Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 11018:2015 về Thức ăn chăn nuôi, ngũ cốc và các sản phẩm ngũ cốc nghiền

• Số hiệu: TCVN11018:2015
• Loại văn bản: Tiêu chuẩn Việt Nam
• Nơi ban hành: ***
• Người ký: ***
• Ngày ban hành: Năm 2015

TIÊU CHUẨN QUỐC GIA

TCVN 11018:2015

ISO 12099:2010

THỨC ĂN CHĂN NUÔI, NGŨ CỐC VÀ CÁC SẢN PHẨM NGŨ CỐC NGHIỀN - HƯỚNG DẪN ÁP DỤNG KỸ THUẬT ĐO HỒNG NGOẠI GẦN

Animal feeding stuffs, cereals and milled cereal products - Guidelines for the application of near infrared spectrometry

Lời nói đầu

TCVN 11018:2015 hoàn toàn tương đương với ISO 12099:2010

TCVN 11018:2015 do Ban kỹ thuật tiêu chuẩn quốc gia TCVN/TC/F1 Ngũ cốc và đậu đỗ biên soạn, Tổng cục Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng thẩm định, Bộ Khoa học và Công nghệ công bố.

...

...

...

Animal feeding stuffs, cereals and milled cereal products - Guidelines for the application of near infrared spectrometry

1  Phạm vi áp dụng

Tiêu chuẩn này đưa ra hướng dẫn kỹ thuật đo hồng ngoại gần để xác định độ ẩm, chất béo, protein, tinh bột và chất xơ cũng như các thông số về khả năng tiêu hóa trong thức ăn chăn nuôi, ngũ cốc, các sản phẩm ngũ cốc nghiền.

Các phương pháp xác định này dựa trên phép đo phổ trong dải phổ hồng ngoại gần.

2  Thuật ngữ, định nghĩa

Trong tiêu chuẩn này, sử dụng các thuật ngữ và định nghĩa sau:

2.1

Thiết bị đo phổ hồng ngoại gần (near infrared instrument)

Thiết bị NIR (NIR instrument)

...

...

...

CHÚ THÍCH  Trong phạm vi của tiêu chuẩn này, các nền mẫu là thức ăn chăn nuôi, ngũ cốc và các sản phẩm ngũ cốc nghiền.

2.2

Thức ăn chăn nuôi (animal feeding stuff)

Bất kỳ chất hoặc sản phẩm nào, bao gồm cả phụ gia, đã được chế biến, được chế biến một phần hoặc chưa được chế biến nhằm sử dụng cho động vật ăn.

VÍ DỤ Thức ăn thô, cỏ khô, bột động vật, thức ăn hỗn hợp và các thành phẩm khác và thức ăn cho thú cảnh.

2.3

Hàm lượng thành phần (constituent content)

Phần khối lượng các chất được xác định bằng phương pháp hóa học thích ứng, phương pháp chuẩn hóa hoặc phương pháp đã được đánh giá xác nhận.

CHÚ THÍCH 1  Phần khối lượng được biểu thị bằng phần trăm.

...

...

...

2.4

Thông số kỹ thuật (technological parameter)

Đặc tính hoặc chức năng của nền mẫu có thể được xác định bằng các phương pháp chuẩn hóa hoặc phương pháp đã được đánh giá xác nhận.

VÍ DỤ Khả năng tiêu hóa.

CHÚ THÍCH 1  Trong phạm vi của tiêu chuẩn này, nền mẫu là thức ăn chăn nuôi, ngũ cốc và các sản phẩm ngũ cốc nghiền.

CHÚ THÍCH 2  Có thể xây dựng và đánh giá xác nhận các phương pháp NIR cho các thông số và nền mẫu khác với nền mẫu đã nêu, miễn là các quy trình trong tiêu chuẩn này được thực hiện. Các đơn vị đo của các thông số được xác định phải tuân theo các đơn vị được sử dụng trong các phương pháp chuẩn.

3  Nguyên tắc

Dữ liệu phổ trong vùng hồng ngoại gần (NIR) được thu thập và được chuyển đổi sang các thành phần hoặc các thông số nồng độ sử dụng các mô hình hiệu chuẩn được xây dựng trên các mẫu đại diện cho các sản phẩm liên quan.

4  Thiết bị, dụng cụ

...

...

...

Thiết bị này cần đo được một thể tích mẫu đủ lớn hoặc có bề mặt đủ lớn để loại được mọi ảnh hưởng do thành phần hóa học hoặc các đặc tính vật lý của mẫu thử không đồng đều. Chiều dài đường quang của mẫu (bề dày của mẫu) trong các phép đo độ truyền cần được tối ưu hóa theo hướng dẫn của nhà sản xuất liên quan đến cường độ tín hiệu để thu được độ tuyến tính và tỷ lệ tín hiệu/nhiễu lớn nhất. Trong các phép đo phản xạ, để loại trừ các hiệu ứng làm khô thì cửa sổ thạch anh hoặc vật liệu thích hợp khác cần được phủ một lớp bề mặt mẫu tương tác.

4.2  Dụng cụ xay hoặc nghiền thích hợp, để chuẩn bị mẫu (nếu cần).

CHÚ THÍCH  Việc thay đổi các điều kiện xay hoặc nghiền có thể ảnh hưởng đến phép đo NIR.

5  Hiệu chuẩn và đánh giá xác nhận ban đầu

5.1  Yêu cầu chung

Thiết bị NIR cần được hiệu chuẩn trước khi sử dụng. Vì có thể áp dụng một số hệ thống hiệu chuẩn khác nhau với các thiết bị NIR nên không thể đưa ra một quy trình hiệu chuẩn cụ thể nào.

Để giải thích về phương pháp hiệu chuẩn xem thêm tham khảo [17] và hướng dẫn của các nhà sản xuất. Đối với việc đánh giá xác nhận, điều quan trọng là phải có đủ mẫu đại diện, bao gồm:

a) các tổ hợp và dải nồng độ của các thành phần chính và phụ của mẫu;

b) những ảnh hưởng thời vụ, địa lý và di truyền đối với cỏ, nguyên liệu thức ăn chăn nuôi thô và ngũ cốc;

...

...

...

d) các điều kiện bảo quản;

e) nhiệt độ mẫu và dụng cụ;

f) sai khác về dụng cụ (sự khác nhau giữa các dụng cụ).

CHÚ THÍCH  Để đánh giá xác nhận mẫu chất rắn cần ít nhất 20 mẫu.

5.2  Phương pháp đối chứng

Cần sử dụng các phương pháp đối chứng đã được chấp nhận ở cấp quốc tế để xác định độ ẩm, chất béo, protein, các thông số và các thành phần khác. Xem Tài liệu tham khảo [1] đến [16].

Phương pháp đối chứng được sử dụng để hiệu chuẩn cần mang tính kiểm soát thống kê, nghĩa là đối với mẫu bất kỳ, độ biến thiên cần bao gồm các biến thiên ngẫu nhiên của hệ thống tái lập. Cần biết độ chụm của phương pháp đối chứng.

5.3  Ngoại lệ

Trong nhiều trường hợp, ngoại lệ thống kê quan sát được trong quá trình hiệu chuẩn và đánh giá xác nhận. Ngoại lệ có thể liên quan đến dữ liệu NIR (ngoại lệ quang phổ, sau đây gọi là các ngoại lệ x) hoặc sai số trong dữ liệu chuẩn hoặc các mẫu có mối quan hệ khác nhau giữa dữ liệu đối chứng và dữ liệu NIR (sau đây gọi là các ngoại lệ y) (xem Hình B.1 đến B.5).

...

...

...

a) nằm trong dải làm việc của các thành phần/thông số trong hiệu chuẩn;

b) nằm trong dao động quang phổ của các mẫu hiệu chuẩn, ví dụ: ước tính được theo khoảng cách Mahalanobis;

c) số dư quang phổ thấp hơn giới hạn xác định được bằng hiệu chuẩn;

d) số dư dự đoán thấp hơn giới hạn xác định được bằng hiệu chuẩn.

Nếu một mẫu xuất hiện ngoại lệ thì đầu tiên cần kiểm tra nếu đó là ngoại lệ x. Nếu nằm ngoài các giới hạn ngoại lệ x được xác định bằng hiệu chuẩn thì cần loại bỏ. Nếu không phải là ngoại lệ x thì cả giá trị hiệu chuẩn lẫn giá trị dự đoán NIR cần được kiểm tra. Nếu chúng được khẳng định là giá trị gốc thì mẫu không cần loại bỏ và đưa mẫu này vào đánh giá thống kê. Nếu các giá trị lặp lại cho thấy các giá trị hiệu chuẩn ban đầu hoặc giá trị NIR dự đoán có sai sót thì sử dụng các giá trị mới.

5.4  Đánh giá xác nhận các mô hình hiệu chuẩn

5.4.1  Yêu cầu chung

Trước khi sử dụng, các phương trình hiệu chuẩn phải được đánh giá xác nhận trên bộ phép thử độc lập đại diện cho các mẫu cần phân tích. Để xác định độ chệch, cần ít nhất 10 mẫu, đối với phép xác định sai số chuẩn dự đoán (SEP, xem 6.5) cần ít nhất 20 mẫu. Việc đánh giá xác nhận phải được thực hiện trên từng loại mẫu, thành phần hoặc thông số và nhiệt độ. Việc hiệu chuẩn chỉ có giá trị đối với các biến, nghĩa là các loại mẫu, phạm vi và nhiệt độ, được sử dụng trong việc đánh giá xác nhận.

Các kết quả thu được trên bộ thử nghiệm độc lập được dựng thành đồ thị, kết quả đối chứng so với kết quả NIR và số dư so với các kết quả đối chứng, để cho cái nhìn rõ về hiệu năng của việc hiệu chuẩn. SEP được tính (xem Điều 7) và dựng phần đồ thị của dữ liệu được hiệu chính về sai số hệ thống trung bình (độ chệch) được xác định đối với các ngoại lệ; nghĩa là các mẫu có số dư vượt quá ±3s_SEP.

...

...

...

CHÚ THÍCH  Điều có thể được chấp nhận phụ thuộc vào các tiêu chí như hiệu năng của phương pháp đối chứng, phạm vi bao trùm và mục đích của phép phân tích và các bên liên quan để quyết định.

Bước tiếp theo là điều chỉnh cho phù hợp với dữ liệu NIR, y_NIR, và dữ liệu đối chứng, y_ref, bằng hồi quy tuyến tính (y_ref = b y_NIR + a) để đưa ra số liệu thống kê mô tả các kết quả đánh giá xác nhận.

5.4.2  Hiệu chỉnh độ chệch

Dữ liệu cũng cần được kiểm tra về độ chệch giữa các phương pháp. Nếu chênh lệch giữa giá trị trung bình của các giá trị dự đoán NIR và giá trị hiệu chuẩn khác nhiều so với 0 cho thấy việc hiệu chuẩn đã bị lệch. Có thể loại bỏ độ chệch bằng cách điều chỉnh số hạng hằng số (xem 6.3) trong phương trình hiệu chuẩn.

5.4.3  Chỉnh độ dốc

Nếu độ dốc, b, khác nhiều so với 1 thì việc hiệu chuẩn đã bị lệch.

Việc chỉnh độ dốc hoặc giao điểm của đường chuẩn thường không được khuyến cáo trừ khi việc hiệu chuẩn được áp dụng cho các loại mẫu hoặc thiết bị mới. Nếu việc xem xét lại vẫn không phát hiện ra các ngoại lệ, đặc biệt là các ngoại lệ có ảnh hưởng lớn, thì tốt nhất là mở rộng bộ hiệu chuẩn để bao gồm nhiều mẫu hơn. Tuy nhiên, nếu chỉnh độ dốc thì việc hiệu chỉnh phải được kiểm tra trên bộ thử nghiệm độc lập mới.

5.4.4  Mở rộng bộ hiệu chuẩn

Nếu độ chính xác của việc hiệu chuẩn không đáp ứng được mong đợi thì cần mở rộng bộ hiệu chuẩn để bao gồm nhiều mẫu hơn hoặc thực hiện một chuẩn mới. Trong mọi trường hợp, khi xây dựng phép hiệu chuẩn mới trên bộ hiệu chuẩn mở rộng thì quá trình đánh giá xác nhận cần được lặp lại trên bộ thử độc lập mới. Nếu cần, lặp lại việc mở rộng bộ hiệu chuẩn cho đến khi tất cả các kết quả được chấp nhận thu được trên bộ thử nghiệm độc lập đánh giá xác nhận.

...

...

...

Trừ khi tiến hành hiệu chuẩn bổ sung, việc đánh giá xác nhận cục bộ của phương pháp NIR nêu rõ độ chính xác của phương pháp thường có thể không được xem xét hiệu lực nếu các điều kiện thử nghiệm bị thay đổi.

Ví dụ, việc hiệu chuẩn được xây dựng đối với bộ mẫu cụ thể có thể không có hiệu lực đối với các mẫu nằm ngoài bộ mẫu này, cho dù dải nồng độ chất phân tích không thay đổi. Phép hiệu chuẩn được xây dựng trên mẫu cỏ ủ chua từ vùng này có thể không đúng cho cỏ ủ chua ở vùng khác nếu các thông số di truyền, sinh trưởng và chế biến là khác nhau.

Những thay đổi trong kỹ thuật trình bày mẫu hoặc các điều kiện đo (ví dụ: nhiệt độ) không bao gồm trong bộ hiệu chuẩn cũng có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích.

Các phép hiệu chuẩn được xây dựng trên một thiết bị cụ thể không phải lúc nào cũng có thể được truyền trực tiếp sang một thiết bị giống hệt được vận hành theo cùng nguyên tắc. Có thể cần phải thực hiện điều chỉnh độ chệch, độ dốc hoặc giao điểm trong các phương trình hiệu chuẩn. Trong nhiều trường hợp, có thể cần phải chuẩn hóa hai thiết bị với nhau bằng các phương trình toán học trước khi chuyển sang các phương trình hiệu chuẩn ^[17^]. Các quy trình chuẩn hóa có thể được dùng để truyền các phép hiệu chuẩn giữa các thiết bị có các kiểu dạng khác nhau với điều kiện là các mẫu được đo theo cùng phương thức (sự phản xạ, sự truyền qua) và các vùng phổ bình thường.

Nếu các điều kiện bị thay đổi, thì cần tiến hành đánh giá xác nhận bổ sung.

Cần kiểm tra việc hiệu chuẩn mỗi khi thay đổi hoặc sửa chữa bất kỳ bộ phận chính nào của thiết bị (hệ thống quang, detector).

6  Thống kê đối với phép đo hiệu năng

6.1  Yêu cầu chung

Hiệu năng của mô hình dự đoán phải được xác định bằng cách tập hợp các mẫu đánh giá xác nhận. Tập hợp này bao gồm các mẫu không phụ thuộc vào bộ hiệu chuẩn. Trong cây trồng là các cành mới; trong nông nghiệp, là một loại cây trồng mới hoặc một địa điểm thử nghiệm mới.

...

...

...

Số lượng mẫu đánh giá xác nhận ít nhất là 20 để tính toán các số liệu thống kê tin cậy.

6.2  Dựng đồ thị của các kết quả

Các kết quả được dựng thành đồ thị, nghĩa là các giá trị đối chứng và các giá trị dự đoán hoặc số dư với các giá trị dự đoán.

Số dư được xác định là:

                   (1)

Trong đó:

y_i  là giá trị đối chứng thứ i;

 là giá trị dự đoán thứ i thu được khi áp dụng mô hình NIR đa biến.

Từ các chênh lệch tính được cho độ chệch dương khi các dự đoán quá cao và các giá trị âm khi các dự đoán quá thấp so với giá trị đối chứng.

...

...

...

CHÚ DẪN

1

đường 45° (đường lý tưởng với độ chệch = 0 và độ lệch b = 1)

a

phần chắn

2

đường 450 được thay thế bằng độ chệch,  

 

...

...

...

3

đường hồi quy tuyến tính với y_ref bị chắn, a

y_NIRS

giá trị dự đoán quang phổ hồng ngoại gần

4

các ngoại lệ

y_ref

giá trị đối chứng

CHÚ THÍCH Các ngoại lệ có ảnh hưởng lớn đến tính toán độ dốc và cần loại bỏ nếu kết quả được sử dụng để điều chỉnh.

...

...

...

6.3  Độ chệch

Độ chệch hoặc sai số hệ thống thường quan sát được trong mô hình NIR. Độ chệch có thể xuất hiện do: mẫu mới mà trước đây mô hình chưa thực hiện, sai số của thiết bị, thay đổi độ ẩm, những thay đổi khi chế biến và những thay đổi khi chuẩn bị mẫu.

Với một số lượng mẫu độc lập, n, độ chệch (hoặc độ lệch) là chênh lệch trung bình, , và có thể được xác định như sau:

                    (2)

Trong đó e_i là số dư xác định được trong công thức (1) hoặc:

                                  (3)

Trong đó:

y_i  là giá trị đối chứng thứ i;

  là giá trị dự đoán thứ i thu được khi áp dụng mô hình NIR đa biến;

...

...

...

 là trung bình của các giá trị dự đoán;

 là trung bình của các giá trị đối chứng.

Ý nghĩa của độ chệch được kiểm tra bằng phép thử t. Tính giới hạn tin cậy của độ chệch (BCLs), T_b, bằng xác định giới hạn để chấp nhận hoặc không chấp nhận phương trình hiệu năng trên tập hợp mẫu nhỏ được chọn từ tập hợp mẫu mới.

                     (4)

Trong đó:

α  là khả năng tạo ra sai số kiểu l;

t  là giá trị t thích hợp với phép thử với bậc tự do liên quan đến SEP và xác suất sai số kiểu l được chọn (xem Bảng 1);

n  là số mẫu độc lập;

s_SEP  là sai số chuẩn dự đoán (xem 6.5).

...

...

...

               (5)

Điều này có nghĩa là độ chệch được kiểm tra với 20 mẫu phải cao hơn 48 % sai số chuẩn dự đoán được coi là khác với zero.

Bảng 1 - Các giá trị phân bố t với xác suất α = 0,05 = 5 %

n

t

n

t

n

t

...

...

...

t

5

2,57

11

2,20

17

2,11

50

2,01

...

...

...

2,45

12

2,18

18

2,10

75

1,99

7

2,36

...

...

...

2,16

19

2,09

100

1,98

8

2,31

14

2,14

...

...

...

2,09

200

1,97

9

2,26

15

2,13

30

2,04

...

...

...

1,96

10

2,23

16

2,12

40

2,02

1 000

1,96

...

...

...

6.4  Sai số bình phương trung bình dự đoán (RMSEP)

Sai số bình phương trung bình dự đoán, s_RMSEP (C.3.6) biểu thị theo công thức:

                      (6)

Trong đó:

e_i  là số dư của mẫu thứ i;

n  là số lượng mẫu độc lập.

Giá trị này có thể so sánh được với SEC (C.3.3) và SECV (C.3.4).

Sai số bình phương trung bình dự đoán bao gồm cả sai số ngẫu nhiên (SEP) và sai số hệ thống (độ chệch). Nó cũng bao gồm sai số của các phương pháp đối chứng (như SEC và SECV).

­­                   (7)

...

...

...

n  là số lượng mẫu độc lập;

s_SEP  là sai số chuẩn dự đoán (xem 6.5);

 là độ chệch hoặc sai số hệ thống.

Không có phép thử trực tiếp đối với RMSEP. Đây là lý do để phân tách sai số hệ thống, độ chệch hoặc  và sai số ngẫu nhiên, SEP hoặc s_SEP.

6.5  Sai số chuẩn dự đoán (SEP)

Sai số chuẩn dự đoán, s_SEP, hoặc độ lệch chuẩn của số sư, biểu thị độ chính xác của các kết quả NIR thông thường đã được hiệu chỉnh về chênh lệch trung bình độ chệch giữa phương pháp chuẩn và phương pháp NIR thông thường, có thể tính được bằng công thức sau:

                  (8)

Trong đó:

n  là số lượng mẫu độc lập;

...

...

...

  là độ chệch hoặc sai số hệ thống.

SEP liên quan đến SEC (C.3.3) hoặc SECV (C.3.4) để kiểm tra hiệu lực của mô hình hiệu chuẩn đối với bộ mẫu đánh giá xác nhận được chọn.

Các giới hạn tin cậy sai số không rõ nguyên nhân (UECL), T_UE, được tính từ phép thử F (tỷ lệ của 2 phương sai) (xem Tài liệu tham khảo [19] và Bảng 2).

Trong đó:

s_SEC là sai số chuẩn của hiệu chuẩn (C.3.3);

α  là xác suất tạo sai lỗi kiểu i;

v = n - 1  bậc tự do của tử số liên quan đến SEP của bộ thử nghiệm, trong đó n là số lượng mẫu trong đánh giá xác nhận;

M = n_c - p - 1 là số bậc tự do của mẫu số liên quan đến SEC (sai số chuẩn của hiệu chuẩn);

...

...

...

n_c  là số lượng mẫu hiệu chuẩn;

p  là số lượng mẫu hoặc các hệ số PLS của mô hình.

CHÚ THÍCH 1  SEC có thể được thay thế bằng SECV cho thống kê tốt hơn SEC, thông thường s_SECV > s_SEC.

VÍ DỤ Với n = 20, α = 0,05, M = 100 và s_SEC = 1.

T_UE = 1,30                     (10)

Điều này có nghĩa là với 20 mẫu thử, SEP có thể được chấp nhận đến 30 % lớn hơn so với SEC.

CHÚ THÍCH 2  Hàm Excel2) FINV có thể được sử dụng

Phép thử F có thể không sử dụng để so sánh hai kết quả hiệu chuẩn trên cùng bộ mẫu đánh giá hiệu chuẩn. Cần đến hai bộ phép thử độc lập làm việc, cần đến một phép thử khác để so sánh hai hoặc nhiều mô hình trên cùng bộ dữ liệu.

Bảng 2 - Các giá trị F và căn bậc hai của giá trị F như là hàm của bậc tự do của tử số liên quan đến SEP và mẫu số liên quan đến SEC

...

...

...

F_(α:v,M)

Bậc tự do (SEP)

Bậc tự do (SEC)

Bậc tự do (SEP)

Bậc tự do (SEC)

50

100

...

...

...

500

1 000

50

100

200

500

100

5

2,40

...

...

...

2,26

2,23

2,22

5

1,55

1,52

1,50

1,49

1,49

...

...

...

2,29

2,19

2,14

2,12

2,11

6

1,51

1,48

1,46

...

...

...

1,45

7

2,20

2,10

2,06

2,03

2,02

7

1,48

...

...

...

1,43

1,42

1,42

8

2,13

2,03

1,98

1,96

1,95

...

...

...

1,46

1,43

1,41

1,40

1,40

9

2,07

1,97

1,93

...

...

...

1,89

9

1,44

1,41

1,39

1,38

1,37

10

2,03

...

...

...

1,88

1,85

1,84

10

1,42

1,39

1,37

1,36

1,36

...

...

...

1,99

1,89

1,84

1,81

1,80

11

1,41

1,37

1,36

...

...

...

1,34

12

1,95

1,85

1,80

1,77

1,76

12

1,40

...

...

...

1,34

1,33

1,33

13

1,92

1,82

1,77

1,74

1,73

...

...

...

1,39

1,35

1,33

1,32

1,32

14

1,89

1,79

1,74

...

...

...

1,70

14

1,38

1,34

1,32

1,31

1,30

15

1,87

...

...

...

1,72

1,69

1,68

15

1,37

1,33

1,31

1,30

1,29

...

...

...

1,85

1,75

1,69

1,66

1,65

16

1,36

1,32

1,30

...

...

...

1,29

17

1,83

1,73

1,67

1,64

1,63

17

1,35

...

...

...

1,29

1,28

1,28

18

1,81

1,71

1,66

1,62

1,61

...

...

...

1,30

1,31

1,29

1,27

1,27

19

1,80

1,69

1,64

...

...

...

1,60

19

1,34

1,30

1,28

1,27

1,26

29

1,69

...

...

...

1,52

1,49

1,48

29

1,30

1,26

1,23

1,22

1,22

...

...

...

1,60

1,48

1,42

1,38

1,37

49

1,27

1,22

1,19

...

...

...

1,17

99

1,53

1,39

1,32

1,28

1,26

99

1,24

...

...

...

1,15

1,13

1,12

199

1,48

1,34

1,26

1,21

1,19

...

...

...

1,22

1,16

1,12

1,10

1,09

499

1,46

1,31

1,22

...

...

...

1,13

499

1,21

1,14

1,11

1,08

1,07

999

1,45

...

...

...

1,21

1,14

1,11

999

1,20

1,14

1,10

1,07

1,05

...

...

...

Độ dốc, b, của đường hồi quy đơn giản y = a +  thường được ghi lại trong thông báo của NIR.

Chú ý rằng độ dốc phải được tính với các giá trị tham chiếu là biến phụ thuộc và các giá trị NIR dự đoán là biến độc lập, nếu độ dốc tính được dùng để chỉnh kết quả NIR (như trong trường hợp của hồi quy đa biến ngược sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán).

Từ bình phương tối thiểu phù hợp, độ dốc được tính:

                        (11)

Trong đó:

 là hiệp phương sai giữa các giá trị tham chiếu và giá trị dự đoán;

  là phương sai của giá trị dự đoán n.

Phần bị chặn được tính:

a =  -                    (12)

...

...

...

 là giá trị dự đoán trung bình;

 là giá trị tham chiếu trung bình;

b  là độ dốc.

Đối với độ chệch, phép thử t có thể được tính toán để kiểm tra giả thuyết rằng b = 1

                (13)

Trong đó:

n  là số lượng mẫu độc lập;

  là phương sai của các giá trị dự đoán n;

s_res là độ lệch chuẩn dư được định nghĩa trong Công thức (14).

...

...

...

Trong đó:

n  là số lượng mẫu độc lập,

a  là Công thức phần bị chắn (12),

b  là Công thức độ dốc (11),

y_i  là giá trị tham chiếu thứ i,

 là giá trị dự đoán thu được khi áp dụng phương thức NIR đa biến.

(RSD giống như SEP khi các giá trị dự đoán được hiệu chỉnh về độ dốc và phần chặn. Không được nhầm lẫn giữa độ chệch và phần bị chắn - xem thêm Hình 1.) Độ chệch bằng phần bị chặn chỉ khi độ dốc chính bằng là một.

Độ dốc, b, được coi là khác 1 khi

t_obs ≥ t_{(1 - α/2)}

...

...

...

t_{(1 - α/2)}  là giá trị t thu được từ Bảng 1 với xác suất α = 0,05 (5 %).

Phạm vi quá hẹp hoặc phân phối không đồng đều dẫn đến việc hiệu chỉnh độ dốc không thích hợp ngay cả khi SEP là chính xác. Độ dốc chỉ có thể được điều chỉnh khi việc đánh giá xác nhận bao trùm phần lớn dải hiệu chuẩn.

VÍ DỤ Đối với n = 20 mẫu với độ lệch chuẩn còn lại là 1 [công thức (14)], độ lệch chuẩn của giá trị dự đoán  = 2 và độ dốc tính được b = 1,2, giá trị quan sát được t_obs là 1,7 và khi đó độ dốc khác 0 đáng kể so với 1 là giá trị t (xem Bảng 1) đối với n = 20 mẫu là 2,09. Nếu độ dốc là 1,3 giá trị t_obs là 2,6 và độ dốc khác 1 không đáng kể.

7  Chuẩn bị mẫu thử

Việc lấy mẫu không quy định trong tiêu chuẩn này. Nên lấy mẫu theo TCVN 4325 (ISO 6497)^[5] và TCVN 9027 (ISO 24333)^[6^].

Điều quan trọng là mẫu gửi đến phòng thử nghiệm phải đúng là mẫu đại diện và không bị hư hỏng hoặc thay đổi trong suốt quá trình bảo quản hoặc vận chuyển.

8  Cách tiến hành

8.1  Chuẩn bị mẫu thử

Tất cả các mẫu phòng thử nghiệm phải được giữ trong các điều kiện duy trì được các thành phần của mẫu từ khi lấy mẫu đến khi bắt đầu tiến hành thử nghiệm.

...

...

...

Trước khi phân tích, mẫu cần được lấy sao cho thu được mẫu đại diện cho vật liệu cần phân tích.

Đối với các quy trình cụ thể, xem các tiêu chuẩn NIR cụ thể.

8.2  Phép đo

Thực hiện theo các hướng dẫn của nhà sản xuất hoặc nhà cung cấp thiết bị.

Các mẫu đã chuẩn bị cần đưa đến nhiệt độ trong dải nhiệt độ của phép đánh giá xác nhận.

8.3  Đánh giá kết quả

Kết quả có hiệu lực khi nằm trong phạm vi của mô hình hiệu chuẩn được sử dụng.

Các kết quả thu được trên các mẫu được phát hiện là giá trị quang phổ ngoại lệ không được coi là tin cậy.

9  Kiểm tra sự ổn định của thiết bị

...

...

...

Ít nhất mỗi ngày một lần thực hiện đo ít nhất một mẫu kiểm soát để kiểm tra sự ổn định của thiết bị và để phát hiện trục trặc bất thường. Việc biết trước về nồng độ thực của chất phân tích trong mẫu kiểm soát là không cần thiết. Các mẫu kiểm soát cần phải ổn định và các mẫu tương đồng với mẫu phân tích càng tốt. Các thông số đo của mẫu kiểm soát phải ổn định và, nếu có thể, về mặt sinh hóa càng giống với chất phân tích mẫu càng tốt. Mẫu được chuẩn bị theo 8.1 và được bảo quản sao cho kéo dài thời gian bảo quản dài nhất. Các mẫu này thường ổn định trong thời gian dài, nhưng sự ổn định cần được kiểm tra trong các trường hợp thực tế. Mẫu kiểm soát cần có đủ để bảo đảm việc kiểm soát không bị gián đoạn.

Sự thay đổi hàng ngày cần được vẽ thành sơ đồ kiểm soát và được khảo sát về các mô hình xu hướng thay đổi.

9.2  Chuẩn đoán thiết bị

Đối với các máy đo quang phổ quét, độ chính xác và độ chụm của các bước sóng hoặc số sóng (xem 4.1) cần được kiểm tra ít nhất một tuần một lần hoặc thường xuyên hơn theo các khuyến cáo của nhà sản xuất thiết bị và kết quả cần được so sánh với các quy định kỹ thuật và các yêu cầu (4.1).

Tương tự kiểm tra tiếng ồn của thiết bị cần được thực hiện hàng tuần hoặc định kỳ theo khuyến cáo của nhà sản xuất thiết bị.

9.3  Thiết bị trong hệ thống

Nếu sử dụng một số thiết bị trong hệ thống, chú ý đặc biệt về việc chuẩn hóa thiết bị theo khuyến cáo của nhà sản xuất.

10  Kiểm tra việc thực hiện hiệu chuẩn

10.1  Yêu cầu chung

...

...

...

Nếu mẫu chưa qua kiểm tra, tức là mẫu không phù hợp với tập hợp các mẫu được sử dụng để hiệu chuẩn và/hoặc đánh giá xác nhận, do đó không thể xác định được bằng các mô hình dự kiến, trừ khi mô hình được thay đổi. Vì vậy, các phép đo ngoại lai có thể được sử dụng để quyết định mẫu cần được chọn để phân tích đối chứng và được bao gồm trong mô hình hiệu chuẩn.

Nếu mô hình hiệu chuẩn phù hợp đối với mẫu cần đo, thì quang phổ được đánh giá theo các mô hình hiệu chuẩn đã được đánh giá xác nhận.

Các phương pháp NIR cần được đánh giá liên tục dựa vào các phương pháp đối chứng để bảo đảm ổn định hiệu năng tối ưu của hiệu chuẩn và việc tuân thủ độ chính xác. Tần suất kiểm tra phương pháp NIR phải đủ để đảm bảo rằng phương pháp này đang hoạt động dưới sự kiểm soát ổn định về sai lệch hệ thống và ngẫu nhiên so với các phương pháp chuẩn. Các tần suất kiểm tra phụ thuộc vào số lượng mẫu phân tích mỗi ngày và tốc độ thay đổi trong tập hợp mẫu.

Việc đánh giá xác nhận cần được thực hiện trên các mẫu được chọn ngẫu nhiên từ các mẫu phân tích. Cần phải dùng đến một số cách lấy mẫu để đảm bảo việc phân bố mẫu đã được cân đối trên toàn bộ dải hiệu chuẩn, ví dụ như phân đoạn dải nồng độ và chọn ngẫu nhiên các mẫu thử trong mỗi phân đoạn hoặc để đảm bảo rằng đã bao trùm các mẫu với phạm vi thương mại.

Số lượng mẫu cần cho việc đánh giá xác nhận cần phải đủ để có các số liệu thống kê sử dụng để kiểm tra hiệu năng. Để đánh giá xác nhận mẫu chất rắn, cần ít nhất 20 mẫu (để có phân bố chuẩn của phương sai). Một mẫu có thể đủ cho các kết quả của bộ đánh giá xác nhận độc lập, để bắt đầu tiến hành đánh giá xác nhận. Tiếp tục khoảng 5 mẫu đến 10 mẫu mỗi tuần là đủ để theo dõi việc thực hiện đúng cách. Việc sử dụng ít mẫu hơn sẽ rất khó để có những quyết định đúng trong trường hợp một kết quả nằm ngoài giới hạn kiểm soát.

10.2  Biểu đồ kiểm soát sử dụng chênh lệch giữa các kết quả đối chứng và NIR

Các kết quả cần được đánh giá bằng biểu đồ kiểm soát, để số lượng mẫu trên trục hoành và chênh lệch giữa các kết quả thu được bằng phương pháp đối chứng và phương pháp NIR trên trục tung; các giá trị ± 2s_SEP (xác suất 95 %) và ± 3 s_SEP (xác suất 99,8 %) có thể được sử dụng để cảnh báo và các giới hạn hoạt động mà SEP thu được trên bộ phép thử được chọn tự do từ các mẫu hiệu chuẩn.

Nếu các phòng thử nghiệm hiệu chuẩn và đối chứng đều thực hiện độc lập, thì chỉ có một điểm trong số 20 điểm nằm ngoài giới hạn cảnh báo và hai điểm trong số 1 000 điểm nằm ngoài giới hạn hoạt động.

Biểu đồ kiểm soát cần được kiểm tra về độ chệch hệ thống từ điểm zero, các mô hình hệ thống và biến thiên quá mức của các kết quả. Quy tắc chung áp dụng cho các biểu đồ kiểm soát Shewart có thể được sử dụng trong việc đánh giá (xem ISO 8258 ^[7]). Tuy nhiên, quá nhiều quy tắc áp dụng đồng thời có thể dẫn đến các cảnh báo nhầm.

...

...

...

a) một điểm nằm ngoài giới hạn hoạt động;

b) hai trong số ba điểm nằm thành hàng ngang ngoài giới hạn cảnh báo;

c) chín điểm nằm thành hàng ngang cùng phía của đường zero.

Đồ thị của các biểu đồ kiểm soát bổ sung về các tính năng khác của việc kiểm soát hoạt động (ví dụ chênh lệch trung bình giữa kết quả NIR và kết quả đối chứng, xem ISO 9622 [8]) và các quy tắc bổ sung có thể được áp dụng để củng cố các quyết định.

Trong việc đánh giá kết quả, nên nhớ rằng SEP và sự chênh lệch giữa kết quả NIR và kết quả tham chiếu cũng bao gồm cả sự thiếu chính xác của kết quả tham chiếu. Sự đóng góp này có thể được bỏ qua nếu sự thiếu chính xác của kết quả tham chiếu được giảm xuống dưới một phần ba SEP (xem tham khảo [19]).

Để giảm nguy cơ cảnh báo sai, các mẫu kiểm soát cần được phân tích độc lập (trong dãy khác nhau) của cả hai phép đo phổ NIR và phương pháp đối chứng để tránh ảnh hưởng sai lệch hệ thống trong phân tích đối chứng đối với phân tích mẫu.

Nếu các giới hạn cảnh báo thường bị vượt quá và biểu đồ kiểm soát chỉ cho thấy sự dao động ngẫu nhiên (như ngược với xu hướng hoặc sai lệch hệ thống), thì các giới hạn kiểm soát có thể được dựa trên giá trị SEP tốt nhất. Việc cố tác động đến các kết quả trong giới hạn bằng cách chỉnh hiệu chuẩn thường xuyên không cải thiện tình hình trong thực tế. SEP cần được thay thế bằng cách đánh giá lại sử dụng các kết quả mới nhất.

Nếu các phương trình hiệu chuẩn sau một thời gian ổn định đã bắt đầu mất kiểm soát, thì cần thực hiện lại việc hiệu chuẩn. Trước khi thực hiện, cần đánh giá xem những thay đổi có thể là do sự thay đổi trong phân tích đối chứng, những thay đổi không lường trước trong điều kiện đo (ví dụ như do một người mới thực hiện), độ chệch của thiết bị hoặc trục trặc của thiết bị v.v... Trong một số trường hợp việc điều chỉnh đơn giản số hạng không đổi trong phương trình hiệu chuẩn là đủ (ví dụ thể hiện trong Hình B.6). Trong các trường hợp khác, có thể cần để chạy lại quy trình hiệu chuẩn hoàn chỉnh, hoặc một phần hiệu chuẩn cơ bản được mở rộng để bao gồm các mẫu đánh giá xác nhận và các mẫu bổ sung được chọn cho mục đích này (ví dụ thể hiện trong hình B.7).

Có thể xem các phép phân tích đối chứng trong các điều kiện kiểm soát thống kê, các điều kiện đo và hiệu năng thiết bị là không thay đổi, thì độ chệch đáng kể hoặc các giá trị SEP tăng có thể do những thay đổi về các tính chất hóa học, sinh học hoặc vật lý của các mẫu được so sánh với các bộ mẫu hiệu chuẩn đang thực hiện.

...

...

...

11  Độ chính xác và độ chụm

11.1  Độ lặp lại

Độ lặp lại là chênh lệch giữa hai kết quả thử riêng rẽ thu được khi sử dụng cùng phương pháp, tiến hành trên vật liệu thử giống hệt nhau, do một người thực hiện, sử dụng cùng thiết bị, trong một khoảng thời gian ngắn, không được quá 5 % các trường hợp phụ thuộc vào nguyên liệu mẫu, chất phân tích, mẫu và phạm vi biến đổi chất phân tích, phương pháp trình bày mẫu, loại thiết bị và các cách hiệu chuẩn được sử dụng. Độ lặp lại cần được xác định trong từng trường hợp.

11.2  Độ tái lập

Độ tái lập là chênh lệch giữa hai kết quả thử riêng rẽ thu được khi sử dụng cùng phương pháp, tiến hành thử trên vật liệu thử giống hệt nhau, trong các phòng thử nghiệm khác nhau, do những người khác nhau thực hiện, sử dụng các thiết bị khác nhau, không được quá 5 % các trường hợp phụ thuộc vào nguyên liệu mẫu, chất phân tích, mẫu và phạm vi biến đổi chất phân tích, phương pháp trình bày mẫu, loại thiết bị và các cách hiệu chuẩn được sử dụng. Độ lặp lại cần được xác định trong từng trường hợp.

11.3  Độ chính xác

Độ chính xác bao gồm độ không đảm bảo từ độ lệch hệ thống từ giá trị thực trên các mẫu riêng lẻ (độ đúng) và độ không đảm bảo từ những biến thiên ngẫu nhiên (độ chụm), phụ thuộc vào vật liệu mẫu, chất phân tích, mẫu và dải dao động của chất phân tích, phương pháp trình bày mẫu, kiểu thiết bị và các cách hiệu chuẩn được sử dụng. Độ chính xác cần được xác định trong từng trường hợp. Các giá trị SEP và giá trị RMSEP cũng bao gồm độ không đảm bảo của kết quả tham chiếu mà có thể thay đổi theo từng trường hợp.

12  Báo cáo thử nghiệm

Báo cáo thử nghiệm phải nêu rõ:

...

...

...

b) phương pháp thử đã sử dụng, viện dẫn tiêu chuẩn này;

c) mọi điều kiện thao tác không quy định trong tiêu chuẩn này hoặc được xem là tùy chọn, cùng với mọi tình huống bất thường có thể ảnh hưởng đến kết quả;

d) kết quả thử nghiệm thu được;

e) độ chệch và SEP ước tính từ phép thử hiệu năng trên ít nhất 20 mẫu thử (Điều 10).

Phụ lục A

(tham khảo)

Hướng dẫn đối với các tiêu chuẩn NIR cụ thể

Các tiêu chuẩn NIR cụ thể có thể được xác định đối với quá trình hiệu chuẩn cụ thể để xác định các thành phần và các thông số cụ thể trong thức ăn chăn nuôi, ngũ cốc và các sản phẩm ngũ cốc xay bằng đo phổ NIR.

...

...

...

a) loại mẫu và các thành phần hoặc các thông số được xác định tiếp theo bằng "đo phổ hồng ngoại gần" và các mô hình hiệu chuẩn được sử dụng trong tiêu đề và phạm vi áp dụng;

b) mô hình hiệu chuẩn, tốt nhất là thể hiện ở dạng bảng, bao gồm cả số lượng mẫu, phạm vi, bộ đánh giá xác nhận s_SEP và RSQ đối với từng thông số (ví dụ được nêu trong Bảng A.1 và A.2);

c) các phương pháp đối chứng dùng để việc đánh xác nhận dưới “chuẩn đối chứng”;

d) nguyên tắc của phép đo huỳnh quang (ví dụ NIR, NIT) và nguyên tắc hiệu chuẩn (ví dụ PLS, ANN);

e) quy trình bao gồm chuẩn bị mẫu thử, đo và kiểm soát chất lượng;

f) Dữ liệu về độ chụm được xác định bằng phép thử liên phòng thử nghiệm theo TCVN 6910-2 (ISO 5725-2)^[^22^].

Bảng A.1 - Bộ hiệu chuẩn

Thành phần

Hàm lượng ẩm

...

...

...

Hàm lượng tối thiểu,
% khối lượng

Hàm lượng tối đa,
% khối lượng

Chất béo

Nguyên trạng

7 401

0,3

18,5

Độ ẩm

Nguyên trạng

...

...

...

0,8

18,0

Protein

Nguyên trạng

17 165

6,0

74,1

Xơ

Nguyên trạng

...

...

...

0,2

26,8

Tinh bột

Nguyên trạng

1 140

3,0

62,1

Bảng A.2 - Bộ đánh giá xác nhận

Thành phần

...

...

...

Số lượng mẫu,
N

Độ chính xác,
s_SEP

Hàm lượng tối thiểu,
% khối lượng

Hàm lượng tối đa,
% khối lượng

RSQ (C.3.9)

Chất béo

ANN

183

0,50

...

...

...

12,9

0,94

Hàm lượng ẩm

ANN

183

0,47

9,2

12,3

0,83

...

...

...

ANN

179

0,72

11,0

29,1

0,96

Xơ

ANN

123

...

...

...

0,5

18,0

0,90

Tinh bột

PLS

113

1,80

7,8

50,2

...

...

...

Phụ lục B

(tham khảo)

Các ví dụ về các hình

CHÚ DẪN

1

giới hạn ± 3s, trong đó s là độ lệch chuẩn

y_ref

...

...

...

2

đường 45° (đường lý tưởng với độ dốc, b = 1 và độ chệch  = 0)

y_NIRS

các giá trị dự đoán hồng ngoại gần

3

đường hồi quy

Xác định protein thô trong cỏ ủ chua: Kết quả thu được trên một dãy phép thử độc lập (95 mẫu) sử dụng phương trình hiệu chuẩn đã triển khai: sai số chuẩn của dự đoán, s_SEP = 4,02; sai số bình phương trung bình của dự đoán, s_RMSEP = 6,05; độ dốc, b = 1,04.

...

...

...

CHÚ DẪN

1

dãy 1, chỉ ra phổ ngoại lệ

5

dãy 5

2

dãy 2

6

...

...

...

3

dãy 3

y

độ hấp thụ

4

dãy 4

λ

bước sóng

Hình B.2 - Phổ hấp thụ có mặt ngoại lệ x

...

...

...

CHÚ DẪN

1          Ngoại lệ

Hình B.3 - Đồ thị phân tích thành phần chính có một ngoại lệ x

CHÚ DẪN

1  Ngoại lệ

y_ref  các giá trị tham chiếu

y_NIRS  các giá trị dự đoán hồng ngoại gần

Vẽ các giá trị tham chiếu và giá trị dự đoán (hoặc ngược lại) cho thấy một mẫu lệch hẳn ra khỏi các mẫu khác. Nếu lý do với độ lệch này không liên quan đến dữ liệu NIR (x-outlier) mẫu này sẽ là một ngoại lệ y, do các dữ liệu tham chiếu có sai sót hoặc mối quan hệ khác nhau giữa dữ liệu tham chiếu và dữ liệu quang phổ.

...

...

...

CHÚ DẪN

1

giới hạn ± 3s

4

ngoại lệ

2

đường 45°

y_ref

...

...

...

3

đường hồi quy                   

y_NIRS

các giá trị dự đoán hồng ngoại gần

Hình B.5 - Ví dụ xác định ADF trong cỏ ủ chua có ngoại lệ y

CHÚ DẪN

1  giới hạn hoạt động trên (UAL, +3 s_SEP)

2  giới hạn cảnh báo trên (UWL, +2 s_SEP)

...

...

...

4  giới hạn hoạt động dưới (LAL, -3 s_SEP)

n  số lần thực hiện

y_ref  các giá trị tham chiếu

y_NIRS  các giá trị dự đoán hồng ngoại gần

Không có điểm nằm ngoài UAL hoặc LAL. Tuy nhiên, chín điểm nằm trên một đường (ví dụ: 14 đến 22) trên cùng một phía của đường zero. Điều đó cho thấy vấn đề về độ chệch. Hai điểm (27 và 28) trong ba điểm ngoài LWL nhưng không nằm ngoài UWL. Điều này cũng cho thấy vấn đề về độ dốc. Không tăng biến ngẫu nhiên quan sát được. Chiều rộng vẫn còn ít hơn 3 s_SEP.

Trong kết luận, việc hiệu chỉnh cần được điều chỉnh độ chệch.

Hình B.6 - Ví dụ: Biểu đồ kiểm soát để xác định hàm lượng chất béo trong ngũ cốc, biểu thị bằng phần trăm khối lượng

CHÚ DẪN

...

...

...

2  giới hạn cảnh báo trên (UWL, +2 s_SEP)

3  giới hạn cảnh báo dưới (LWL, -2 s_SEP)

4  giới hạn hoạt động dưới (LAL, -3 s_SEP)

n  số chạy

y_ref  các giá trị tham chiếu

y_NIRS  các giá trị dự đoán hồng ngoại gần

Quan sát 34 điểm đầu tiên, có một điểm nằm ngoài là UAL. Điều này cho thấy có vấn đề nghiêm trọng. Hai (22 và 23) trong ba điểm nằm ngoài là UWL. Hai điểm riêng biệt cũng nằm ngoài LWL. Phần lớn các điểm phân bố đều quanh đường zero (quy tắc chín điểm được tuân thủ) nhưng năm trong số 34 điểm nằm ngoài giới hạn tin cậy 95 % (UWL, LWL) và một trong số 34 nằm điểm ngoài giới hạn 99,9 % giới hạn tin cậy (UAL, LAL), vậy là nhiều hơn so với dự kiến.

Một lý do đối với hình ảnh này có thể là các giá trị SEP sau khi tính các giới hạn là quá lạc quan. Điều này có nghĩa là các giới hạn cần được mở rộng. Một lý do khác có thể là các mẫu thực tế hơi khác với các mẫu hiệu chuẩn. Để kiểm tra khả năng này, bộ hiệu chuẩn cần được mở rộng để bao trùm các mẫu kiểm soát và cần xây dựng biểu đồ chuẩn mới. Việc thực hiện hiệu chuẩn này rõ ràng là tốt hơn, thể hiện qua những con số mẫu kiểm soát 35 đến 62.

Hình B.7 Biểu đồ kiểm soát để xác định thông số trong nền mẫu (phạm vi 44 % đến 57 %)

...

...

...

Phụ lục C

(tham khảo)

Các thuật ngữ và định nghĩa bổ sung

C.1  Thuật ngữ và định nghĩa chung

C.1.1

Phương pháp đối chứng (reference method)

Phương pháp phân tích đã được đánh giá xác nhận được công nhận bởi các chuyên gia hoặc theo thỏa thuận giữa các bên.

CHÚ THÍCH 1  Phương pháp đối chứng đưa ra các “giá trị đúng” hoặc “giá trị đã định” về số lượng của các giá trị đo.

CHÚ THÍCH 2  Được cập nhật từ (ISO 8196-1 )^[^23^], 3.1.2.

...

...

...

Phương pháp gián tiếp (indirect method)

Phương pháp mà đặc tính của các giá trị đo là hàm số liên quan đến các tham số cần xác định và tín hiệu thu được có liên quan đến “giá trị đúng” được xác định bằng phương pháp đối chứng.

C.1.3

Đo phổ hồng ngoại gần (near infrared spectroscopy)

NIRS

Đo cường độ hấp thụ ánh sáng cận hồng ngoại của mẫu trong dải bước sóng từ 770 nm đến 2 500 nm (12 900 cm^-^1 đến 4 000 cm^-^1).

CHÚ THÍCH  Thiết bị NIRS sử dụng một phần, toàn bộ hoặc phạm vi bao gồm vùng này (ví dụ 400 nm đến 2 500 nm). Kỹ thuật hiệu chuẩn đa biến này sau đó được sử dụng liên quan đến tổ hợp các giá trị độ hấp thụ hoặc tới thành phần hoặc một số đặc tính của các mẫu.

C.1.4

Đo độ phản xạ hồng ngoại gần (near infrared reflectance)

...

...

...

Kiểu đo phổ hồng ngoại gần khi phép đo cơ bản có độ hấp thụ ánh sáng hồng ngoại gần được phản xạ khuếch tán trở lại từ bề mặt của mẫu được thu lại bằng detector ở phía trước mẫu.

C.1.5

Đo độ truyền qua hồng ngoại gần (near infrared transmittance)

NIT

Kiểu đo phổ hồng ngoại gần khi phép đo cơ bản có độ hấp thụ ánh sáng hồng ngoại gần truyền qua mẫu và được thu lại bằng detector ở sau mẫu.

C.1.6

Mạng lưới NIRS (NIRS network)

Một số thiết bị hồng ngoại gần, được vận hành sử dụng các mô hình hiệu chuẩn giống nhau, thường được chuẩn hóa để giảm thiểu chênh lệch các về giá trị dự đoán đối với một bộ các mẫu chuẩn.

C.1.7

...

...

...

Quá trình mà một nhóm các thiết bị hồng ngoại gần được chỉnh để cho các giá trị dự đoán tương tự như khi thực hiện mô hình hiệu chuẩn trên cùng một mẫu.

CHÚ THÍCH  Một số kỹ thuật có thể được sử dụng nhưng có thể được xác định hiểu rộng là các phương pháp “dự đoán trước” khi phổ của các mẫu được chỉnh để giảm thiểu sự chênh lệch giữa các đáp ứng của thiết bị "chỉnh" và từng thiết bị trong nhóm và các phương pháp "dự đoán sau" khi hồi quy tuyến tính được sử dụng để chỉnh các giá trị dự đoán thu được từ mỗi thiết bị để cho các kết quả càng giống càng tốt với kết quả thiết bị "chính".

C.1.8

Tỷ số z (z-score)

Chuẩn mực thực hiện được tính bằng cách chia độ chênh lệch giữa kết quả dự đoán hồng ngoại gần và các giá trị đúng hoặc giá trị đã định bởi giá trị đích về độ lệch chuẩn, thông thường độ lệch chuẩn để đánh giá sự thành thạo của chuyên gia.

CHÚ THÍCH  Đây là biện pháp chuẩn hóa về độ chệch trong thử nghiệm, được tính bằng cách sử dụng các giá trị chỉ định và độ lệch chuẩn để đánh giá sự thành thạo của chuyên gia.

C.2  Kỹ thuật hiệu chuẩn

C.2.1

Phân tích thành phần chính (principal component analysis)

...

...

...

Hình thức nén dữ liệu đối với bộ mẫu làm việc duy nhất với dữ liệu x (quang phổ) và cho các thành phần chính (hệ số) theo một quy tắc mà mỗi PC thể hiện sự biến đổi tối đa trong các dữ liệu thời điểm bất kỳ và không tương quan với PC bất kỳ khác.

CHÚ THÍCH  Các PC đầu tiên thể hiện càng nhiều càng tốt khả năng biến thiên trong dữ liệu gốc. Ảnh hưởng của nó được trừ vào dữ liệu x và PC mới biểu thị càng nhiều càng tốt về những biến đổi trong dữ liệu còn lại. Có thể suy ra bằng nhiều PC có các điểm dữ liệu khác trong quang phổ hoặc mẫu trong tập dữ liệu, nhưng những ảnh hưởng lớn trong quang phổ có thể cho thấy được tập trung trong vài PC đầu tiên và do đó số lượng dữ liệu cần được coi là đã giảm đáng kể.

PCA đưa ra hai tập biến mới ở từng giai đoạn: điểm PC đại diện cho các phản ứng lại của từng mẫu trên từng PC; Nạp PC tương ứng với tầm quan trọng tương đối của từng điểm dữ liệu trong quang phổ gốc tới PC.

PCA có nhiều công dụng, ví dụ trong việc giải thích quang phổ, nhưng được sử dụng rộng rãi nhất trong việc xác định các quang phổ ngoại lai.

C.2.2

Hồi quy thành phần chính (principal component regression)

PCR

Kỹ thuật này sử dụng các điểm trên mỗi thành phần chính là các biến hồi quy độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính đa biến với các giá trị đại diện cho các thành phần của mẫu.

CHÚ THÍCH: Khi mỗi PC là trực giao với từng PC khác, thì các điểm tạo thành trong bộ dữ liệu không tương quan có các đặc tính tốt hơn so với quang phổ ban đầu. Mặc dù có thể chọn một tổ hợp các PC để hồi quy dựa trên cách mà mỗi PC có liên quan đến thành phần quan tâm, hầu hết các phần mềm thương mại sử dụng phép hồi quy cho tất cả các PC đến PC cao nhất được chọn cho mô hình ("phương pháp tiếp cận từ trên xuống").

...

...

...

C.2.3

Hồi quy bình phương nhỏ nhất từng phần (partial least squares regression)

PLS

Hình thức nén dữ liệu trong đó sử dụng quy tắc để lấy các yếu tố cho phép mỗi yếu tố lần lượt có cơ hội tối đa hóa các phương sai giữa các dữ liệu y và tất cả các tổ hợp tuyến tính có thể có của các dữ liệu x.

CHÚ THÍCH: PLS là sự cân bằng giữa phương sai và sự tương quan với mỗi yếu tố bị ảnh hưởng bởi cả hai tác động. Các yếu tố PLS do đó liên quan trực tiếp hơn với độ biến động giá trị y so với các thành phần chính. PLS tạo ra ba biến số mới, tải trọng (không phải là trực giao với nhau), các lần nạp và các điểm trực giao với cả hai.

Các mô hình PLS được tạo ra bởi các điểm PLS hồi quy dựa theo các giá trị y. Khi PCR được sử dụng trong NIRS, thì các hệ số hồi quy trong PLS thường được chuyển đổi trở lại mô hình dự đoán sử dụng tất cả các điểm dữ liệu trong dải bước sóng.

C.2.4

Hồi quy tuyến tính đa biến (multiple linear regression)

MLR

...

...

...

CHÚ THÍCH: Trong NIRS, các giá trị x là các giá trị độ hấp thụ tại các bước sóng được chọn trong NIR hoặc là các biến thu được như các điểm PCA hoặc PLS.

C.2.5

Mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural network)

ANN

Kỹ thuật mô hình phi tuyến tính dựa trên kiến trúc của các hệ thống nơ-ron sinh học.

CHÚ THÍCH: Mạng là bộ dữ liệu với một vài giá trị x (biến quang phổ hoặc các biến thu được như các điểm PCA) và các giá trị tham chiếu y. Trong quá trình huấn luyện, cấu trúc của mạng có thể được sửa đổi và các hệ số trọng lượng đã chuyển giao nơ-ron cho cả đầu vào và đầu ra để thu được những dự đoán tốt nhất có thể của các giá trị thông số.

Các mạng nơ-ron đòi hỏi rất nhiều dữ liệu trong việc huấn luyện.

C.2.6

Mô hình đa biến

...

...

...

C.2.7

Ngoại lệ (Outlier)

Một bộ phận của bộ các giá trị mà không phù hợp với các bộ phận khác của bộ giá trị đó. [ISO 5725-1: 1994^[^21]^.3.21]

CHÚ THÍCH: Đối với dữ liệu NIRS, giá trị ngoại lệ là những điểm trong bất kỳ của bộ dữ liệu có giá trị thống kê nằm ngoài phân phối dự kiến. Các ngoại lệ thường được phân loại là ngoại lệ (quang phổ) x hoặc ngoại lệ (dữ liệu tham chiếu) y.

C.2.8

Ngoại lệ x (x-outlier)

Ngoại lệ liên quan đến quang phổ NIR

CHÚ THÍCH: Ngoại lệ x có thể phát sinh quang phổ do lỗi thiết bị hoặc từ kiểu mẫu mà hoàn toàn khác với các mẫu khác hoặc trong dự đoán, kiểu mẫu không bao gồm trong bộ hiệu chuẩn ban đầu.

C.2.9

...

...

...

Ngoại lệ liên quan đến sai lỗi trong dữ liệu tham chiếu, ví dụ: một sai lỗi trong sao chép hoặc trong giá trị thu được từ các phòng thử nghiệm đối chứng.

C.2.10

Đòn bẩy

Biện pháp đưa mẫu cách xa tâm của khoảng trống tập hợp được xác định bởi mô hình.

CHÚ THÍCH: Các mẫu có lực đòn bẩy cao có ảnh hưởng lớn trên mô hình. Lực đòn bẩy được tính bằng cách đo khoảng cách giữa một điểm dự kiến và trung tâm của mô hình.

C.2.11

Khoảng cách Mahalanobis (Mahalanobis distance)

Giá trị h tổng thể (global h-value)

Khoảng cách trong không gian PC giữa một điểm dữ liệu và tâm của không gian PC.

...

...

...

CHÚ THÍCH 2: Trong một số phần mềm, khoảng cách Mahalanobis được gọi là "giá trị n-tổng thể" và việc phát hiện ngoại lệ phụ thuộc vào có bao nhiêu độ lệch chuẩn h của mẫu tính từ tâm.

C.2.12

Lân cận h (neighbourhood h)

Khoảng cách trong không gian thành phần chính giữa một điểm dữ liệu và lân cận gần nhất n của nó, chỉ ra cho dù một mẫu được phân lập hoặc trong một phần tập hợp của sự phân bố.

C.2.13

Số dư (residual)

Chênh lệch giữa giá trị quan sát được của biến đáp ứng và giá trị dự đoán tương ứng của biển đáp ứng. [ISO 3534-3:1999^[1^2^], 1.21]

CHÚ THÍCH: Đối với dữ liệu NIRS, số dư là sự chênh lệch giữa giá trị tham chiếu và giá trị dự đoán của mô hình hồi quy. Số dư được sử dụng trong việc tính toán thống kê hồi quy.

C.2.14

...

...

...

Phần còn lại sau khi xử lý đo hóa chất (ví dụ: PCA, PLS) của quang phổ phát sinh từ dao động quang phổ không được mô tả bởi mô hình.

C.2.15

Bộ kiểm tra (test set)

Khi thử nghiệm mô hình hồi quy, sử dụng mọi tập hợp mẫu, trừ các mẫu được sử dụng để xây dựng đường chuẩn.

C.2.16

Bộ tập hợp thử nghiệm độc lập (independent test set)

Bộ tập hợp thử nghiệm bao gồm các mẫu từ một khu vực địa lý khác, nhà máy công nghiệp mới hoặc được thu thập tại thời điểm sau đó (ví dụ: từ một vụ thu hoạch khác) so với các mẫu được dùng để tạo ra và đánh giá xác nhận một mô hình hồi quy.

CHÚ THÍCH: Các mẫu này tạo thành phép thử "thực" của mô hình dự đoán.

C.2.17

...

...

...

Các mẫu được sử dụng để đánh giá xác nhận hoặc "chứng minh" hiệu chuẩn.

CHÚ THÍCH: Bộ mẫu đánh giá xác nhận thông thường gồm các mẫu có đặc điểm giống với mẫu được chọn để hiệu chuẩn. Thường cho phép các mẫu thay thế hoặc thứ n (xếp theo thứ tự các thành phần cần quan tâm) cho các bộ hiệu chuẩn và đánh giá xác nhận từ các mẫu như nhau.

C.2.18

Bộ mẫu giám sát (monitoring set)

Bộ mẫu được sử dụng cho việc kiểm soát thường xuyên của các mô hình hiệu chuẩn.

C.2.19

Đánh giá xác nhận chéo (cross-validation)

Phương pháp tạo ra các số liệu thống kê dự đoán, được lặp lại nhiều lần, tập hợp con của các mẫu được lấy ra từ sổ mẫu hiệu chuẩn, mô hình được tính toán trên các mẫu còn lại và số dư được tính trên bộ mẫu con đánh giá xác nhận; khi quá trình này đã được chạy một số lần, thì tính các số liệu thống kê dự đoán về tất cả các số dư.

CHÚ THÍCH: Đánh giá chéo đầy đủ bỏ qua một mẫu tại một thời điểm và được chạy n lần (khi có n mẫu hiệu chuẩn). Trong trường hợp một tập con lớn được lấy ra, thì chu kỳ đánh giá chéo thường chạy ít nhất tám lần trước khi tính số liệu thống kê. Cuối cùng, sử dụng tất cả các mẫu hiệu chuẩn để tính mô hình.

...

...

...

C.2.20

Quá nhiều (overfitting)

Phần bổ sung của quá nhiều số hạng hồi quy trong mô hình hồi quy tuyến tính đa biến.

CHÚ THÍCH: Kết quả quá vừa, khi các mẫu không có trong bộ hiệu chuẩn dự đoán, là các số liệu thống kê như RMSEP hoặc SEP quá ít so với dự kiến.

C.2.21

Biểu đồ điểm (score plot)

Biểu đồ mà số điểm trên một thành phần chính (PC) hoặc yếu tố bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS) được dựng theo một yếu tố PLS hoặc PC khác.

CHÚ THÍCH: Các điểm này rất hữu ích nếu ID mẫu hoặc các giá trị nồng độ được sử dụng để xác định mỗi điểm trong biểu đồ. Các mẫu trong dữ liệu sau đó có thể được nhìn thấy không rõ ràng từ dữ liệu thô.

C.3  Biểu thị thống kê

...

...

...

C.3.1

Độ chệch (bias)

Chênh lệch giữa giá trị tham chiếu y với giá trị trung bình y dự đoán bởi mô hình NIR.

C.3.2

Giới hạn tin cậy độ chệch (bias confidence limit)

BCL

h

Giá trị lớn hơn giá trị mà độ chệch khác nhiều so với 0 tại mức tin cậy quy định.

CHÚ THÍCH: Xem 6.3.

...

...

...

Sai số chuẩn của hiệu chuẩn (Standard error of calibration)

SEC

^sSEC

Đối với mô hình hiệu chuẩn, việc biểu thị chênh lệch trung bình giữa giá trị dự đoán và giá trị tham chiếu đối với các mẫu được sử dụng để tạo mô hình.

CHÚ THÍCH: Đối với các định nghĩa từ C.3.4 để C.3.7 theo thống kê, sự biểu thị chênh lệch trung bình này liên quan đến căn bậc hai của tổng các giá trị số dư bình phương chia cho số giá trị đã hiệu chỉnh về mức độ tự do, trong đó 68 % các lỗi đều dưới giá trị này.

C.3.4

Sai số chuẩn của đánh giá chéo (Standard error of cross-validation)

SECV

^sSECV

...

...

...

C.3.5

Sai số chuẩn dự đoán (Standard error of prediction)

Sai số chuẩn dự đoán đã hiệu chỉnh về độ chệch (Standard error of prediction corrected for the bias)

SEP

SEP(C)

^sSEP

Sự thể hiện chênh lệch trung bình độ chệch đã hiệu chỉnh giữa các giá trị dự đoán và các giá trị tham chiếu được dự đoán bằng mô hình hồi quy khi được áp dụng cho tập các mẫu không có nguồn gốc từ mô hình.

CHÚ THÍCH: SEP bao trùm khoảng tin cậy 68 % (nhân với 1,96 khoảng tin cậy 95 %).

C.3.6

...

...

...

RMSEP

^sRMSEP

Việc biểu thị chênh lệch trung bình giữa các giá trị tham chiếu và các giá trị dự đoán bằng mô hình hồi quy khi được áp dụng cho một tập hợp các mẫu không có nguồn gốc từ mô hình

CHÚ THÍCH: RMSEP bao gồm mọi độ chệch bất kỳ trong các dự đoán.

C.3.7

Sai số bình phương trung bình của đánh giá chéo (root mean square error of cross-validation)

RMSECV

^sRMSECV

Việc biểu thị chênh lệch trung bình giữa các giá trị tham chiếu và các giá trị dự đoán đối với các tập hợp con của mẫu được chọn làm mẫu dự đoán trong quá trình đánh giá xác nhận chéo (C.2.19).

...

...

...

C.3.8

Giới hạn tin cậy sai số không rõ nguyên nhân (unexplained error confidence limit)

UECL

T_UE

Giới hạn mà việc đánh giá xác nhận SEP phải vượt qua để có sự chênh lệch đáng kể từ các sai số chuẩn của hiệu chuẩn tại giới hạn tin cậy quy định.

C.3.9

RSQ

Bình phương của hệ số tương quan bội giữa các giá trị dự đoán và các giá trị tham chiếu.

...

...

...

C.3.10

Độ dốc (slope)

b

(Đường hồi quy), thể hiện lượng của y theo lượng tăng của x.

C.3.11

Phần chắn (intercept)

(Đường hồi quy) giá trị của y khi x băng không

C.3.12

Độ lệch chuẩn dư (residual Standard deviation)

...

...

...

Việc biểu thị kích cỡ trung bình của chênh lệch giữa các giá trị tham chiếu và các giá trị cố định sau khi thực hiện hiệu chỉnh về độ dốc và phần chắn.

C.3.13

Hiệp phương sai (covariance)

Việc mức độ cùng dao động của hai biến ngẫu nhiên.

CHÚ THÍCH: Nếu đối với một quần thể mẫu, nếu việc tăng giá trị x tương ứng với việc tăng giá trị y thì hiệp phương sai giữa hai biến này sẽ là dương. Nếu việc tăng giá trị x tương ứng với việc giảm giá trị y thì phương sai sẽ là âm. Khi các giá trị này không tương quan thì hiệp phương sai bằng 0.

Thư mục tài liệu tham khảo

[1] ISO 712, Cereals and cereal products - Determination of moisture content - Reference method

...

...

...

[3] TCVN 4331 (ISO 6492) Thức ăn chăn nuôi - Xác định hàm lượng chất béo

[4] TCVN 4326 (ISO 6496) Thức ăn chăn nuôi - Xác định độ ẩm và hàm lượng chất bay hơi khác

[5] TCVN 4325 (ISO 6497) Thức ăn chăn nuôi - Lấy mẫu

[6] TCVN 4329 (ISO 6865) Thức ăn chăn nuôi - Xác định hàm lượng xơ thô - Phương pháp có lọc trung gian

[7] TCVN 7076 (ISO 8258) Biểu đồ kiểm soát Shewhart

[8] TCVN 6835 (ISO 9622) Sữa nguyên chất - Xác định hàm lượng milkfat, protein và lactoza - Hướng dẫn vận hành thiết bị đo vùng hồng ngoại giữa

[9] TCVN 6555 (ISO 11085) Ngũ cốc, sản phẩm từ ngũ cốc và thức ăn chăn nuôi - Xác định hàm lượng chất béo thô và hàm lượng chất béo tổng số bằng phương pháp chiết Randall

[10] TCVN 9589 (ISO 13906) Thức ăn chăn nuôi - Xác định hàm lượng xơ xử lý bằng chất tẩy axit (ADF) và lignin xử lý bằng chất tẩy axit (ADL)

[11] TCVN 9590 (ISO 16472) Thức ăn chăn nuôi - Xác định hàm lượng xơ xử lý bằng chất tẩy trung tính và amylaza (aNDF)

...

...

...

[13] TCVN 8133-2 (ISO/TS 16634-2) Sản phẩm thực phẩm - Xác định hàm lượng nitơ tổng số bằng cách đốt cháy theo nguyên tắc Dumas và tính hàm lượng protein thô - Phần 2: Ngũ cốc, đậu đỗ và sản phẩm ngũ cốc nghiền

[14] TCVN 8125 (ISO 20483) Ngũ cốc và đậu đỗ - Xác định hàm lượng nitơ và tính hàm lượng protein thô - Phương pháp Kjeldahl

[15] TCVN 9663 (ISO 21543) Sản phẩm sữa - Hướng dẫn áp dụng đo phổ hồng ngoại gần

[16] TCVN 9027 (ISO 24333) Ngũ cốc và sản phẩm ngũ cốc - Lấy mẫu

[17] NÆS, T., ISAKSSON, T., FEARN, T., DAVIES, T. A user-friendly guide to multivariate calibration and classification. Chichester: NIR Publications, 2002. 344 p.

[18] SHENK, J.S., WESTERHAUS, M.O., ABRAMS, S.M. Protocol for NIRS calibration: Monitoring analysis results and recalibration. In: Marten, G.C., Shenk, J.S., Barton, F.E., editors. Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS): Analysis of forage quality, pp. 104-110. Washington, DC: US Government Printing Office, 1989. (USDA ARS Handbook 643.)

[19] SØRENSEN, L.K. Use of routine analytical methods for controlling compliance of milk and milk products with compositional requirements. IDF Bull. 2004, (390), pp. 42-49

[20] ISO 3534-3:1999 Statistics - Vocabulary and symbols - Part 3: Design of experiments

[21] TCVN 6910-1:2001 (ISO 5725-1:1994) Độ chính xác (độ đúng và độ chụm) của phương pháp đo và kết quả đo - Phần 1: Nguyên tắc và định nghĩa chung

...

...

...

[23] ISO 8196-1 Milk - Definition and evaluation of the overall accuracy of alternative methods of milk analysis - Part 1: Analytical attributes of alternative methods

Tiếng Anh (English)

NATIONAL STANDARDS

TCVN 11018:2015

ISO 12099:2010

ANIMAL FEEDING STUFFS, CEREALS AND MILLED CEREAL PRODUCTS - GUIDELINES FOR THE APPLICATION OF NEAR INFRARED SPECTROMETRY

Foreword

TCVN 11018:2015 is almost equivalent to ISO 12099:2010

TCVN 11018:2015 is compiled by the Technical Committee in charge of TCVN/TC/F1 Cereals and pulses, appraised by the Directorate for Standards, Metrology and Quality, and promulgated by the Ministry of Science and Technology of Vietnam.  

ANIMAL FEEDING STUFFS, CEREALS AND MILLED CEREAL PRODUCTS - GUIDELINES FOR THE APPLICATION OF NEAR INFRARED SPECTROMETRY

1 Scope  

...

...

...

The determinations are based on spectrometric measurement in the near infrared spectral region.

2   Terms and definitions

For the purposes of this Standard, the following terms and definitions apply:

2.1

Near infrared instrument

NIR instrument

Apparatus which, when used under specified conditions, predicts constituent contents (2.3) and technological parameters (2.4) in a matrix through relationships to absorptions in the near infrared range.

NOTE In the context of this Standard, the matrices are animal feeding stuffs, cereals and milled cereal products.

2.2

...

...

...

Any substance or product, including additives, whether processed, partially processed or unprocessed, intended to be used for oral feeding to animals.

EXAMPLES Raw materials, fodder, animal flour, mixed feed and other end products, and pet food.

2.3

Constituent content

Mass fraction of substances determined using the appropriate, standardized or validated chemical method.

NOTE 1 The mass fraction is often expressed as a percentage.

NOTE 2 Examples of constituents determined include moisture, fat, protein, crude fibre, neutral detergent fibre, and acid detergent fibre. For appropriate methods, see references [1] to [16].

2.4

Technological parameter

...

...

...

EXAMPLE Digestibility.

NOTE 1  In the context of this Standard, the matrices are animal feeding stuffs, cereals and milled cereal products.

NOTE 2   It is possible to develop and validate NIR methods for other parameters and matrices than listed, as long as the procedure from this Standard is observed.  The measuring units of the parameters determined have to follow the units used in the reference methods.

3  Principle

Spectral data in the near infrared (NIR) region are collected and transformed to constituent or parameter concentrations by calibration models developed on representative samples of the products concerned.

4  Apparatus

4.1 Near-infrared instruments, based on diffuse reflectance or transmittance measurement covering the NIR wavelength region, 770 nm to 2 500 nm (12 900 cm^-1 to 4 000 cm^-1), or segments of this or at selected wavelengths or wavenumbers. The optical principle may be dispersive (e.g. grating monochromators), interferometric or non-thermal (e.g. light-emitting diodes, laser diodes, and lasers). The instrument should be provided with a diagnostic test system for testing photometric noise and reproducibility, wavelength or wavenumber accuracy and wavelength or wavenumber precision (for scanning spectrophotometers).

The instrument should measure a sufficiently large sample volume or surface to eliminate any significant influence of inhomogeneity derived from chemical composition or physical properties of the test sample. The sample pathlength (sample thickness) in transmittance measurements should be optimized according to the manufacturer's recommendation with respect to signal intensity for obtaining linearity and maximum signal/noise ratio.  In reflectance measurements, a quartz window or other appropriate material to eliminate drying effects should preferably cover the interacting sample surface layer.

4.2 Appropriate milling or grinding device, for preparing the sample (if needed).

...

...

...

5  Calibration and initial validation

5.1 General 

The instrument has to be calibrated before use. Because a number of different calibration systems can be applied with NIR instruments, no specific procedure can be given for calibration.

For an explanation of methods for calibration development see, for example, Reference [17] and appropriate manufacturers' manuals. For the validation, it is important to have a sufficient number of representative samples, covering variations such as:

a) combinations and composition ranges of major and minor sample components;

b) seasonal, geographic and genetic effects on forages, feed raw materials and cereals;

c) processing techniques and conditions;

d) storage conditions;

e) sample and instrument temperature;

...

...

...

NOTE For a solid validation at least 20 samples are needed.

5.2   Reference methods

Internationally accepted reference methods for determination of moisture, fat, protein, and other constituents and parameters should be used. See References [1] to [16].

The reference method used for calibration should be in statistical control, i.e. for any sample, the variability should consist of random variations of a reproducible system. It is essential to know the precision of the reference method.

5.3  Outliers

In many situations, statistical outliers are observed during calibration and validation. Outliers may be related to NIR data (spectral outliers, hereafter referred to as “x-outliers”) or errors in reference data or samples with a different relationship between reference data and NIR data (hereafter referred to as “y-outliers”) (see Figures B.1 to B.5).

For the purpose of validation, samples are not to be regarded as outliers if:

a) they are within the working range of the constituents/parameters in the calibration(s);

b) they are within the spectral variation of the calibration samples, e.g. as estimated by Mahalanobis distance;

...

...

...

d) the prediction residual is below a limit defined by the calibration process.

If a sample appears as an outlier then it should be checked initially to see if it is an x-outlier. If it exceeds the x-outlier limits defined for the calibration it should be removed. If it is not an x-outlier, then both the reference value and the NIR predicted value should be checked. If these confirm the original values then the sample should not be deleted and the validation statistics should include this sample. If the repeat values show that either the original reference values or the NIR predicted ones were in error then the new values should be used.

5.4  Validation of calibration models

5.4.1 General 

Before use, calibration equations shall be validated locally on an independent test set that is representative of the sample population to be analysed. For the determination of bias, at least 10 samples are needed; for the determination of standard error of prediction (SEP, see 6.5), at least 20 samples are needed. Validation shall be carried out for each sample type, constituent or parameter, and temperature. The calibration is valid only for the variations, i.e. sample types, range and temperature, used in the validation.

Results obtained on the independent test set are plotted, reference against NIR, and residuals against reference results, to give a visual impression of the performance of the calibration. The SEP is calculated (see Article 7) and the residual plot of data corrected for mean systematic error (bias) is examined for outliers, i.e. samples with a residual exceeding ±3s_SEP.

If the validation process shows that the model cannot produce acceptable statistics, then it should not be used.

NOTE What is acceptable depends on such criteria as the performance of the reference method, the range covered, and the purpose of the analysis and is up to the parties involved to decide.

The next step is to fit NIR data, y_NIR, and reference data, y_ref, by linear regression (y_ref = b y_NIR + a) to produce statistics that describe the validation results.

...

...

...

The data are also examined for bias between the methods. If the difference between means of the NIR predicted and reference values is significantly different from zero then this indicates that the calibration is biased. A bias may be removed by adjusting the constant term (see 6.3) in the calibration equation.

5.4.3   Slope adjustment

If the slope, b, is significantly different from 1, the calibration is skewed.

Adjusting the slope or intercept of the calibration is generally not recommended unless the calibration is applied to new types of samples or instruments. If a reinvestigation of the calibration does not detect outliers, especially outliers with high leverage, it is preferable to expand the calibration set to include more samples. However, if the slope is adjusted, the calibration should then be tested on a new independent test set.

5.4.4  Expansion of calibration set

If the accuracy of the calibration does not meet expectations, the calibration set should be expanded to include more samples or a new calibration performed. In all cases, when a new calibration is developed on an expanded calibration set, the validation process should be repeated on a new validation set. If necessary, expansion of the calibration set should be repeated until acceptable results are obtained on a validation set.

5.5   Changes in measuring and instrument conditions

Unless additional calibration is performed, a local validation of an NIR method stating the accuracy of the method can generally not be considered valid if the test conditions are changed.

For example, calibrations developed for a certain population of samples may not be valid for samples outside this population, although the analyte concentration range is unchanged. A calibration developed on grass silages from one area may not give the same accuracy on silages from another area if the genetic, growing and processing parameters are different.

...

...

...

Calibrations developed on a certain instrument cannot always be transferred directly to an identical instrument operating under the same principle. It may be necessary to perform bias, slope or intercept adjustments to calibration equations. In many cases, it is necessary to standardize the two instruments against each other before calibration equations can be transferred (Reference [17]). Standardization procedures can be used to transfer calibrations between instruments of different types provided that samples are measured in the same way (reflectance, transmittance) and that the spectral region is common.

If the conditions are changed, a supplementary validation should be performed.

The calibrations should be checked whenever any major part of the instrument (optical system, detector) has been changed or repaired.

6  Statistics for performance measurement

6.1  General 

The performances of a prediction model shall be determined by a set of validation samples. This set consists of samples which are independent of the calibration set. In a plant, it is new batches; in agriculture, it is a new crop or a new experiment location.

This set of samples shall be carefully analysed following the reference methods. Care is essential in analysing validation samples and the precision of these results is more important for the validation set than for the samples used at the calibration phase.

The number of validation samples shall be at least 20 to compute the statistics with some confidence.

6.2  Plot the results

...

...

...

The residuals are defined as:

                   (1)

Where:

y_i  is the i^th reference value;

 is the i^th predicted value obtained when applying the multivariate NIR model.

The way the differences are calculated gives a positive bias when the predictions are too high and a negative one when the predictions are too low compared to the reference values.

A plot of the data gives an immediate overview of the correlation, the bias, the slope, and the presence of obvious outliers (see Figure 1).

KEY

...

...

...

45° line (ideal line with bias, = 0 and slope b = 1)

a

intercept

2

45° line displaced by bias,  

 

bias

3

linear regression line with y_ref-intercept, a

...

...

...

near infrared spectroscopy predicted values

4

outliers

y_ref

reference value

NOTE The outliers have a strong influence on the calculation of the slope and should be removed if the results are to be used for adjustments.

Figure 1 — Scatter plot for a validation set, y_ref = f(a + by_NIRS)

6.3  The bias

Most of the time, a bias or systematic error is what is observed with NIR models. Bias can occur due to: new samples of a type not previously seen by the model, drift of the instrument, drift in wet chemistry, changes in the process, and changes in the sample preparation.

...

...

...

                    (2)

where e_i is the residual as defined in Equation (1) or:

                                  (3)

Where:

y_i  is the i^threference value;

  is the i^th predicted value obtained when applying the multivariate NIR model;

and

 is the mean of the predicted values;

 is the mean of the reference values.

...

...

...

                     (4)

Where:

α  is the probability of making a type I error;

t  is the appropriate t-value for a test with degrees of freedom associated with SEP and the selected probability of a type I error (see Table 1);

n  is the number of independent samples;

s_SEP  is the standard error of prediction (see 6.5).

EXAMPLE With n = 20, and s_SEP = 1, the BCL_s are:

               (5)

This means that the bias tested with 20 samples must be higher than 48 % of the standard error of prediction to be considered as different from zero.

...

...

...

n

t

n

t

n

t

n

t

5

...

...

...

11

2,20

17

2,11

50

2,01

6

2,45

12

...

...

...

18

2,10

75

1,99

7

2,36

13

2,16

19

...

...

...

100

1,98

8

2,31

14

2,14

20

2,09

200

...

...

...

9

2,26

15

2,13

30

2,04

500

1,96

10

...

...

...

16

2,12

40

2,02

1 000

1,96

NOTE The Excel1 function TINV can be used

6.4  Root mean square error of prediction (RMSEP)

The RMSEP, s_RMSEP, (C.3.6) is expressed mathematically as:

...

...

...

Where:

e_i  is the residual of the i^th sample;

n  is the number of independent samples.

This value can be compared with SEC (C.3.3) and SECV (C.3.4).

RMSEP includes the random error (SEP) and the systematic error (bias). It also includes the error of the reference methods (as do SEC and SECV).

­­                   (7)

Where:

n  is the number of independent samples;

s_SEP  is the standard error of prediction (see 6.5);

...

...

...

There is no direct test for RMSEP. This is the reason for separating the systematic error, bias or and the random error,SEP or s_SEP.

6.5  Standard error of prediction (SEP)

The SEP, s_SEP, or the standard deviation of the residuals, which expresses the accuracy of routine NIR results corrected for the mean difference (bias) between routine NIR and reference method, can be calculated by using the following Equation:

                  (8)

Where:

n  is the number of independent samples;

e_i  is the residual of the i^th sample;

  is the bias or systematic error.

The SEP should be related to the SEC (C.3.3) or SECV (C.3.4) to check the validity of the calibration model for the selected validation set.

...

...

...

Where:

s_SEC the standard error of calibration (C.3.3);

α  is the probability of making a type I error;

v = n - 1  is the numerator degrees of freedom associated with SEP of the test set, in which n is the number of samples in the validation process;

M = n_c - p - 1 is the denominator degrees of freedom associated with SEC (standard error of calibration);

In which:

n_c  is the number of calibration samples;

p  is the number of terms or PLS factors of the model.

...

...

...

EXAMPLE With n = 20, α = 0,05, M = 100 and s_SEC = 1.

T_UE = 1,30                     (10)

This means that, with 20 samples, a SEP can be accepted that is up to 30 % larger than the SEC.

NOTE 2  The Excel2) function FINV can be used.

The F-test cannot be used to compare two calibrations on the same validation set. It needs (as here) two independent sets to work. Another test is required to compare two or more models on the same data set.

Table 2 - F-values and square root of the F-values as a function of the degrees of freedom of the numerator associated with SEP and of the denominator associated with SEC

[see definitions under Equation (9)]

F_(α:v,M)

d

...

...

...

Degrees of freedom
(SEP)

Degrees of freedom
(SEC)

Degrees of freedom
(SEP)

Degrees of freedom
(SEC)

50

100

200

500

1 000

...

...

...

100

200

500

100

5

2,40

2,31

2,26

2,23

...

...

...

5

1,55

1,52

1,50

1,49

1,49

6

2,29

2,19

...

...

...

2,12

2,11

6

1,51

1,48

1,46

1,45

1,45

7

...

...

...

2,10

2,06

2,03

2,02

7

1,48

1,45

1,43

1,42

...

...

...

8

2,13

2,03

1,98

1,96

1,95

8

1,46

1,43

...

...

...

1,40

1,40

9

2,07

1,97

1,93

1,90

1,89

9

...

...

...

1,41

1,39

1,38

1,37

10

2,03

1,93

1,88

1,85

...

...

...

10

1,42

1,39

1,37

1,36

1,36

11

1,99

1,89

...

...

...

1,81

1,80

11

1,41

1,37

1,36

1,34

1,34

12

...

...

...

1,85

1,80

1,77

1,76

12

1,40

1,36

1,34

1,33

...

...

...

13

1,92

1,82

1,77

1,74

1,73

13

1,39

1,35

...

...

...

1,32

1,32

14

1,89

1,79

1,74

1,71

1,70

14

...

...

...

1,34

1,32

1,31

1,30

15

1,87

1,77

1,72

1,69

...

...

...

15

1,37

1,33

1,31

1,30

1,29

16

1,85

1,75

...

...

...

1,66

1,65

16

1,36

1,32

1,30

1,29

1,29

17

...

...

...

1,73

1,67

1,64

1,63

17

1,35

1,31

1,29

1,28

...

...

...

18

1,81

1,71

1,66

1,62

1,61

18

1,30

1,31

...

...

...

1,27

1,27

19

1,80

1,69

1,64

1,61

1,60

19

...

...

...

1,30

1,28

1,27

1,26

29

1,69

1,58

1,52

1,49

...

...

...

29

1,30

1,26

1,23

1,22

1,22

49

1,60

1,48

...

...

...

1,38

1,37

49

1,27

1,22

1,19

1,17

1,17

99

...

...

...

1,39

1,32

1,28

1,26

99

1,24

1,18

1,15

1,13

...

...

...

199

1,48

1,34

1,26

1,21

1,19

199

1,22

1,16

...

...

...

1,10

1,09

499

1,46

1,31

1,22

1,16

1,13

499

...

...

...

1,14

1,11

1,08

1,07

999

1,45

1,30

1,21

1,14

...

...

...

999

1,20

1,14

1,10

1,07

1,05

6.6  Slope

The slope, b, of the simple regression y = a +  is often reported in NIR publications.

Notice that the slope must be calculated with the reference values as the dependent variable and the predicted NIR values as the independent variable, if the calculated slope is intended to be used for adjustment of NIR results (like in the case of the inverse multivariate regression used to build the prediction model).

...

...

...

                        (11)

Where:

 is the covariance between reference and predicted values;

  is the variance of the n predicted values.

The intercept is calculated as:

a =  -                    (12)

Where:

 is the mean of the reference values;

b  is the slope.

...

...

...

                (13)

Where:

n  is the number of independent samples;

  is the variance of the n predicted values;

s_res is the residual standard deviation as defined in Equation (14).

                        (14)

In which:

n  is the number of independent samples,

a  is the intercept Equation (12),

...

...

...

y_i  is the i^th reference value,

 is the i^th predicted value obtained when applying the multivariate NIR model.

(RSD is like the SEP when the predicted values are corrected for slope and intercept. Do not confuse bias and intercept — see also Figure 1.) The bias equals the intercept only when the slope is exactly one.

The slope, b, is considered as different from 1 when

t_obs ≥ t_{(1 - α/2)}

t_obs  is the observed t-value, calculated according to Equation (13);

t_{(1 - α/2)}  is the t-value obtained from Table 1 for a probability of α = 0,05 (5 %).

Too narrow a range or an uneven distribution leads to inappropriate correction of the slope even when the SEP is correct. The slope can only be adjusted when the validation set covers a large part of the calibration range.

EXAMPLE For n = 20 samples with a residual standard deviation [Equation (14)] of 1, a standard deviation of the predicted values of  = 2 and a calculated slope of b = 1,2, the observed t_obs value is 1,7 and then the slope is not significantly different from 1 as the t-value (see Table 1) for n = 20 samples is 2,09. If the slope is 1,3, the t_obs value is 2,6 and then the slope is significantly different from 1.

...

...

...

Sampling is not part of the method specified in this Standard. Recommended sampling procedures are given in TCVN 4325 (ISO 6497)^[5] and TCVN 9027 (ISO 24333)^[6].

It is important that the laboratory receive a truly representative sample which has not been damaged or changed during transport or storage.

8  Procedure

8.1  Preparation of test sample

All laboratory samples should usually be kept under conditions that maintain the composition of the sample from the time of sampling to the time of commencing the procedure.

Samples for routine measurements should be prepared in the same way as validation samples. It is necessary to apply standard conditions.

Before the analysis, the sample should be taken in such a way as to obtain a sample representative of the material to be analysed.

For specific procedures, see specific NIR standards.

8.2  Measurement

...

...

...

The prepared sample should reach a temperature within the range included in the validation.

8.3  Evaluation of result

To be valid, routine results shall be within the range of the calibration model used.

Results obtained on samples detected as spectral outliers cannot be regarded as reliable.

9  Checking instrument stability

9.1  Control sample

At least one control sample should be measured at least once per day to check instrument hardware stability and to detect any malfunction. Knowledge of the true concentration of the analyte in the control sample is not necessary. The sample material should be stable and, as far as possible, resemble the samples to be analysed. The parameter(s) measured should be stable and, as far as possible, identical to or at least biochemically close to the sample analyte. A sample is prepared as in 8.1 and stored in such a way as to maximize the storage life. These samples are normally stable for lengthy periods, but the stability should be tested in the actual cases. Control samples should be overlapped to secure uninterrupted control.

The recorded day-to-day variation should be plotted in control charts and investigated for significant patterns or trends.

9.2  Instrument diagnostics

...

...

...

A similar check of the instrument noise shall be carried out weekly or at intervals recommended by the manufacturer.

9.3  Instruments in a network

If several instruments are used in a network, special attention has to be given to standardization of the instruments according to the manufacturer's recommendations.

10  Running performance check of calibration

10.1  General 

The suitability of the calibration for the measurement of individual samples should be checked. The outlier measures used in the calibration development and validation can be applied, e.g. Mahalanobis distance and spectral residuals. In most instruments, this is done automatically.

If the sample does not pass the test, i.e. the sample does not fit into the population of the samples used for calibration and/or validation, it cannot be determined by the prediction model, unless the model is changed. Thus the outlier measures can be used to decide which samples should be selected for reference analysis and included in a calibration model update.

If the calibration model is found to be suitable for the measured sample, the spectrum is evaluated according to the validated calibration model.

NIR methods should be validated continuously against reference methods to secure steady optimal performance of calibrations and observance of accuracy. The frequency of checking the NIR method should be sufficient to ensure that the method is operating under steady control with respect to systematic and random deviations from the reference method. The frequency depends inter alia on the number of samples analysed per day and the rate of changes in sample population.

...

...

...

The number of samples for the running validation should be sufficient for the statistics used to check the performance. For a solid validation, at least 20 samples are needed (to expect a normal distribution of variance). One can fill in the results of the independent validation set for starting the running validation. To continue about 5 to 10 samples every week is quite sufficient to monitor the performance properly. Using fewer samples, it is hard to take the right decision in case one of the results is outside the control limits.

10.2  Control charts using the difference between reference and NIR results

Results should be assessed by control charts, plotting running sample numbers on the abscissa and the difference between results obtained by reference and NIR methods on the ordinate; ± 2s_SEP (95 % probability) and ± 3 s_SEP (99,8 % probability) may be used as warning and action limits where the SEP has been obtained on a test set collected independently of calibration samples.

If the calibration and the reference laboratories are performing as they should, then only one point in 20 points should plot outside the warning limits and two points in 1 000 points outside the action limits.

Control charts should be checked for systematic bias drifts from zero, systematic patterns, and excessive variation of results. General rules applied for Shewart control charts may be used in the assessment (see ISO 8258 ^[7]). However, too many rules applied simultaneously may result in too many false alarms.

The following rules used in combination have proved to be useful in detection of problems:

a) one point outside either action limit;

b) two out of three points in a row outside a warning limit;

c) nine points in a row on the same side of the zero line.

...

...

...

In the assessment of results, it should be remembered that SEP and measured differences between NIR and reference results also include the imprecision of reference results. This contribution can be neglected if the imprecision of reference results is reduced to less than one-third of the SEP (see Reference [19]).

To reduce the risk of false alarms, the control samples should be analysed independently (in different series) by both NIR spectrometry and reference methods to avoid the influence of day-to-day systematic differences in reference analyses, for example.

If the warning limits are often exceeded and the control chart only shows random fluctuations (as opposed to trends or systematic bias), the control limits may have been based on a SEP value that is too optimistic. An attempt to force the results within the limits by frequent adjustments of the calibration does not improve the situation in practice. The SEP should instead be re-evaluated using the latest results.

If the calibration equations after a period of stability begin to move out of control, the calibration should be updated. Before this is done, an evaluation should be made of whether the changes could be due to changes in reference analyses, unintended changes in measuring conditions (e.g. caused by a new operator), instrument drift or malfunction etc. In some cases, a simple adjustment of the constant term in the calibration equation may be sufficient (an example is shown in Figure B.6). In other cases it may be necessary to run a complete re-calibration procedure, where the complete or a part of the basic calibration set is expanded to include samples from the running validation, and perhaps additional samples selected for this purpose (an example is shown in Figure B.7).

Considering that the reference analyses are in statistical control and the measuring conditions and instrument performance are unchanged, significant biases or increased SEP values can be due to changes in the chemical, biological or physical properties of the samples compared to the underlying calibration set.

Other control charts, e.g. using z-scores, may be used.

11  Precision and accuracy

11.1  Repeatability

The repeatability, i.e. the difference between two individual single test results, obtained with the same method on identical test material in the same laboratory by the same operator using the same equipment within a short interval of time, which should not be exceeded in more than 5 % of cases, depends on the sample material, the analyte, sample and analyte variation ranges, method of sample presentation, instrument type, and the calibration strategy used. The repeatability should be determined in each case.

...

...

...

The reproducibility, i.e. the difference between two individual single test results, obtained on identical test material by different laboratories and by different operators at different times, which should not be exceeded in more than 5 % of cases, depends on the sample material, the analyte, sample and analyte variation ranges, method of sample presentation, instrument type, and the calibration strategy used. The reproducibility should be determined in each case.

11.3   Accuracy

The accuracy, which includes uncertainty from systematic deviation from the true value on the individual sample (trueness) and uncertainty from random variation (precision), depends inter alia on the sample material, the analyte, sample and analyte variation ranges, method of sample presentation, instrument type, and the calibration strategy used. The accuracy should be determined in each case. The reported SEP and RMSEP values also include uncertainty of reference results which may vary from case to case.

12  Test report

The test report shall contain at least the following information:

a) all information necessary for complete identification of the sample;

b) the test method used, with reference to the relevant Standard;

c) all operating details not specified in this Standard or regarded as optional, together with details of any incidents which may have influenced the test results;

d) the test result(s) obtained;

...

...

...

Annex A

(informative)

Guidelines for specific NIR standards

Specific NIR standards may be developed for specific calibrations for the determination of specific constituents and parameters in animal feeding stuffs, cereals and milled cereal products by NIR spectrometry.

These standards should follow the ISO format and give specific information regarding:

a) type of samples and constituents or parameters determined followed by “near infrared spectrometry” and the calibration model(s) used in the title and the scope;

b) calibration model, preferably in the form of a table, including number of samples, range s_SEP validation set and RSQ for each parameter (examples are given in Tables A.1 and A.2);

c) the reference methods used for the validation under “normative references”;

...

...

...

e) the procedure(s) including preparation of the test sample(s), measurement and quality control;

f) precision data as determined by an interlaboratory test according to TCVN 6910-2 (ISO 5725-2)^[22].

Table A.1 - Calibration set

Component

Moisture basis

Number of samples, N

Minimum content, % mass fraction

Maximum content, % mass fraction

Fat

...

...

...

7 401

0,3

18,5

Moisture

As is

17 799

0,8

18,0

Protein

...

...

...

17 165

6,0

74,1

Fibre

As is

2 892

0,2

26,8

Starch

...

...

...

1 140

3,0

62,1

Table A.2 – Validation set

Component

Model

Number of samples, N

Accuracy,
s_SEP

Minimum content, % mass fraction

...

...

...

RSQ (C.3.9)

Fat

ANN

183

0,50

2,8

12,9

0,94

Moisture

...

...

...

183

0,47

9,2

12,3

0,83

Protein

ANN

179

0,72

...

...

...

29,1

0,96

Fibre

ANN

123

1,11

0,5

18,0

0,90

...

...

...

PLS

113

1,80

7,8

50,2

0,92

Annex B

(informative)

...

...

...

KEY

1

± 3s limits, where s is standard deviation

y_ref

reference values

2

45° line (ideal line with slope, b = 1 and bias,  = 0)

y_NIRS

...

...

...

3

regression line

Determination of crude protein in forages: Results obtained on an independent test set (95 samples) using the developed calibration equation: standard error of prediction, s_SEP = 4,02; root mean square error of prediction, s_RMSEP = 6,05; slope, b = 1,04.

Figure B.1 - Example: No outliers

KEY

1

...

...

...

5

series 5

2

series 2

6

series 6

3

series 3

y

...

...

...

4

series 4

λ

wavelength

Figure B.2 - Absorbance spectra with an x-outlier

KEY

1          outlier

Figure B.3 — Principal component analysis score plot with an x-outlier

...

...

...

KEY

1  outlier

y_ref  reference values

y_NIRS  near infrared predicted values

The plot of reference vs predicted values (or vice versa) shows one sample that strongly deviates from the other samples. If the reason for this deviation is not related to NIR data (x-outlier) this sample will be a y-outlier, due to erroneous reference data or a different relationship between reference data and spectral data.

Figure B.4 - Scatter plot with a y-outlier

KEY

1

...

...

...

4

outlier

2

45° line

y_ref

reference values

3

regression line                   

y_NIRS

...

...

...

Figure B.5 - Example determination of ADF in forages with a y-outlier

KEY

1  upper action limit (UAL, +3 s_SEP)

2  upper warning limit (UWL, +2 s_SEP)

3  lower warning limit (LWL, -2 s_SEP)

4  lower action limit (LAL, -3 s_SEP)

n  run number

y_ref  reference values

...

...

...

No points are outside the UAL or the LAL. However, nine points in a row (e.g. 14 to 22) are on the same side of the zero line. That indicates a bias problem. Two points (27 and 28) out of three points are outside the LWL but none are outside the UWL. This also indicates a bias problem. No increase in random variation is observed. The spread is still less than 3 s_SEP.

In conclusion, the calibration should be bias adjusted.

Figure B.6 - Example: Control chart for determination of fat content,
as a percentage mass fraction, in cereals

KEY

1  upper action limit (UAL, +3 s_SEP)

2  upper warning limit (UWL, +2 s_SEP)

3  lower warning limit (LWL, -2 s_SEP)

4  lower action limit (LAL, -3 s_SEP)

...

...

...

y_ref  reference values

y_NIRS  near infrared predicted values

Viewing the first 34 points, one point is outside the UAL. This indicates a serious problem. Two points (22 and 23) out of three points are outside the UWL. Two separate points are also outside the LWL. The spread is uniform around the zero line (the nine points rule is obeyed) but five out of 34 points are outside the 95 % confidence limits (UWL, LWL) and one out of 34 points is outside the 99,9 % confidence limits (UAL, LAL). This is much more than expected.

One reason for this picture could be that the SEP value behind the calculation of the limits is too optimistic. This means the limits should be widened. Another reason could be that the actual samples are somewhat different from the calibration samples. To test this possibility, the calibration set was extended to include the control samples and a new calibration was developed. The performance of this calibration was clearly better, as shown by the control samples numbers 35 to 62.

Figure B.7 - Control chart for determination of a parameter in a matrix (range 44 % to 57 %)

Annex C

(informative)

Supplementary terms and definitions

...

...

...

C.1.1

Reference method

Validated method of analysis internationally recognized by experts or by agreement between parties.

NOTE 1    A reference method gives the “true value” or “assigned value” of the quantity of the measurand.

NOTE 2   Adapted from (ISO 8196-1 )^[23], 3.1.2.

C.1.2

Indirect method

Method that measures properties that are functionally related to the parameter(s) to be determined and whose obtained signal is related to the “true” value(s) as determined by the reference method(s).

C.1.3

...

...

...

NIRS

Measurement of the intensity of the absorption of near-infrared light by a sample within the range 770 nm to 2 500 nm (12 900 cm^-1 to 4 000 cm^-1).

NOTE   NIRS instruments use either part of, the whole, or ranges that include this region (e.g. 400 nm to 2 500 nm). Multivariate calibration techniques are then used to relate a combination of absorbance values either to composition or to some property of the samples.

C.1.4

Near infrared reflectance

NIR

Type of near infrared spectroscopy where the basic measurement is the absorption of near-infrared light diffusely reflected back from the surface of a sample collected by a detector in front of the sample.

C.1.5

Near infrared transmittance

...

...

...

Type of near infrared spectroscopy where the basic measurement is the absorption of near-infrared light that has travelled through a sample and is then collected by a detector behind the sample.

C.1.6

NIRS network

Number of near infrared instruments, operated using the same calibration models, which are usually standardized so that the differences in predicted values for a set of standard samples are minimized.

C.1.7

Standardization of an instrument

Process whereby a group of near infrared instruments are adjusted so that they predict similar values when operating the same calibration model on the same sample(s).

NOTE A number of techniques can be used but these can be broadly defined as either pre-prediction methods where the spectra of samples are adjusted to minimize the differences between the response of a “master” instrument and each instrument in the group and “post-prediction” methods where linear regression is used to adjust the predicted values produced by each instrument to make them as similar as possible to those from a “master” instrument.

C.1.8

...

...

...

Performance criterion calculated by dividing the difference between the near infrared predicted result and the true or assigned value by a target value for the standard deviation, usually the standard deviation for proficiency assessment.

NOTE   This is a standardized measure of laboratory bias, calculated using the assigned value and the standard deviation for proficiency assessment. 

C.2  Calibration techniques

C.2.1

Principal component analysis

PCA

Form of data compression, which for a set of samples works solely with the x (spectral) data and finds principal components (factors) according to a rule that says that each PC expresses the maximum variation in the data at any time and is uncorrelated with any other PC.

NOTE The first PC expresses as much as possible of the variability in the original data.  Its effect is then subtracted from the x data and a new PC derived again expressing as much as possible of the variability in the remaining data. It is possible to derive as many PCs as there are either data points in the spectrum or samples in the data set, but the major effects in spectra can be shown to be concentrated in the first few PCs and therefore the number of data that need to be considered is dramatically reduced.

PCA produces two new sets of variables at each stage: PC scores represent the response of each sample on each PC; PC loadings represent the relative importance of each data point in the original spectra to the PC.

...

...

...

C.2.2

Principal component regression

PCR

Technique which uses the scores on each principal component as regressors in a multiple linear regression against values representing the composition of samples.

NOTE: As each PC is orthogonal to every other PC, the scores form an uncorrelated data set with better properties than the original spectra. While it is possible to select a combination of PCs for regression based on how well each PC correlates to the constituent of interest, most commercial software forces the regression to use all PCs up to the highest PC selected for the model (“the top down approach”).

When used in NIRS, the regression coefficients in PC space are usually converted back to a prediction model using all the data points in wavelength space.

C.2.3

Partial least squares regression

PLS

...

...

...

NOTE: PLS is a balance between variance and correlation with each factor being influenced by both effects. PLS factors are therefore more directly related to variability in y values than are principal components. PLS produces three new variables, loading weights (which are not orthogonal to each other), loadings, and scores which are both orthogonal.

PLS models are produced by regressing PLS scores against y values. As with PCR, when used in NIRS, the regression coefficients in PLS space are usually converted back to a prediction model using all the data points in wavelength space.

C.2.4

Multiple linear regression

MLR

Technique using a combination of several X variables to predict a single y variable.

NOTE: In NIRS, the X values are either absorbance values at selected wavelengths in the NIR or derived variables such as PCA or PLS scores.

C.2.5

Artificial neural network

...

...

...

Non-linear modeling technique loosely based on the architecture of biological neural systems.

NOTE: The network is initially “trained” by supplying a data set with several x (spectral or derived variables such as PCA scores) values and reference y values. During the training process, the architecture of the network may be modified and the neurons assigned weighting coefficients for both inputs and outputs to produce the best possible predictions of the parameter values.

Neural networks require a lot of data in training.

C.2.6

Multivariate model

Any model where a number of x values are used to predict one or more y variables.

C.2.7

Outlier

Member of a set of values which is inconsistent with the other members of that set. [ISO 5725-1: 1994^[21]. 3. 21]

...

...

...

C.2.8

x-outlier

Outlier related to the NIR spectrum

NOTE: An x-outlier can arise from a spectrum with instrumental faults or from a sample type that is radically different from the other samples or in prediction, a sample type not included in the original calibration set.

C.2.9

y-outlier

Outlier related to error in the reference data, e.g. an error in transcription or in the value obtained by the reference laboratory.

C.2.10

Leverage

...

...

...

NOTE: Samples with high leverage have high influence on the model. Leverage is calculated by measuring the distance between a projected point and the centre of the model.

C.2.11

Mahalanobis distance

Global h-value

Distance in PC space between a data point and the centre of the PC space.

NOTE 1: Mahalanobis distance is a non linear measurement. In PC space, a set of samples usually form a curve shaped distribution. The ellipsoid that best represents the probability distribution of the set can be estimated by building the covariance matrix of the samples. The Mahalanobis distance is simply the distance of the test point from the centre of mass divided by the width of the ellipsoid in the direction of the test point.

NOTE 2 In some software, the Mahalanobis distance is referred to as the “global n-value” and outlier detection depends upon how many standard deviations of h a sample is from the centre.

C.2.12

Neighbourhood h

...

...

...

C.2.13

Residual

Difference between an observed value of the response variable and the corresponding predicted value of the response variable. [ISO 3534-3:1999^[1^2^], 1.21]

NOTE: For NIRS data, a residual is the difference between a reference value and the value predicted by a regression model. Residuals are used in the calculation of regression statistics.

C.2.14

Spectral residual

Residual after chemometric treatment (e.g. PCA, PLS) of a spectrum arising from spectral variation not described by the model.

C.2.15

Test set

...

...

...

C.2.16

Independent test set

Test set that consists of samples that are from a different geographical region, a new industrial plant or have been collected at a later time (e.g. from a different harvest) than those used to create and validate a regression model.

NOTE: These samples form a “true” test of a prediction model.

C.2.17

Validation set

Samples used to validate or “prove” a calibration.

NOTE: The validation set usually contains samples having the same characteristics as those selected for calibration. Often alternate or n^th samples (ranked in order of the constituent of interest) are allocated to the calibration and validation data sets from the same pool of samples.

C.2.18

...

...

...

Set of samples that is used for the routine control of calibration models.

C.2.19

Cross-validation

Method of generating prediction statistics where, repeatedly, a subset of samples are removed from a calibration population, a model being calculated on the remaining samples and residuals calculated on the validation subset; when this process has been run a number of times, calculation of prediction statistics on all the residuals.

NOTE: Full cross-validation omits one sample at a time and is run n times (where there are n calibration samples). Where a larger subset is removed, the cross-validation cycle is usually run at least eight times before the statistics are calculated. Finally, a model is calculated using all the calibration samples.

CAUTION:  There are disadvantages to the use of cross-validation. First, cross-validation statistics tend to be optimistic when compared with those for an independent test set. Second, if there is any duplication in the calibration data (e.g. the same sample scanned on several instruments or at different times) it is necessary to always assign all copies of the same sample to the same crossvalidation segment, otherwise very optimistic statistics are produced.

C.2.20

Overfitting

Addition of too many regression terms in a multiple linear regression.

...

...

...

C.2.21

Score plot

Plot where the score on one principal component (PC) or partial least squares (PLS) factor is plotted against that of another PC or PLS factor.

NOTE: Scores are most useful if sample ID or concentration values are used to identify each point in the plot. Patterns in the data can then be seen which are not obvious from the raw data.

C.3  Statistical expressions

See also Article 6.

C.3.1

Bias

Difference between the mean reference value y and the mean value predicted by the NIR model y.

...

...

...

Bias confidence limit

BCL

h

Value greater than which a bias is significantly different from zero at the confidence level specified.

NOTE: See 6.3.

C.3.3

Standard error of calibration

SEC

^sSEC

...

...

...

NOTE: As for definitions C.3.4 to C.3.7, in this statistic, this expression of the average difference refers to the square root of the sum of squared residual values divided by the number of values corrected for degrees of freedom, where 68 % of the errors are below this value.

C.3.4

Standard error of cross-validation

SECV

^sSECV

For a calibration model, an expression of the bias-corrected average difference between predicted and reference values for the subset of samples selected as prediction samples during the cross-validation (C.2.19) process.

C.3.5

Standard error of prediction

Standard error of prediction corrected for the bias

...

...

...

SEP(C)

^sSEP

Expression of the bias-corrected average difference between predicted and reference values predicted by a regression model when applied to a set of samples not included in the derivation of the model.

NOTE: The SEP covers a confidence interval of 68 % (multiplied with 1,96 an interval of 95 %).

C.3.6

Root mean square error of prediction

RMSEP

^sRMSEP

Expression of the average difference between reference values and those predicted by a regression model when applied to a set of samples not included in the derivation of the model.

...

...

...

C.3.7

Root mean square error of cross-validation

RMSECV

^sRMSECV

Expression of the average difference between predicted and reference values for the subset of samples selected as prediction samples during the cross-validation (C.2.19) process.

NOTE: RMSECV includes any bias in the predictions.

C.3.8

Unexplained error confidence limit

UECL

...

...

...

Limit which a validation SEP must exceed in order to be significantly different from the standard error of calibration at the confidence limit specified.

C.3.9

RSQ

Square of the multiple correlation coefficient between predicted and reference values.

NOTE: When expressed as a percentage it represents the proportion of the variance explained by the regression model.

C.3.10

Slope

b

...

...

...

C.3.11

Intercept

(regression line) value of y when x is zero

C.3.12

Residual Standard deviation

^sres

Expression of the average size of the difference between reference and fitted values after a slope and intercept correction has been performed.

C.3.13

Covariance

...

...

...

Measure of how much two random variables vary together.

NOTE: If, for a population of samples, an increase in x is matched by an increase in y then the covariance between the two variables will be positive. If an increase in x is matched by a decrease in y then the covariance will be negative. When values are uncorrelated then the covariance is zero.

Bibliography

 [1] ISO 712, Cereals and cereal products - Determination of moisture content - Reference method

[2] TCVN 4328-2 (ISO 5983-2) Animal feeding stuffs — Determination of nitrogen content and calculation of crude protein content — Part 2: Block digestion and steam distillation method

[3] TCVN 4331 (ISO 6492) Animal feeding stuffs — Determination of fat content

[4] TCVN 4326 (ISO 6496) Animal feeding stuffs — Determination of moisture and other volatile matter content

[5] TCVN 4325 (ISO 6497) Animal feeding stuffs — Sampling

...

...

...

[7] TCVN 7076 (ISO 8258) Shewhart control charts

[8] TCVN 6835 (ISO 9622) Whole milk — Determination of milkfat, protein and lactose content — Guidance on the operation of mid-infrared instruments

[9] TCVN 6555 (ISO 11085) Cereals, cereals-based products and animal feeding stuffs — Determination of crude fat and total fat content by the Randall extraction method

[10] TCVN 9589 (ISO 13906) Animal feeding stuffs — Determination of acid detergent fibre (ADF) and acid detergent lignin (ADL) contents

[11] TCVN 9590 (ISO 16472) Animal feeding stuffs — Determination of amylase-treated neutral detergent fibre content (aNDF)

[12] TCVN 8133-1 (ISO 16634-1) Food products — Determination of the total nitrogen content by combustion according to the Dumas principle and calculation of the crude protein content — Part 1: Oilseeds and animal feeding stuffs

[13] TCVN 8133-2 (ISO/TS 16634-2) Food products — Determination of the total nitrogen content by combustion according to the Dumas principle and calculation of the crude protein content — Part 2: Cereals, pulses and milled cereal products

[14] TCVN 8125 (ISO 20483) Cereals and pulses — Determination of the nitrogen content and calculation of the crude protein content — Kjeldahl method

[15] TCVN 9663 (ISO 21543) Milk products — Guidelines for the application of near infrared spectrometry

...

...

...

 [17] NÆS, T., ISAKSSON, T., FEARN, T., DAVIES, T. A user-friendly guide to multivariate calibration and classification. Chichester: NIR Publications, 2002. 344 p.

[18] SHENK, J.S., WESTERHAUS, M.O., ABRAMS, S.M. Protocol for NIRS calibration: Monitoring analysis results and recalibration. In: Marten, G.C., Shenk, J.S., Barton, F.E., editors. Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS): Analysis of forage quality, pp. 104-110. Washington, DC: US Government Printing Office, 1989. (USDA ARS Handbook 643.)

[19] SØRENSEN, L.K. Use of routine analytical methods for controlling compliance of milk and milk products with compositional requirements. IDF Bull. 2004, (390), pp. 42-49

[20] ISO 3534-3:1999 Statistics - Vocabulary and symbols - Part 3: Design of experiments

[21] TCVN 6910-1:2001 (ISO 5725-1:1994) Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results — Part 1: General principles and definitions

[22] TCVN 6910-2 (ISO 5725-2) Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results — Part 2: Basic method for the determination of repeatability and reproducibility of a standard measurement method

[23] ISO 8196-1 Milk - Definition and evaluation of the overall accuracy of alternative methods of milk analysis - Part 1: Analytical attributes of alternative methods