Name: o-cresol concentration online measurement based on near infrared spectroscopy via partial least square regression
Uploaded: 2019-11-08T12:30:00
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Este trabalho foi apoiado pela National Natural Science Foundation of China (Grant No. 61722306 e 61473137) e pelo Programa Nacional de Disciplina de Primeira Classe de Tecnologia e Engenharia da Indústria Leve (LITE2018-025).

1. Aquisição de dados de espectro NIR com espectrômetro de processo de transformação Fourier (FT)-NIR
<ol><li>Instale a sonda de fibra óptica de fase líquida do espectrômetro infravermelho próximo na tomada do produto éter polifeníola. E abra o software OPUS no computador superior conectado ao instrumento e comece a configurar a medição.</li>
	<li>Conexão com espectrômetro
	<ol>
<li>No menu Measure, selecione o comando de configuração e serviç...

<ol>
	<li>Nicolai, B. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nondestructive+measurement+of+fruit+and+vegetable+quality+by+means+of+NIR+spectroscopy:+A+review.">Nondestructive measurement of fruit and vegetable quality by means of NIR spectroscopy: A review.</a> Postharvest Biology and Technology. 46 (2), 99-118 (2007).</li><li>Chang, C. W., Laird, D. A., Mausbach, M. J., Hurburgh, C. 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Este protocolo descreve o processo de execução do PLSR na medida da concentração do o-cresol que permanece no produto líquido do éter do polifenilene com NIRS.
As duas etapas críticas nesse processo são o pré-processamento dos dados espectrais nir originais e a seleção variáveis dos dados espectrais nir de alta dimensão.
Geralmente, a interferência de antecedentes não sistemática leva ao desvio de dispersão não sistemático ou à deriva de base do ...

A espectroscopia infravermelha próxima (NIR) ganhou ampla aceitação como uma tecnologia analítica moderna rápida, eficiente, não destrutiva e não poluente; o método tem sido utilizado nos últimos anos para a detecção e análise da qualidade do produto e a medição de componentes químicos em processos industriais. A especialidade mais essencial do método é a sua capacidade de gravar espectros para amostras sólidas e líquidas sem qualquer pré-processamento, tornando nirs especialmente adequado para a detecção direta e rápida e análise de produtos naturais e sintéticos1,2. Ao contrário dos sensores tradicionais que medem variáveis de processo (por exemplo, temperatura, pressão, nível líquido, etc.) em escala macroscópica e inevitavelmente sofrem o ruído externo e interferência de fundo, o NIRS detecta as informações estruturais da composição química em escalas microscópicas e moleculares. Assim, as informações essenciais podem ser medidas de forma mais precisa e eficaz do que com outros métodos3,4.
Éter do polifeníbio, como um dos plásticos de engenharia, são amplamente utilizados devido à sua resistência ao calor, retardador de chama, isolamento, propriedades elétricas, estabilidade dimensional, resistência ao impacto, resistência a fluência, resistência mecânica e outras propriedades5. Mais importante, não é tóxico e inofensivo em comparação com outros plásticos de engenharia. Atualmente, 2,6-xilenol é uma das matérias-primas básicas para a síntese do éter do polifenino, e geralmente é preparado por alquilação catalisada de fenol com método de metanol6. Existem dois produtos principais deste método de preparação, o-cresol e 2,6-xilenol. Após uma série de etapas de separação e extração, 2,6 xilenol é usado para produzir éter de polifenino. No entanto, vestígios de o-cresol permanecem em 2,6-xilenol. O-cresol não participa da síntese do éter do polifenilene e permanecerá no produto do éter do polifenino, resultando em uma diminuição na qualidade do produto ou mesmo no substandard. Atualmente, a maioria das empresas ainda analisa as composições de misturas orgânicas complexas, como produtos de éter polifenico de fase líquida contendo impurezas (por exemplo, o-cresol) por análise de separação física ou química, como cromatografia7,8. O princípio de separação da cromatografia é o uso da mistura de composições na fase fixa e a fase de fluxo na dissolução, análise, adsorção, desorção ou outra afinidade das pequenas diferenças no desempenho. Quando as duas fases se movem em relação uma à outra, as composições são separadas pelas ações acima repetidamente nas duas fases. Dependendo do objeto, geralmente leva alguns minutos a algumas dezenas de minutos para concluir uma operação complexa de separação de materiais. Pode-se ver que a eficiência da medida é baixa.
Hoje em dia, a medição da qualidade do produto e a tecnologia de controle avançada baseada nesta análise para a moderna indústria de materiais químicos de processo fino são a direção chave para melhorar ainda mais a qualidade do produto. Na indústria de processos de produção de éter polifeníbio, a medição em tempo real do conteúdo o-cresol no produto eterionilo-polifenino é de grande importância para o desenvolvimento. A análise cromatográfica claramente não pode atender aos requisitos da tecnologia de controle avançada para medição em tempo real de substâncias e feedback de sinal. Portanto, propomos o método parcial de regressão de menos quadrados (PLSR) para estabelecer um modelo linear entre os dados do NIRS e a concentração de o-cresol, que realizam a medição on-line do conteúdo o-cresol no produto de eter do polifenilene líquido de saída .
O pré-processamento do NIRS desempenha o papel mais importante antes da modelagem estatística multivariada. Os números de onda nirs no espectro nir e os tamanhos de partículas de amostras biológicas são comparáveis, por isso é conhecido por efeitos inesperados de dispersão que tem influência sobre os espectros de amostra registrados. Ao executar métodos de pré-processamento adequados, esses efeitos são fáceis de serem eliminados em grande parte9. As técnicas de pré-processamento mais comumente usadas no NIRS são categorizadas como correção de dispersão e métodos derivados espectrais. O primeiro grupo de métodos inclui correção multiplicativa de dispersão, destendências, transformações variáveis normais padrão e normalização. Os métodos de derivação espectral incluem o uso do primeiro e segundo derivados.
Antes de desenvolver um modelo de regressão quantitativa, é importante remover as variações de dispersão sistemática dos dados do NIRS porque eles têm uma influência significativa na precisão do modelo preditivo, sua complexidade e parcimônia. A seleção de um método adequado de pré-processamento deve depender sempre da etapa de modelagem subsequente. Aqui, se o conjunto de dados espectrais nir não segue a lei Lambert-Beer, então outros fatores tendem a compensar o comportamento não-ideal da previsão de componentes previstos. A desvantagem da existência de tais fatores desnecessários leva ao aumento da complexidade do modelo, ainda mais provável, uma redução na robustez. Assim, a aplicação de derivados espectrais e uma normalização convencional aos dados espectrais é uma parte essencial do método.
Após o pré-processamento espectral, os dados do NIRS com uma alta relação sinal/ruído e baixa interferência de fundo são obtidos. A análise moderna do NIRS fornece a rápida aquisição de grandes quantidades de absorção em uma faixa espectral apropriada. A composição química da amostra é então prevista através da extração das variáveis relevantes usando as informações contidas na curva espectral. Geralmente, o NIRS é combinado com técnicas de análise multivariadas para análises qualitativas ou quantitativas10. Uma análise de regressão linear multivariada (MLR) é comumente usada para desenvolver e minerar a relação matemática entre os dados e os componentes nos processos industriais e tem sido amplamente utilizada na análise do NIRS.
No entanto, existem dois problemas fundamentais na implementação de um MLR para dados NIRS pré-processados. Um problema é a redundância variável. A alta dimensionalidade dos dados do NIRS muitas vezes torna a previsão de uma variável dependente não confiável porque são incluídas variáveis que não têm correlação com os componentes. Essas variáveis redundantes reduzem a eficiência da informação dos dados espectrais e afetam a precisão do modelo. Para eliminar a redundância variável, é essencial desenvolver e maximizar a correlação entre os dados do NIRS e os componentes previstos.
Outro problema é a questão da multicollinearidade nos dados do NIRS. Uma das pressupostos importantes de múltiplos modelos lineares de regressão é que não há relação linear entre nenhuma das variáveis explicativas do modelo de regressão. Se essa relação linear existe, está provado que há multicollinearidade no modelo de regressão linear e a suposição é violada. Em múltiplas regressões lineares, como regressão de menos quadrados comuns (OLSR), múltiplas correlações entre as variáveis afetam a estimativa do parâmetro, aumentam o erro do modelo e afetam a estabilidade do modelo. Para eliminar a correlação multilinear entre os dados espectrais do NIR, usamos métodos de seleção variáveis que maximizam a variabilidade inerente das amostras.
Aqui, propomos usar o PLSR, que é uma generalização de regressão linear múltipla que tem sido amplamente utilizada no campo do NIRS11,12. O PLSR integra as funções básicas do MLR, análise de correlação canônica (CCA) e análise de componentes principais (PCA) e combina a análise de previsão com uma análise de conotação de dados não modelo. O PLSR pode ser dividido em duas partes. A primeira parte seleciona os componentes das variáveis características e os componentes previstos por análise parcial de menores quadrados (PLS). Pls maximiza a variabilidade inerente dos componentes principais, tornando a cvárioce dos componentes principais e componentes previstos tão grande quanto possível ao extrair os componentes principais. Em seguida, o modelo OLSR de concentração o-cresol é estabelecido para os principais componentes selecionados. Plsr é adequado para a análise de dados ruidosos com inúmeras variáveis independentes que são fortemente colline e altamente correlacionados e para a modelagem simultânea de várias variáveis de resposta. Além disso, plsr extrai as informações eficazes dos espectros de amostra, supera o problema da multicollinearidade, e tem as vantagens de forte estabilidade e alta precisão de previsão13,14.
O seguinte protocolo descreve o processo de utilização do modelo PLSR para medir a concentração o-cresol usando dados espectrais nir. A confiabilidade e a precisão do modelo são avaliadas quantitativamente por meio do coeficiente de determinação (),<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/59077/59077eq1.jpg">o coeficiente de correlação de previsão (<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/59077/59077eq2.jpg">) e o erro médio de previsão quadrada de validação cruzada (MSPECV). Além disso, para mostrar intuitivamente as vantagens do PLSR, os indicadores de avaliação são visualizados em várias parcelas para uma análise qualitativa. Por fim, os indicadores de avaliação de um experimento são apresentados em formato de tabela para ilustrar quantitativamente a confiabilidade e precisão do modelo PLSR.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:536px;" width="535">
	<tbody>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:319px;">MPA II Multi Purpose FT-NIR Analyzer</td>
			<td style="width:67px;">Bruker</td>
			<td style="width:88px;">1</td>
			<td style="width:63px;"></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Fiber Optic Probes(Liquid phase)</td>
			<td>Bruker</td>
			<td>1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Liquid chromatography analyzer&#160;</td>
			<td>/</td>
			<td>1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Laboratory Equipment and Supplies(e.g. test tube, etc.)</td>
			<td>/</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">MATLAB</td>
			<td>MathWork</td>
			<td>1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">OPUS</td>
			<td>Bruker</td>
			<td>1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Principal computer</td>
			<td>DELL</td>
			<td>1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">The Unscrambler</td>
			<td>CAMO</td>
			<td>1</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

o-cresol concentration online measurement based on near infrared spectroscopy via partial least square regression

Ao contrário das variáveis de processo macroscópico, a espectroscopia infravermelha próxima fornece informações de processo a nível molecular e pode melhorar significativamente a previsão dos componentes nos processos industriais. A capacidade de registrar espectros para amostras sólidas e líquidas sem qualquer pré-tratamento é vantajosa e o método é amplamente utilizado. No entanto, as desvantagens da análise de dados espectrais de infravermelho próximo de alta dimensão incluem redundância de informações e multicollinearidade dos dados espectrais. Assim, propomos o uso do método parcial de regressão de mínimos quadrados, que tradicionalmente tem sido usado para reduzir a dimensionalidade de dados e eliminar a colegialidade entre as características originais. Implementamos o método para prever a concentração de o-cresol durante a produção do éter do polifenino. A abordagem proposta oferece as seguintes vantagens sobre os métodos de previsão de regressão de componentes: 1) regressão parcial menos quadrados resolve o problema de multicollinearidade das variáveis independentes e efetivamente evita supermontagem, o que ocorre em um análise de regressão devido à alta correlação entre as variáveis independentes; 2) o uso dos espectros infravermelhos próximos resulta em alta precisão, pois é um método não destrutivo e não poluente para obter informações em escalas microscópicas e moleculares.

O valor previsto da impureza o-cresol em produtos de éter polifenil é obtido pela espectroscopia infravermelha próxima baseada em PLSR. A Figura 2 e a Figura 3, respectivamente, mostram a confiabilidade do método na fase de seleção de recursos a partir da curva do coeficiente de decisão e do percentual de interpretação de erros aumentando com o número de componentes principais.
Especif...

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O-cresol Concentration Online Measurement Based On Near Infrared Spectroscopy Via Partial Least Square Regression

O protocolo descreve um método de previsão da concentração de o-cresol durante a produção do éter do polifenino usando espectroscopia infravermelha próxima e regressão parcial de menos quadrados. Para descrever o processo de forma mais clara e completa, um exemplo de prever a concentração o-cresol durante a produção de polifenilene é usado para esclarecer as etapas.

Medição on-line de concentração de o-cresol com base em espectroscopia infravermelha próxima via regressão parcial pelo menos quadrado

Unlike macroscopic process variables, near-infrared spectroscopy provides process information at the molecular level and can significantly improve the ...

A importância deste manuscrito experimental está nas aplicações da espectroscopia quase infravermelha e dos algoritmos de mineração de dados para o monitoramento on-line da indústria de processos reais. As maiores vantagens dessa tecnologia estão em sua rapidez. A propriedade não destrutiva de sua tecnologia de detecção quase infravermelha e a prática de menos quadrados parciais, ou PLS, algoritmo.Para começar, conecte o espectrômetro conforme descrito no protocolo de texto. Para configurar parâmetros de medição, use o software OPUS. Navegue até o menu Medir e selecione o comando Medição Avançada.Na caixa de diálogo que abre, defina os parâmetros de medição nas diferentes guias. Para armazenar o arquivo de experimento, clique na guia Avançado. Defina a resolução como quatro centímetros inversos.Defina o número de varreduras como 16 varreduras nos campos de entrada de tempo de varredura de fundo da amostra. Defina o caminho para armazenar automaticamente os dados de medição de 4.000 centímetros inversos a 12.500 centímetros inversos. Determine o tipo de dados para o espectro de resultado como absorvância e salve o arquivo de experimento.Agora clique na guia Óptica. Clique na lista suspensa de configuração de abertura e selecione o mesmo valor usado para adquirir um espectro de amostra. Em seguida, clique na guia Básico.Clique no botão Fundo Single Channel e coloque a amostra no caminho óptico do espectrômetro para medir o espectro amostral. Defina a descrição da amostra e o formulário de amostra no campo de entrada específico. Essas informações são armazenadas em conjunto com o espectro.Agora clique no botão Amostrar de Canal Único para iniciar a medição on-line. Salve o espectro NIR de cada varredura como um arquivo OPUS. Use o software OPUS para ler o conjunto espectral original.No menu Arquivo, clique no comando 'Arquivo de carga'. Na caixa de diálogo que abre, selecione o arquivo de espectro específico. Clique no botão Abrir.O espectro é exibido na janela de espectro. Com a função de pré-processamento espectral, obtenha o conjunto de dados espectral pré-processado com o derivado de primeira ordem. Primeiro abra o Unscrambler, que é um software de análise de dados multivariado e design experimental.Em seguida, selecione o comando Importação em Arquivo. Importe o arquivo OPUS como um conjunto de dados espectral original do NIR. Selecione o comando Transformar em Modificar.Em seguida, selecione os derivados Savitzky-Golay em Derivativos. Defina as amostras e variáveis como todas as amostras e todas as variáveis em Escopo. Também defina o número de pontos de suavização como 13 e o derivado como primeiro derivado em Parâmetros.Clique em OK para iniciar a derivada. Realize a normalização vetorial no espectro da amostra para normalizar o valor da absorção. Selecione o comando de normalização em Modificar.Defina as amostras e variáveis como todas as amostras e todas as variáveis em Escopo. Selecione a normalização vetorial no tipo. Clique em OK para realizar a normalização vetorial.Para selecionar o número apropriado de componentes principais, abra o MATLAB e importe o arquivo MAT contendo os dados espectrais infravermelhos pré-processados, arrastando o arquivo MAT para o espaço de trabalho. Abra o arquivo M programado no editor. Clique em Abrir na opção Editor, selecione o arquivo M compilado no diretório de armazenamento de arquivos e clique em Confirmar.Trabalhar no MATLAB para extrair 15 componentes principais de acordo com o objetivo de otimização e o modelo OLSR entre os componentes principais extraídos e os valores previstos da concentração de O-cresol. Determine os valores R-quadrado e a tendência com o aumento do número de componentes principais. Selecione 10 como o número apropriado de componentes principais com o valor R-quadrado de 0,9917.Para validar a bondade do ajuste e a precisão do modelo PLSR, repita o processo de modelagem com 10 componentes principais. Avalie o modelo com base em uma validação cruzada de 10 vezes utilizando as parcelas da variância percentual explicada nos dados espectrais do NIR, nos resíduos e no erro médio de previsão quadrada de validação cruzada ou MSPECV. Plotados aqui estão os resíduos, que se referem à diferença entre o valor de referência de conteúdo O-cresol e a estimativa do modelo PLSR.Os dados plotados mostram que o PLSR para a medição do conteúdo O-cresol com base nos dados espectrais do NIR tem alta precisão. A validação cruzada significa erro quadrado é uma medida do grau de diferença entre a referência e o teor O-cresol previsto. Quanto menor o valor, maior a precisão do modelo preditivo descrevendo o conteúdo O-cresol.Erro médio de previsão quadrada de validação cruzada para a medição da concentração de O-cresol com base no PLSR diminui à medida que o número de componentes principais aumenta. O erro atinge um mínimo aceitável em 10 componentes principais. Isso prova que o PLSR resulta em alta estabilidade para a medição da concentração de O-cresol utilizando NIRS.Ao tentar esse procedimento, o passo mais importante é obter com precisão os valores de referência das composições, pois esta é a base para todo o pré-processamento e a modelagem realizada na fase posterior. Além do PLS, alguns algoritmos populares de aprendizagem de máquina atuais, como deep learning e árvore de decisão, também podem ser usados neste procedimento. Combinado com a tecnologia de detecção do NIRS, acreditamos que a mineração de dados proposta é um modelo significativo para a aplicação no processo de automação industrial para transformação inteligente na indústria moderna.

Research

JoVE Journal

Engineering

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Generation of Size-controlled Poly (ethylene Glycol) Diacrylate Droplets via Semi-3-Dimensional Flow Focusing Microfluidic Devices

Generation of Size-controlled Poly ethylene Glycol Diacrylate Droplets via Semi-3-Dimensional Flow Focusing Microfluidic Devices

Geração de tamanho controlado poli (etileno glicol) Diacrylate gotículas através de Semi-3-Dimensional Flow focando Microfluidic dispositivos

Uniform and size-controllable poly (ethylene glycol) diacrylate (PEGDA) droplets could be produced via the flow focusing process in a microfluidic device. ...

A Fabrication and Measurement Method for a Flexible Ferroelectric Element Based on Van Der Waals Heteroepitaxy

Um método de medição para um elemento ferroelétrica flexível baseado em Heteroepitaxy de Van Der Waals e fabricação

Flexible non-volatile memories have received much attention as they are applicable for portable smart electronic device in the future, relying on ...

Near-Infrared Temperature Measurement Technique for Water Surrounding an Induction-heated Small Magnetic Sphere

Técnica de medição de temperatura infravermelha para a água ao redor de uma esfera magnética pequena aquecida a indução

A technique to measure the temperature of water and non-turbid aqueous media surrounding an induction-heated small magnetic sphere is presented. This ...

In Situ Surface Temperature Measurement in a Conveyor Belt Furnace via Inline Infrared Thermography

Em Situ Surface Temperature Measurement em um forno de correia transportadora através de Termografia Infravermelha Inline

Measuring the surface temperature of objects that are processed in conveyor belt furnaces is an important tool in process control and quality assurance. ...

Study of Protein Dynamics via Neutron Spin Echo Spectroscopy

Study of Protein Dynamics via Neutron Spin Echo Spectroscopy

Estudo da Dinâmica da Proteína via Espectroscopia de Eco de Neutron Spin

Most human body proteins' activity and functionality are related to configurational changes of entire subdomains within the protein crystal structure. The ...