IDENTIFICACIÓN Y CARACTERIZACIÓN INSTANTÁNEA DE MUESTRAS MEDIANTE LA COMBINACIÓN DINÁMICA DE ABLACIÓN LASER Y ALGORITMOS MATEMÁTICOS.

Identificación y caracterización instantánea de muestras sin tratamiento previo mediante la combinación dinámica de ablación láser y algoritmos matemáticos.

El método se basa en el análisis de un único pulso láser del cual se obtiene un espectro de la muestra que se compara con una base de datos espectral dinámica empleando una red neuronal que permite manejar un gran número de datos en un tiempo muy corto con un 100% de sensibilidad y especificidad.La técnica identificación y caracterización es rápida, directa y permite la correlación de los datos analíticos con propiedades organolépticas o de calidad así como la determinación de sustancias, compuestos contaminantes, patógenos o bioactivos presentes en muestras en cualquier estado de la materia sin ningún tipo de preparación previa

Tipo: Patente de Invención. Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: P200901443.

Solicitante: UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID.

Nacionalidad solicitante: España.

Provincia: MADRID.

Inventor/es: CACERES,JORGE OMAR, MARCOS AMRTINEZ,DANIEL, ORTEGA NOGALES,FRANCISCO JESUS, DEL VALLE AVILA,MARCOS.

Fecha de Solicitud: 18 de Junio de 2009.

Fecha de Publicación: .

Fecha de Concesión: 10 de Febrero de 2012.

Clasificación Internacional de Patentes:

  • G01J3/28 FISICA.G01 METROLOGIA; ENSAYOS.G01J MEDIDA DE LA INTENSIDAD, DE LA VELOCIDAD, DEL ESPECTRO, DE LA POLARIZACION, DE LA FASE O DE CARACTERISTICAS DE IMPULSOS DE LA LUZ INFRARROJA, VISIBLE O ULTRAVIOLETA; COLORIMETRIA; PIROMETRIA DE RADIACIONES.G01J 3/00 Espectrometría; Espectrofotometría; Monocromadores; Medida del color. › Estudio del espectro (utilizando filtros de color G01J 3/51).
  • G01J3/443 G01J 3/00 […] › Espectrometría por emisión.
  • G01N21/71F

Clasificación PCT:

  • G01J3/443 G01J 3/00 […] › Espectrometría por emisión.
  • G01N21/71 G01 […] › G01N INVESTIGACION O ANALISIS DE MATERIALES POR DETERMINACION DE SUS PROPIEDADES QUIMICAS O FISICAS (procedimientos de medida, de investigación o de análisis diferentes de los ensayos inmunológicos, en los que intervienen enzimas o microorganismos C12M, C12Q). › G01N 21/00 Investigación o análisis de los materiales por la utilización de medios ópticos, es decir, utilizando rayos infrarrojos, visibles o ultravioletas (G01N 3/00 - G01N 19/00 tienen prioridad). › excitado térmicamente.
  • G05B13/02 G […] › G05 CONTROL; REGULACION.G05B SISTEMAS DE CONTROL O DE REGULACION EN GENERAL; ELEMENTOS FUNCIONALES DE TALES SISTEMAS; DISPOSITIVOS DE MONITORIZACION O ENSAYOS DE TALES SISTEMAS O ELEMENTOS (dispositivos de maniobra por presión de fluido o sistemas que funcionan por medio de fluidos en general F15B; dispositivos obturadores en sí F16K; caracterizados por particularidades mecánicas solamente G05G; elementos sensibles, ver las subclases apropiadas, p. ej. G12B, las subclases de G01, H01; elementos de corrección, ver las subclases apropiadas, p. ej. H02K). › G05B 13/00 Sistemas de control adaptativos, es decir, sistemas que se regulan a sí mismos para obtener un rendimiento óptimo siguiendo un criterio predeterminado (G05B 19/00 tiene prioridad; aprendizaje automático G06N 20/00). › eléctricos.

PDF original: ES-2356879_A1.pdf

 


Fragmento de la descripción:

Identificación y caracterización instantánea de muestras mediante la combinación dinámica de ablación láser y algoritmos matemáticos.

Objeto y Campo de la invención

Esta invención se enmarca en el campo de análisis espectral de compuestos químicos presentes en muestras líquidas, sólidas o gaseosas. De forma más concreta, la invención se refiere a un método de identificación y caracterización mediante la determinación cualitativa de compuestos químicos en muestras, sin ningún tipo de tratamiento previo y que permite la correlación con propiedades organolépticas o de calidad con aplicación en diversos campos como en muestras de aguas, alimentos o muestras biológicas. El método combina la técnica espectroscópica láser y el tratamiento espectral basado en algoritmos matemáticos.

Este tipo de algoritmos proporciona un método adecuado con un 100% de sensibilidad y 100% especificidad en la discriminación de compuestos, sustancias o materiales que permiten su identificación y correlación con propiedades organolépticas o de calidad, trazabilidad de alimentos o la detección de contaminantes o patógenos de diversa naturaleza.

Esta invención permite la correlación de los datos analíticos con propiedades organolépticas o de calidad y/o la determinación de sustancias, compuestos, contaminantes o agentes patógenos, en muestras de aguas (pluviales, subterráneas, afluentes naturales, cloacales, de residuos industriales), alimentos (zumos de fruta, aceites vegetales, leche y sus derivados), y muestras biológicas (sangre, suero, orina, etc.), muestras sólidas (aceros, aleaciones, maderas, huesos, rocas, minerales, etc.).

Estado de la técnica

La técnica de LIBS (Laser Induced Breakdown Spectroscopy) es un método rápido y versátil para efectuar el análisis de distintos tipos de muestras que pueden ser inaccesibles o tediosos por técnicas analíticas convencionales, siendo particularmente útil en el análisis de muestras con una matriz compleja, (J.O. Caceres et al. Spectrochimica Acta B: Atomic Spectroscopy 56(6) 831 (2001), WB Lee, et al, Appl Spectrosc. Rev. 39(1) 27 (2004)).

Sin embargo, esta técnica ha sido aplicable principalmente al análisis elemental y en muchas situaciones existe un número considerable de técnicas alternativas disponibles con una sensibilidad superior a LIBS. La decisión sobre la elección de un método para análisis elemental puede hacerse favorable a la técnica LIBS debido a algunas de sus características que le confieren una ventaja considerable respecto a técnicas convencionales como son a) la eliminación de la necesidad de preparar la muestra para el análisis, b) el análisis puede ser llevado a cabo en cualquiera de los estados de la materia (sólido, líquido, gas), c) el análisis se realiza en unos pocos segundos, d) sólo una muy pequeña cantidad de la muestra, en el orden de los microgramos, es vaporizada desde la superficie de la muestra y e) los límites de detección se encuentran para las mayoría de las muestras en el orden de unas pocas partes por millón.

Es evidente la gran importancia de esta técnica para el análisis espectroquímico cuantitativo. Sin embargo, sorprendentemente, mucha menos atención ha sido puesta en el potencial de la técnica LIBS como herramienta de análisis cualitativo. En este caso, no se busca una composición química detallada, más bien una identificación instantánea de la muestra utilizando una característica única de LIBS, la cual es capaz de generar una "huella digital" de la muestra. Esta "huella digital" es un espectro LIBS de la muestra, el cual proviene exclusivamente de ésta y por lo tanto depende de su matriz. Además, debido a la naturaleza del espectro de emisión, el cual está dominado por líneas iónicas, que a menudo se ven inhibidas en su relación directa entre la concentración elemental en la muestra y sus intensidades, proporciona un espectro único y solo perteneciente a la muestra bajo análisis.

Utilizando un procedimiento de correlación, el sistema LIBS puede ser entrenado para reconocer espectros procedentes de diferentes muestras, lo cual significa, evaluar la similitud de espectros desconocidos con un banco espectral de muestras clasificadas. Es necesario, por lo tanto, conocer qué técnica de correlación es más adecuada para la identificación de muestras. Su elección, suele estar determinada por el arreglo experimental, el tipo de datos obtenidos y por los requerimientos de tiempo de análisis.

En los últimos años se han utilizado distintas metodologías para realizar la identificación o clasificación de compuestos, en una progresión de complejidad que va desde los relativamente simples procedimientos de correlación lineal no paramétrica (I.B. Gornushkin et al Anal. Chem. 71, 5157-5164, (1999), A.J. Lopez et al Appl. Phys. A 83, 695-698 (2006)), análisis Fourier (W.H. Flannery et al, Numericla recipes, the Art of Scientific Computing Cambridge University Press NY (1986)), el método conocido como Mahalanobis distance (O. Sameck et al LNCS, 2124,443 (2001)), hasta ciertos tipos de redes neuronales desde sus primeras aplicaciones a la detección y clasificación en la década de los 90 (I. Ruisanchez et al, J. Chem. Inf. Comput. Sci 36, 214 (1996), R. Sattmann et al Appl. Spect. 52 456 (1998)). Las redes neuronales proveen los mejores resultados, sin embargo a pesar de su difusión y aplicación a diversos campos de investigación como los minerales y las pinturas artísticas (M:M. Howari, J. Appl. Spect. 70, 782 (2003), D. Anglos Appl. Spect. 51, 258A (1997)), tienen fuertes limitaciones y no ha sido capaces de dar una solución satisfactoria a muchos problemas prácticos, principalmente debido a incertidumbres en la capacidad de evaluar muestras con una alta sensibilidad y especificidad, o con resultados, con un grado de error o incertidumbre en la identificación que puede ser mayor al 30% siendo totalmente inaceptables para el caso, por ejemplo, de detección e identificación de explosivos (W. Nunes et al, Appl. Rad. Isotop. 56, 937 (2002)).

Existen métodos de análisis que combinan diferentes técnicas analíticas con redes neuronales para la detección de sustancias en una muestra. Así, la patente US 6,618,712 describe un método de identificación de bioaerosoles que combina espectros de masas de iones (positivos y negativos) de partículas conocidas utilizado para entrenar una red neuronal y correlacionar los datos obtenidos de una sustancia desconocida, con otra identificada a través del entrenamiento. Estas medidas, no obstante, requieren de un tratamiento previo que introduce incertidumbre en el resultado y alarga el tiempo de análisis. (R.A. Gieray et al. J. Microbiol. Meth. 29, 191 (1997)).

A pesar de la existencia de otros métodos de análisis que se combinan con redes neuronales, el campo de las redes neuronales puede mejorarse en muchas direcciones.

En esta invención se utiliza un número muy alto de puntos espectrales obtenidos de la emisión del plasma de la muestra en todo el espectro visible, combinado con un sistema de algoritmos matemáticos adecuados para manejar un gran número de datos en un tiempo muy corto y de forma eficiente y efectiva, asegurando un 100% de sensibilidad y 100% especificidad como se demostrara más adelante.

El método de análisis se basa en un análisis de un único pulso láser que produce un proceso de vaporización y posterior formación de un plasma de la superficie de la muestra, la obtención del espectro de emisión de este plasma en el orden de unos pocos microsegundos sin ningún tipo de tratamiento de datos y la posterior comparación espectral con una base de datos espectral dinámica para lo cual se utilizan algoritmos matemáticos entrenados y la comparación de espectros adecuados para el análisis con los de las matrices espectrales que pueden tener 2048x100 puntos como mínimo y con un tiempo de análisis total menor a 60 (sesenta) segundos.

El método que se reivindica en la patente permite obtener gran sensibilidad (concentraciones comprendidas entre partes por millón (ppm) y partes por billón (ppb)), la facilidad del manejo de muestras tóxicas o potencialmente peligrosas, y realizar análisis in-situ de las muestras. Dado el escaso tiempo de cálculo necesario para el tratamiento de los datos suministrados por el láser (menor a 10 segundos), hacen que la conjunción Láser-NNs ofrezca unas posibilidades de medida en línea (on-line) desconocidas hasta el momento.

Descripción de la invención

La... [Seguir leyendo]

 


Reivindicaciones:

1. Método de análisis para identificación y caracterización instantánea de muestras caracterizado porque comprende: (a) irradiar una muestra empleando un láser focalizado sobre la superficie de una muestra, (b) detectar la radiación producida por los elementos químicos del plasma que se forma en la superficie sobre la que se focaliza el haz láser, obteniendo un espectro único de la muestra, utilizando un analizador óptico (c) comparar la señal del detector con una base espectral dinámica utilizando un sistema de redes neuronales artificiales que incluyen algoritmos matemáticos supervisados.

2. Método de análisis para identificación y caracterización instantánea de muestras, según reivindicación 1, donde el láser es un láser en estado sólido o gaseoso que emite en el rango de ultravioleta, visible o infrarrojo.

3. Método de análisis para identificación y caracterización instantánea de muestras, según reivindicaciones 1 y 2, donde el láser es del tipo Nd:YAG trabajando a una frecuencia de 1 a 20 Hz, a una longitud de onda fija de 1064 nm, con una duración de pulso de 4 nanosegundos

4. Método de análisis para identificación y caracterización instantánea de muestras, según reivindicación 1, donde la detección de la radiación producida por los elementos químicos del plasma se realiza a través de un sensor óptico CCD que proporciona 2048 puntos espectrales en un rango de 200 a 1100 nm.

5. Método de análisis para identificación y caracterización instantánea de muestras, según reivindicación 1, donde la red neuronal posee conexiones hacia delante basadas en un modelo de propagación perceptron, tres capas (entrada, salida y oculta), una función de transferencia entre capas que utiliza una algoritmo tangente hiperbólico sigmoidal y su matriz de pesos se optimiza mediante el algoritmo de entrenamiento de gradiente escalado conjugado SCG previniendo el sobreajuste y el sobreentrenamiento.

6. Dispositivo para la identificación y caracterización instantánea de muestras que comprende: (a) un equipo láser capaz de producir un proceso de vaporización y posterior formación de un plasma en la superficie de una muestra, (b) un analizador óptico que detecta la radiación producida por los elementos químicos del plasma, (c) un ordenador personal con interfaz gráfica que permite al usuario el control del láser, la observación del espectro de la muestra obtenido y la representación de los resultados para su análisis y que incluye un base de datos espectral dinámica que utiliza un sistema de redes neuronales artificiales que incluyen algoritmos matemáticos supervisados.

7. Dispositivo para la identificación y caracterización instantánea de muestras, según reivindicación 6, donde el láser es un láser en estado sólido o gaseoso que emite en el rango de ultravioleta, visible o infrarrojo.

8. Dispositivo para la identificación y caracterización instantánea de muestras, según reivindicaciones 6 y 7, donde el láser es del tipo Nd:YAG trabajando a una frecuencia de 1 a 20 Hz, a una longitud de onda fija de 1064 nm, con una duración de pulso entre 4 y 5 nanosegundos.

9. Dispositivo para la identificación y caracterización instantánea de muestras, según reivindicación 6, donde la detección de la radiación producida por los elementos químicos del plasma se realiza a través de un sensor óptico CCD que proporciona 2048 puntos espectrales en un rango de 200 a 1100 nm.

10. Dispositivo para la identificación y caracterización instantánea de muestras, según reivindicación 6, donde la red neuronal posee conexiones hacia delante basadas en un modelo de propagación perceptron, tres capas (entrada, salida y oculta), una función de transferencia entre capas que utiliza una algoritmo tangente hiperbólico sigmoidal y su matriz de pesos se optimiza mediante el algoritmo de entrenamiento de gradiente escalado conjugado SCG previniendo el sobreajuste y el sobreentrenamiento.

11. Uso del dispositivo reivindicado para la determinación espectral cualitativa de compuestos químicos presentes en una muestra y su posterior correlación con propiedades organolépticas o de calidad de dicha muestra en muestras de aguas, alimentos o muestras biológicas, en cualquier estado de la materia (sólido, líquido o gas) previamente determinadas por otros métodos analíticos.


 

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