Sabino L., Ferreira M. M. C., Sales H., Almeida W., "Desenvolvimento de Modelo de Calibração Multivariada em Espectroscopia de Infravermelho Próximo" ["Development of Multivariate Calibration Model in Near Infrared Spectroscopy"]. Santa Maria, RS, 31/08-03/09/1999: X Encontro Nacional de Química Analítica (X ENQA) [10th National Meeting of Analytical Chemistry], Resumos [Abstracts], (1999) QM–11 (1999). Oral QM–11.
QM
- 11
DESENVOLVIMENTO
DE MODELO DE CALIBRAÇÃO MULTIVARIADA
EM
ESPECTROSCOPIA DE INFRAVERMELHO
Luciana
C. Sabino (PG)a, Márcia M. C. Ferreira
(PQ)a, Henrique Jorge S. Sales (PQ)ab,
Wanderson
Bueno de Almeida (PQ)b
aInstituto
de Química, Universidade Estadual de Campinas, Cx. P. 6154, Campinas,
SP.
bHenkel
S/A Indústrias Químicas, Cx. P. 30.364, São Paulo,
SP.
palavras-chaves:
ESPECTROSCOPIA DE INFRAVERMELHO, CALIBRAÇÃO
MULTIVARIADA
(PLS), CONTROLE DE QUALIDADE
As amostras no conjunto
de dados analisados são
provenientes do
monitoramento
de uma linha de produção industrial
para a síntese de um composto
utilizado
como matéria prima no segmento da indústria de cosméticos.
O interesse neste
produto
está relacionado à suas propriedades como agente
espessante representando
uma
alternativa à utilização de sais em processos industriais.
Este espessante é sintetizado a partir
da reação de um derivado do
óleo de
babaçu
com uma amina secundária levando a obtenção de uma
amida.
Descrevemos a aplicação do
método PLS (Partial Least Squares)
para a
construção
de um modelo de calibração multivariada a partir dos
espectros obtidos para
as
amostras na região do infravermelho próximo
(região de 10000 a 4500 cm-1)
com o
objetivo
de determinar o teor de amida (agente espessante) e amina no produto final.
Buscamos avaliar na construção
deste modelo o uso de
transformações
matemáticas
como a normalização, alisamento, correção
multiplicativa e derivada para
a
correção das distorções de linha de base
e ruído presentes nas amostras na etapa de
pré-tratamento.
Outro critério utilizado foi a
aplicação da seleção
de variáveis buscando a
amplificação
do modelo de regressão uma vez que é
possível estabelecer as regiões
do
espectro que são relevantes para a
determinação da concentração de cada analito.
A
metodologia é baseada na análise
conjunta do gráfico dos loadings
e vetor de
regressão.
O melhor modelo foi definido pelo valor
numérico do PRESS (Prediction Error
Sum
of Squares), ou seja a condição onde se obteve o mínimo
de resíduo entre o valor
de
concentração medido e o valor previsto.
Demonstramos assim o potencial
de métodos de calibração
multivariado no
desenvolvimento
de métodos analíticos por representar uma forma de economia
de custo
e
tempo pela redução do
número de análises
necessárias para garantir as
especificações
de qualidade de um produto.
Beebe
K. R.; Pell, R. J.; Seasholtz, M. B.; Chemometrics: a Practical Guide;
Jonh Wiley
&
Sons, N. Y., 1998.
Faber,
N. M.; Anal. Chem., 1999, &1(3), 557-565.
CAPES
English
QM
- 11
DEVELOPMENT
OF MULTIVARIATE CALIBRATION MODEL
IN
NEAR INFRARED SPECTROSCOPY
Luciana
C. Sabino (PG)a, Márcia M. C. Ferreira
(PQ)a, Henrique Jorge S. Sales (PQ)ab,
Wanderson
Bueno de Almeida (PQ)b
aInstituto
de Química, Universidade Estadual de Campinas, Cx. P. 6154, Campinas,
SP.
bHenkel
S/A Indústrias Químicas, Cx. P. 30.364, São Paulo,
SP.
key-words:
INFRA RED SPECTROSCOPY, MULTIVARIATE CALIBRATION (PLS),
QUALITY
CONTROL
The samples from the analyzed data set were originated from
the monitoring of an
industrial
production line for synthesis of an
compound that has been used as a raw
material
in cosmetics industry. The interest for this product
is related to its properties as
a
thickening agent, an alternative to the use of salts in industrial processes.
This thickener is synthesized in reaction of an derivative of babaçu
palm oil with an
secondary
amine resulting in an amide.
Application of the PLS method (Partial
Least Squares) will be described in
a
construction
of multivariate calibration model using spectra
for the samples in near
infrared
region (region from 10000 to 4500 cm-1).
The aim of the PLS is to determine the
amide
(thickener) and amine contents in the final product.
The use of mathematical
transformations like normalization,
smoothing,
multiplicative
correction and derivative was studied in order to correct
distortions of the
base
line and the present noise in samples during data pre-processing.
Another used criterium was the application of variable selection
in order to expand
the
regression model because it is possible
to identify the spectral regions that
are
relevant
for determination of concentration of each analyte. This methodology is
based on
the
analysis of the of the loadings plot and the regression vector.
The best model was selected according
to the numerical value
of PRESS
(Prediction
Error Sum of Squares) i.e. the condition of
the minimum residual between
the
measured and predicted value of concentration.
The cabality of the multivariate calibration
methods was demonstrated for the
development
of analytical methods. This is because these
new methods minimize the
costs
and time because of reduced number of analyses that are necessary
to guarantee
the
specifications of the product quality.
Beebe
K. R.; Pell, R. J.; Seasholtz, M. B.; Chemometrics: a Practical Guide;
Jonh Wiley
&
Sons, N. Y., 1998.
Faber,
N. M.; Anal. Chem., 1999, &1(3), 557-565.
CAPES