NIR espektroskopia eta aldagaia anitzeko anilisiaren bitarteko behi esnearen parametro fisiko-kimiko desberdinen modelizazioa

Abstract

Esne-lantegiek, produzitutako behi-esnearen segurtasun eta kalitate-kontrola egin behar dute bere produktua kontsumorako egokia dela eta kalitate optimoa duela ziurtatzeko. Tradizionalki, kontrol hau analisi kimikoen bidez egin da, behi-esnearen laginak laborategian aztertuz. Esne-lantegiek baina, laborategira eraman beharraren gastuak eta denbora aurreztu nahi dituzte. Proiektu honen helburua, NIR (Near-Infrared) espektroskopiaren eta datuen aldagai anitzeko analisiaren bidez, behi esnearen zenbait parametro fisiko-kimiko modelatzea eta aurreikustea da, produktuaren kalitate eta segurtasunean esanahi handia dutenak. Parametro fisiko-kimiko horiek, zehazki, honako hauek dira: Laktosa, grasa, proteina, zelula somatikoak eta gihar estraktu lehorra. Helburu hau lortzeko, NIR espektroskopiaren bidez lortutako behi-esne laginen espektroarekin eta laborategitik lortutako laginen analisi kimikoarekin, Simca software-aren bitartez datuen aldagai anitzeko analisia egingo da. Parametro bakoitzerako modelo desberdinak probatu eta ikertuko dira, guztietatik parametroa zeinek modelatzen eta aurreikusten duen hobeto aztertuz. Beraz, parametro bakoitzerako modelo egokiena bilatuko da eta honen analisi sakon bat jorratuko da bere ezaugarriak deskribatuz.

Las fábricas de lácteos deben realizar un control de seguridad y calidad de la leche de vaca producida para asegurar que su producto es apto para el consumo y tiene una calidad óptima. Tradicionalmente, este control se ha realizado mediante análisis químicos, analizando las muestras de leche de vaca en un laboratorio. Sin embargo, las fábricas de lácteos quieren ahorrar tiempo y gastos en llevarlos al laboratorio.

El objetivo de este proyecto, mediante el análisis de datos multivariado y espectroscopia NIR (Near-Infrared), es modelar y predecir ciertos parámetros físico-químicos de la leche de vaca, que tienen una gran importancia en la calidad y seguridad del producto. Estos parámetros físico-químicos son: lactosa, grasa, proteína, células somáticas y extracto seco magro.

Para conseguir este objetivo, se realizará un análisis de datos multivariado mediante el software Simca a partir del espectro de muestras de leche de vaca obtenidas mediante espectroscopia NIR y el análisis químico de muestras obtenidas del laboratorio. Se probarán e investigarán diferentes modelos para cada parámetro, analizando mejor cuál de ellos modela y prevé el parámetro.

Por lo tanto, se buscará el modelo más adecuado para cada parámetro y se abordará un análisis en profundidad de éste describiendo sus características.

Dairy factorys must carry out a safety and quality control of the cow's milk produced to ensure that their product is fit for consumption and of optimum quality. Traditionally, this control has been done by chemical analysis, testing cow's milk samples in a laboratory. However, dairy factorys want to save time and expense in taking them to the laboratory. The objective of this project, using multivariate data analysis and NIR (Near-Infrared) spectroscopy, is to model and predict certain physicochemical parameters of cow's milk, which are of great importance in the quality and safety of the product. These physicochemical parameters are lactose, fat, protein, somatic cells and dry weight extract. To achieve this objective, a multivariate data analysis will be performed using Simca software from the spectrum of cow's milk samples obtained by NIR spectroscopy and the chemical analysis of samples obtained from the laboratory. Different models for each parameter will be tested and investigated, analysing better which one models and predicts the parameter. Therefore, the most suitable model for each parameter will be searched for and an in-depth analysis of it will be approached describing its characteristics.