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J-GLOBAL ID：202202241020561187   整理番号：22A1018921

マスタベンチトップデバイスからのハンドヘルド近赤外フォトニックセンサの性能の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting the performance of handheld near-infrared photonic sensors from a master benchtop device

著者 (9件)： Schoot Mark (Nutricontrol, N.C.B. laan 52, 5462 GE, Veghel, the Netherlands) ,  Schoot Mark (Radboud University, Institute for Molecules and Materials, P.O. Box 9010, 6500 GL, Nijmegen, the Netherlands) ,  Alewijn Martin (Wageningen Food Safety Research, Akkermaalsbos 2, 6708 WB, Wageningen, the Netherlands) ,  Weesepoel Yannick (Wageningen Food Safety Research, Akkermaalsbos 2, 6708 WB, Wageningen, the Netherlands) ,  Mueller-Maatsch Judith (Wageningen Food Safety Research, Akkermaalsbos 2, 6708 WB, Wageningen, the Netherlands) ,  Kapper Christiaan (Nutricontrol, N.C.B. laan 52, 5462 GE, Veghel, the Netherlands) ,  Postma Geert (Radboud University, Institute for Molecules and Materials, P.O. Box 9010, 6500 GL, Nijmegen, the Netherlands) ,  Buydens Lutgarde (Radboud University, Institute for Molecules and Materials, P.O. Box 9010, 6500 GL, Nijmegen, the Netherlands) ,  Jansen Jeroen (Radboud University, Institute for Molecules and Materials, P.O. Box 9010, 6500 GL, Nijmegen, the Netherlands)
資料名： Analytica Chimica Acta  (Analytica Chimica Acta)
巻： 1203  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0394A  ISSN： 0003-2670  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの産業は,ハンドヘルド分光デバイスを用いたオンサイト分析を実行するためのシフト焦点を見る。これらのデバイスの試運転に関する意思決定の決定因子は,特定用途のためのデバイスの可能な性能に関する情報である。現在,非常に異なる仕様と価格決定を有する無数のハンドヘルドソリューションが市場で利用可能である。仕様は,一般的に新しいデバイスに利用可能であるが,これは,利用可能なデバイスが標的ケースに対してどのように機能するかを直接定量化または予測しない。ハンドヘルドNIRハードウェアの予測性能を推定する新しいケモメトリック法を提示し,ベンチトップデバイスの既存データからのブタ飼料中の蛋白質含有量(範囲120~180g/kg)の予測における2つの市販手持ちNIR技術の性能を推定するためにそれを適用した。ハンドヘルドデバイスの波長範囲と分解能へのベンチトップデータの調整は,ハンドヘルド性能の過大な推定につながる。提案手法は,さらに,推定のためのハンドヘルドデバイスの誤差構造に関する情報を利用する。それは,実験的に決定されたハンドヘルド性能と類似のモデルパラメータから1g kg-1未満の性能推定をもたらした。提案手法は,多重スキャンを平均化した後に性能を推定するとき,線形および非線形キャリブレーションアルゴリズムに対して効果的であった。ハンドヘルドを用いて記録された20試料の反復スペクトルは,正確な性能推定を得るために複製誤差推定のために必要であった。誤差構造は,予測定量的技術評価に普遍的に使用されるこのアプローチのために,将来,製造者によって報告された。全体として,この方法は最小試験を必要とする特定のタスクのためのハンドヘルドデバイスの性能の推定を提供し,従ってキャリブレーションを開発する前にデバイスまたは応用スクリーニングツールとして使用できる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  価格決定 ,  テクノロジーアセスメント ,  飼料 ,  キャリブレーション ,  スペクトル ,  多重化 ,  *近赤外線 ,  生産者 ,  ハードウェア ,  光学素子 ,  直接定量
準シソーラス用語： 誤差推定 ,  モデルパラメータ ,  波長領域 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ポータブル分光法 ,  NIR ,  キャリブレーション転送 ,  性能評価

分類 (3件)： 分光分析  (CC03012W) ,  分析機器  (CC02020S) ,  分析化学一般  (CC02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハンドヘルド ,  近赤外 ,  フォトニックセンサ ,  予測