Espectroscopia en el infrarrojo cercano y su combinación con microscopía para la detección y cuantificación de ingredientes y contaminantes en alimentación animal
- Autores: María del Valle Fernández Ibañez
- Directores de la Tesis: Ana Garrido Varo (dir. tes.), María Begoña de la Roza Delgado (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Córdoba (ESP) ( España ) en 2009
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: José Emilio Guerrero Ginel (presid.), Dolores Pérez Marín (secret.), Víctor Manuel Fernández Cabanás (voc.), Luciano Pinotti (voc.), Balbino García Criado (voc.)
- Calificación: Sobresaliente Cum Laude
- Materias:
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- Resumen
Para abordar la implantación de sistemas de trazabilidad y aseguramiento de la calidad que permitan la toma de decisiones inmediata a lo largo de toda la cadena de producción, la tecnología NIRS se vislumbra como una alternativa clara. Ya en la década de los 70 se mostró como una técnica viable, y posteriormente se ha consolidado como una tecnología rápida, no contaminante, versátil y capaz de producir información sobre atributos de calidad químicos, físicos y sensoriales. Posteriormente la combinación infrarrojo cercano con la microscopía (M-NIRS) ha permitido profundizar en el desarrollo de metodologías alternativas a la microscopía óptica (técnica oficial) para detectar y cuantificar ingredientes permitidos y prohibidos en piensos y mezclas. M-NIRS es una técnica objetiva, sensible y altamente selectiva, que combina las ventajas analíticas de microscopía y espectroscopía.
La presente Tesis Doctoral trata de mostrar como la tecnología NIRS y su combinación con microscopía y algoritmos multivariantes, pueden ser utilizados como sensores objetivos para la detección y cuantificación de ingredientes y contaminantes en alimentación animal, y por tanto posibilitar a los organismos de inspección y control el cumplimiento de las normativas nacionales y europeas.
Para llevar a cabo dicho estudio se han planteado los siguientes objetivos específicos:
1)Desarrollo y evaluación de la espectroscopia de infrarrojo cercano para la detección de contaminantes en ingredientes destinados a la alimentación animal.
2)Optimización y evaluación de la microscopia NIRS (M-NIRS) para el análisis de ingredientes tradicionalmente utilizados en alimentación animal.
3)Creación y desarrollo de bibliotecas espectrales M-NIRS para la detección de ingredientes y contaminantes en mezclas utilizadas en alimentación animal.
4)Evaluación de algoritmos matemáticos para la predicción de ingredientes y contaminantes en mezclas utilizadas en alimentación animal.
5)Validación de los algoritmos de clasificación para la predicción de ingredientes y contaminantes en alimentación animal.
En síntesis, la presente tesis nos ha permitido extraer la información relevante inherente en el espectro NIRS y M-NIRS, utilizando herramientas quimiométricas, que en ocasiones han requerido sofisticados algoritmos, hasta permitir el análisis instantáneo y objetivo de muestras e ingredientes para garantizar su calidad, trazabilidad y seguridad, bajo el cumplimiento de las Directivas comunitarias vigentes.
