¿Alguna vez se ha preguntado si sus resultados NIR son confiables, o qué tan bien se comparan con el análisis de referencia? Con base en muchos años de trabajo con NIR en la industria internacional de alimentación, alimentos y laboratorio, Key Account Manager Christian Tollebäck reflexiona sobre la calidad de los resultados de NIR y las herramientas para acreditarlos.
En 2010, cuando me enteré de la norma ISO 12099 para NIR, directrices para la aplicación de espectrometría infrarroja cercana para alimentos animales, cereales y productos de cereales molidos, creía firmemente que esta sería la aceptación final de NIR como método estándar para la calidad control de alimentos.
Por supuesto, NIR se ha utilizado en la industria de los piensos y en otras industrias durante muchos años y muchas empresas lo han utilizado como su método analítico principal, utilizando la química húmeda solo como respaldo y para validar sus calibraciones. Por lo tanto, es interesante ver cómo cada vez más empresas están en el camino de acreditar sus métodos NIR bajo ISO 17025 y algunos ya han tenido éxito.
Hablando con personas que tuvieron una mala primera experiencia con NIR o que tienen poca o ninguna experiencia, una pregunta muy común que escucho es: ¿cómo puedo confiar en mi NIR si el resultado es diferente comparado con mi análisis de Kjeldahl? Mi primera respuesta a esta pregunta es: ¿cómo puedes confiar en tu método de referencia?
Mejor rendimiento que el método de referencia?
Sí, por supuesto NIR es un método secundario, pero no hay duda de que la razón por la que podemos medir proteínas es que la absorción de energía en la región NIR nos da información real sobre el contenido de proteínas. ¿Podría NIR ser incluso mejor que el método de química húmeda? Tomemos un ejemplo teórico; supongamos que somos capaces de controlar todas las variaciones en la muestra que se mide. Entonces podemos suponer que el error en el método proviene principalmente del método de referencia y, en cierta medida, del ruido del instrumento. La construcción de calibraciones es una tarea costosa ya que se necesitan bases de datos bastante grandes con buenos datos de referencia. Muchos usuarios de NIR duplican su método de referencia para obtener resultados más precisos, ya que saben lo importante que es tener datos de calidad en sus calibraciones NIR. ¿Qué pasaría si tuviéramos el lujo de usar 100 resultados de referencia y tomar el promedio de esos 100 resultados para cada muestra en nuestra calibración? El promedio de estos 100 resultados representaría el valor verdadero. ¿Esta calibración mostraría un mejor rendimiento que el método de referencia en sí?
Obviamente, esta es solo una discusión teórica, pero está claro que ahora hay buenas herramientas para acreditar sus resultados NIR. Los instrumentos modernos de hoy en día combinan un alto nivel de sensibilidad, transferibilidad, control de calidad, software de red y otras mejoras técnicas que ayudan a generar confianza en los resultados NIR, por lo que ahora podemos usar el término «plug and play» con confianza.
Articulo original: http://nirperformance.com/2015/07/15/can-i-trust-my-nir/
