Série NIR Parte 3 - Como implementar a espectroscopia NIR no fluxo de trabalho de seu laboratório

Uma vez que a espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS, ou espectroscopia NIR) tenha sido integrada com sucesso em seu fluxo de trabalho de análise, seu laboratório se beneficiará de um método rápido, preciso e não destrutivo para análise de rotina. Mas como você deve proceder para implementar a espectroscopia NIR no fluxo de trabalho de seu laboratório?

Nesta terceira parte de nossa série sobre espectroscopia NIR, descrevemos as etapas necessárias para implementar um método NIR em seu laboratório, com base em um exemplo real.

Vamos começar fazendo algumas suposições:

Sua empresa produz material polimérico. O laboratório investiu em um analisador NIR para medições rápidas de umidade (como uma alternativa à titulação Karl Fischer) e medições rápidas de viscosidade intrínseca (como uma alternativa às medições com um viscosímetro).
O laboratório acabou de receber seu novo equipamento de laboratório NIR, por exemplo, um analisador NIRS DS2500.

Figura 1. Fluxo de trabalho para implementação de métodos de espectroscopia NIR.

Tanto a determinação da umidade quanto a medição da viscosidade intrínseca são exemplos de análise quantitativa. Na maioria dos casos, a espectroscopia NIR não pode ser usada instantaneamente para essa análise, porque uma calibração NIR (ou modelo de previsão) precisa ser criada primeiro.

Conforme mostrado na Figura 1, as etapas para implementar a espectroscopia NIR incluem:

Criação de um conjunto de calibração
Criação e validação de modelos de previsão
Análise de rotina

Etapa 1: Criar um conjunto de calibração

Na primeira parte desta série (O que é espectroscopia NIR?), já aprendemos que a espectroscopia NIR é um método secundário. Isso significa que seu analisador NIR requer "treinamento" com um conjunto de espectros correspondentes a valores de parâmetros provenientes de um método primário. Em nosso exemplo para analisar a umidade e a viscosidade intrínseca, os métodos primários são a titulação Karl Fischer e a viscosimetria. Nesse caso, os valores das análises primárias são conhecidos.

Para que o método seja robusto, as amostras no conjunto de treinamento, chamado de conjunto de calibração, devem abranger toda a faixa de concentração esperada dos parâmetros testados. Isso reflete outras técnicas (por exemplo, Cromatografia Líquida de Alto Desempenho, HPLC) em que a curva padrão de calibração precisa abranger toda a faixa de concentração esperada. Portanto, se você espera que o teor de umidade de uma substância esteja entre 0,35% e 1,5%, então as amostras no conjunto de calibração também devem abranger essa faixa.

Meça as amostras necessárias com o analisador NIRS DS2500. Em seguida, vincule os resultados das medições NIR aos valores obtidos pelos métodos primários (titulação Karl Fischer e viscosimetria) nas mesmas amostras usando um software. Por exemplo, basta inserir os valores de umidade e viscosidade usando o pacote de software Metrohm Vision Air Complete (Figura 2). Posteriormente, esses dados espectrais (o conjunto de calibração) são usados para o desenvolvimento do modelo de previsão.

Figura 2. Exibição no Vision Air Complete de 10 medições NIR vinculadas aos valores de referência de viscosidade intrínseca e umidade obtidos com titulação KF e viscosimetria.

Quantas amostras ou espectros são necessárias?

O número ideal de espectros em um conjunto de calibração depende da variação da amostra (tamanho da partícula, distribuição química, etc.). Neste exemplo, usamos 10 amostras de polímero, o que é um bom ponto de partida para verificar a viabilidade de uma aplicação.

No entanto, para criar um conjunto de calibração robusto que abranja todas as variações de amostra e garanta uma análise quantitativa confiável, são necessários mais espectros de amostra. Como regra geral, aproximadamente 40 a 50 espectros de amostra fornecem um modelo de previsão adequado na maioria dos casos.

O conjunto de dados que inclui 40-50 espectros também é usado para validar o modelo de previsão. Isso pode ser feito, por exemplo, usando o pacote de software Metrohm Vision Air Complete, que divide o conjunto de dados em dois grupos de amostras:

Conjunto de calibração 75%
Conjunto de validação 25%

Etapa 2: Criar e validar modelos de previsão

Criação de um modelo de previsão

Agora que o conjunto de calibração foi medido em toda a faixa de valores esperados, um modelo de previsão deve ser criado. Essa etapa também é conhecida como desenvolvimento do modelo de calibração NIR. Não se preocupe - todos os procedimentos são totalmente desenvolvidos e implementados no pacote de software Metrohm Vision Air Complete. Primeiro, inspecione visualmente cada espectro NIR para identificar as regiões que mudam com a variação da concentração. Muitas vezes, a aplicação de um ajuste matemático (como a primeira ou a segunda derivada) aumenta a visibilidade das diferenças espectrais (Figura 3).

Figura 3. Exemplo do efeito de intensificação nas informações espectrais usando cálculo matemático: a) sem nenhuma otimização matemática e b) com a segunda derivada aplicada destacando a diferença espectral em 1920 nm e intensificando os picos próximos a 2010 nm.

Uma vez identificadas visualmente, o software tenta correlacionar essas regiões espectrais selecionadas com valores provenientes do método primário. O resultado é um diagrama de correlação, incluindo as respectivas figuras de mérito, ou seja, o Erro Padrão de Calibração (SEC, precisão) e o coeficiente de correlação (R2). A Figura 4 mostra um exemplo de um diagrama de correlação para umidade. O mesmo procedimento é realizado para os outros parâmetros (nesse caso, viscosidade intrínseca).

Figura 4. Gráfico de correlação e Figuras de Mérito (FOM) para a previsão do teor de água em amostras de polímeros usando espectroscopia NIR. A função "split set" no pacote de software Metrohm Vision Air Complete permite a geração de um conjunto de dados de validação que é usado para validar o modelo de previsão.

Análise de dados univariados vs. multivariados

O processo descrito acima é novamente semelhante aos procedimentos gerais de trabalho com HPLC. Ao criar uma curva de calibração com HPLC, normalmente a altura ou a intensidade do pico (superfície) é vinculada a uma concentração de padrão interno conhecida. Aqui, apenas uma variável é usada (altura ou superfície do pico), portanto, esse procedimento é conhecido como "análise de dados univariados".

Por outro lado, a espectroscopia NIR é uma tecnologia de "análise multivariada de dados". A NIRS utiliza uma faixa do espectro eletromagnético (por exemplo, 1900-2000 nm para água) e, portanto, vários valores de absorção são usados para criar a correlação.

Validação de um modelo de previsão

Como antes, um modelo de previsão é criado usando o conjunto de calibração, mas as previsões agora serão validadas usando o conjunto de validação. Os resultados para essas amostras de polímero são mostrados acima na Figura 4. Os usuários que não têm experiência com a criação de modelos NIR e ainda não se sentem confiantes podem contar com o suporte da Metrohm, que é conhecido por seu serviço de alta qualidade. Nós o ajudaremos com a criação e validação do modelo de previsão.

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Etapa 3: Análise de rotina

A beleza da espectroscopia no infravermelho próximo entra em foco quando o modelo de previsão é criado e validado. Amostras de polímeros com teor de umidade desconhecido e viscosidade intrínseca desconhecida agora podem ser analisadas com o apertar de um botão. O analisador NIRS DS2500 exibirá resultados para esses parâmetros em menos de um minuto.

Opções de exibição

Normalmente, apenas os resultados são mostrados. Às vezes, os resultados são destacados por uma caixa amarela ou vermelha para indicar um aviso ou erro, conforme mostrado na Figura 5. O espectro em si não é mostrado.

Figura 5. Visão geral de uma seleção de resultados medidos com equipamento de laboratório NIR, com indicações claras de aprovação (sem caixa) e reprovação (caixa vermelha).

É claro que também existe a opção de exibir os espectros, mas, para a maioria dos usuários (especialmente para os que trabalham em turnos), esses espectros não têm significado e não é possível extrair nenhuma informação deles. Nessas situações, somente os valores numéricos são importantes, juntamente com uma indicação clara de aprovação/reprovação.

Outra possibilidade de exibição é o gráfico de tendências, que permite o ajuste proativo dos processos de produção. Os limites de alerta e ação também são destacados aqui (Figura 6).

Figura 6. Gráfico de tendência dos resultados da análise do teor de umidade NIR. As linhas paralelas indicam limites definidos de advertência (amarelo) e ação (vermelho).

Resumo

A maior parte do esforço necessário para implementar o NIRS no laboratório está no início do fluxo de trabalho, durante a coleta e a medição de amostras que abrangem toda a faixa de concentração. A criação e validação do modelo de predição, bem como a implementação na análise de rotina, é feita com a ajuda do pacote de software Metrohm Vision Air Complete e pode ser concluída em um curto período de tempo. Além disso, nossos especialistas em NIRS da Metrohm terão prazer em ajudá-lo com a criação do modelo de previsão, se você precisar de assistência.

Neste ponto, observe que há casos em que a espectroscopia NIR pode ser implementada diretamente sem qualquer desenvolvimento de modelo de previsão, usando as pré-calibrações da Metrohm. Esses são procedimentos operacionais robustos e prontos para uso para determinadas aplicações (por exemplo, viscosidade de PET) com base em espectros de produtos reais.

Apresentaremos e discutiremos suas características e vantagens no próximo artigo:

Pré-calibrações de espectroscopia NIR: Resultados imediatos

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