Multivariate Kalibrierung, Selektivität und die SBC‐Methode

Die Kalibrierung multivariater Messinstrumente wie z. B. Spektrometer ist einfacher als in der Literatur üblicherweise suggeriert. In Finnland wird seit 2001 eine moderne Methode zur multivariaten Kalibrierung eingesetzt (Science Based Calibration (SBC)), die die meisten der traditionell mit dem Beg...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Chemie ingenieur technik 2010-04, Vol.82 (4), p.453-466
1. Verfasser: Marbach, R.
Format: Artikel
Sprache:eng
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Beschreibung
Zusammenfassung:Die Kalibrierung multivariater Messinstrumente wie z. B. Spektrometer ist einfacher als in der Literatur üblicherweise suggeriert. In Finnland wird seit 2001 eine moderne Methode zur multivariaten Kalibrierung eingesetzt (Science Based Calibration (SBC)), die die meisten der traditionell mit dem Begriff Chemometrie assoziierten Probleme eliminiert. Die Methode kombiniert die besten Eigenschaften der beiden vorher separat existierenden Ansätze, d. h. die Vorhersagegenauigkeit der statistischen Kalibrierung (Partial Least Squares (PLS) etc.) mit der Einfachheit der klassischen Kalibrierung (spektrales Fitting). Zeitaufwand und Kosten für die Kalibrierung werden im Vergleich zur heute üblichen PLS‐Methode deutlich reduziert. Die Notwendigkeit, absichtlich Variationen in einem ansonsten stabilen Prozess einzuführen (Kalibrierstandards) gibt es nicht mehr. Die Selektivität der Messung kann aus spektroskopischen Grundprinzipien nachgewiesen werden, d. h. ohne die Notwendigkeit einer Referenzmethode. Diese und andere Vorteile ergeben sich aus der Tatsache, dass die Kalibrierung – vergleichbar zum univariaten Fall – für den Benutzer transparent wird. Die Kalibrierung multivariater Messinstrumente wie z. B. Spektrometer ist einfacher als üblicherweise angenommen. Eine moderne Methode zur multivariaten Kalibrierung (Science Based Calibration (SBC)) eliminiert die meisten der traditionell mit dem Begriff Chemometrie assoziierten Probleme. Die Methode kombiniert die besten Eigenschaften der beiden vorher separat existierenden Ansätze, d. h. die Vorhersagegenauigkeit der statistischen Kalibrierung (Partial Least Squares (PLS) etc.) mit der Einfachheit der klassischen Kalibrierung (spektrales Fitting).
ISSN:0009-286X
1522-2640
DOI:10.1002/cite.200900174