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El contenido de humedad es una de las propiedades de los fertilizantes que se miden con más frecuencia. A nivel mundial, las reglamentaciones para los diferentes fertilizantes varían, pero los límites legales locales aseguran que no se debe exceder la cantidad máxima de agua. Se dispone de varias técnicas analíticas para este propósito. Además de los métodos gravimétricos, la titulación Karl Fischer se utiliza a menudo para determinar el contenido de humedad con precisión.

En comparación con estos métodos, la espectroscopía del infrarrojo cercano (NIRS) ofrece ventajas únicas: genera resultados fiables en cuestión de segundos y, al mismo tiempo, no crea residuos químicos. Esta Application Note explica cómo la NIRS puede ofrecer un análisis rápido y sin reactivos del contenido de humedad en varios productos fertilizantes.

Se utilizó el analizador de sólidos DS2500 para recopilar los espectros de las muestras de fertilizantes.
Figure 1. Se utilizó el analizador de sólidos DS2500 para recopilar los espectros de las muestras de fertilizantes.

Se midieron diferentes tipos de productos fertilizantes con un contenido de humedad variable de 0,12 % a 3,82 % utilizando un analizador de sólidos Metrohm DS2500. Para superar la falta de homogeneidad de la muestra, la medición se realizó con una copa de muestra grande en rotación. La recopilación de datos y el desarrollo del modelo se llevaron a cabo con el paquete completo Vision Air. Los valores de referencia se obtuvieron mediante valoración culombimétrica KF acoplada con horno KF. El modelo de predicción NIRS se creó con la configuración descrita en la siguiente tabla y se validó mediante un algoritmo de validación cruzada.

Preprocesamiento Algoritmo Tipo de validación
2Dakota del Norte derivado por favor Validación cruzada
Figure 2. Espectros sin procesar de diferentes productos fertilizantes con contenido de agua variable.

El gráfico obtenido muestra una alta correlación (R2 = 0,98) entre la humedad predicha por el modelo NIRS y el método de titulación KF. Aunque se usaron diferentes tipos de fertilizantes para crear el modelo de predicción, una estrecha relación entre los valores SEC y SECV demuestra la validez del modelo.

# Factores R2 SEGUNDO SECV
3 0,98 0,29% 0,32%
Figure 3. Gráfico de correlación de la humedad predicha por NIRS frente a la titulación.

         

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