spectr ul nir n.
Download
Skip this Video
Download Presentation
Spectr ul NIR

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 23

Spectr ul NIR - PowerPoint PPT Presentation


  • 106 Views
  • Uploaded on

Spectr ul NIR. Radio. Medi i. Cosmic. Gamma. X. IR. Micro. UHF. UV. Lungi. Scurte. Ultra violet. Vis. Infrared. Mid. Far. Near. 400. 750. 2500. 16000. 1000000. nm. 1. Spectrul NIR ≈ 800nm – 2500nm.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'Spectr ul NIR' - beth


Download Now An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
spectr ul nir
Spectrul NIR

Radio

Medii

Cosmic

Gamma

X

IR

Micro

UHF

UV

Lungi

Scurte

Ultra violet

Vis

Infrared

Mid

Far

Near

400

750

2500

16000

1000000

nm

1

  • Spectrul NIR ≈ 800nm – 2500nm.
  • Echipamentul asigura evidentierea structurilor care prezinta spectru in domeniul 1000nm – 2300nm.
  • Fiecare spectru generat este o medie a 100 de scanari.
imagistica chimic in infrarosu apropiat t ehnica nir ci
Imagistica chimică in infrarosu apropiat:Tehnica NIR-CI

NIR-CIreprezintă o nouă metoda cu ajutorul căreia se pot aprecia calitativ şi cantitativ structuri componente ale unei probe.

Această tehnică nedestructivă combină preluarea de imagini macroscopicesi/sau microscopicecuspectroscopia tradiţională NIR.

avantajele utiliz rii tehnicii nir ci
Funcţionalitatea materialelor avansate se datoreaza structurii, distribuţiei şi interacţiunii componenteloracestora. Schimbări in localizarea spaţială a componentelor pot determina apariţia de proprietăţi noi (dorite sau nu). Astfel abilitatea de identificare chimică cât şi de localizare a componentelor constitutive este deosebit de importantă în înţelegerea comportării unei structuri. Avantajele utilizării tehnicii NIR-CI
specifica ii tehnice ale dispozitivului sisuchema
Specificaţii tehnice ale dispozitivului SisuChema

Domeniul spectral: 1000 – 2500 nm,

Mod de operare: High speed push-broom hyperspectral

Selectie spectrală/pixel: 6.3 nm

Rezoluţia spectrală: 10 nm

Distributia pixelilor pe linie: 320

Corespondentul mărimii pixelului in probă: de la 30 la 300 microni.

Domeniul de vizibilitate in probă:de la 10 la 100 mm.

Mărimea maximă a probei: 100 x 100 x 40 mm (WxLxT)

Timpul de scanare:3 - 10 s pentru imagini cu 320x320 pixeli spaţiali şi cu 256 de benzi spectrale.

Datele: fişiere cu extensia bil, compatibile cu programele de prelucrare Evince şi ENVI.

Calibrarea instrumentului: instrumentul este livrat cu calibrare spectrală. Înaintea scanării fiecărei probe aparatul se calibrează automat prin măsurarea unui standard intern.

.

tehnica nir ci
Tehnica NIR-CI

Spectrul NIR este colectat pentru fiecare pixel de catreo matrice detectoare, care crează si cubul 3D format din spectrele spaţiale cu lungimile de undă corespunzătoare imaginilor preluate de la proba.

Integrarea completă a informaţiilor spaţiale şi spectrale adaugă o nouă dimensiune a analizei datelor: abilitatea de a examina simultan interdependenţa atributelor fizice şi chimice ale probei. Noua dimensiune formează baza pentru informaţiile unice care nu se pot obţine prin alte metode.

slide7
O analiza NIR-CI consta în trei paşi:

• Achiziţia datelor, care include:

pregătirea probelor,

setarea instrumentului şi

obţinerea spectrelor primare.

Informatiile primare sunt organizate ca structură 3D de date cu 2 axe spaţiale şi o axă pentru lungimea de undă, si care constituiecubul hiperspectral.

• Procesarea datelor: cubul hiperspectraleste prelucrat prin analize uni- sau multi-variabile de date si care se concretizeaza in „imagini“ chimice . Procesarea include:

selectarea lungimii de undă,

preprocesarea spectrală, şi

date de analiză subsecvenţială pentru a genera imagini chimice si care să oferedistribuţia fiecărui componentdin probă.

• Procesarea imaginilor: procesul prin care imaginile chimice se transferă in informaţii relevante şi utile si care constau in descrierea calitativă şi cantitativă aproprietăţilor unei probe in directa corelaţie cu aspectele investigate, cum ar fi: măsurarea distribuţiei concentraţiei unui principiu activ.

slide8
Echipamentul SisuChema utilizează o interfaţă grafică asigurată deChemaDAQ şi diferite formate de imagine.

Cu ajutorul tehnicii de analiză prinprogramul Evince se obţin informaţii eficiente şi relevante asupra unei probe. Programul Evince este utilizat pentru analiza datelor sub formă deimagine hiperspectrală.

Vizualizări ale rezultatelor sunt disponibile atât pentru imaginile neprocesatecât şi pentru rezultatele obtinute. Vizualizările imediate ale modificărilor intervenitefac prelucrarea rapidă şi eficientă.

Echipamentul

SisuChema

Achiziţia datelor

ChemaDAQ

Prelucrare si modelare

EVINCE

slide9
Interfaţă ce are instrumente de bază pentru controlul sistemului şi achiziţia de date.

Imaginile spectrale sunt achiziţionate în timp real.

Imaginile sunt achiziţionate în manieră push-broom, practic imaginea se construieşte in timpul scanarii probei.

Imaginease obţine şi se construieşte linie cu linie şi simultan se obţin toate lungimile de undă pentru fiecare linie.

ChemaDAQ

evince
EVINCE

Soft utlizat pentru explorarea datelor de imagine hiperspectrale.

Interfată grafică ce permite importarea imaginilor create de ChemaDAQ precum şi a altor formate.

Prin utilizarea programului EVINCE utilizatorul poate să-şi extragă informaţiile relevante din cubul de date.

Sunt disponibile numeroase vizualizări atât pentru datele primare cât şi pentru cele procesate.

  • Funcţii pe care le indeplineste:
  • Analiza completă a rezultatelor sub formă de imagine hiperspectrală şianaliza spectrală pentru fiecare pixel.
  • Clasificarea conţinutului imaginii.
  • Cuantificarea conţinutului imaginii.
  • Detectarea lungimii de undă caracteristice.
  • Comprimarea imaginii utilizând diverse tehnici de modelare multivariabilă, precum PCA (Principal Component Analysis) PLS (Partial Least Squares regression)şi PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis).
  • Tabele pentrupredicţia, clasificarea şi cuantificarea imaginilor necunoscute utilizând modele de calibrare salvate.

www.umbio.com

http://www.umbio.com/products/evince/software/software.asp

tipuri de probe c ar e se pot analiza
Tipuri de probe care se pot analiza

SisuCHEMA măsoară spectrul de reflectanţă al probelor, deci se recomandă probe în stare solidă şi mai puţin în stare fluidă.

Granule, filme, fibre...

Grosimea probei maxim 10mm....

Corespondentul mărimii pixelului in probă: de la 30 la 300 microni.

Domeniul de vizibilitate in probă:de la 10 la 100 mm.

aplica ii
Aplicaţii

Domenii de aplicaţii ale dispozitivului:

Determinări nedestructive pe tablete farmaceutice, referitoare ladistribuţia şi concentraţia componenţilor.

Studiul uniformităţii blendurilor.

Determinarea domeniului şi mărimii particulelor şi distribuţieicomponenţilor chimici în amestecurile heterogene.

Identificarea formelor polimorfe.

Verificarea conformităţii specificaţiilor chimice şi fizice.

Explorarea relaţiei structură/funcţie a unui material

Informaţii privind:

• Compoziţia chimică

• Determinarea cantitativă a componentelor unei probe.

• Distribuţia componenţilor in probă.

analiza morfologiei unei tablete
Analiza morfologiei unei tablete
  • imaginea chimică NIR a unei tablete prezintă localizarea şi morfologia ingredientelor active ca şi a excipienţilor.
  • imaginea, colectată în domeniul infraroşu apropiat, furnizează o înţelegere intuitivă a relaţiei dintre componenţi.

Evidenţierea distribuţiei substanţei active într-o tabletă

  • Proprietăţi importante precum disoluţia, pot fi alterate în mod radical de morfologia tabletei, de asociaţiile chimice şi fizice ale ingredienţilor.
  • Fiind mai mult decât „o imagine drăguţă” imaginile NIR pot evidenţia dacă substanţa activă este bine sau nu dispersată în tabletă.
  • Imaginile chimice NIR permit evaluarea cantitativă a uniformităţii blendurilor. Imaginile pot fi analizate statistic utilizând o histogramă, pentru a furniza rezultate obiective, cantitativeşi reproductibile.
identificarea chimic a componen ilor n polimeri lamina i
Identificarea chimică a componenţilor în polimeri laminaţi

Parametrii fizici şi chimici (compoziţia, raportul dintre miez şi înveliş, uniformitatea şi grosimea învelişului) pot fi determinaţi utilizând tehnica NIR-CI. Se pot evidenţia astfel următorii parametrii:

Uniformitatea şi grosimea învelişului;

Defecte în polimeri

Contaminanţi în probe biologice şi agricole.

Schimbări morfologice asociate cu boli ale ţesuturilor.

Fiziologia varietăţilor hibride în seminţe.

Contaminarea cu proteine a produselor alimentare vegetale.

Relaţia structură/funcţie.

Identificarea chimică a componenţilor în polimeri laminaţi

Modul de transpunere a informaţiilor chimice specifice unor probe funcţionalizate

identificarea contamina n ilor i a impurit ilor
Identificarea contaminanţilor şi a impurităţilor

Tehnicile spectroscopiceNIRconvenţionale furnizează doar superpoziţia spectrală a constituenţilor chimici (un spectru mediat). În contrast, imaginile chimice NIR furnizează informaţii complete pentru fiecare pixel. Rezultatul este astfel mult mai sensibil fiind direct proporţional cu numărul de pixeli şi cu marimea imaginii. Se pot identifica astfel cantităţi foarte mici de impurităţi.

Evidenţierea impurităţilor

slide16
Utilizarea tehnicii NIR-CI pentru caracterizarea unor compozite magnetice pe bază de bloc-copolimeri poli(succinimidă)/poli(etilen glicol)
slide18

Contrastul in imaginile chimice este comparat prin Metoda analizei componentului principal (Metoda PCA).

  • Datele spectrale se descompun intr-un set de numere mici de clasificare utilizând metoda PLS-DA (partial least squares (PLS-DA) regression). Clasificarea prin metoda PLS-DA permite includerea de informaţii ce privesc atât variabilele spectrale cât şi variabile de răspuns (de ex: raportul componenţilor într-un blend, distribuţia de concentraţie a unui anumit component).

Conţinut ferită:polimer=1:1, raport confirmat şi de analiza termică.

slide19

Utilizarea tehnicii NIR-CI pentru evaluarea omogenităţii unor blenduri pe bază de poli(acid aspartic)/poli(etilen glicol)

slide21
Evince permite incadrarea unor clase de spectre in acord cu librăria de referinţe şi astfel se poate realiza prelucrarea cu modelul PLS-DA atât cantitativ cât şi calitativ. Clasei principale (componentei principale) i se atribuie concentraţia 1. Rezultatul, prin utilizarea modelului PLS-DA este un “scor” care optim variază între 0 şi 1.
slide22
Valoarea prezisă a componentelor in amestec

Valorile STD ale scorului imaginii histogramei sunt aceleaşi cu erorile standard de predicţie date de softul Evince.

Blenduri omogene distribuţie a histogramei normale.

Valoriaapropiate ale STD omogenitatea blendurilor.

mul umiri
Mulţumiri

Dr. Aurica P. Chiriac

Drd. Manuela Pintilie