Espectroscopía Raman y análisis multivariante de datos para la detección de fitosanitarios en aceituna entera

Gaur egun, analisi kimikoak erabiliz substantzien edukia edo materialen osaera aztertzeko metodoak existitzen dira jada. Baina, horretarako, laborategi espezializatuak eta egun batzuetako denbora behar da emaitzak lortzeko. Hala ere, gaur egun beste ikuspegi bat sortzen ari da, laginak azkarrago azt...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Pérez Muñoz, Gorka
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2024
País:España
Institución:Universidad del País Vasco
Repositorio:Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigación
OAI Identifier:oai:addi.ehu.eus:10810/67880
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10810/67880
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:espectroscopía Raman
análisis multivariante de datos (MVDA)
SIMCA
OPLS-DA
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description Gaur egun, analisi kimikoak erabiliz substantzien edukia edo materialen osaera aztertzeko metodoak existitzen dira jada. Baina, horretarako, laborategi espezializatuak eta egun batzuetako denbora behar da emaitzak lortzeko. Hala ere, gaur egun beste ikuspegi bat sortzen ari da, laginak azkarrago aztertzeko teknologia berria erabiltzea ahalbidetzen duena. Elikagaien industrian, adibidez, teknologia horrek kostuak merkatzeko aukera emango luke; izan ere, horren bidez, arriskutsua izan daitekeen lote oso bat osatzen duten lagin guztiak azter litezke. Horrela, arriskutsutzat jotzen diren laginak bakarrik baztertuko dira, eta ez da beharrezkoa izango lote osoa baztertzea. Teknologia horren bidez, espezialista kimikoetara jotzeko beharra saihestuko litzateke, eta emaitzak azkar lortzeko gai izango lirateke, laborategi gisako azpiegitura baten beharrik gabe. Teknologia horren bilaketan, dilema horiek konpon ditzaketen hainbat aukera agertu dira, zein industriatara bideratuta dagoenaren arabera. Dokumentu honen bidez, Raman teknologia laginen datuak lortzeko tresna gisa erabiltzearen inguruan lortutako garapena eta ondorioak erakutsi nahi dira. Kasu honetan, laginak landare-osasunerako produktuekin tratatutako olibak. Datuak sailkatzeko eta datu berriak zuzen aurreikusi eta sailkatzeko gai diren ereduak sortzeko, aldagai anitzeko datuen analisia erabili da, SIMCA softwarearen bidez. Dokumentuaren amaieran, teknologia hori proiektu honen inguruan erabiltzeari buruzko aurretiko ondorioak daude. Ondorio horiek atarikotzat hartzen dira, proiektuaren azterketak martxan jarraitzen baitu.
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Teknologia horren bidez, espezialista kimikoetara jotzeko beharra saihestuko litzateke, eta emaitzak azkar lortzeko gai izango lirateke, laborategi gisako azpiegitura baten beharrik gabe. Teknologia horren bilaketan, dilema horiek konpon ditzaketen hainbat aukera agertu dira, zein industriatara bideratuta dagoenaren arabera. Dokumentu honen bidez, Raman teknologia laginen datuak lortzeko tresna gisa erabiltzearen inguruan lortutako garapena eta ondorioak erakutsi nahi dira. Kasu honetan, laginak landare-osasunerako produktuekin tratatutako olibak. Datuak sailkatzeko eta datu berriak zuzen aurreikusi eta sailkatzeko gai diren ereduak sortzeko, aldagai anitzeko datuen analisia erabili da, SIMCA softwarearen bidez. Dokumentuaren amaieran, teknologia hori proiektu honen inguruan erabiltzeari buruzko aurretiko ondorioak daude. Ondorio horiek atarikotzat hartzen dira, proiektuaren azterketak martxan jarraitzen baitu.Hoy en día, existen métodos para analizar el contenido de substancias o la composición de materiales usando análisis químicos, los cuales requieren de un laboratorio especializado y un tiempo de varios días para obtener resultados. Sin embargo, actualmente está surgiendo un nuevo enfoque que permite el uso de nueva tecnología para el análisis de muestras de forma más rápida. En la industria alimentaria, por ejemplo, esta tecnología permitiría abaratar costes, ya que con ella sería posible hacer un análisis a cada una de las muestras que forman un lote potencialmente peligroso. De esta forma, solo las muestras detectadas como peligrosas serían descartadas, sin la necesidad de tener que prescindir de todo el lote. Mediante esta tecnología, se evitaría la necesidad de recurrir a especialistas químicos, siendo capaces de obtener resultados rápidamente sin la necesidad de una infraestructura como un laboratorio. En la búsqueda de esa tecnología han aparecido varias opciones que pueden resolver esos dilemas dependiendo de la industria a la que esté enfocada. Este documento, está enfocado en mostrar el desarrollo y conclusiones obtenidas en torno al uso de la tecnología Raman como herramienta para la obtención de datos de las muestras, en este caso olivas tratadas con fitosanitario. Para la clasificación de los datos y generación de modelos capaces de predecir y clasificar nuevos datos correctamente, se ha hecho uso de análisis de datos multivariante, mediante el software SIMCA. Al final del documento se hallan las conclusiones preliminares respecto al uso de esta tecnología en torno a este proyecto. Estas conclusiones se consideran preliminares ya que el estudio del proyecto sigue en marcha.Nowadays, there are methods for analyzing the content of substances or the composition of materials using chemical analysis, which require a specialized laboratory and a time of several days to obtain results. However, a new approach is now emerging that allows the use of new technology to analyze samples more quickly. In the food industry, for example, this technology would allow lower costs, since it would be possible to analyze each of the samples that make up a potentially hazardous batch. In this way, only the samples detected as hazardous would be discarded, without the need to dispense with the entire batch. Through this technology, the need to resort to chemical specialists would be avoided, being able to obtain results quickly without the need for an infrastructure such as a laboratory. In the search for such technology, several options have appeared that can solve these dilemmas depending on the industry that is focused on. This document is focused on showing the development and conclusions obtained from the use of Raman technology as a tool for obtaining data from samples, in this case olives treated with phytosanitary products. For the classification of the data and generation of models capable of predicting and classifying new data correctly, multivariate data analysis has been used, using SIMCA software. Preliminary conclusions regarding the use of this technology in this project can be found at the end of the document. These conclusions are considered preliminary as the study of the project is still in progress.Ayesta Ereño, IgorMaster de Ingeniería (Tel902)Ingeniariako Master (Tel902)Master en Ingeniería de telecomunicaciones2024202420242024info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10810/67880reponame:Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigacióninstname:Universidad del País VascoEspañolEspañolinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/Atribución-NoComercial-Compartir Igual (cc by-nc-sa)oai:addi.ehu.eus:10810/678802026-06-18T09:23:17Z
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