无机物分析应用于汽车层状漆屑的成分分析

对于肇事逃逸汽车的多层油漆芯片的法医分析，详细的成分分析，包括多层油漆芯片中的微量/微量化学成分，对于失控汽车的潜在资质至关重要^[1-4]，因为层数、涂装工艺和使用的油漆非常特定于汽车类型、汽车颜色及其表面保护，具体取决于汽车制造商和制造年份，但汽车制造商使用的一些油漆的总体特征可能非常相似。采用衰减全反射傅里叶变换红外(ATR-FTIR)成像、拉曼光谱(RMS)和扫描电子显微镜/能谱(SEM/EDX)技术相结合的方法对三个汽车漆片样品进行了详细的表征，为多层漆片提供了补充和全面的信息。也就是说，光学显微镜、扫描电子显微镜和ATR-FTIR成像技术提供了层数、层的物理异质性和层厚度的信息；EDX提供了元素化学概况和组成的信息；ATR-FTIR成像提供了醇酸、醇酸三聚氰胺、丙烯酸、环氧树脂、丁二烯树脂和一些无机物等聚合物树脂的分子物种的成像；以及RMS提供了无机颜料(二氧化钛、氧化锌、Fe₃O₄)、矿物填料(高岭石、滑石、叶蜡石)和无机填料(BaSO₄、Al₂(SO4)₃、Zn₃(PO4)₂、CaCO₃)分析的数据。研究表明，新的多模式方法具有很强的潜力来阐明多层汽车油漆芯片的化学和物理特性，这可能有助于确定失控汽车的潜在证书。值得注意的是，这种多峰方法可以清楚地阐明汽车漆片每一层内的异质性。然而，由于SEM/EDX、RMS和ATR-FTIR成像分别具有亚微米、微米和超微米的不同，因此需要使用SEM/EDX分析来确定空间分辨率、层厚度和边界。为了获得有关每一层的物理化学性质和非均质性的大量信息，这三种分析技术可以在自动分析模式下扫描汽车漆片样品的横截面，这将为每个样品产生大量的光谱数据，因此需要应用监督分类和/或机器学习技术来对层进行分类，所有这些都需要进一步的工作。

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