Основы метода БИК-анализа
БИК — широко используемый термин для ближней инфракрасной спектроскопии, метода анализа, который использовался в пищевой и сельскохозяйственной промышленности с конца 1970-х годов. На протяжении многих лет он широко внедряется во всем мире, поскольку он предлагает преимущества по сравнению с методами химического анализа, на замену которых он пришёл.
Преимущества метода
1. Скорость анализа – метод БИК даёт результаты за секунды, а не за часы.
2. Более низкая стоимость — требуется гораздо меньше рабочей силы, не нужны реагенты и, самое главное, один анализатор может определять несколько параметров в образце одновременно.
3. Простота использования — всего лишь несколько минут, чтобы узнать, как управлять прибором NIR, и анализ может быть уверенно выполнен персоналом завода и временными работниками.
Как это работает?
БИК анализаторы используют инфракрасный свет для анализа материалов. Чтобы объяснить, как это работает, мы будем использовать аналогию с тем, как мы, люди, исследуем объекты, которые мы видим, глядя на их цвет. На картинке ниже мы видим, что женщина одета в голубой плащ и красную юбку. Чтобы отобразить эти цвета, художник использовал два разных химических пигмента, и, просто смотрю на эти цвета, мы можем идентифицировать их как отличные друг от друга. Точно так же и показатели, такие как влажность или жир, которые мы хотим определить при измерении с помощью инфракрасного света, имеют свой уникальный инфракрасный цвет. Человек не может видеть эти цвета, поскольку мы не можем видеть в инфракрасной области, но это может БИК анализатор, и он может определить, что в анализируемом материале есть влажность и жир.
Конечно, недостаточно знать, что в исследуемом образце есть жир или влажность. Мы уже знаем это, и мы хотим знать уровень жира и влаги. Чтобы объяснить, как прибор на базе БИК может видеть разницу между влажностью 10% и влажностью 10,5%, мы снова используем аналогию. Посмотрите на три стакана чая внизу. Какой из них содержит чай с самым сильным ароматом? Верно, самый правый. Он имеет самый интенсивный цвет, и из опыта мы знаем, что более интенсивный цвет соответствует более сильному вкусу и более высокой концентрации чая. Точно так же анализатор будет смотреть на интенсивность инфракрасных цветов влаги и других показателей, которые мы хотим определить, и судить о их концентрации в зависимости от интенсивности их инфракрасных цветов.
Используя более научный язык, инфракрасные цвета показателей — это не что иное, как факт поглощения определённых молекулярных связей соответствующих длин волн инфракрасного света. Чем выше концентрация показателя, тем больше поглощается инфракрасное излучение и меньше отражается на БИК анализаторе. Прибор измеряет долю света, которая отражается анализируемым материалом.
Так же, как мы научились распознавать слабые и крепкие чаи, просто глядя на их интенсивность цвета, нам нужно научить анализатор увидеть разницу между различными концентрациями. Мы научились распознавать насыщенность чая, дегустируя разные чаи и сопоставляя их интенсивность цвета с их ароматом. Другими словами, мы откалибровали наши глаза, чтобы предсказать, что будет испытывать наш язык. Для калибровки анализатора нам нужно показать несколько образцов, которые мы также проанализировали, используя контрольный метод мокрой химии. Затем мы извлекаем инфракрасные данные из прибора и сопоставляем их с соответствующими данными контрольного метода. Статистическое программное обеспечение используется для определения взаимосвязи между инфракрасными данными и данными контрольного метода. Результатом является математическое уравнение, уникальное для продукта и показателя, для которого он был рассчитан. Это уравнение часто называют калибровочной моделью или просто калибровкой. Чтобы использовать калибровку в приборе, он сохраняется в виде файла и импортируется в память прибора. Всякий раз, когда анализируются неизвестные образцы, калибровка, которую мы храним в приборе, используется для вычисления результата анализа на основе инфракрасного поглощения неизвестного образца.
Что может измерить с помощью БИК?
Не все соединения поглощают инфракрасное излучение, и только те, которые поглощают могут быть проанализированы с помощью метода БИК. Вода поглащает, а также органические соединения, такие как белок, жир, крахмал, сахар и многие другие. Эти соединения могут быть измерены с помощью БИК, если они присутствуют на уровне, который не является слишком низким. Во многих случаях предел для измерения метода БИК составляет около 0,1%, но существует ряд примеров приложений, в которых измеряются более низкие концентрации.
Минералы и большинство неорганических соединений не поглощают инфракрасный свет и, следовательно, не могут быть определены с помощью данного метода. Физические свойства, такие как плотность или текстура, также не могут поглощать инфракрасный свет. Однако есть исключения из этого правила, так как минералы иногда связаны с соединениями, которые можно измерить. Также физические свойства могут быть измерены в некоторых конкретных случаях, когда физическое свойство связано с некоторым изменением в образце, которое влияет на его поглощение инфракрасным излучением. Если вы сомневаетесь, обратитесь к специалистам нашей компании, чтобы узнать больше о том, что возможно измерить, а что нет.
Насколько точен метод БИК?
Поскольку метод БИК анализа откалиброван на базе контрольного метода, то он автоматически наследует погрешность данного контрольного метода. Основное правило состоит в том, что метод БИК имеет погрешность примерно в 1,5 раза выше от погрешности контрольного метода. Здесь важно признать, что все аналитические методы имеют определённую точность. Некоторые методы имеют очень низкую погрешность, тогда как другие имеют более высокий уровень погрешности. Более ручные методы обычно имеют более высокую погрешность, чем высокоавтоматизированные. Точность анализа также варьируется от лаборатории к лаборатории, и, хотя очень полезно ссылаться на опубликованные исследования по точности определённого аналитического метода, мы должны помнить, что точность конкретной лаборатории может быть ниже или выше опубликованных данных.