Cómo implementar la espectroscopia NIR en el flujo de trabajo de su laboratorio

Una vez que la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS o espectroscopia NIR) se haya integrado con éxito en su flujo de trabajo de análisis, su laboratorio se beneficiará de un método rápido, preciso y no destructivo para análisis de rutina. Pero, ¿cómo debería proceder para implementar la espectroscopia NIR en el flujo de trabajo de su laboratorio?

En esta tercera entrega de nuestra serie sobre espectroscopia NIR, describimos los pasos necesarios para implementar un método NIR en su laboratorio, mostrados en un ejemplo real.

Comencemos haciendo algunas suposiciones:

Su empresa produce material polimérico. El laboratorio ha invertido en un analizador NIR para mediciones rápidas de humedad (como alternativa a la titulación Karl Fischer) y mediciones rápidas de viscosidad intrínseca (como alternativa a las mediciones con un viscosímetro).
El laboratorio acaba de recibir su nuevo equipo de laboratorio NIR, por ejemplo, un Analizador NIRS DS2500.

Figure 1. Flujo de trabajo para la implementación del método de espectroscopía NIR.

Tanto la determinación de la humedad como la medición de la viscosidad intrínseca son ejemplos de análisis cuantitativo. En la mayoría de los casos, la espectroscopia NIR no se puede utilizar instantáneamente para este análisis, porque primero es necesario crear una calibración NIR (o modelo de predicción).

Como se muestra en la Figura 1, los pasos para implementar la espectroscopia NIR incluyen:

Crear un conjunto de calibración
Creación y validación de modelos de predicción.
Análisis de rutina

Paso 1: crear un conjunto de calibración

En la primera entrega de esta serie (¿Qué es la espectroscopia NIR?), ya hemos aprendido que la espectroscopia NIR es un método secundario. Esto significa que su analizador NIR requiere "entrenamiento" con un conjunto de espectros correspondientes a valores de parámetros obtenidos de un método primario. En nuestro ejemplo para analizar la humedad y la viscosidad intrínseca, los métodos principales son la titulación y la viscometría de Karl Fischer. En este caso, se conocen los valores de los análisis primarios.

Para que el método sea sólido, las muestras del conjunto de entrenamiento, denominado conjunto de calibración, deben cubrir todo el rango de concentración esperado de los parámetros probados. Esto refleja otras técnicas (p. ej., cromatografía líquida de alto rendimiento, HPLC) en las que la curva estándar de calibración debe abarcar todo el rango de concentración esperado. Por lo tanto, si espera que el contenido de humedad de una sustancia esté entre 0,35 % y 1,5 %, entonces las muestras del conjunto de calibración también deben cubrir este rango.

Mida las muestras requeridas con el analizador NIRS DS2500. Luego, vincule los resultados de las mediciones NIR con los valores obtenidos de los métodos primarios (titulación de Karl Fischer y viscometría) en las mismas muestras utilizando un software. Por ejemplo, simplemente introduzca los valores de humedad y viscosidad con el Metrohm Visión de aire completa paquete de software (Figura 2). Posteriormente, estos datos espectrales (el conjunto de calibración) se utilizan para el desarrollo del modelo de predicción.

Figure 2. Visualización en Vision Air Complete de 10 mediciones NIR vinculadas con los valores de referencia de viscosidad intrínseca y humedad obtenidos con titulación y viscometría KF.

¿Cuántas muestras o espectros se necesitan?

El número ideal de espectros en un conjunto de calibración depende de la variación en la muestra (tamaño de partícula, distribución química, etc.). En este ejemplo, utilizamos 10 muestras de polímeros, lo que es un buen punto de partida para comprobar la viabilidad de una aplicación.

Sin embargo, para construir un conjunto de calibración sólido que cubra todas las variaciones de la muestra y garantice un análisis cuantitativo confiable, se requieren más espectros de muestra. Como regla general, aproximadamente entre 40 y 50 espectros de muestras proporcionan un modelo de predicción adecuado en la mayoría de los casos.

El conjunto de datos que incluye entre 40 y 50 espectros también se utiliza para validar el modelo de predicción. Esto se puede hacer, por ejemplo, con el paquete de software Metrohm Vision Air Complete, que divide el conjunto de datos en dos grupos de muestras:

Conjunto de calibración 75%
Conjunto de validación 25%

Paso 2: crear y validar modelos de predicción

Creando un modelo de predicción

Ahora que el conjunto de calibración se ha medido en todo el rango de valores esperados, se debe crear un modelo de predicción. Este paso también se conoce como desarrollo del modelo de calibración NIR. No se preocupe: todos los procedimientos están completamente desarrollados e implementados en el paquete de software Metrohm Vision Air Complete. Primero, inspeccione visualmente cada espectro NIR para identificar regiones que cambian con diferentes concentraciones. A menudo, la aplicación de un ajuste matemático (como la primera o segunda derivada) mejora la visibilidad de las diferencias espectrales (figura 3).

Figure 3. Ejemplo del efecto intensificador sobre la información espectral mediante el uso de cálculos matemáticos: a) sin ninguna optimización matemática y b) con la segunda derivada aplicada que resalta la diferencia espectral a 1920 nm e intensifica los picos cerca de 2010 nm.

Una vez identificadas visualmente, el software intenta correlacionar estas regiones espectrales seleccionadas con valores obtenidos del método principal. El resultado es un diagrama de correlación, que incluye las respectivas cifras de mérito, es decir, el error estándar de calibración (SEC, precisión) y el coeficiente de correlación (R²). Figura 4 muestra un ejemplo de un diagrama de correlación para la humedad. El mismo procedimiento se realiza para el resto de parámetros (en este caso, viscosidad intrínseca).

Figure 4. Gráfico de correlación y Figuras de Mérito (FOM) para la predicción del contenido de agua en muestras de polímeros mediante espectroscopía NIR. La función «split set» del paquete de software Metrohm Vision Air Complete permite generar un conjunto de datos de validación que se utiliza para validar el modelo de predicción.

Análisis de datos univariados versus multivariados

El proceso descrito anteriormente es nuevamente similar a los procedimientos de trabajo generales con HPLC. Al crear una curva de calibración con HPLC, normalmente la altura del pico o la intensidad del pico (superficie) se vinculan con una concentración de estándar interno conocida. Aquí sólo se utiliza una variable (altura del pico o superficie), por lo que este procedimiento se conoce como «análisis de datos univariados».

Por otro lado, la espectroscopia NIR es una tecnología de «análisis de datos multivariados». NIRS utiliza un rango del espectro electromagnético (p. ej., 1900–2000 nm para el agua) y, por lo tanto, se utilizan múltiples valores de absorbancia para crear la correlación.

Validar un modelo de predicción

Como antes, se crea un modelo de predicción utilizando el conjunto de calibración, pero las predicciones ahora se validarán utilizando el conjunto de validación. Los resultados de estas muestras de polímeros se muestran arriba en Figura 4. Los usuarios que no tengan experiencia en la creación de modelos NIR y aún no se sientan seguros con él pueden confiar en el soporte de Metrohm, conocido por su servicio de alta calidad. Le ayudaremos con la creación y validación del modelo de predicción.

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Paso 3: análisis de rutina

La belleza de la espectroscopia del infrarrojo cercano se pone de relieve una vez que se ha creado y validado el modelo de predicción. Ahora se pueden analizar muestras de polímeros con contenido de humedad desconocido y viscosidad intrínseca desconocida con solo presionar un botón. El analizador NIRS DS2500 mostrará los resultados de esos parámetros en menos de un minuto.

Opciones de pantalla

Normalmente, sólo se muestran los resultados. A veces, los resultados se resaltan con un cuadro amarillo o rojo para indicar una advertencia o error, como se muestra en Figura 5. El espectro en sí no se muestra.

Figure 5. Descripción general de una selección de resultados medidos con equipos de laboratorio NIR, con indicaciones claras de aprobado (sin recuadro) y reprobado (recuadro rojo).

Por supuesto, también existe la opción de mostrar los espectros, pero para la mayoría de los usuarios (especialmente para los trabajadores por turnos), estos espectros no tienen significado y no pueden obtener información de ellos. En estas situaciones, sólo los valores numéricos son importantes junto con una indicación clara de aprobación/rechazo.

Otra posibilidad de visualización es el gráfico de tendencias, que permite el ajuste proactivo de los procesos de producción. Los límites de advertencia y acción también se resaltan aquí (Figura 6).

Figure 6. Gráfico de tendencias de los resultados del análisis del contenido de humedad NIR. Las líneas paralelas indican límites definidos de advertencia (amarillo) y acción (rojo).

Resumen

La mayor parte del esfuerzo necesario para implementar NIRS en el laboratorio se encuentra al comienzo del flujo de trabajo, durante la recolección y medición de muestras que abarcan todo el rango de concentración. La creación y validación del modelo de predicción, así como la implementación en análisis de rutina, se realiza con la ayuda del paquete de software Metrohm Vision Air Complete y se puede completar en un corto período de tiempo. Además, nuestros especialistas de Metrohm NIRS estarán encantados de ayudarle con la creación del modelo de predicción si necesita ayuda.

En este punto, tenga en cuenta que hay casos en los que la espectroscopía NIR se puede implementar directamente sin ningún desarrollo de modelo de predicción, mediante el uso de precalibraciones de Metrohm. Estos son procedimientos operativos sólidos y listos para usar para ciertas aplicaciones (p. ej., viscosidad del PET) basado en espectros de productos reales.

Presentamos y comentamos sus características y ventajas en el siguiente artículo:

Precalibraciones de espectroscopia NIR: resultados inmediatos

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