Introducción
En nuestro blog anterior sobre Espectroscopía NIR, abordamos la definición de espectroscopía NIR. Le recomendamos que lea este artículo si no está familiarizado con la espectroscopia NIR. Pero he aquí un resumen rápido de los puntos clave. La NIR es un método analítico no destructivo que opera en la región del infrarrojo cercano del espectro electromagnético. Esta región abarca una longitud de onda que oscila entre aproximadamente 900 nanómetros y 2500 nanómetros (nm); al interactuar con el material, la luz contiene información valiosa sobre la composición molecular y las propiedades de los materiales. A diferencia de otras técnicas espectroscópicas, la NIR no requiere una preparación exhaustiva de las muestras, lo que la hace adecuada para un análisis rápido y rutinario. Sus principios fundamentales se basan en la interacción entre la luz y la materia, lo que nos permite entender las complejas composiciones de materiales en tiempo real.
En este blog, exploramos más a fondo algunos de los fundamentos clave de la espectroscopia NIR. Sigue leyendo para obtener más información 👇🏼
¿Cuál es el principio de funcionamiento de la espectroscopia NIR?
«El principio de identificación NIR se basa en la razón por la cual un material absorberá la energía NIR y la transmitirá, transreflejará o reflejará en un patrón único de acuerdo con las características físicas y químicas de la muestra. Por lo tanto, podemos usar el NIR para el análisis cualitativo y cuantitativo. En el espectro electromagnético, la región NIR se encuentra en el rango de longitud de onda entre 780 y 2565 nm y el rango de números de onda entre 12820 y 3959 cm1, por lo que cubre el rango de longitud de onda adyacente al infrarrojo medio, que puede extenderse hasta la región visible. » (fuente)
El principio de funcionamiento de la espectroscopia NIR gira en torno a la interacción entre la luz del infrarrojo cercano y las vibraciones moleculares dentro de una muestra. Esta interacción conduce a la formación de bandas de absorción características, lo que permite realizar análisis cualitativos y cuantitativos en diversas aplicaciones.
Cuando la luz del infrarrojo cercano interactúa con una sustancia, induce transiciones vibratorias en los enlaces moleculares, que involucran específicamente matices y combinaciones de vibraciones fundamentales. Las vibraciones fundamentales se producen a niveles de energía más altos, por lo general en la región del infrarrojo medio. Sin embargo, la espectroscopia NIR aprovecha los matices y las combinaciones de estas vibraciones fundamentales que se encuentran en el rango del infrarrojo cercano.
Estos matices y combinaciones proporcionan una huella digital única para diferentes estructuras moleculares. La absorción de la luz infrarroja cercana por la muestra conduce a la formación de bandas de absorción. Estas bandas son características de los componentes moleculares presentes en la muestra. La cantidad de luz absorbida en longitudes de onda específicas corresponde a la concentración de la especie molecular respectiva.
La espectroscopia NIR sobresale en el análisis cuantitativo debido a su capacidad para correlacionar la intensidad de las bandas de absorción con la concentración de componentes específicos dentro de una muestra. Los modelos de calibración se desarrollan utilizando muestras de referencia conocidas, lo que permite predecir con precisión la composición de muestras desconocidas.
¿Quiere saber si NIR es la solución adecuada para sus necesidades analíticas?
¿Cuáles son las diferentes formas en que las muestras pueden interactuar con la luz para un análisis NIR exitoso?
Para capturar el espectro de absorción de la muestra, los espectrómetros suelen utilizar uno de estos tres métodos de muestreo:
1. Transmisión:
El muestreo por transmisión consiste en dirigir la luz a través de un portamuestras transparente NIR. Por lo general, se usa en materiales NIR transparentes y translúcidos, como líquidos, aceites, combustibles, polímeros/plásticos, etc. Por lo general, implica una fuente de luz en un lado de la muestra y un detector en el lado opuesto. La muestra se coloca con frecuencia en un recipiente o cubeta transparente con tecnología NIR.
Según la ley de Beer-Lambert, la cantidad de luz absorbida por la muestra se correlaciona con los niveles de concentración de sus diferentes composiciones y el grosor de la muestra. Por lo tanto, el diseño del portamuestras debe garantizar que el grosor de la muestra que interactúa con la luz que entra en el espectrómetro NIR sea siempre el mismo en todas las mediciones.
2. Reflectancia difusa:
En el muestreo por reflectancia difusa, la luz incidente se dispersa en varias direcciones al interactuar con la superficie de la muestra.
Esta técnica es ventajosa para muestras heterogéneas y opacas y se usa con frecuencia en aplicaciones de análisis de suelos y evaluación de la calidad de los alimentos. También se usa para el análisis de superficies de polímeros y recubrimientos.
La heterogeneidad de la muestra se refiere a la distribución desigual de los componentes o propiedades dentro de una muestra. El tratamiento de muestras heterogéneas en química analítica y espectroscopía plantea desafíos, dado que la composición, la estructura o las características pueden variar de una región a otra. El análisis de estas muestras requiere técnicas capaces de proporcionar mediciones representativas, teniendo en cuenta estas variaciones.
En la espectroscopia NIR, es preferible utilizar instrumentos que puedan capturar un área de muestra grande para minimizar los efectos no deseados de la heterogeneidad de la muestra y garantizar la representatividad de las muestras medidas. En algunos casos en los que la heterogeneidad de las muestras es alta (como en el caso de los forrajes), se pueden emplear técnicas que impliquen el movimiento de la muestra o del instrumento durante la medición para mejorar la representatividad. Como alternativa, es posible que sea necesario moler las muestras. Sin embargo, esta suele ser la opción menos deseable, ya que implica destruir la muestra.
3. Transflectancia:
La transflectancia es una combinación de «transmisión» y «reflectancia». En las mediciones de transflectancia, la luz incidente penetra en la muestra y tanto la luz transmitida como la reflejada se recopilan y analizan simultáneamente.
Esta técnica es particularmente valiosa cuando se trata de muestras semitransparentes o parcialmente reflectantes, ya que ofrece ventajas en situaciones en las que los métodos tradicionales de transmisión o reflectancia por sí solos pueden no proporcionar suficiente información. La espectroscopia de transflectancia tiene aplicaciones en varios campos, incluidos los farmacéuticos, la biología y la ciencia de los materiales, y proporciona un enfoque versátil para recopilar datos completos de muestras que muestran una combinación de transparencia y reflectividad. Al igual que en las mediciones de transmisión, el grosor de las muestras afecta a la lectura del espectrómetro NIR. Para realizar mediciones de transflectancia precisas, se debe prestar atención al diseño de los componentes ópticos y a la geometría de la configuración para garantizar la coherencia y la repetibilidad de la forma en que la muestra se presenta a la luz.
¿Cómo seleccionar la técnica de muestreo adecuada para mi análisis NIR?
La selección de la técnica de muestreo adecuada es fundamental para garantizar el éxito y la precisión de las mediciones analíticas. La elección de la técnica depende de varios factores, entre ellos:
- La naturaleza de la muestra, su estado físico y la información específica que se busca. Es esencial comprender las características de la muestra, como la transparencia, la reflectividad y la homogeneidad. Por ejemplo, las técnicas de transmisión son adecuadas para muestras transparentes, mientras que la reflectancia difusa es ventajosa para materiales heterogéneos y opacos.
- Las capacidades del instrumento, con factores como la sensibilidad, la resolución y la velocidad, influyen en la decisión.
- La practicidad del método de muestreo en términos de facilidad de uso, rentabilidad y requisitos de preparación de la muestra.
En última instancia, la consideración cuidadosa de estos factores garantiza la selección de una técnica de muestreo que se alinee con los objetivos analíticos específicos y las características de la muestra bajo investigación.
Se deben tener en cuenta otros factores al elegir la solución de detección espectral que mejor se adapte a sus necesidades. Nuestro artículo sobre consideraciones a la hora de seleccionar la solución de detección espectral adecuada puede darte algunas ideas.
¿No está seguro de qué técnica de muestreo es la más adecuada para usted?
¿Cómo interpretar los espectros NIR?
La interpretación de los espectros NIR requiere una aplicación sinérgica de la quimiometría para desarrollar modelos de calibración que extraigan información valiosa y faciliten el análisis cualitativo y cuantitativo.
¿Qué son los modelos de calibración?
Los modelos de calibración son modelos matemáticos que se entrenan para hacer predicciones. Aprenden de los datos del pasado, lo que ayuda a las herramientas o los sistemas a reconocer patrones y conexiones entre diferentes factores. Una vez entrenados, estos modelos pueden hacer predicciones fundamentadas en situaciones nuevas. En el contexto de la espectroscopía NIR, los modelos de calibración son las herramientas que nos ayudan a hacer predicciones sobre las propiedades de una muestra en función de su espectro NIR. Es como enseñarle a un sistema inteligente a entender la relación entre el espectro de los parámetros que se van a analizar.
¿Qué es la quimiometría?
La quimiometría es un campo multidisciplinario que se encuentra en el centro de la interpretación de los espectros NIR. Al combinar principios de la química y métodos estadísticos avanzados, la quimiometría ayuda a los analistas a extraer patrones y tendencias significativos de conjuntos de datos espectrales complejos.
Los métodos quimiométricos más utilizados incluyen:
- Análisis de componentes principales (PCA): El PCA se aplica en la espectroscopía NIR cuando se trata de muchos datos espectrales. Ayuda a identificar las características más críticas de los espectros en función de un número menor de factores (componentes principales), lo que simplifica la interpretación de espectros complejos en aplicaciones como la identificación de materiales
- Regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR): El PLSR establece una relación lineal entre los datos espectrales y los valores de referencia de las propiedades de interés. Se usa comúnmente en la espectroscopía NIR para el análisis cuantitativo. Se emplea para predecir las concentraciones de componentes específicos en una muestra, como el contenido de humedad de los productos agrícolas.
- Análisis de conglomerados: El análisis de conglomerados implica agrupar las muestras en función de las similitudes en sus patrones espectrales NIR. Esta técnica es valiosa para identificar patrones o subclases inherentes dentro de un conjunto de muestras. Se utiliza en aplicaciones de categorización, como la clasificación de ingredientes.
¿Cómo se desarrollan los modelos de calibración?
Los pasos clave para crear un modelo de calibración son:
- Empezamos recolectando varias muestras y midiendo sus propiedades utilizando métodos tradicionales para generar datos de referencia.
- Capturamos los espectros NIR del conjunto de muestras para generar datos espectrales.
- La quimiometría se aplica a los datos espectrales y de referencia emparejados para determinar cómo las características específicas de los espectros corresponden a las propiedades que nos interesan.
- Para analizar el rendimiento del modelo, el modelo se prueba con otro conjunto de muestras con valores de referencia conocidos
El proceso de desarrollo del modelo de calibración se ilustra en el siguiente diagrama.
Una vez que se entrena el modelo de calibración, se convierte en un predictor fiable. Cuando tenemos una muestra nueva con una propiedad desconocida, podemos iluminarla con luz NIR, capturar su espectro y usar el modelo de calibración para estimar o predecir sus propiedades.
¿Cómo seleccionar el conjunto de muestras utilizado para desarrollar modelos de calibración?
Al preparar el conjunto de muestras para desarrollar un modelo de calibración, es crucial tener en cuenta cuidadosamente la precisión y confiabilidad del modelo, lo que incluye:
- Representatividad: asegúrese de que el conjunto de muestras cubra toda la gama de variaciones en las propiedades de interés, capturando diversas condiciones y posibles valores atípicos.
- Tamaño de la muestra: logre un equilibrio; se necesita un número adecuado de muestras para obtener solidez, pero un tamaño de muestra excesivamente grande puede introducir una complejidad innecesaria.
- Homogeneidad: las muestras deben ser consistentes en cuanto a sus propiedades y características para evitar introducir confusiones en el modelo.
- Representación en el mundo real: asegúrese de que el conjunto de muestras refleje con precisión las condiciones y variaciones encontradas en las aplicaciones prácticas para mejorar la aplicabilidad práctica del modelo.
- Factores de interferencia: busque variables que interfieran o confundan en el conjunto de muestras que puedan introducir ruido e impactar en el rendimiento del modelo.
La creación de un modelo de calibración es un proceso lento que exige una consideración cuidadosa y requiere una experiencia considerable. Basarse en los modelos robustos existentes resulta ventajoso, ya que estos modelos se han sometido a una rigurosa validación y refinamiento, lo que ofrece una base fiable para diversas aplicaciones. La experiencia desempeña un papel crucial a la hora de abordar las complejidades del desarrollo de modelos, garantizando que el modelo construido sea preciso y aplicable a una amplia gama de escenarios. En esencia, aprovechar la experiencia existente y los modelos sólidos acelera la construcción del modelo de calibración, lo que promueve la eficiencia y la precisión a la hora de predecir las propiedades de las nuevas muestras.
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Acelerar la adopción de NIR con NeoSpectra: un viaje perfecto hacia el éxito espectroscópico
En nuestra exploración de los principios básicos de la espectroscopía NIR, hemos revelado su capacidad para proporcionar información detallada sobre la composición y las propiedades del material. Sin embargo, a la hora de decidir adoptar la espectroscopia NIR para abordar las necesidades analíticas, las decisiones iniciales necesarias, como elegir el método de muestreo correcto o desarrollar un modelo de calibración sólido, pueden parecer abrumadoras en un principio.
La plataforma NeoSpectra garantiza que estas decisiones se puedan tomar fácilmente, lo que garantiza que el proceso de adopción sea muy sencillo para las organizaciones, independientemente de su nivel de experiencia en espectroscopía NIR.
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