Precisión y Confiabilidad del Análisis NIR

@Fernando Morgado La inexactitud depende también del hecho que un sistema óptico es influenciable por color, granulometría y limpieza de la base y del recipiente de muestra.

@Ivano Alberti Hola Ivano, un gusto en saludarle. En NIR en realidad el color no participa. En equipos de amplio rango, algunos que incluyen parte del visible, quizás sí, pero al construir los modelos matemáticos se deja fuera la zona bajo 1100 nm. La granulometría depende de como se construyó el modelo matemático, si se han incorporado derivadas , scatter corrections o similares, no influye. El aporte de limpieza es importante pero sólo en equipos que cumplen norma ISO, es decir, que miden de abajo hacia arriba, pasando el haz de luz por el cristal de cuarzo para llegar a la muestra. Saludos Cordiales

@Ana Garrido Varo Hola Ana. Efectivamente es como dices. No tiene sentido hacer análisis NIR en un instrumento cuyos test deagnósticos fallen. Generalmente son test muy exigentes en límites. Un ejemplo es el noise , pero este valor, en equipos de red de difracción o DAD a veces falla, pero hablamos de unidades de micro absorbancia. Las escalas de Abs en muestras de alimentos son muy superiores. Entonces un equipo con noise un poco alto, por las razones que sea no afecta en la predicción. Otro tema interesante y que se debe tener cuidado, dependiendo del equipo usado, es el drifting ( sobre todo en equipos con monocromadores). A veces usuarios expanden sus calibraciones sin haberse dado cuenta que el equipo está con drifting. Cuando se dan cuenta, hacen la corrección pasando estandares de los equipos, se corrije matemáticamente la posición de los Peak adonde deben estar, pero luego de eso, empiezan a tener problemas con sus modelos matemáticos. Siempre que se corrije algo , se debe tener en cuenta como afectará en la predicción del Modelo Matemático. Creo que tienes razón, hay que normar la palabra ecuación. Como hay muchos tipos de matemáticas posibles de usar, yo le llamo simplemente ecuaciones de correlación. Hablar de curvas aplica mejor a análisis discriminante, donde es simplemente comparación con una base de datos espectral. Recibe un cordial saludo desde Chile

@Ana Garrido Varo Hola Ana. Se entiende lo escrito, a veces la emoción de hablar de un tema que nos agrada y del cual algo sabemos nos lleva a apresurarnos un poco. Largo mensaje pero es necesario. Creo que como es un foro y que quizás lo leen usuarios de diferentes equipos los conceptos cambian. Un ejemplo es la estandarización que mencionas. Estandarizar es hacer que dos instrumentos adquieran espectros en forma similar para la misma muestra y tiene otros transfondo en algunas marcas, como lo es poder predecir espectros adquiridos en un equipo con modelos matemáticos creados en otros. Los espectros en algunas marcas llevan el número de serie del Instrumento y si intentas hacer la predicción con un modelo matemático creado en otro ( que tambien tienen el número de serie ) se crea un conflicto. Estandarizar a un master como lo llamas, y sé a que equipo de te refieres, no garantiza que la posición de los peak estén correctos, simplemente estandariza a la posición de los peak del equipo master. Obviamente se asume que ese master está correcto, pero es algo de lo cual no tienes el control. Por eso la mejor forma de garantizar que un instrumento está correcto en ese sentido es usar estandares trazables, donde puede verificar que los peak aparecen en la longitud de onde donde deben estar y no desplazados a la izquierda o derecha, lo cual es el corrimiento normal de equipos que usan encoders con el tiempo. El concepto de H también depende del instrumento y marca. Algunos entregan el mismo Valor de H ( tiene otros nombres dependiendo de la marca) para todos los parámetros, lo cual ya es un poco obsoleto. Lo ideal es tener el valor de H por parámetro, quizás te suena como algo nuevo, pero hay equipo que lo entregan. El Valor H en equipos más antiguos se calcula solo con tres longitudes de onda principales de la muestra o base de datos, actualmente ese valor se calcula con espectro completo. Respecto a temperatura ambiente tiene relación con equipo que no controlan bien la temperatura del detector que tienen. Los actuales son estabilizados por peltier la mayoría, es decir se garantiza que no es influenciado por temperatura. Otra cosa es si uno pasa muestras que tienen diferentes temperaturas, en algunos procesos las muestras salen calientes. En ese caso, tener en la base de datos que creo el modelo espectros a diferentes temperaturas ayuda en esos casos . Respecto a líquidos me sorprende lo indicado. En análisis de líquidos, una celda de muestra correcta tiene un paso de luz definido, ya sea en medición en transmisión como algunos antiguos equipos, o en reflectancia difusa, donde el paso de luz constante lo da el reflector usado. NIR, como usted bien dice, es todo un mundo, con muchas consideraciones a tener presentes, pero de que funcionan para control de proceso o productos terminados, funcionan, y muy bien, cuando el Modelo matemático es correcto, para el parámetro que quiero cuantificar, en el caso de que se pueda cuantificar. Reciba un cordial saludo desde Chile

@Ana Garrido Varo
Se nota que tengo más tiempo al estar jubilada!!
Gracias por vuestra recomendación . Intentaré participar ahora más frecuentemente . Después de 36 años enseñando NIRS tengo mucho que quisiera que llegara a tod@d los que se enfrentan a diario con sacar con éxito aplicaciones NIRS . No es fácil y hay mucha desinformación y soporte científico técnico en todo el mundo pero sobre todo cuando no se puede leer info en inglés

@Ana Garrido Varo. Te acabas de jubilar ? Que actividad estás haciendo actualmente? De dónde eres?

@Ana Garrido Varo Hola. Entiendo lo que dice. Tuve la oportunidad de conocer al Dr Shenk y conversar con el mucho tiempo atrás, también con su hijo. La muerte del Doc dejó inconclusa una gran idea que el tenía, que creo nadie la siguió por lo compleja. Su concepto era genial, simplemente un instrumento enviaba el espectro a alguna parte, en ese lugar existiría una gran base de datos de muchos espectros de todo tipos juntos, con sus valores de referencia químicos. De acuerdo al espectro, se crearía una calibración automática dedicada a ese espectro, usando todos los mas cercanos ( discriminación espectral). Construído el modelo, se haría la predicción y devolvería el resultado de la muestra al usuario, obviamente con los parámetros tradicionales. Actualmente sólo se envía el espectro, aplican el modelo matemático para ese tipo de muestras y te devuelven los resultados. La idea del DOC quedó en el olvido. Reciba un cordial saludo y gx por el intercambio de ideas. Atte BQ Fernando Morgado

@Fernando Morgado
La idea se llama LOCAL regresión que también patentaron. Se usa mucho sobre todo en fabricación de piensos . Esa base Local cuando llega una muestra desconocida ( ej pienso , incluso del que se desconoce especie de destino .. ha perdido la identificación) el algoritmo busca en la gran base de datos las muestras más similares y realiza una calibración específica para ella y da su valor predicho con sus correspondiente valor de distancia espectral . Aunque Local está implantando en winisi , de nuevo resaltar que puede realizarse con otros sofware quimiometricos , no exactamente es LoCAL ( patentado) pero hay muchas estrategias de Regresión similares ( todas ellas no lineales) . Es muy muy útil pero necesita de una gran base de datos espectrales y de referencia

@Ana Garrido Varo Hola, así es. Pero es parte de ese programa en particular. No es algo donde el espectro se envíe a algo en la nube y retorne el resultado. Quizás exista, pero no es universal para todos los Instrumentos, ya sea por formatos espectrales, BIT del espectro, resolución, rango espectral, etc. Saludos cordiales