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Analisi della farina di pesce mediante spettroscopia nel vicino infrarosso

AN-NIR-148

2026-08

Analisi della farina di pesce mediante spettroscopia nel vicino infrarosso

La spettroscopia NIR riduce i tempi di analisi da ore a secondi


Riassunto

Nell'ambito della nutrizione animale, la farina di pesce rappresenta una fonte pregiata di acidi grassi omega-3, proteine ​​e minerali essenziali. Grazie alle sue proprietà nutrizionali, trova ampio impiego non solo nell'acquacoltura, ma anche come additivo nei mangimi per suini e pollame. Per analizzare i principali parametri qualitativi della farina di pesce , quali il contenuto di fibra, grassi, proteine, umidità e ceneri,  è solitamente necessario ricorrere a diverse metodologie di chimica umida.

Invece di attendere ore per i risultati delle tecniche di chimica a umido, la spettroscopia nel vicino infrarosso (NIRS) fornisce risultati in pochi secondi senza l'impiego di sostanze chimiche. Ciò consente ai produttori di effettuare controlli frequenti rispetto alle specifiche del prodotto e di eseguire agevolmente il controllo qualità della farina di pesce.


Strumenti per l'analisi

OMNIS NIR Analyzer Solid di Metrohm.
Figure 1. The OMNIS NIR Analyzer Solid from Metrohm.

Oltre 1700 campioni di farina di pesce provenienti da diversi fornitori sono stati analizzati utilizzando un OMNIS NIR Analyzer Solid (Figura 1) e un contenitore per campioni di grandi dimensioni. Ciascun campione di farina di pesce in polvere è stato misurato in modalità riflettanza in cinque punti diversi per generare uno spettro medio. Questa procedura riduce al minimo le disomogeneità del campione e consente di ottenere uno spettro NIR più rappresentativo. Lo sviluppo e la validazione del modello sono stati eseguiti mediante il software OMNIS.


Configurazione


Risultato

Gli spettri NIR acquisiti dai campioni di farina di pesce (Figura 2) sono stati utilizzati per sviluppare modelli di predizione per i seguenti parametri: contenuto di proteine, grassi, umidità, ceneri e fibre. Per la validazione dei modelli, il 25% del set di dati è stato impiegato per creare un set di validazione indipendente. Le Figure 3–8 riportano i diagrammi di correlazione che mostrano la relazione tra le stime NIR e i valori di laboratorio ottenuti con metodi standard, unitamente ai rispettivi parametri di merito (FOM). Gli errori standard di cross-validazione (SECV) e di predizione (SEP) indicati riflettono l'accuratezza attesa durante le analisi di routine della farina di pesce nei laboratori di controllo qualità.

Spectral overlay of fish meal powder samples measured in reflection mode with an OMNIS NIR Analyzer Solid.
Figure 2. Sovrapposizione degli spettri di campioni di farina di pesce in polvere, misurati in modalità riflessione con un OMNIS NIR Analyzer Solid.

Risultato del contenuto proteico

Correlation diagram and the respective FOMs for the prediction of protein content in fish meal using an OMNIS NIR Analyzer Solid.
Figure 3. Diagramma di correlazione e relativi parametri di merito (FOM) per la previsione del contenuto proteico nella farina di pesce mediante un OMNIS NIR Analyzer Solid. Il set di dati di calibrazione è rappresentato in blu, mentre quello di validazione esterna è in verde.
R2SEC (%)SECV (%)SEP (%)
0.9731.251.271.64

Risultato del contenuto di grassi

Correlation diagram and the respective FOMs for the prediction of fat content in fish meal using an OMNIS NIR Analyzer Solid.
Figure 4. Diagramma di correlazione e relativi parametri di merito (FOM) per la previsione del contenuto di grassi nella farina di pesce mediante un OMNIS NIR Analyzer Solid. Il set di dati di calibrazione è rappresentato in blu, mentre quello di validazione esterna è in verde.
R2SEC (%)SECV (%)SEP (%)
0.9020.720.730.80

Risultato contenuto di umidità

Correlation diagram and the respective FOMs for the prediction of moisture content in fish meal using an OMNIS NIR Analyzer Solid.
Figure 5. Diagramma di correlazione e relativi parametri di merito (FOM) per la previsione del contenuto di umidità nella farina di pesce mediante OMNIS NIR Analyzer Solid. Il set di dati di calibrazione è rappresentato in blu, mentre quello di validazione esterna è in verde.
R2SEC (%)SECV (%)SEP (%)
0.9550.270.280.35

Risultato contenuto di ceneri

Correlation diagram and the respective FOMs for the prediction of ash content in fish meal using an OMNIS NIR Analyzer Solid.
Figure 6. Diagramma di correlazione e relativi parametri di merito (FOM) per la previsione del contenuto di ceneri nella farina di pesce mediante un OMNIS NIR Analyzer Solid. Il set di dati di calibrazione è rappresentato in blu, mentre quello di validazione esterna è in verde.
R2SEC (%)SECV (%)SEP (%)
0.9000.780.801.10

Risultato contenuto di fibre

Correlation diagram and the respective FOMs for the prediction of fiber content in fish meal using an OMNIS NIR Analyzer Solid.
Figure 7. Diagramma di correlazione e relativi parametri di merito (FOM) per la previsione del contenuto di fibra nella farina di pesce mediante un OMNIS NIR Analyzer Solid. Il set di dati di calibrazione è rappresentato in blu, mentre quello di validazione esterna è in verde.
R2SEC (%)SECV (%)SEP (%)
0.6470.210.220.21

Conclusione

Questa Application Note dimostra la fattibilità dell'impiego della spettroscopia nel vicino infrarosso (NIRS) per l'analisi della farina di pesce destinata all'alimentazione animale. I principali parametri compositivi, contenuto di proteine, grassi, ceneri, fibre e acqua, vengono determinati in pochi secondi senza l'uso di prodotti chimici. Rispetto ai metodi standard di chimica umida, la tecnologia NIRS consente di ridurre i costi e migliorare la sicurezza in laboratorio. Grazie all'impiego della NIRS per un'efficiente analisi multiparametrica, i laboratori di controllo qualità possono risparmiare ore di lavoro per ogni misurazione (Tabella 1), ottenendo così una capacità di analisi dei campioni decisamente superiore.

Tabella 1. Panoramica dei metodi standard e dei tempi di analisi per la determinazione dei parametri chiave nella farina di pesce.
ParametroNormaMetodoTempo di analisi
ProteinISO 5983Kjeldahl method~ 2–4 hours
FatISO 6492Hydrolysis and extraction~ 7–10 hours
MoistureISO 6496LOD: loss on drying~ 5 hours
FiberISO 6865Acid-alkali digestion~ 4–7 hours
AshISO 5984Oven furnace~ 3–6 hours
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