Calibration Transfer of Partial Least Squares Regression Models between Desktop Nuclear Magnetic Resonance Spectrometers

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作者
Diego Galvan,Evandro Bona,Dionísio Borsato,Ernesto Danieli,Mário Henrique Montazzolli Killner
出处
期刊:Analytical Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:92 (19): 12809-12816 被引量:35
标识
DOI:10.1021/acs.analchem.0c00902
摘要

Low-field proton nuclear magnetic resonance (LF-1H NMR) devices based on permanent magnets are a promising analytical tool to be extensively applied to the process analytical chemistry scenario. To enhance its analytical applicability in samples where the spectral resolution is compromised, multivariate regression methods are required. However, building a robust calibration model, such as partial least squares (PLS) regression, is a laborious task because (1) the number of measurements required during the calibration process is large and (2) the procedure must be repeated when the instrument is changed or after a certain period due to the long-term stability of the instrument. Thus, the present work describes the application of calibration transfer methodologies (direct standardization (DS), piece-wise direct standardization (PDS), and double-window piece-wise direct standardization (DWPDS)) on LF-1H NMR to exempt the necessity of a recalibration procedure when moving from the original spectrometer to a second one with the same, lower, or higher magnetic field. These calibration transfer methodologies were tested with PLS models built on a 60 MHz (for the proton Larmor frequency) spectrometer to predict the specific gravity (SG), distillation temperature (T50%), and final boiling point (FBP) of commercial gasoline. The results showed that the DWPDS method applying only 2 to 7 transference samples enables the transference of all PLS models built on the primary instrument (60 MHz) to other (43, 60, and 80 MHz) different instruments, reaching the same RMSEP values as the primary instrument: 1.2 kg/m3 for SG, 5.1 °C for FBP, and 1.1 °C for T50%.
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