Analyser vos spectres

Nous souhaitons promouvoir l’utilisation de la spectroscopie dans la recherche et l’industrie. Pour cela, nous voulons développer avec vous les outils chimiométriques nécessaires à vos analyses.

Les atouts de la spectroscopie.

    Les techniques spectroscopiques trouvent de nombreuses applications, qualitatives comme quantitatives : apporter des solutions de contrôle en ligne et en temps réel pour maîtriser une production, générer une bibliothèque de spectres de référence pour rendre l’identification d’un produit plus simple ou la libération de matières premières plus rapide…

    Les avantages de la spectroscopie sont nombreux. Les mesures ne nécessitent pas ou peu de préparation pour l’échantillon, elles sont rapides et non destructives. Le contrôle peut ainsi être réalisé sur un volume d’échantillons plus important sans qu’ils soient perdus. Les spectromètres sont des appareils présentant de faibles coûts liés à leur fonctionnement (pas de solvant et autres consommables lors de son utilisation). Les investissements liés à ce genre d’appareils sont rapidement amortis. Couplées à des fibres optiques, les sondes permettent de déporter la mesure pour faciliter son intégration dans le procédé.

    La seule limite est le traitement du flux de données générées par les mesures.

      Les apports de la chimiométrie.

       

      Traiter les spectres à la main et à l’œil nu est un travail fastidieux et pas toujours concluant. Les outils chimiométriques, en particulier l’analyse multivariée, permettent de traiter rapidement l’important volume de données issu des mesures spectroscopiques. Les analyses sont aussi plus complètes dans la mesure où l’ensemble de la gamme spectrale est traité.

      Comment ?

      Un ensemble de spectres enregistrés peut être représenté sous la forme d’un tableau de données aux dimensions conséquentes. Prenons l’exemple d’un suivi de réaction avec du moyen infrarouge : les lignes n du tableau correspondront aux spectres (la première ligne correspondant au début du suivi et la dernière à la fin du suivi), les colonnes m aux nombres d’onde et les valeurs xi,j aux absorbances des lignes i et colonnes j correspondantes.

      De par la nature spectroscopique des données, le tableau à la particularité d’avoir de nombreuses variables (les nombres d’onde) corrélées. L’analyse multivariées permet de réduire le tableau à des dimensions plus intelligibles, soit à quelques variables latentes générées grâce à une analyse factorielle. À noter, généralement le nombre de variables latentes est proche du nombre d’espèces chimiquement indépendantes dans le système réactionnel. Une variable latente est une combinaison linéaire des variables d’origines. Ainsi, plus les variables d’origine (les nombres d’onde) sont corrélées, moins il sera nécessaire de générer de variables latentes lors de l’analyse factorielle.

      Les méthodes d’analyse multivariées sont donc des outils pertinents pour l’exploration de données complexes, volumineuses et dont les variables sont fortement corrélées comme les données spectroscopiques. Le jeu de données peut être analysé à travers quelques variables latentes correctement définies. Différentes méthodes existent pour générer ces variables latentes et réduire la dimensionnalité du tableau, selon vos besoins (exploration de données, régression multivariée, résolution de courbes…).

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