Rapid analysis of multiple components in tobacco using the Antaris II FT-NIR Analyzer

Aplikace | 2022 | Thermo Fisher ScientificInstrumentace
NIR Spektroskopie
Zaměření
Potraviny a zemědělství
Výrobce
Thermo Fisher Scientific

Význam tématu


Rychlá a spolehlivá analýza složení tabáku je pro tabákový průmysl klíčová: umožňuje kontrolu kvality vstupních surovin, optimalizaci zpracování a sledování škodlivých složek. Tradiční mokré chemické metody jsou pomalé, pracné, nákladné a vyžadují chemikálie. FT‑NIR spektroskopie nabízí rychlou, nedestruktivní a vícekomponentní alternativu, která může snížit náklady a zvýšit průchodnost analytických rozborů v provozech i výzkumu.

Cíle a přehled studie / článku


Cílem práce bylo ověřit použitelnost Antaris II FT‑NIR analyzátoru pro kvantifikaci 16 analytů v tabáku (např. nikotin, celkový cukr, reduktivní cukry, celkový dusík, K, Cl, těkavé kyseliny/báze, síran, škrob, celulóza, polyfenoly, extrakty v petroletheru, popel a vodou rozpustné zásady). Autoři vyvinuli a validovali kalibrační modely založené na širokém souboru referenčních vzorků reprezentujících různé druhy a původy listů s cílem ukázat, že FT‑NIR je praktická QC alternativa k mokrým metodám.

Použitá metodika a instrumentace


Postup vzorkování a měření:
  • Vzorky: cca 800 přírodních tabákových vzorků (různé druhy, oblasti, partie listů); vzorky byly sušeny, odděleny a umlety pro homogenitu.
  • Sběr spekter: Antaris II FT‑NIR s integrovanou koulí pro difuzní reflexi; rozsah 10 000–3 800 cm⁻¹, rozlišení 8 cm⁻¹, 70 skanů na vzorek, rotující vzorkovnice; doba měření ~1 minuta na vzorek.
  • Referenční data: hodnoty poskytnuté Čínským výzkumným ústavem tabáku a analytickými centry podle národních standardů.

Chemometrie a zpracování spekter:
  • Předzpracování: Multiplicative Scatter Correction (MSC) pro kompenzaci rozptylu, první derivace a Norrisovo vyhlazení pro odstranění posunů báze a vyhlazení šumu.
  • Modelování: Partial Least Squares (PLS) v softwaru TQ Analyst; identifikace a odstranění odlehlých standardů (Dixon/Chauvenet), volba počtu PLS faktorů sledována pomocí průběhu RMSECV.
  • Kalibrace/validace: pro jednotlivé analyt y použito 578–785 kalibračních vzorků a cca 39–56 validačních vzorků (typicky ~50) v závislosti na analyzovaném parametru.

Použitá instrumentace


  • Thermo Scientific Antaris II FT‑NIR analyzer (integrační koule pro pevná vzorky, difuzní reflexe).
  • Softwarové nástroje: TQ Analyst pro vývoj PLS kalibrací a hodnocení modelů.
  • Laboratorní příprava: mlýn na homogenizaci listového materiálu, standardní analytické metody pro získání referenčních hodnot podle národních norem.

Hlavní výsledky a diskuse


Autoři vyvinuli a ověřili PLS modely pro 16 komponent. Klíčová zjištění:
  • Vysoké korelace: pro většinu komponent byly dosaženy korelační koeficienty mezi NIR predikcí a referencí běžně v intervalu ~0,92–0,99; nejvyšší hodnoty pro nikotin a těkavé báze.
  • Predikční přesnost: RMSEP se lišilo podle analyzu. Příklady RMSEP: nikotin ~0,17 (%), celkové cukry ~1,17 (%), reduktivní cukry ~0,92 (%), celkový dusík ~0,0882 (%), síran ~0,159 (%), škrob ~0,56 (%), polyfenoly ~2,7 (%), popel ~0,945 (%), vodou rozpustné zásady ~0,226 (%). To ukazuje uspokojivou přesnost pro většinu sledovaných parametrů s výjimkou některých složek s vyšší variabilitou nebo složitou chemickou povahou (např. polyfenoly).
  • Robustnost modelů: RMSECV a RMSEP ukazují přiměřenou robustnost; správné předzpracování (MSC, 1. derivace) a správa odlehlých vzorků významně zlepšily výkon.
  • Výhody FT‑NIR: analýza trvá přibližně jednu minutu bez chemické přípravy; žádné chemické odpady; snadnější přenos kalibrací mezi přístroji díky FT technologii.

Diskuse zdůrazňuje, že kvalita referenčních dat zásadně ovlivňuje kalibrace – komponenty s méně reprodukovatelnými referencemi vykazují horší výsledky. Dále autoři upozorňují na nutnost adekvátního zastoupení variability (různé odrůdy, původy, stáří listů) v kalibračním souboru, aby modely byly obecně použitelné.

Přínosy a praktické využití metody


Praktické výhody nasazení Antaris II FT‑NIR v provozní QC:
  • Rychlost a propustnost: analýza desítek až stovek vzorků denně s výsledkem do jedné minuty na vzorek.
  • Úspora nákladů: eliminace činidel, snížení pracovní náročnosti a nižší provozní náklady ve srovnání s mokrými a některými automatickými metodami (FIA).
  • Vícekomponentní měření: z jednoho spektra lze kvantifikovat mnoho parametrů současně.
  • Nedestruktivnost a nízké ekologické zatížení: žádné chemické odpady, jednoduchá manipulace vzorků.
  • Přenositelnost: FT‑IR/FT‑NIR kalibrace snadněji přenosné mezi přístroji s využitím Fourierovy transformace a standardizace.

Budoucí trendy a možnosti využití


Možnosti dalšího rozvoje a aplikace FT‑NIR v tabákovém sektoru:
  • Průmyslová integrace: on‑line či at‑line monitorování procesu sušení, fermentace a směšování, integrované do výrobních linek pro okamžitou zpětnou vazbu.
  • Rozšíření kalibrací: zahrnutí více odrůd, geografických zdrojů a širších koncentrací pro zvýšení robustnosti a generalizace modelů.
  • Pokročilejší chemometrie: využití pokročilých algoritmů (variabilitně redukční metody, pravidla pro automatickou detekci odlehlých vzorků, strojové učení) pro lepší separaci překrývajících se absorpcí.
  • Transfer learning a standardizace: metody pro snadnější přenos kalibrací mezi přístroji a provozy bez nutnosti rozsáhlé rekalibrace.
  • Miniaturizace a mobilita: vývoj přenosných NIR zařízení a senzorů pro terénní nebo přímo výrobní kontroly.

Závěr


Studie ukazuje, že Antaris II FT‑NIR s adekvátní chemometrií dokáže rychle a přesně kvantifikovat 16 důležitých složek tabáku s náležitou přesností vhodnou pro provozní QC. FT‑NIR přináší výrazné zrychlení analýz, snížení nákladů a provozních odpadu oproti mokrým metodám a je vhodný k integraci do rutinních kontrolních postupů, přičemž klíčové jsou kvalitní referenční data a pečlivé předzpracování spekter.

Reference


  1. McClure W.F., Spectral Characteristics of Tobacco in the Near Infrared Region from 0.6 to 2.6 Microns, Tobacco Science, 1968, 12: 232-235.

Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.

PDF verze ke stažení a čtení
 

Podobná PDF

The Analysis of Beer Components Using FT-NIR Spectroscopy
The Analysis of Beer Components Using FT-NIR Spectroscopy
The Analysis of Beer Components Using FT-NIR Spectroscopy
2010|Thermo Fisher Scientific|Aplikace
Rapid Analysis of Key Chemical Products in the Haber-Bosch Ammonia Synthesis Process
FT-NIR Analysis of Wine
FT-NIR Analysis of Wine
2007|Thermo Fisher Scientific|Aplikace