In dieser Studie wurden 160 handelsübliche und hausgemachte E-Liquid-Proben ausgewählt, mit einem Fourier-Transform-Infrarot-Nahbereichsspektrometer spektral gescannt und im Vergleich zu den chemischen Realwerten eine genaue Vorhersage der Gehalte von sechs Komponenten im E-Liquid – Benzoesäure, Nikotin, WS-23, WS-3, Propylenglykol und Glycerin – mittels Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) erreicht. Mit der TQ Analyst-Software und der Methode der partiellen kleinsten Quadrate (PLS) wurde eine spektrale Vorverarbeitung mittels erster Ableitung in Kombination mit Savitzky-Golay-Glättung durchgeführt, basierend auf multiplen Korrelationsspektren wurden Wellenbereichsintervalle bestimmt und quantitative Nahinfrarotmodelle für sechs Additive erstellt. Die Ergebnisse zeigten, dass die Kalibrierkorrelationskoeffizienten (R²_C) und Vorhersagekorrelationskoeffizienten (R²_P) der fünf Modelle für Nikotin, Benzoesäure, WS-23, Propylenglykol und Glycerin alle über 0,98 lagen, womit der Gehalt von fünf Additiven im E-Liquid recht genau vorhergesagt werden kann; der Kreuzvalidierungs-Korrelationskoeffizient (R²_CV) des WS-3-Modells lag bei 0,95 und war relativ niedrig, sodass das Modell noch Optimierungspotential aufweist. Das in dieser Studie entwickelte quantitative Modell stellt ein wirksames Werkzeug zur schnellen Bewertung der Qualität von E-Liquids dar.

Nahinfrarotspektroskopie;E-Liquid;Additive;quantitatives Modell;Korrelationskoeffizient