| Titre : |
Analyses chimiques des matières premières et produits finis de la NMA Sanders : étude comparative entre les méthodes classiques et la spectroscopie proche infrarouge |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Fatoumata Diop, Auteur |
| Editeur : |
[Dakar] : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de chimie |
| Année de publication : |
[2021] |
| Importance : |
54 P. |
| Format : |
29 cm |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
chimie classique spectroscopie proche infrarouge prédiction coefficient de corrélation farine de poisson tourteaux volaille bétail matière première produit fini NMA Sanders analyse chimique matériau de référence externe |
| Résumé : |
Nous avons réalisé dans le cadre de ce mémoire une étude comparative de deux méthodes d’analyses : la chimie classique (la thermogravimétrie, l’extraction au soxhlet, la méthode Kjeldahl et la minéralisation au four) et la spectroscopie proche infrarouge (SPIR ou NIR).
Une évaluation de la performance de la chimie classique est en premier lieu effectuée à travers l’analyse d’un Matériau de Référence Externe de type farine de poisson BIPEA. L’analyse de l’humidité, des protéines, des matières grasses et des cendres réalisée par intervalle de quinze jours a montré des résultats conformes aux valeurs réelles de la matrice (6% en humidité, 66% en protéines, 8% en matières grasses et 18% en cendres).
Une fois que la chimie classique validée et prise comme référence, l’étude comparative entre le NIR et la chimie classique est effectuée sur 4 types de matrices (farines de poisson, tourteaux d’arachide, produits volailles et produits bétail). Les paramètres analysés sont l’humidité, les protéines, les matières grasses et/ou les cendres selon la matrice.
Les résultats obtenus sont traités avec le logiciel statistique XLSTAT et présentés sous forme de tableaux statistiques, d’histogrammes et de diagrammes de dispersion ou scattergrams.
Nous avons ainsi noté que les protéines présentaient les écarts les plus importants entre le NIR et la chimie ainsi que les erreurs de prédiction du NIR (SEP) les plus élevées pour toutes les matrices, suivi des cendres pour les farines de poisson.
L’analyse de l’humidité a montré des écarts faibles et des valeurs de R2 ≥ 0,6 pour les matières premières, les produits finis présentant les R2 les plus faibles pour des erreurs de prédiction moins importantes du NIR.
Le NIR ne pouvant pas détecter les éléments traces tels que les cendres, cela expliquerait les erreurs de prédiction du NIR et les écarts NIR/Chimie relativement élevés obtenus.
Ces travaux montrent ainsi que la performance la spectroscopie proche infrarouge par rapport à la chimie classique doit être améliorée en particulier pour l’analyse des protéines.
Cette performance moindre du NIR peut s’expliquer par une importante variabilité de la composition biochimique et des propriétés physiques des matières premières et produits finis de la NMA Sanders ainsi qu’une insuffisance des mises à jour des calibrations du NIR influant ainsi sur sa sensibilité. |
| Permalink : |
https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=801 |
Analyses chimiques des matières premières et produits finis de la NMA Sanders : étude comparative entre les méthodes classiques et la spectroscopie proche infrarouge [texte imprimé] / Fatoumata Diop, Auteur . - [Dakar] : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de chimie, [2021] . - 54 P. ; 29 cm. Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
chimie classique spectroscopie proche infrarouge prédiction coefficient de corrélation farine de poisson tourteaux volaille bétail matière première produit fini NMA Sanders analyse chimique matériau de référence externe |
| Résumé : |
Nous avons réalisé dans le cadre de ce mémoire une étude comparative de deux méthodes d’analyses : la chimie classique (la thermogravimétrie, l’extraction au soxhlet, la méthode Kjeldahl et la minéralisation au four) et la spectroscopie proche infrarouge (SPIR ou NIR).
Une évaluation de la performance de la chimie classique est en premier lieu effectuée à travers l’analyse d’un Matériau de Référence Externe de type farine de poisson BIPEA. L’analyse de l’humidité, des protéines, des matières grasses et des cendres réalisée par intervalle de quinze jours a montré des résultats conformes aux valeurs réelles de la matrice (6% en humidité, 66% en protéines, 8% en matières grasses et 18% en cendres).
Une fois que la chimie classique validée et prise comme référence, l’étude comparative entre le NIR et la chimie classique est effectuée sur 4 types de matrices (farines de poisson, tourteaux d’arachide, produits volailles et produits bétail). Les paramètres analysés sont l’humidité, les protéines, les matières grasses et/ou les cendres selon la matrice.
Les résultats obtenus sont traités avec le logiciel statistique XLSTAT et présentés sous forme de tableaux statistiques, d’histogrammes et de diagrammes de dispersion ou scattergrams.
Nous avons ainsi noté que les protéines présentaient les écarts les plus importants entre le NIR et la chimie ainsi que les erreurs de prédiction du NIR (SEP) les plus élevées pour toutes les matrices, suivi des cendres pour les farines de poisson.
L’analyse de l’humidité a montré des écarts faibles et des valeurs de R2 ≥ 0,6 pour les matières premières, les produits finis présentant les R2 les plus faibles pour des erreurs de prédiction moins importantes du NIR.
Le NIR ne pouvant pas détecter les éléments traces tels que les cendres, cela expliquerait les erreurs de prédiction du NIR et les écarts NIR/Chimie relativement élevés obtenus.
Ces travaux montrent ainsi que la performance la spectroscopie proche infrarouge par rapport à la chimie classique doit être améliorée en particulier pour l’analyse des protéines.
Cette performance moindre du NIR peut s’expliquer par une importante variabilité de la composition biochimique et des propriétés physiques des matières premières et produits finis de la NMA Sanders ainsi qu’une insuffisance des mises à jour des calibrations du NIR influant ainsi sur sa sensibilité. |
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