Chuyển hướng tin nhắn

Bạn đã từng gặp khó khăn trong việc triển khai phương pháp Quang phổ cận hồng ngoại (NIRS) không phòng thí nghiệp chưa? Đừng lo lắng! Bài viết này sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan về phương pháp cũng như những bước tiến hành cụ thể được minh họa thực tế. Hãy bắt đầu bằng cách đưa ra một vài giả định:

2020/03/23/nir-spectroscopy-benefits-part-3/_1
Hình 1. Quy trình thực hiện phương pháp quang phổ cận hồng ngoại NIR.
  • doanh nghiệp của bạn sản xuất vật liệu cao phân tử và phòng thí nghiệm đã đầu tư vào máy phân tích NIR để đo độ ẩm nhanh (thay thế cho phương pháp chuẩn độ Karl Fischer) và đo độ nhớt nội tại nhanh (thay thế cho phép đo bằng nhớt kế)
  • bạn có thiết bị NIRS DS2500 Analyzer trong phòng thí nghiệm của bạn

Những bước tiến hành được thực hiện phía dưới:

  1. Bước 1: Tạo bộ hiệu chuẩn
  2. Bước 2: Tạo và thẩm định các mô hình dự đoán
  3. Bước 3: Phân tích hàng ngày
  4. Tóm tắt

Bước 1: Tạo bộ hiệu chuẩn

Quang phổ cận hồng ngoại - NIR là một phương pháp thứ cấp, có nghĩa là nó yêu cầu «đào tạo» với một tập hợp các phổ tương ứng với các giá trị tham số lấy từ một phương pháp chính (chẳng hạn như chuẩn độ). Trong ví dụ sắp tới để phân tích độ ẩm và độ nhớt nội tại, các giá trị từ các phân tích sơ cấp đã được biết. Các mẫu của bộ hiệu chuẩn này phải bao gồm phạm vi nồng độ dự kiến ​​xây dựng của các thông số được thử nghiệm để phương pháp trở nên mạnh mẽ. Các giá trị của nồng độ được lấy từ các kỹ thuật khác (ví dụ, HPLC) trong đó đường chuẩn cần trải rộng phạm vi nồng độ dự kiến. Do đó, nếu bạn mong đợi độ ẩm của một chất nằm trong khoảng từ 0,35% đến 1,5%, thì bộ đào tạo / hiệu chuẩn cũng phải bao gồm phạm vi này.

Sau khi đo các mẫu trên máy phân tích cận hồng ngoại Máy phân tích cận hồng ngoại NIRS DS2500, bạn cần liên kết các giá trị thu được từ các phương pháp chính (chuẩn độ Karl Fischer và đo độ nhớt) trên cùng một mẫu với phổ cận hồng ngoại. Chỉ cần nhập các giá trị độ ẩm và độ nhớt bằng phần mềm Metrohm Vision Air Complete (Hình 2). Sau đó, tập dữ liệu này (tập hiệu chuẩn) được sử dụng để phát triển mô hình dự đoán.

Hình 2. Hiển thị 10 phép đo cận hồng ngoại NIR được liên kết với các giá trị tham chiếu độ nhớt và độ ẩm nội tại thu được bằng phép chuẩn độ KF và máy đo độ nhớt.

Bước 2: Tạo và thẩm định các mô hình dự đoán

Bây giờ tập phổ hiệu chuẩn đã được đo trên phạm vi giá trị mong đợi, một mô hình dự đoán phải được tạo. Đừng lo lắng - tất cả các thủ tục được phát triển và thực hiện đầy đủ trong phần mềm Metrohm Vision Air Complete.

Đầu tiên, kiểm tra phổ bằng mắt thường để xác định các vùng thay đổi với nồng độ khác nhau. Thông thường, việc áp dụng một điều chỉnh toán học (chẳng hạn như đạo hàm bậc nhất hoặc bậc hai) sẽ nâng cao khả năng hiển thị của sự khác biệt phổ (Hình 3).

Hình 3. Ví dụ về hiệu qảu tăng cường thông tin phổ bằng cách sử dụng phép tính toán học: a) không có bất kỳ tối ưu hóa toán học nào và b) với đạo hàm bậc hai được áp dụng làm nổi bật sự khác biệt phổ ở 1920 nm và tăng cường các cực đại gần 2010 nm.

Phân tích dữ liệu đơn biến so với đa biến

Sau khi xác định bằng mắt thường, phần mềm sẽ cố gắng tương quan các vùng phổ đã chọn  với các giá trị được lấy từ phương pháp chính. Kết quả là một biểu đồ tương quan, bao gồm các số liệu tương ứng, đó là Sai số chuẩn của việc hiệu chuẩn (SEC, độ chính xác) và hệ số tương quan (R2) được thể hiện trong ví dụ về độ ẩm trong Hình 4. Quy trình tương tự cũng được thực hiện đối với các thông số khác (trong trường hợp này là độ nhớt nội tại).

Quá trình này một lần nữa tương tự như các quy trình làm việc với HPLC. Khi tạo đường chuẩn với HPLC, thông thường chiều cao pic hoặc cường độ pic (bề mặt) được liên kết với nồng độ chất chuẩn nội đã biết. Ở đây, chỉ một biến được sử dụng (chiều cao đỉnh hoặc bề mặt), do đó quy trình này được gọi là «phân tích dữ liệu đơn biến».

Mặt khác, quang phổ cận hồng ngoại - NIR là một công nghệ «phân tích dữ liệu đa biến». Thiết bị quang phổ cận hồng ngoại NIRS sử dụng một dải quang phổ (ví dụ: 1900–2000 nm đối với nước) và do đó nhiều giá trị độ hấp thụ được sử dụng để tạo ra mối tương quan.

Hình 4. Biểu đồ tương quan và chỉ số (FOM) để dự đoán nước trong các mẫu polyme sử dụng quang phổ cận hồng ngoại. Chức năng «split set» trong phần mềm Metrohm Vision Air Complete cho phép tạo bộ dữ liệu thẩm định, được sử dụng để xác thực mô hình dự đoán.

Cần bao nhiểu phổ tạo mô hình dự đoán?

Số lượng phổ lý tưởng trong bộ hiệu chuẩn phụ thuộc vào sự thay đổi trong mẫu (kích thước hạt, phân bố hóa học, v.v.). Trong ví dụ này, chúng tôi đã sử dụng 10 mẫu polyme, đây là một điểm khởi đầu tốt để kiểm tra tính khả thi của ứng dụng. Tuy nhiên, để xây dựng một mô hình mạnh mẽ bao gồm tất cả các biến thể mẫu, cần phải có nhiều phổ mẫu hơn. Theo quy luật, khoảng 40–50 phổ mẫu sẽ cung cấp mô hình dự đoán phù hợp trong hầu hết các trường hợp.

Tập dữ liệu này bao gồm 40–50 phổ cũng được sử dụng để xác nhận mô hình dự đoán. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng phần mềm Metrohm Vision Air Complete, chia tập dữ liệu thành hai nhóm mẫu:

  1. Tập phổ hiệu chuẩn chiếm 75%
  2. Tập phổ thẩm định chiếm 25%

Như trước đây, một mô hình dự đoán được tạo bằng cách sử dụng bộ phổ hiệu chuẩn, nhưng các dự đoán bây giờ sẽ được thẩm định bằng cách sử dụng bộ phổ thẩm định. Kết quả cho các mẫu polyme này được thể hiện ở trên trong Hình 4.

Người dùng chưa có kinh nghiệm với việc tạo mô hình trên thiết bị quang phổ cận hồng ngoại và chưa cảm thấy tự tin với nó có thể nhờ đến sự hỗ trợ của Metrohm, công ty được biết đến với dịch vụ chất lượng cao. Họ sẽ hỗ trợ bạn tạo và xác thực mô hình dự đoán.

Bước 3: Phân tích hàng ngày

Sự hoàn hảo của kỹ thuật NIRS trở thành tiêu điểm khi mô hình dự đoán đã được tạo ra và thẩm định.

Các mẫu polyme có độ ẩm chưa xác định và độ nhớt nội tại chưa biết giờ đây có thể được phân tích chỉ bằng một nút nhấn. Máy phân tích cận hồng ngoại NIRS DS2500 sẽ hiển thị kết quả cho các thông số đó trong vòng chưa đầy một phút. Thông thường, phổ không được hiển thị trong bước này - chỉ là kết quả - đôi khi được đánh dấu bằng hộp màu vàng hoặc đỏ để chỉ ra kết quả có cảnh báo hoặc lỗi như trong Hình 5.

Hình 5. Tổng quan về lựa chọn các kết quả dự đoán bằng quang phổ cận hồng ngoại, với các chỉ báo rõ ràng (không có ô) và không đạt (ô màu đỏ).

Khả năng hiển thị

Tất nhiên, cũng có tùy chọn để hiển thị quang phổ, nhưng đối với hầu hết người dùng (đặc biệt là những người làm việc theo ca), những quang phổ này không có ý nghĩa gì và họ không thể lấy được thông tin từ chúng. Trong những trường hợp này, chỉ các giá trị số là quan trọng cùng với chỉ báo đạt / không đạt rõ ràng.

Một khả năng hiển thị khác là biểu đồ xu hướng, cho phép chủ động điều chỉnh các quy trình sản xuất. Cảnh báo và giới hạn hành động cũng được đánh dấu ở đây (Hình 6).

Hình 6. Biểu đồ xu hướng kết quả phân tích độ ẩm NIR. Các đường song song chỉ ra các giới hạn cảnh báo đã xác định (màu vàng) và hành động (màu đỏ).

Tóm tắt

Phần lớn điều cần thiết để thực hiện trên hệ thống quang phổ cận hồng ngoại NIRS trong phòng thí nghiệm là ở giai đoạn đầu của quy trình làm việc, trong quá trình thu thập và đo lường các mẫu nằm trong phạm vi nồng độ hoàn chỉnh. Việc tạo và thẩm định mô hình dự đoán, cũng như thực hiện trong phân tích thông thường, được thực hiện với sự trợ giúp của phần mềm Metrohm Vision Air Complete và có thể được hoàn thành trong thời gian ngắn. Ngoài ra, các chuyên gia Metrohm NIRS của chúng tôi sẽ sẵn lòng hỗ trợ bạn trong việc tạo mô hình dự đoán nếu bạn cần hỗ trợ.

Tại thời điểm này, lưu ý rằng có những trường hợp quang phổ cận hồng ngoại NIR có thể được thực hiện trực tiếp mà không cần phát triển mô hình dự đoán nào bằng cách sử dụng đường chuẩn dựng sẵn từ Metrohm. Đây là các quy trình vận hành mạnh mẽ, sẵn sàng sử dụng cho các ứng dụng nhất định (ví dụ: độ nhớt của PET) dựa trên phổ của sản phẩm thực.

Chúng tôi sẽ trình bày và thảo luận về các đặc điểm và lợi thế của chúng trong phần tiếp theo. Bấm vào đây để đi thẳng đến bài cuối cùng của loạt bài này!

Author
van Staveren

Dr. Dave van Staveren

Head of Competence Center Spectroscopy
Metrohm International Headquarters, Herisau, Switzerland

Liên hệ