Estrategias para la mejora de calibraciones nirs en piensos compuestos

Resumo

Se han desarrollado diferentes técnicas para mejorar ecuaciones de calibración NIRS, en su aplicación en piensos compuestos. Se parte de 189 piensos analizados para humedad, cenizas, fibra bruta, grasa bruta y proteína bruta de los que se obtuvo su espectro infrarrojo cercano de barrido y el espectro equivalente de 19 filtros. Se evalúa el efecto que tiene el tipo de derivada, 1a. ó 2a., el segmento y el "gap", en el valor de R de los modelos. No obteniendo una superioridad de las derivadas sobre las regresiones multivariantes de referencia y mostrando la efectividad de la corrección MSC. El efecto del laboratorio de referencia sobre la estabilidad de las ecuaciones afecta especialmente a la proteína bruta. Se constata la operatividad predictiva a partir de espectros de 19 filtros, donde también funciona la corrección MSC. Se demuestra la posibilidad de mejorar los modelos mediante una agrupación previa de los piensos en función de sus características espectrales mediante análisis Cluster y el posterior desarrollo y aplicación de ecuaciones de calibración específicas, así como con redes neuronales.