NIR

¿Qué es la espectroscopia de infrarrojo cercano?

La espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR por sus siglas en inglés) se basa en la respuesta de los enlaces moleculares de la muestra a la radiación NIR (de 800 nm a 2.500 nm). Cuando la luz NIR interactúa con una muestra, la luz se absorbe, dispersa o refleja. Estas interacciones muestra-luz producen un espectro, que es una representación directa de la composición y las propiedades físicas de la muestra.

Las absorciones (picos) hacen referencia a diferentes grupos funcionales en función del número de ondas/la longitud de onda/la energía de la luz que se absorbe. Por ejemplo, un espectro NIR de un producto que contiene humedad presenta picos para los grupos funcionales O-H en el rango aprox. de 1.400 a 1.500 nm (7.100 a 6.500 cm-1) y aprox. de 1.900 a 2.000 nm (5.200 a 5.000 cm-1).

Figura 1: Ejemplo de espectros NIR de un tipo de muestra

Figura 2: Regiones de absorción de diferentes grupos funcionales

■bandas de combinación

■primeros sobretonos

■segundos sobretonos

■terceros sobretonos

Los picos de un espectro NIR son amplios y tienden a solaparse. En la mayoría de los casos, no es posible obtener información directamente del espectro. En su lugar, se necesitan calibraciones basadas en datos de referencia de métodos estándar (química húmeda). Esta es la razón por la que NIR es conocido como el método secundario, las mediciones son predicciones basadas en modelos de calibración quimiométrica.

Aunque la calibración en sí puede requerir muchos recursos, el análisis rutinario es muy rápido y eficaz. La sencillez de uso del método NIR permite a los operadores de cualquier nivel de destreza obtener buenos resultados de medición. Para acelerar la implementación de NIR, se pueden utilizar aplicaciones precalibradas que incluyen muestras de colector de diferente composición y origen.

¿Qué parámetros se pueden medir con espectroscopia de infrarrojo cercano?

Se pueden medir muchos parámetros diferentes después de calibrar el sistema, siempre que un componente tenga un efecto en los espectros NIR. El análisis NIR es principalmente un método para sustancias orgánicas debido a este hecho (las sustancias inorgánicas muestran una baja interacción con la luz NIR). Los parámetros analizados con más frecuencia se muestran en la tabla, pero se pueden analizar muchos más, como lactosa, sal, gluten, ácidos, alcohol, etc.

• Humedad
• Proteína
• Grasa(o aceite)
• Cenizas
• Fibra
• Azúcar

Para aplicaciones alimentarias, consulte la guía gratuita Champion’s Guide to Food Analytics.

Cómo desarrollar un modelo de calibración NIR

Independientemente del tipo de aplicación, el análisis cuantitativo o la identificación, se deben “enseñar” al instrumento las matrices y las composiciones.

Para realizar una calibración cuantitativa, las muestras deben medirse con el instrumento NIR y analizarse posteriormente con un método de referencia como Kjeldahl, extracción de grasa, horno de secado, HPLC, titulación, etc. El modelo de calibración se creará a partir de los espectros NIR junto con los valores de referencia asignados. Debido a que cada matriz (tipo de producto) produce un espectro diferente, es necesaria una calibración por matriz y parámetro. Por ejemplo, no se puede utilizar una calibración de humedad en el queso para determinar la humedad en la harina.

Figura 3: El proceso de desarrollo de calibraciones NIR cuantitativas

Ⓐ Medición con el instrumento NIR
Ⓑ Análisis de referencia (p. ej., extracción)
Ⓒ Añadir valores de referencia a los espectros
Ⓓ Desarrollar o actualizar la calibración

Figura 4: Gráfico de calibración NIR que muestra valores pronosticados frente a valores de referencia

Después de este procedimiento, se pueden crear calibraciones para multitud de productos y parámetros. En general, se puede aplicar espectroscopia de infrarrojo cercano para medir parámetros en el intervalo de porcentajes; las determinaciones en intervalos más bajos son menos precisas o incluso imposibles. Distinguir entre dos parámetros diferentes con estructuras químicas similares también puede ser un reto.

En el caso de identificación de materias primas, se crean las denominadas calibraciones de clusters. Aquí se registra el espectro NIR de los diferentes productos y luego se asigna a las diferentes sustancias. Si el espectro de un material encaja en uno de estos clusters, se reconoce como esta sustancia.

Figura 5: Cómo desarrollar calibraciones de clusters en espectroscopia de infrarrojo cercano

Ⓐ Medición con el instrumento NIR
Ⓑ Análisis de referencia (p. ej., HPLC)
Ⓒ Asignar sustancias a los espectros
Ⓓ Desarrollar o actualizar la calibración

Figura 6: Ejemplo de una proyección 2D de una calibración de clusters NIR

Ⓐ Celulosa
Ⓑ Sílice
Ⓒ Glucosa
Ⓓ Almidón

Consejos para desarrollar modelos de calibración NIR correctos

La exactitud y la precisión de las mediciones con un instrumento NIR se basan en los modelos de calibración, que a su vez dependen del número de muestras de calibración, la selección de muestras de calibración, así como de la calidad de los valores de referencia obtenidos con los métodos de análisis principales.

NIR frente a IR y a Raman

Los tres métodos de análisis proporcionan una huella estructural y mediciones en segundos. Sin embargo, existen algunas diferencias.

Tabla 1: Ventajas y desventajas de la espectroscopia NIR, IR y Raman

En general, los tres métodos desempeñan un papel clave en el control de calidad y la tecnología de procesos, y se debe evaluar cuidadosamente cuál es más ventajoso para la aplicación requerida.