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Software Spectrum Quant

Spectrum Quant es un software cuantitativo utilizado para determinar las cantidades de componentes en una mezcla mediante el análisis de su espectro IR. Esto se realiza mediante el uso de diferentes algoritmos basados en la naturaleza de la muestra que se analiza.


Ley de Beer

Es un algoritmo para calcular las cantidades de cada componente, o propiedad, en una muestra de múltiples componentes mediante la generación de una ecuación de regresión lineal del área o altura máxima como una función del valor de una propiedad para un conjunto de espectros estándar. Poner la altura del pico o el área de la muestra en la ecuación de regresión da el valor de propiedad calculado para cada componente de la muestra. La Ley de Beer es fácil de usar si su pico de elección está aislado, sin interferencia de otros componentes en la mezcla e identificable. Quant C, PCR + y PLS1 son técnicas que utilizan el espectro completo, útiles para bandas donde se desconocen las posiciones máximas, o donde otras bandas se superponen con las bandas que son de interés. A diferencia del algoritmo de la Ley de Beer, también pueden tratar con la no linealidad de los componentes.

PCR

Regresión de componentes principales. es un algoritmo en el que los espectros se modelan mediante un conjunto de factores, y cada propiedad se modela relacionando los valores de concentración con esos factores. El algoritmo intenta establecer una relación (una para cada componente o propiedad de interés) entre los espectros y un conjunto de estándares de calibración y los valores de propiedad correspondientes determinados por medios independientes. Estas relaciones se pueden usar para la predicción posterior de muestras desconocidas.

PLS

Mínimos Cuadrados Parciales. es un algoritmo en el que cada propiedad se analiza individualmente con respecto a los datos espectrales. PLS busca expresar la variación en la información de la propiedad correlacionándola con la información espectral. Los espectros son modelados por un conjunto diferente de factores para cada propiedad, y los valores de concentración son modelados por los factores respectivos. Por lo tanto, el algoritmo PLS contiene "n" calibraciones separadas (donde n es el número de propiedades en el método), lo que proporciona una mejor relación señal / ruido.


Cuando está creando un método, puede seleccionar el procesamiento que se aplicará a todos los espectros (los espectros estándar y el espectro de muestra) antes de realizar una calibración o predicción Quant.

Los pasos de preprocesamiento disponibles dependerán del algoritmo utilizado por el método. Te invitamos que revises la infografia donde resumimos las consideraciones que debes tomar en cuenta a la hora de cuantificar.



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