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Nuestras soluciones aplican el análisis por infrarrojo cercano para la evaluación rápida de la calidad en el procesado de alimentos y productos farmacéuticos.
Infrarrojo cercano La ASTM define la luz como ondas electromagnéticas con una longitud de onda comprendida entre 780 y 2526 nm. La espectroscopia del infrarrojo cercano se debe principalmente a la duplicación de frecuencias y a la combinación de frecuencias de los grupos que contienen hidrógeno en las moléculas orgánicas. Los distintos grupos tienen sus picos de absorción característicos, y su intensidad varía con el contenido de la composición de la muestra, lo que constituye la base del análisis cualitativo y cuantitativo del infrarrojo cercano.
La espectroscopia de infrarrojo cercano se ha convertido en los últimos años en la tecnología de análisis espectral más rápida y convincente. Debido a su rápida velocidad de análisis, a que no necesita pretratamiento y a su gran eficacia, su uso se ha generalizado. La espectroscopia de infrarrojo cercano se inició en el ámbito agrícola. En la actualidad, grandes empresas de la industria de piensos, cereales y aceite utilizan esta tecnología para gestionar todos los eslabones del control de calidad, desde las materias primas hasta los productos, lo que puede reportar considerables beneficios económicos a las empresas. En este trabajo, se estudió la aplicación de la tecnología de infrarrojo cercano en la calidad de la soja y la harina de soja en el analizador de infrarrojo cercano SupNIR-2700, y se estableció la curva de análisis de aminoácidos de la harina de soja.
Las 415 muestras de soja recogidas para el experimento procedían de todo el mundo. Todas las muestras se limpiaron y envasaron en bolsas de plástico selladas y se almacenaron en un liofilizador de 4℃. La harina de soja se obtuvo triturando las semillas de soja y eliminando el aceite. Todas las muestras se analizaron para determinar la humedad, la proteína bruta, la grasa bruta y el contenido de aminoácidos mediante el método de análisis estándar nacional, que se utilizó como valor de referencia para el análisis de infrarrojo cercano. El espectro de infrarrojo cercano de la muestra se correlaciona con sus caracteres correspondientes. El modelo se establece por el método de mínimos cuadrados parciales (PLS). La muestra 80% forma un conjunto de calibración para establecer un modelo, y la muestra 20% restante forma un conjunto de prueba para comprobar el modelo y determinar el resultado final.
La tabla 1 muestra los resultados del modelo para algunos caracteres de la soja y la harina de soja, como la humedad, la proteína bruta, la grasa bruta y el contenido de aminoácidos. La Figura 1 y la Figura 2 muestran la curva relacionada entre el valor de referencia y el valor predicho en el infrarrojo cercano de la soja y la harina de soja.
Tab.1 Parámetros del modelo NIR de soja y harina de soja
Fig.1 Curva relacionada entre el valor de referencia y el valor predicho por el NIR para la humedad de la soja (A), la proteína bruta (B) y la grasa bruta (C).
Fig.2 Curva relacionada entre el valor de referencia y el valor predicho por el NIR para la humedad de la harina de soja (A), la proteína bruta (B), la grasa bruta (C), la lisina (D) y la metionina (E).
De la Tabla 1, la Figura 1 y la Figura 2 se desprende que los valores de prueba obtenidos mediante el análisis por infrarrojo cercano presentan una buena correlación con los valores de referencia del método de análisis estándar nacional. De la Tabla 1 se desprende que la desviación estándar de la precisión del índice de humedad detectado por infrarrojo cercano es de aproximadamente 0,25%, la desviación estándar de la proteína bruta detectada es de aproximadamente 0,45%, la desviación estándar de la precisión de la grasa bruta detectada es de aproximadamente 0,35%.
La tabla 2 muestra los resultados del análisis del error absoluto del valor predicho en el infrarrojo cercano y el valor de referencia de algunas muestras de ensayo. Se puede observar que el error absoluto de la humedad de la mayoría de las muestras de ensayo es inferior a 0,2%; el error absoluto de la proteína bruta es inferior a 0,4%; el error absoluto de la grasa bruta es en su mayoría inferior a 0,3%. Los resultados anteriores muestran que el analizador NIR SupNIR-2700 tiene una buena precisión.
Tab.2 Valor previsto de la soja y la harina de soja mediante análisis NIR
Nuestro enfoque metódico impulsa el éxito.
Evaluar la diversidad de las muestras de soja y los parámetros de calidad para identificar las principales necesidades de análisis.
Configure SupNIR-2700 para humedad, proteínas, grasas y aminoácidos, con modelado PLS adaptado a los conjuntos de muestras.
Instalación y calibración del analizador en 2-4 semanas, incluida la formación de los operadores del laboratorio y la adquisición inicial de espectros.
Proporcionan asistencia remota 24 horas al día, 7 días a la semana, actualizaciones de modelos y 2 años de garantía para una precisión sostenida.
FPI es pionera en el análisis NIR de la soja con la tecnología rápida y ecológica SupNIR-2700 para el control de calidad.
Métricas adicionales: Más de 15 años en análisis NIR, satisfacción del cliente 94%, equipados más de 200 laboratorios alimentarios en todo el mundo, software PLS para modelos de aminoácidos personalizados.
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