Espectroscopia en el infrarrojo cercano y su combinacion con microscopia para la deteccion y cuantificacion de ingredientes y contaminantes en alimentacion animal

Tesis doctoral de María Del Valle Fernandez Ibañez

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.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Espectroscopia en el infrarrojo cercano y su combinacion con microscopia para la deteccion y cuantificacion de ingredientes y contaminantes en alimentacion animal«

  • Título de la tesis:  Espectroscopia en el infrarrojo cercano y su combinacion con microscopia para la deteccion y cuantificacion de ingredientes y contaminantes en alimentacion animal
  • Autor:  María Del Valle Fernandez Ibañez
  • Universidad:  Córdoba
  • Fecha de lectura de la tesis:  04/12/2009

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Ana María Garrido Varo
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: José emilio Guerrero ginel
    • balbino Garcia criado (vocal)
    • victor Manuel Fernandez cabanas (vocal)
    • luciano Pinotti (vocal)

 

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