Caractérisation des aérosols atmosphériques par spectrométrie de masse à plasma à couplage inductif à particule unique

Abstract

Les aérosols atmosphériques, également connus sous le nom de matière particulaire (PM), jouent un rôle important dans les changements climatiques et sont un polluant atmosphérique important. Plusieurs sources différentes sont à l’origine de la présence de ces aérosols dans l’atmosphère. On peut classer l’origine des particules en trois grandes familles distinctes : naturelle, accidentelle et anthropique. L’origine des aérosols peut être identifiée par la composition chimique et la taille des particules. Une façon de déterminer ces paramètres est d’analyser ces particules par spectrométrie de masse à plasma à couplage inductif à particule unique (SP ICP-MS), qui est une méthode émergente permettant d’analyser particule par particule. Cette méthode est bien établie pour les nanoparticules, c’est-à-dire les particules ayant un diamètre de moins de 100 nm (0,1 μm), mais pas pour les particules atmosphériques, dont on en retrouve de toutes les tailles, variant entre 1 nm et 100 μm. De plus, certains paramètres, comme l’état de mélange des aérosols et l’influence de la taille sur la composition des particules, sont encore mal compris dans le domaine des sciences atmosphériques. Mon projet se focalise sur le développement d’une méthode qui permet de caractériser les aérosols atmosphériques par spectrométrie de masse à plasma à couplage inductif en mode particule unique. L’appareil utilisé est le Vitesse ICP-ToF-MS de Nu Instruments, un appareil dernier cri qui est équipé d’un détecteur à temps de vol, permettant de détecter presque tous les éléments à la fois. Le projet consiste tout d’abord à évaluer le recouvrement de l’appareil et connaître la limite supérieure de détection en taille des particules en utilisant des particules de référence avec des tailles connues. Ensuite, la méthode d’extraction des aérosols d’un filtre dans une solution aqueuse est développée et son efficacité est quantifiée. Troisièmement, une méthode de traitement de données par classification hiérarchique est appliquée pour analyser plus facilement les données tirées de l’appareil. Finalement, une comparaison entre des aérosols urbains et des aérosols d’origine naturelle sont comparés pour déterminer les caractéristiques typiques des particules naturelles, accidentelles et anthropiques. Atmospheric aerosols, also known as particulate matter (PM), are one of the main actors in climate change and are an important atmospheric pollutant. The presence of these aerosols in the atmosphere originates from myriads of sources. These sources can be classified into three distinct groups: natural, incidental, and anthropogenic. We can identify the origin of these aerosols by determining their chemical composition and size distribution. One emerging technique that can measure these parameters is single particle inductively coupled plasma-mass spectrometry (SP ICP-MS), which can measure samples particle by particle. This method is well established for nanoparticles, meaning particles with sizes of 100 nm or less, but hardly ever used for atmospheric particles, which are found with sizes of 1 nm to 100 μm. Moreover, the mixing state of aerosols and the influence of particle size on composition are not well understood in atmospheric science. My project focuses on developing a method to characterize PM using SP ICP-MS, more specifically the SP ICP-ToF-MS, a new type of ICP-MS system that uses a time-of-flight detector in order to measure multiple elements simultaneously. The project consisted first in determining the recovery of the instrument and evaluating the maximum particle size detectable using reference monodisperse particles. Secondly, a methodology to extract PM from filters to an aqueous solution was developed, and its efficiency quantified. Third, a data treatment method using hierarchical clustering was applied to analyze the data extracted from the instrument. Finally, the measurements of urban PM were compared to those from a pristine location in order to determine the typical characteristics of natural and anthropogenic PM.