Espectroscopía de infrarrojo cercano NIRS

Además, ofrecemos plantillas de precalibración. Las precalibraciones son procedimientos operativos robustos y listos para usar en ciertas aplicaciones, basados ​​en espectros de productos reales. Permiten iniciar el análisis NIR de inmediato, sin necesidad de obtener ni preparar muestras, ni desarrollar modelos de predicción. Las precalibraciones están disponibles para el control de calidad de isocianatos, polímeros, polioles, combustibles, pulpa de madera, aceites de palma, muestras de alimentos y piensos, análisis de cannabis y más.

Obtenga más información sobre nuestras precalibraciones

Las ventajas de la espectroscopia NIR (NIRS) sobre la espectroscopia IR son:

1. La intensidad de las bandas es menor con NIRS. Por lo tanto, hay menos saturación del detector. Esto significa que para sólidos se pueden usar muestras puras y para líquidos el método estándar es usar viales de 8 mm.
2. La energía de la luz es mayor con la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS). Esto permite una penetración más profunda en la muestra, lo que significa que se puede obtener información sobre el interior de la muestra y no solo sobre la superficie.
3. La espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS) puede utilizarse para la cuantificación y la identificación, mientras que la termografía infrarroja (TI) se utiliza casi exclusivamente para la identificación.
4. La espectroscopia NIRS funciona con fibra óptica, lo que significa que también se puede utilizar directamente en el proceso.

Obtén más información sobre las diferencias entre NIRS e IR en nuestro blog:

Blog: NIR vs IR: ¿Cuál es la diferencia?

Hay disponible una amplia selección de precalibraciones NIR con el OMNIS NIR Analyzer. Estas precalibraciones se basan en numerosos espectros de productos reales, lo que significa que no necesita realizar ningún análisis de muestras ni crear ningún modelo. Puede usar las precalibraciones de Metrohm directamente y comenzar a usar su analizador OMNIS NIR de inmediato. Simplemente desempaque el producto y estará listo para empezar a trabajar con éxito.

Las precalibraciones NIR de Metrohm están disponibles para diferentes productos y aplicaciones en los sectores de polímeros, productos químicos y alimentación humana y animal. Algunos ejemplos son:

• PE
• PP
• PET
• PA6
• polioles
• isocianatos
• cannabis
• aceite comestible
• aceite de palma
• café
• harina
• leche en polvo

Ir a precalibraciones

El OMNIS Software incluye algoritmos como PCA, PLS y SVM, lo que permite a los usuarios desarrollar modelos con alta precisión y robustez. La visualización de las propiedades de las muestras en gráficos de puntuación, carga e influencia simplifica el desarrollo de métodos y permite extraer el máximo valor de los datos, manteniendo un flujo de trabajo intuitivo.

Además, el software OMNIS permite combinar varios tipos de modelos para aumentar aún más la precisión y ampliar las posibilidades de aplicación. Por ejemplo, los modelos de identificación se pueden estructurar en múltiples submodelos de identificación para distinguir sustancias aún más similares, mientras que se pueden crear modelos de subcuantificación para rangos de concentración específicos con el fin de mejorar la precisión.

La creación de modelos de predicción puede ser una tarea desafiante por dos razones.

1. Se requieren muestras con valores de referencia conocidos para el conjunto de entrenamiento, que servirán como base para el desarrollo del modelo. Estas muestras deben cubrir el rango esperado para el parámetro de interés.
2. Para crear un modelo predictivo a partir de estas muestras, es necesario aplicar una técnica denominada química o análisis de datos multivariante. Esto suele requerir que el usuario tenga conocimientos de quimiometría.

Con la serie de analizadores OMNIS NIR cualquier persona puede desarrollar modelos predictivos con el OMD (OMNIS Model Developer), sin necesidad de conocimientos previos de química. El OMD se inicia con un solo clic en el software y crea modelos predictivos automáticamente, sin intervención del usuario. Estos modelos se pueden guardar y utilizar de inmediato para mediciones rutinarias. Además, se pueden actualizar fácilmente cuando se hayan analizado más muestras.