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Sobald die Nahinfrarotspektroskopie (NIRS oder NIR-Spektroskopie) erfolgreich in Ihren Analyse-Workflow integriert wurde, profitiert Ihr Labor von einer schnellen, genauen und zerstörungsfreien Methode für Routineanalysen. Doch wie sollten Sie vorgehen, um die NIR-Spektroskopie in Ihren Laborarbeitsablauf zu integrieren?

In diesem dritten Teil unserer Serie über NIR-Spektroskopie beschreiben wir die Schritte, die zur Implementierung einer NIR-Methode in Ihrem Labor erforderlich sind, anhand eines realen Beispiels.

Lassen Sie uns mit einigen Annahmen beginnen:

  1. Ihr Unternehmen produziert Polymermaterial. Das Labor hat in einen NIR-Analysator für schnelle Feuchtigkeitsmessungen (als Alternative zur Karl-Fischer-Titration) und schnelle Messungen der intrinsischen Viskosität (als Alternative zu Messungen mit einem Viskosimeter) investiert.
  2. Das Labor hat gerade seine neue NIR-Laborausrüstung erhalten, z. B. einen NIRS DS2500-Analyzer.
Arbeitsablauf für die Implementierung der NIR-Spektroskopiemethode.
Abbildung 1. Arbeitsablauf für die Implementierung der NIR-Spektroskopiemethode.

 

Sowohl die Bestimmung der Feuchtigkeit als auch die Messung der intrinsischen Viskosität sind Beispiele für quantitative Analysen. Die NIR-Spektroskopie kann in den meisten Fällen nicht sofort für diese Analyse verwendet werden, da zunächst eine NIR-Kalibrierung (oder ein Vorhersagemodell) erstellt werden muss.

Wie in Abbildung 1 dargestellt, umfassen die Schritte zur Implementierung der NIR-Spektroskopie:

  1. Erstellen eines Kalibrierungssets
  2. Erstellen und Validieren von Vorhersagemodellen
  3. Routineanalyse

Schritt 1: Erstellen eines Kalibrierungssatzes

Im ersten Teil dieser Serie (Was ist NIR-Spektroskopie?) haben wir bereits gelernt, dass die NIR-Spektroskopie eine sekundäre Methode ist. Das bedeutet, dass Ihr NIR-Analysegerät mit einem Satz von Spektren "trainiert" werden muss, die den Parameterwerten einer Primärmethode entsprechen. In unserem Beispiel zur Analyse von Feuchtigkeit und intrinsischer Viskosität sind die primären Methoden die Karl-Fischer-Titration und die Viskosimetrie. In diesem Fall sind die Werte aus den primären Analysen bekannt.

Damit die Methode robust ist, müssen die Proben im Trainingssatz, der als Kalibrierungssatz bezeichnet wird, den gesamten erwarteten Konzentrationsbereich der geprüften Parameter abdecken. Dies entspricht anderen Verfahren (z. B. Hochleistungsflüssigkeitschromatographie, HPLC), bei denen die Kalibrierstandardkurve den gesamten erwarteten Konzentrationsbereich abdecken muss. Wenn Sie also erwarten, dass der Feuchtigkeitsgehalt einer Substanz zwischen 0,35 % und 1,5 % liegt, dann müssen die Proben im Kalibrierungssatz auch diesen Bereich abdecken.

Messen Sie die erforderlichen Proben mit dem NIRS DS2500-Analyzer. Anschließend verknüpfen Sie mithilfe einer Software die Ergebnisse der NIR-Messungen mit den Werten, die mit den Primärmethoden (Karl-Fischer-Titration und Viskosimetrie) an denselben Proben erhalten wurden. Geben Sie beispielsweise einfach die Feuchte- und Viskositätswerte mit dem Metrohm Vision Air komplett Softwarepaket (Abbildung 2) ein. Anschließend werden diese Spektraldaten (der Kalibrierungssatz) für die Entwicklung von Vorhersagemodellen verwendet.

Abbildung 2. Anzeige in Vision Air Complete 10 NIR-Messungen in Verbindung mit den Referenzwerten für intrinsische Viskosität und Feuchtigkeit, die mit KF-Titration und Viskosimetrie ermittelt wurden.

Wie viele Proben oder Spektren werden benötigt?

Die ideale Anzahl an Spektren in einem Kalibrierungssatz hängt von der Variation in der Probe ab (Partikelgröße, chemische Verteilung usw.). In diesem Beispiel haben wir 10 Polymerproben verwendet, was einen guten Ausgangspunkt für die Prüfung der Machbarkeit einer Anwendung darstellt.

Um jedoch einen robusten Kalibrierungssatz aufzubauen, der alle Probenvariationen abdeckt und eine zuverlässige quantitative Analyse gewährleistet, werden mehr Probenspektren benötigt. In der Regel liefern etwa 40–50 Probenspektren in den meisten Fällen ein geeignetes Vorhersagemodell.

Der Datensatz mit 40–50 Spektren wird auch zur Validierung des Vorhersagemodells verwendet. Dies kann z.B. mit dem Softwarepaket Metrohm Vision Air Complete geschehen, das den Datensatz in zwei Probengruppen aufteilt:

  1. Kalibrierungsset 75 %
  2. Validierungssatz 25 %

Schritt 2: Vorhersagemodelle erstellen und validieren

Erstellen eines Vorhersagemodells

Nachdem der Kalibrierungssatz über den gesamten Bereich der erwarteten Werte gemessen wurde, muss nun ein Vorhersagemodell erstellt werden. Dieser Schritt wird auch als NIR-Kalibrierungsmodellentwicklung bezeichnet. Keine Sorge - alle Verfahren sind in der Metrohm-Software Vision Air Complete vollständig entwickelt und implementiert. Prüfen Sie zunächst jedes NIR-Spektrum visuell, um Bereiche zu identifizieren, die sich bei unterschiedlichen Konzentrationen verändern. Die Anwendung einer mathematischen Anpassung (z. B. der ersten oder zweiten Ableitung) verbessert oft die Sichtbarkeit der spektralen Unterschiede (Abbildung 3).

Abbildung 3. Beispiel für die verstärkende Wirkung auf die spektrale Information durch mathematische Berechnung: a) ohne mathematische Optimierung und b) mit angewandter zweiter Ableitung, die die spektrale Differenz bei 1920 nm hervorhebt und die Peaks bei 2010 nm verstärkt.

Nach der visuellen Identifizierung versucht die Software, diese ausgewählten Spektralbereiche mit den von der Primärmethode stammenden Werten zu korrelieren. Das Ergebnis ist ein Korrelationsdiagramm mit den jeweiligen Werten, d. h. dem Standardfehler der Kalibrierung (SEC, Präzision) und dem Korrelationskoeffizienten (R2). Abbildung 4 zeigt ein Beispiel für ein Korrelationsdiagramm für Feuchtigkeit. Das gleiche Verfahren wird für die anderen Parameter (in diesem Fall die intrinsische Viskosität) angewandt.

Abbildung 4. Korrelationsdiagramm und Leistungsmerkmale (FOM) für die Vorhersage des Wassergehalts in Polymerproben mittels NIR-Spektroskopie. Die Funktion "Split Set" im Metrohm Vision Air Complete Softwarepaket ermöglicht die Erstellung eines Validierungsdatensatzes, der zur Validierung des Vorhersagemodells verwendet wird.

Univariate vs. multivariate Datenanalyse

Der oben beschriebene Prozess ähnelt wiederum den allgemeinen Arbeitsverfahren der HPLC. Bei der Erstellung einer Kalibrierkurve mit HPLC wird in der Regel die Peakhöhe oder Peakintensität mit einer bekannten internen Standardkonzentration verknüpft. Hier wird nur eine Variable verwendet (Peakhöhe oder -fläche), daher wird dieses Verfahren als "univariate Datenanalyse" bezeichnet.

Bei der NIR-Spektroskopie handelt es sich dagegen um eine "multivariate Datenanalyse". NIRS nutzt einen Bereich des elektromagnetischen Spektrums (z. B. 1900-2000 nm für Wasser), und daher werden mehrere Absorptionswerte verwendet, um die Korrelation herzustellen.

Validierung eines Vorhersagemodells

Wie zuvor wird ein Vorhersagemodell unter Verwendung des Kalibrierungssatzes erstellt, aber die Vorhersagen werden nun anhand des Validierungssatzes validiert. Die Ergebnisse für diese Polymerproben sind oben in Abbildung 4 dargestellt. Anwender, die noch keine Erfahrung mit der Erstellung von NIR-Modellen haben und sich damit noch nicht sicher fühlen, können sich auf den Metrohm-Support verlassen, der für seine hohe Servicequalität bekannt ist. Wir unterstützen Sie bei der Erstellung und Validierung von Vorhersagemodellen.

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Schritt 3: Routineanalyse

Die Schönheit der Nahinfrarotspektroskopie tritt in den Vordergrund, sobald das Vorhersagemodell erstellt und validiert worden ist. Polymerproben mit unbekanntem Feuchtigkeitsgehalt und unbekannter intrinsischer Viskosität können jetzt auf Knopfdruck analysiert werden. Der NIRS DS2500 Analyzer zeigt die Ergebnisse für diese Parameter in weniger als einer Minute an..

Anzeigeoptionen

Normalerweise werden nur die Ergebnisse angezeigt. Manchmal werden die Ergebnisse durch ein gelbes oder rotes Kästchen hervorgehoben, um eine Warnung oder einen Fehler anzuzeigen, wie in Abbildung 5 dargestellt. Das Spektrum selbst wird nicht angezeigt.

Abbildung 5. Übersicht über eine Auswahl von Ergebnissen, die mit NIR-Laborgeräten gemessen wurden, mit eindeutigen Angaben wie ,,bestanden" (kein Kasten) und ,,nicht bestanden" (roter Kasten).

Natürlich besteht auch die Möglichkeit, sich die Spektren anzeigen zu lassen, aber für die meisten Benutzer (insbesondere für Schichtarbeiter) haben diese Spektren keine Bedeutung, und sie können keine Informationen daraus ableiten. In diesen Fällen sind nur die numerischen Werte und eine klare Pass/Fail-Anzeige wichtig.

Eine weitere Darstellungsmöglichkeit ist das Trenddiagramm, das eine proaktive Anpassung der Produktionsprozesse ermöglicht. Auch hier werden Warn- und Aktionsgrenzen hervorgehoben (Abbildung 6).

Abbildung 6. Trenddiagramm der Ergebnisse der NIR-Feuchtigkeitsgehaltsanalyse. Die parallelen Linien zeigen definierte Warn- (gelb) und Aktionsgrenzen (rot) an.

Zusammenfassung

Der meiste Aufwand für die Implementierung von NIRS im Labor liegt am Anfang des Arbeitsablaufs, bei der Sammlung und Messung von Proben, die den gesamten Konzentrationsbereich umfassen. Die Erstellung und Validierung von Vorhersagemodellen sowie die Implementierung in die Routineanalytik erfolgt mit Hilfe des Metrohm-Softwarepakets Vision Air Complete und kann innerhalb kurzer Zeit abgeschlossen werden. Zusätzlich unterstützen Sie unsere Metrohm-NIRS-Spezialisten gerne bei der Erstellung des Vorhersagemodells, wenn Sie Hilfe benötigen.

An dieser Stelle sei darauf hingewiesen, dass es Fälle gibt, in denen die NIR-Spektroskopie direkt und ohne Entwicklung eines Vorhersagemodells mit Hilfe von Metrohm-Vorkalibrierungen durchgeführt werden kann. Dabei handelt es sich um robuste, gebrauchsfertige Arbeitsverfahren für bestimmte Anwendungen (z.B. Viskosität von PET), die auf realen Produktspektren basieren.

Ihre Eigenschaften und Vorteile stellen wir im nächsten Artikel vor und diskutieren sie:

Vorkalibrierungen der NIR-Spektroskopie: Sofortige Ergebnisse

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Autor
van Staveren

Dr. Dave van Staveren

Leiter des Kompetenzzentrums Spektroskopie
Metrohm Internationaler Hauptsitz, Herisau, Schweiz

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