Je suis
FR FR
Citoyen / Grand public
Chercheur
Étudiant / Futur étudiant
Entreprise
Partenaire public
Journaliste
Enseignant / Elève

Vers une version 2.0 de la spICP-MS pour mieux comprendre la biogéochimie des nanophases dans l’environnement

10/12/2021

IPGP - Îlot Cuvier

14:00

Soutenances de thèses

Amphithéâtre

M. Tharaud

ACE

De manière directe ou indirecte, l’être humain contribue à l’émission de contaminants naturels ou synthétiques dans l’environnement. Parmi ces contaminants, une famille émergente particulièrement réactive attire l’attention des scientifiques : les nanoparticules (NPs). Leur détection et leur caractérisation apparaissent donc essentielles pour une meilleure compréhension de leur impact biogéochimique au sein de la zone critique. Ces objectifs se heurtent cependant à des limitations technologiques. Cette thèse vise à lever les verrous analytiques et, de fait, biogéochimiques posés par la détection et la caractérisation de ces NPs dans les écosystèmes aquatiques. Les développements analytiques et méthodologiques présentés se sont appuyés sur la spectrométrie de masse à source plasma en mode particule unique (spICP- MS). Une version 2.0 reposant sur la mise en œuvre séquentielle d'outils et de méthodes est ainsi proposée. L’utilisation d’un ICP-MS à haute-résolution permet la diminution significative des limites de détection pour les TiO2- NPs et conduit à une détermination plus précise de leurs distributions granulométriques dans les écosystèmes aquatiques riches en calcium. La mise en place ultérieure d'un dispositif originale d'injection directe des NPs dans le plasma, le ?-dDIHEN, fiabilise la détermination de la taille et de la concentration en nombre des NPs à l’aide d’une méthodologie de calcul simplifiée. Le traitement des données spICP-MS au moyen de modèles de mélange gaussien (GMM) facilite ensuite la distinction entre le signal de l'élément sous forme dissoute et celui de l'élément sous forme nanoparticulaire. Enfin, l'acquisition du signal à l'aide d'un ICP-MS à temps de vol (ICP-ToF-MS) permet une analyse multi-élémentaire à haute fréquence qui, renforcée par du clustering hiérarchique (HAC), favorise la caractérisation et l'identification des NPs dans des échantillons naturels.