysée par une technique combinant quatre outils : l’ajout logarithmique d’ions métalliques, la mesure de MEEF, la méthode PARAFAC et l’algorithme PROSECE. La mesure du quenching de fluorescence ne se limite pas seulement à la modélisation d’une intensité de fluorescence mais à celle de l’intensité relative de chaque composant PARAFAC surpassant ainsi les méthodes utilisées jusqu’à présent. Finalement, l’application de cette technique originale permet de quantifier les propriétés de complexation de la MON à l'aide d'un modèle de complexation utilisant 2 sites de complexation par composant en utilisant la totalité du signal de fluorescence. / Fluorescence excitation and emission matrices (EEM) are used to characterize natural organic matter (NOM). To make best use of this information, PARAFAC, a trilinear algorithm is employed. After removing Rayleigh and Raman scattering and correction of the inner filter effect, this method allows separating the spectral components present in MEEF.This work presents two studies: the characterization and quantification of NOM according to its origin and calculation of environmental complexation constants of NOM towards copper as ionic form.Spectral components and their relative intensities are calculated by PARAFAC from 1146 samples gathered according to the missions, the medium type, or the salinity level. To study these components, a new spectral representation is proposed in order to highlight their spectral variability. The results show that even when samples spectra of various origins are clustered, the overall spectral overlap and the relative intensities remain almost similar. On the whole spectral range, areas corresponding to humic substances are quite variable, compared to the protein zone.Metal complexation by NOM is analyzed by combination of four tools: metal ions logarithmic addition, MEEF measurement, the PARAFAC dissociation method and the PROSECE modelling algorithm. Fluorescence quenching measurement is not only limited to the modelling of fluorescence intensity but also to the relative intensity of each PARAFAC-dissociated component though surpassing the methods used so far. Finally, the application of this improving technique leads to quantify NOM complexation properties using a two-complexing sites complexation model for each PARAFAC-dissociated component by using the whole fluorescence signal.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2011TOUL0003
Date25 February 2011
CreatorsZhao, Huiyu
ContributorsToulon, Mounier, Stéphane, Redon, Roland
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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