Prevendo o desempenho de sensores fotônicos portáteis de infravermelho próximo a partir de um dispositivo de bancada principal

Resumo:

Muitos setores veem uma mudança de foco na realização de análises no local usando dispositivos espectroscópicos portáteis. Um fator determinante para a decisão/tomada de decisão sobre o comissionamento desses dispositivos são as informações disponíveis sobre o desempenho potencial do dispositivo para aplicações específicas. Até agora, inúmeras soluções portáteis com especificações e preços muito diferentes estão disponíveis no mercado. Embora as especificações geralmente estejam disponíveis para novos dispositivos, isso não quantifica nem prevê diretamente o desempenho dos dispositivos disponíveis em casos específicos. Apresentamos um novo método quimiométrico para estimar o desempenho de predição do hardware NIR portátil e o aplicamos para estimar o desempenho de duas tecnologias NIR portáteis disponíveis comercialmente na previsão do conteúdo de proteína (variando de 120-180 g kg? 1) na alimentação de suínos a partir de dados existentes de um dispositivo de bancada. Ajustar os dados da bancada à faixa de comprimento de onda e à resolução do dispositivo portátil leva a estimativas excessivas e otimistas do desempenho do dispositivo portátil. Nosso método também utiliza informações sobre a estrutura de erro dos dispositivos portáteis para a estimativa. Ele rendeu estimativas de desempenho diferentes em menos de 1 g kg? 1 a partir dos desempenhos portáteis determinados experimentalmente e parâmetros de modelo semelhantes. Nosso método foi eficaz para algoritmos de calibração linear e não linear, também ao estimar o desempenho após a média de várias varreduras. Espectros replicados de vinte amostras registradas usando o dispositivo portátil foram necessários para a estimativa do erro de replicação para obter uma estimativa de desempenho precisa. A estrutura do erro poderá ser relatada pelos fabricantes no futuro para que essa abordagem seja universalmente empregada para avaliação quantitativa preditiva de tecnologia. No geral, nosso método fornece estimativas do desempenho de um dispositivo portátil para uma tarefa específica com o mínimo de testes necessários e, portanto, pode ser usado como uma ferramenta de triagem de dispositivos ou aplicativos antes de se comprometer com o desenvolvimento de calibrações.