Inférence de source de traces d'essence retrouvées dans des débris d'incendie: Evaluation de la contribution de la chromatographie en phase gazeuse couplée à la spectrométrie de masse à rapport isotopique

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State: Public
Version: After imprimatur
Serval ID
serval:BIB_9B679B01B383
Type
PhD thesis: a PhD thesis.
Collection
Publications
Institution
Title
Inférence de source de traces d'essence retrouvées dans des débris d'incendie: Evaluation de la contribution de la chromatographie en phase gazeuse couplée à la spectrométrie de masse à rapport isotopique
Author(s)
Besson L.
Director(s)
Delémont O.
Institution details
Université de Lausanne, Faculté de droit, des sciences criminelles et d'administration publique
Address
Ecole des sciences criminelles, Batochime, CH-1015 Lausanne, Switzerland
ISBN
2-940098-71-9
Publication state
Accepted
Issued date
11/2015
Language
french
Number of pages
240
Abstract
Lorsque de l'essence est employée pour allumer et/ou propager un incendie, l'inférence de la source de l'essence peut permettre d'établir un lien entre le sinistre et une source potentielle. Cette inférence de la source constitue une alternative intéressante pour fournir des éléments de preuve dans ce type d'événements où les preuves matérielles laissées par l'auteur sont rares.
Le but principal de cette recherche était le développement d'une méthode d'analyse de spécimens d'essence par GC-IRMS, méthode pas routinière et peu étudiée en science forensique, puis l'évaluation de son potentiel à inférer la source de traces d'essence en comparaison aux performances de la GC-MS.
Un appareillage permettant d'analyser simultanément les échantillons par MS et par IRMS a été utilisé dans cette recherche. Une méthode d'analyse a été développée, optimisée et validée pour cet appareillage. Par la suite, des prélèvements d'essence provenant d'un échantillonnage conséquent et représentatif du marché de la région lausannoise ont été analysés. Finalement, les données obtenues ont été traitées et interprétées à l'aide de méthodes chimiométriques.
Les analyses effectuées ont permis de montrer que la méthodologie mise en place, aussi bien pour la composante MS que pour l'IRMS, permet de différencier des échantillons d'essence non altérée provenant de différentes stations-service. Il a également pu être démontré qu'à chaque nouveau remplissage des cuves d'une station-service, la composition de l'essence distribuée par cette station est quasi unique. La GC-MS permet une meilleure différenciation d'échantillons prélevés dans différentes stations, alors que la GC-IRMS est plus performante lorsqu'il s'agit de comparer des échantillons collectés après chacun des remplissages d'une cuve. Ainsi, ces résultats indiquent que les deux composantes de la méthode peuvent être complémentaires pour l'analyse d'échantillons d'essence non altérée.
Les résultats obtenus ont également permis de montrer que l'évaporation des échantillons d'essence ne compromet pas la possibilité de grouper des échantillons de même source par GC-MS. Il est toutefois nécessaire d'effectuer une sélection des variables afin d'éliminer celles qui sont influencées par le phénomène d'évaporation.
Par contre, les analyses effectuées ont montré que l'évaporation des échantillons d'essence a une forte influence sur la composition isotopique des échantillons. Cette influence est telle qu'il n'est pas possible, même en effectuant une sélection des variables, de grouper correctement des échantillons évaporés par GC-IRMS.
Par conséquent, seule la composante MS de la méthodologie mise en place permet d'inférer la source d'échantillons d'essence évaporée.
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When gasoline is used to start and / or propagate an arson, source inference of gasoline can allow to establish a link between the fire and a potential source. This source inference is an interesting alternative to provide evidence in this type of events where physical evidence left by the author are rare.
The main purpose of this research was to develop a GC-IRMS method for the analysis of gasoline samples, a non-routine method and little investigated in forensic science, and to evaluate its potential to infer the source of gasoline traces compared to the GC-MS performances.
An instrument allowing to analyze simultaneously samples by MS and IRMS was used in this research. An analytical method was developed, optimized and validated for this instrument. Thereafter, gasoline samples from a large sampling and representative of the Lausanne area market were analyzed. Finally, the obtained data were processed and interpreted using chemometric methods.
The analyses have shown that the methodology, both for MS and for IRMS, allow to differentiate unweathered gasoline samples from different service stations. It has also been demonstrated that each new filling of the tanks of a station generates an almost unique composition of gasoline. GC-MS achieves a better differentiation of samples coming from different stations, while GC-IRMS is more efficient to distinguish samples collected after each filling of a tank. Thus, these results indicate that the two components of the method can be complementary to the analysis of unweathered gasoline samples.
The results have also shown that the evaporation of gasoline samples does not compromise the possibility to group samples coming from the same source by GC-MS. It is however necessary to make a selection of variables in order to eliminate those which are influenced by the evaporation.
On the other hand, the carried out analyses have shown that the evaporation of gasoline samples has such a strong influence on the isotopic composition of the samples that it is not possible, even by performing a selection of variables, to properly group evaporated samples by GC-IRMS.
Therefore, only the MS allows to infer the source of evaporated gasoline samples.
Keywords
Science forensique, Police scientifique, Incendie, Analyse de débris d'incendie, Produit inflammable, Essence, Inférence de source, GC-MS, GC-IRMS, Chimiométrie, Forensic science, Arson, Fire debris analysis, Ignitable product, Gasoline, Source inference, GC-MS, GC-IRMS, Chemometrics
Create date
17/02/2016 9:49
Last modification date
20/08/2019 15:02
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