Avaliation of figures of merit in multivariate calibration in the determination of quality control parameters in alcohol industry by near infrared spectroscopy

Sólidos solúveis (Brix), sacarose (Pol) e açúcares redutores (AR) são parâmetros importantes no controle de qualidade de indústrias alcooleiras visto que o pagamento dos produtores de cana-de-açúcar é feito a partir destes parâmetros. Assim, foi realizada a validação através da determinação de figuras de mérito para os modelos de calibração multivariada desenvolvidos a partir da espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) na região de 1100-2500 nm por regressão de mínimos quadrados parciais (PLS) e na região de 1600-1850 nm correspondente à seleção de variáveis por regressão de mínimos quadrados parciais por intervalo (iPLS) para determinação destes parâmetros. Um total de 1003 e 378 amostras compôs os conjuntos de calibração e validação, respectivamente, sendo a divisão realizada pelo algoritmo de Kennard-Stone. A calibração foi otimizada pela eliminação dos outliers, com base nas amostras com leverage extremo, resíduos não modelados nos dados espectrais e resíduos não modelados na variável dependente. Para a validação, foram avaliados o leverage, os resíduos não modelados nos dados espectrais e os resíduos com base na repetibilidade espectral. Foram calculadas as figuras de mérito: exatidão, precisão, sensibilidade, sensibilidade analítica, seletividade, ajuste, razão sinal/ruído, limites de detecção e quantificação e intervalo de confiança. Os resultados obtidos, indicam que os modelos desenvolvidos podem ser utilizados na indústria alcooleira como uma alternativa à refratometria e medidas de polarização (metodologias padrão para determinação de Brix e Pol, respectivamente). Para o AR é necessária uma avaliação, por parte da indústria e produtores, da performance do modelo NIR em relação ao método padrão de titulação e a estimativa feita pela indústria até o momento.Soluble solids (Brix), sucrose (Pol) and Reducing Sugar (RS) are important properties in the quality control of alcohol industry to determine grower payment. Thus, the validation was achieved through determination of figures of merit for multivariate calibration models using near infrared spectroscopy (NIR) in region of 1100 - 2500 nm by partial least square regression (PLS). The region of 1600 - 1850 nm corresponds to variables selection by interval partial least square regression (iPLS). A total of 1003 and 378 samples constitute the calibration and validation sets, respectively, divided by Kennard-Stone algorithm. The calibration set was optimized by outliers elimination based on data with extreme leverage, unmodelled residuals in spectral data and unmodelled residuals in the dependent variable. For validation, besides the leverage and unmodelled residuals in spectral data was also evaluated residuals based on in spectral repeatability. The figures of merit such as accuracy, precision, sensitivity, analytical sensitivity, selectivity, adjust, signal-to-noise ratio, limits of detection and of quantification and confidence limit were calculated. The results obtained ondicate that the models developed can be used in the alcohol industry as an alternative to refractometry and lead clarification to polarization measurements (standard methods for Brix and Pol, respectively). For RS it is necessary to have evaluation by the industry and growers, to model NIR performed in relation to the standard method of titration and the estimate currently made by the industry