La espectroscopia NIR en la determinación de propiedades físicas y composición química de intermedios de producción y productos acabados
Conseguir una elevada calidad en el producto acabado es un reto cada día más importante en la industria moderna. Para asegurar esta calidad los productos antes de salir al mercado, deben cumplir especificaciones estrictas establecidas tanto por organismos reguladores como por el propio mercado. Con...
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2010 |
| País: | España |
| Institución: | CBUC, CESCA |
| Repositorio: | TDR. Tesis Doctorales en Red |
| OAI Identifier: | oai:www.tdx.cat:10803/3316 |
| Acceso en línea: | http://www.tdx.cat/TDX-1222110-180058 http://hdl.handle.net/10803/3316 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Quimiometría NIR Ciències Experimentals 543 |
| Sumario: | Conseguir una elevada calidad en el producto acabado es un reto cada día más importante en la industria moderna. Para asegurar esta calidad los productos antes de salir al mercado, deben cumplir especificaciones estrictas establecidas tanto por organismos reguladores como por el propio mercado. Con el objetivo de proporcionar a la industria nuevas metodologías de análisis se han desarrollado diversos trabajos basados en la espectroscopia NIR. Se ha colaborado con la industria del mortero y la farmacéutica ofreciéndoles soluciones concretas a sus problemas analíticos. En el primer trabajo junto con la industria del mortero, se han desarrollado modelos de cuantificación para aditivos en morteros. Se ha desarrollado un diseño de muestras original basado en la figura del antiprisma de base hexagonal, donde se han tenido en cuenta el rango de concentración de los analitos. Para incorporar la variabilidad de los aditivos, se usó el diseño D-óptimo que proporcionó las diferentes combinaciones entre clases de aditivos. Se ha obtenido un modelo de calibración PLS para cada aditivo, presentando ambos una correcta capacidad predictiva. Los métodos desarrollados han sido validados con un conjunto de muestras externas. En un segundo estudio realizado con áridos (materia prima de los morteros), se han estudiado 2 perfiles diferentes de distribución de partículas con diferente número de puntos en la curva (número de tamices utilizado en la determinación). Se han construido 2 modelos de calibración (PLS2 y ANN) para cada curva con el objeto de obtener la mejor calidad de ajuste en términos de coeficiente de correlación entre la curva de referencia y la predicha por el modelo quimiométrico y obtener los mejores errores de predicción. Los 4 modelos de calibración proporcionan resultados estadísticamente iguales, en cuanto al error de predicción, demostrando la posibilidad de obtener curvas de distribución de tamaño de partícula a partir de datos NIR y modelos de calibración PLS2 y ANN. El uso de ANN como técnica de modelado no lineal no mejora estadísticamente los resultados. Los siguientes trabajos se han realizado para la industria farmacéutica. El principal nexo de unión es la construcción de modelos de calibración sin usar método de referencia para obtener la variable dependiente. En el primer trabajo se ha realizado un estudio de determinación de API a lo largo del proceso de fabricación estudiando las diferentes variables que pueden afectar al proceso (tamaño de partícula, forma galénica, presión de compactación y grosor de la capa de lacado) y se han propuesto diferentes estrategias que tienen por objeto construir modelos de calibración simples y adecuados para la cuantificación del API en las diferentes etapas del proceso. En el segundo y tercer trabajo para la industria farmacéutica se ha desarrollado y aplicado una nueva metodología para construir conjuntos de calibración adaptados a cada tipo de comprimido. Dicha metodología se basa en la obtención del espectro proceso calculado como diferencia entre el espectro de un comprimido de producción y el de una muestra de laboratorio en polvo de la misma composición. El conjunto de diferencias calculadas para varios comprimidos constituyen un conjunto de vectores matemáticos que definen la variabilidad del proceso. Esta matriz de variabilidad se ha adicionado a un conjunto de espectros NIR de diferentes mezclas en polvo, que cubren el rango deseado de concentración del principio activo y excipientes, dando lugar a la matriz de espectros del conjunto de calibración. Aplicando el algoritmo PLS al conjunto de calibración se construye un modelo para cada uno de los analitos. Los resultados obtenidos en la predicción tanto de API como de excipientes en comprimidos de ibuprofeno y metformina muestran errores de predicción inferiores al 1,5%. |
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