Détermination de la qualité de la betterave sucrière par spectroscopie proche infrarouge et chimiométrie.

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1 DOCTORAT DE L UNIVERSITE DE LILLE 1 1 Ecole Doctorale : Sciences Pour l Ingénieur (SPI) Discipline : Instrumentation et Analyses Avancées Détermination de la qualité de la betterave sucrière par spectroscopie proche infrarouge et chimiométrie. Y. ROGGO Laboratoire de Spectrochimie Infrarouge et Raman (LASIR - CNRS UMR 8516) Université des Sciences et Technologies de Lille Villeneuve d Ascq cedex

2 Plan 2 1. Méthodes d analyses a. Méthode chimique de référence b. Mesure spectrale 2. Faisabilité du dosage du saccharose par SPIR dans un laboratoire de référence 3. Gestion d un réseau de spectromètres 4. Automatisation de la mesure SPIR

3 1.a Méthode chimique de référence 3 L échantillon de betterave est Lavé, Râpé avec un instrument normalisé, Homogénéisé pendant 9 s. Ajout de 165 ml d une solution acétate de plomb à 40 g d échantillon. Agitation pendant 15 minutes. Filtration. Mesure polarimétrique sur un jus limpide. D après le Bulletin Officiel de la République Française (24 avril 1964).

4 1.b Mesure spectrale 4 FOSS NIRSystems modèle Mesure en réflectance. Gamme visible proche infrarouge nm. 25 spectres moyennés de l échantillon en 1 minute.

5 1.b Mesure spectrale Spectre proche infrarouge de la betterave 5 2, nm Elongation O-H seconde harmonique 1,5 log(1/r) nm Elongation C-H troisième harmonique 2 1 0, Longueurs d'onde (nm) nm Combinaison élongation O-H et déformation ROH nm Combinaison élongation C-H et déformation CH 2 D après F. Cadet, M. Safar et E. Dufour, Glucides. La spectroscopie infrarouge et ses applications analytiques, D. Bertrand et E. Dufour (Ed.), Tec&Doc, Paris, 2000, p 171.

6 1.b Mesure spectrale 6 Base de données représentative Environ 4500 spectres 4 récoltes de 1999 à 2002 Degrés de maturité différents 8 régions de culture 10 variétés identifiées

7 Plan 7 1. Méthodes d analyse 2. Faisabilité du dosage du saccharose par SPIR dans un laboratoire de référence a. Principe de l analyse quantitative b. Résultats de la validation c. Répétabilité de la méthode d. Stabilité des modèles e. Bilan 3. Gestion d un réseau de spectromètres 4. Automatisation de la mesure SPIR

8 2.a Principes de l analyse quantitative Première étape: l étalonnage 8 Échantillons : 2210 (1016 spectres de l année 1999, 669 de 2000 et 525 de 2001) SPIR Prétraitements Méthode de régression Equation d étalonnage Analyses de référence

9 2.a Principes de l analyse quantitative Deuxième étape: la validation échantillons de 2001 SPIR Prétraitements Utilisation de l équation y j concentrations prédites par SPIR Analyses de référence y j concentrations de référence Erreur Standard de Prédiction SEP = SEP corrigé du biais SEP(C) = Biais n j= 1 (y n n j j= 1 j= 1 y' n (y (y j j n j ) 2 y' biais) n 1 y' Avec n: nombre d échantillons dans le lot de validation. j j ) 2

10 10 2.a Principes de l analyse quantitative Prétraitements spectraux Spectres proche infrarouge SNV + detrending (SNVD) Log(1/R) Log(1/R) Longueur d onde (nm) Longueur d onde (nm) Longueur d onde (nm) Longueur d onde (nm) N du spectre N du spectre Standard Normal Variate (SNV) SNVD + Dérivée d ordre 2 Log(1/R) Log(1/R) N du spectre N du spectre

11 2.a Principes de l analyse quantitative Optimisation du modèle 11 Domaine spectral : [1100 ; 2500 nm] Prétraitements : SNVD + Dérivée seconde Régression : MPLS Régression multivariée PLS Modification de Shenk

12 2.b Résultats de la validation sur 525 échantillons indépendants du lot d étalonnage Valeur de référence (g / 100g) 20 19, , , , , Valeur prédite (g / 100g) SEP = 0,10 g de saccharose pour 100 g de betterave Biais = 0,01 g / 100 g SEP(C) = 0,10 g / 100 g R 2 = 0,99 12

13 2.c Répétabilité de la méthode 13 (30 échantillons analysés trois fois) Ecart type de répétabilité de la polarimétrie (r pol ) = 0,06 g / 100 g Ecart type de répétabilité de la SPIR (r SPIR ) = 0,07 g / 100 g SEP 2 = r SPIR2 + r pol2 + (erreur du modèle) 2(*) (*) D après B. Osborne, T. Fearn et P. Hindle, Pratical NIR spectroscopy with application in food and beverage analysis. Prentice Hall, Harlow, 1993, p 227.

14 2.d Stabilité des modèles 14 SEP g / 100 g 0,18 0,16 0,14 0,12 0,1 0,08 0,06 0,04 0,02 0 Validation : Campagne 1999 Modèle de l année (cumul) Validation : Campagne 2000 Modèle de l année précédente Validation : Campagne 2001 Validation : Campagne 2002 Mise à jour du modèle de l année précédente par l analyse de 150 échantillons en début de campagne

15 2.e Bilan 15 Erreur standard de prédiction faible 0,10 g / 100 g sur une gamme de concentrations comprises entre 14 et 21 g de saccharose pour 100 g de betterave. Répétabilité de la SPIR comparable à celle de la méthode chimique de référence. Stabilité des résultats sur quatre années d expérimentation. Faisabilité du dosage du saccharose par SPIR sur un instrument de laboratoire.

16 Plan Méthodes d analyses 2. Faisabilité du dosage du saccharose par SPIR dans un laboratoire de référence 3. Gestion d un réseau de spectromètres a. Problématique b. Comparaison des méthodes de transfert d étalonnage c. Bilan 4. Automatisation de la mesure SPIR

17 17 3.a Problématique Esclave 2 Esclave 3 Instrument Maître Esclave 1 Utilisation du modèle sur plusieurs instruments

18 3.a Problématique 18 Esclave 2 SEP = 0,17 Esclave 3 SEP = 0,19 Instrument Maître SEP = 0,10 Esclave 1 SEP = 0,17 Dégradation du SEP sur les instruments esclaves Unité g / 100 g

19 3.a Problématique 19 Utilisation du modèle de l instrument maître sur les trois esclaves SEP Biais SEP(C) Instrument Esclave 1 0,17 0,12 0,09 Instrument Esclave 2 0,17-0,14 0,12 Erreur systématique entre les instruments Instrument Esclave 3 0,19-0,10 0,10 Unité g / 100 g

20 3.a Problématique Comparaison des spectres moyens des instruments 20 5 Ecart relatif (1) en % Longueur d onde (nm) Esclave1 Esclave2 Esclave3 (1) (log(1/r) maître - log(1/r) esclave) / log(1/r) maître * 100

21 3.a Problématique 21 Différences instrumentales. Dégradation de la prédiction sur les instruments esclaves Développement d une équation d étalonnage impossible sur chaque spectromètre.

22 3.b Comparaison des méthodes de transfert d étalonnage Première approche : Correction de biais 22 Méthode 1- Calcul le biais sur un lot d étalonnage (instrument esclave N 2) 2- Utilisation de la correction sur des échantillons indépendants Valeur prédite par l'instrum ent esclave (g / 100 g) 20 19, , , , , , , ,5 20 Valeur prédite par l'instrument maître (g / 100 g) Avant correction Après correction

23 3.b Comparaison des méthodes de transfert d étalonnage Première approche : Correction de biais 23 Résultats (unité g / 100 g) SEP avant correction SEP après correction Conclusion Avantage : Simple à mettre en œuvre. Instrument Esclave 1 Instrument Esclave 2 Instrument Esclave 3 0,17 0,17 0,19 0,12 0,10 0,14 Inconvénients : Nécessité d analyser des échantillons de betterave sur les instruments esclaves.

24 3.b Comparaison des méthodes de transfert d étalonnage Deuxième approche : Modèle robuste aux changements d instruments 24 Modèle développé avec des spectres de l'instrument maître Modèle développé avec des spectres de l'instrument maître et deux esclaves (N 1 et N 2) Modèle développé avec des spectres de l'instrument maître et des trois esclaves Maître Esclave 1 Esclave 2 Esclave 3 0,2 0,18 0,16 0,14 0,12 0,1 0,08 0,06 0,04 0,02 0 SEP (g / 100 g) Validation sur des échantillons indépendants

25 3.b Comparaison des méthodes de transfert d étalonnage Deuxième approche : Modèle robuste aux changements d instruments 25 Avantage Rapide : pas d analyse pour réaliser le transfert. Inconvénients Il faut des analyses avec tous les instruments du réseau.

26 3.b Comparaison des méthodes de transfert d étalonnage Troisième approche : Modification des spectres des instruments esclaves Principes 26 Analyse d échantillons sur les instruments maître et esclaves Mise en place d une équation de transfert d étalonnage Validation du transfert : analyse d échantillons indépendants sur l appareil esclave

27 3.b Comparaison des méthodes de transfert d étalonnage Troisième approche : Modification des spectres des instruments esclaves Algorithmes 1 Algorithme breveté par Shenk et Westerhaus Ajustement des longueurs d onde 27

28 3.b Comparaison des méthodes de transfert d étalonnage Troisième approche : Modification des spectres des instruments esclaves Algorithmes 1 Algorithme breveté par Shenk et Westerhaus Ajustement des longueurs d onde i i X maître Corrélation entre la longueur d onde i du maître et les longueurs d ondes de l esclave comprises entre i-k et i+k Matrice spectrale instrument maître i j Le maximum des corrélations (longueur d onde j) et les deux longueurs d onde voisines i X escl Utilisation de deux modèles quadratiques D après E. Bouveresse, D. Massart et P. Dardenne, Anal. Chim. Acta, 297 (1994) 405. i 28 Matrice spectrale instrument esclave j la longueur d onde de l instrument esclave correspondant à i de l instrument maître

29 3.b Comparaison des méthodes de transfert d étalonnage Troisième approche : Modification des spectres des instruments esclaves Algorithmes 29 1 Algorithme breveté par Shenk et Westerhaus Ajustement des absorbances

30 3.b Comparaison des méthodes de transfert d étalonnage Troisième approche : Modification des spectres des instruments esclaves Algorithmes D après E. Bouveresse, D. Massart et P. Dardenne, Anal. Chim. Acta, 297 (1994) Algorithme breveté par Shenk et Westerhaus Ajustement des absorbances i X maître Matrice spectrale Matrice spectrale de l instrument maître j X ajustée ajustée en longueurs d onde de l instrument esclave Une régression linéaire simple entre l absorbance x i,maître et x i,eslcave est effectuée pour l ensemble des longueurs d onde du spectre. x i,maître = a i.x i,esclave + b i avec a i et b i deux constantes

31 3.b Comparaison des méthodes de transfert d étalonnage Troisième approche : Modification des spectres des instruments esclaves Algorithmes 31 2 Piecewise Direct Standardisation (PDS) Maître i x i,maître X maître Esclave = i X escl W i PLS Coefficients B i b i D après Y. Wang, D. Veltakamp et B. Kowalski, Anal. Chem., 63 (1991) 2750.

32 3.b Comparaison des méthodes de transfert d étalonnage Troisième approche : Modification des spectres des instruments esclaves Choix de l algorithme de transfert 32 Esclave 2 Nombre d'échantillons 30 Echantillons betteraves Esclave avant standardisation Algorithme SW PDS SEP (g / 100 g) 0,17 0,11 0,11 Biais (g / 100 g) -0,14-0,02-0,01 SEP(C) (g / 100 g) 0,12 0,11 0,11

33 3.b Comparaison des méthodes de transfert d étalonnage Troisième approche : Modification des spectres des instruments esclaves Choix des échantillons du transfert 33 Esclave 2 SEP Maître 0,10 biais 0,00 SEP(C) 0,10 SEP, biais, SEP(C) en g / 100 g Esclave avant standardisation 0,17-0,14 0,12 Standardisation avec des échantillons stabilisés (FOSS ) 0,11-0,01 0,11

34 3.b Comparaison des méthodes de transfert d étalonnage Troisième approche : Modification des spectres des instruments esclaves Bilan 34 Avantages Tous les instruments utilisent le même modèle. Inconvénients Il faut trouver des échantillons stables, homogènes et représentatifs pour réaliser le transfert.

35 3.c Bilan Comparaison des méthodes 35 SEP en g / 100g Avant standardisation Corrections des concentrations Modèle robuste Corrections spectrales Les trois approches limitent l amplification du SEP sur les instruments esclaves. Instrument Esclave 1 0,17 0,12 0,11 0,11 Instrument Esclave 2 0,17 0,11 0,11 0,12 Instrument Esclave 3 0,19 0,14 0,09 0,14

36 Plan Méthodes d analyse 2. Faisabilité du dosage du saccharose par SPIR dans un laboratoire de référence 3. Gestion d un réseau de spectromètres 4. Automatisation de la mesure SPIR a. Principe de l automatisation b. Résultats des essais en conditions industriels

37 4.a Principe de l automatisation 37 Ejection automatique de l échantillon après analyse 1 m 1,5 m Introduction manuelle des échantillons Module d étalement automatique (Foss / Parimix) Spectromètre (Foss NIRsystem 6500)

38 38 4.a Principe de l automatisation Echantillon à étaler Fenêtre de quartz

39 4.b Résultats des essais en conditions industriels 39 Transfert du modèle vers l instrument automatique Développement d un modèle robuste échantillons de l instrument de laboratoire échantillons analysés sur les quatre instruments automatiques Résultats Nombre d échantillons Instrument maître Instrument 1 Instrument 2 Instrument Biais -0,01 0,03 0,00 0,06 SEP(C) 0,12 0,11 0,13 0,13 Unité : g / 100g

40 Conclusions 40 Détermination de la teneur en saccharose de la betterave par spectroscopie proche infrarouge Dosage précis du saccharose de la betterave par SPIR dans un laboratoire de référence. Résultats stables sur quatre années d expérimentation. Possibilité d utiliser plusieurs spectromètres pour déterminer la teneur en saccharose de la betterave. Développement d un instrument semi-automatique.

41 Perspectives 41 Automatiser de façon complète la spectroscopie proche infrarouge. Tester le protocole pour la gestion du réseau d instruments au cours d une campagne sucrière. Utilisation de la SPIR pour déterminer d autres critères de qualité.

42 DOCTORAT DE L UNIVERSITE DE LILLE 1 42 Ecole Doctorale : Sciences Pour l Ingénieur (SPI) Discipline : Instrumentation et Analyses Avancées Détermination de la qualité de la betterave sucrière par spectroscopie proche infrarouge et chimiométrie.