Automated FTIR Analysis of Free Fatty Acids or Moisture in Edible Oils
Notice bibliographique
Résumé
An FTIR spectrometer coupled to an autosampler and attendant methodologies for high-volume automated quantitative analysis of free fatty acids (FFA) or moisture in edible oils are described. Samples are prepared by adding 20 g of oil to a 50 ml screw-capped vial, to which is added either a methanol/NaHNCN solution or dry acetonitrile in a I:I (w/v) ratio for FFA or H2O analysis, respectively. After capping with Mylar-lined septum caps, the vials are loaded into an autosampler tray, which is then agitated vigorously to extract the constituent of interest from the oil into the oil-immiscible solvent, and are then left to stand for ∼ 10 min to allow for phase separation. The upper solvent layer in each vial is aspirated successively into the IR cell, with the Mylar seal allowing facile autosampler needle penetration into the vials. The spectra of the sample extraction solvents serve as spectral backgrounds in addition to being used in monitoring cell path length and verifying cell loading. FFA and H2O analyses are carried out using 100 and 500 μm CaF2 cells, respectively. For FFA analysis, quantification is achieved using the ν (COO) band at 1573 cm−1, while moisture is determined using water absorption bands at 3629 or 1631 cm−1, depending on the moisture range of the samples. Calibration procedures and data are presented. The spectrometer and autosampler are controlled using proprietary Universal Method Platform for InfraRed Evaluation software, which provides a simple user interface and automates the spectral analysis; the output data can also be sent to a Laboratory Information Management System. Validation and performance data obtained with this automated system demonstrate that it is capable of analyzing >60 samples/h, a rate commensurate with the throughput required by commercial contract or high-volume process control laboratories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».