TIÊU CHUẨN QUỐC GIA TCVN 11018:2015 (ISO 12099:2010) VỀ THỨC ĂN CHĂN NUÔI, NGŨ CỐC VÀ CÁC SẢN PHẨM NGŨ CỐC NGHIỀN – HƯỚNG DẪN KỸ THUẬT ĐO HỒNG NGOẠI GẦN

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.

 

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

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)

Thiết bị dự đoán hàm lượng các thành phần (2.3) và các thông số kỹ thuật (2.4) trong nền mẫu thông qua các mối quan hệ với độ hấp thụ trong dải phổ hồng ngoại gần khi sử dụng trong các điều kiện quy định.

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.

CHÚ THÍCH 2  Ví dụ về các thành phần được xác định bao gồm độ ẩm, chất béo, protein, xơ thô, chất xơ đã tẩy trung tính và chất xơ đã tẩy bằng axit. Đối với các phương pháp thích ứng, xem tài liệu tham khảo [1] đến [16].

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

4.1  Thiết bị hồng ngoại gần, được dựa trên phép đo độ phản xạ khuếch tán hoặc độ truyền trong toàn bộ vùng bước sóng hồng ngoại gần từ 770 nm đến 2 500 nm (12 900 cm^–1 đến 4 000 cm^–1), hoặc trong những vùng hẹp có dải bước sóng được chọn. Nguyên tắc hoạt động quang học có thể là phân tán (ví dụ: máy đơn sắc cách tử), đo giao thoa hoặc không nhiệt (ví dụ diot phát sáng, diot laze và laze). Thiết bị cần được trang bị hệ thống kiểm tra độ nhiễu quang và độ nhân quang, độ chính xác của bước sóng và độ chụm của bước sóng hoặc số sóng (máy đo quang phổ quét).

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;

c) kỹ thuật và điều kiện chế biến;

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).

Đối với việc đánh giá xác nhận, các mẫu không được xem là ngoại lệ nếu:

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.

Không cần sử dụng nếu quy trình đánh giá xác nhận cho thấy mô hình không thể đưa ra các số liệu thống kê chấp nhận.

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.

5.5  Thay đổi các điều kiện đo và thiết bị

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.

Tập hợp các mẫu này phải được phân tích cẩn thận theo các phương pháp đối chứng, cần cẩn thận trong phân tích các mẫu đánh giá xác nhận vì độ chụm của các kết quả này quan trọng hơn đối với bộ mẫu đánh giá xác nhận so với mẫu sử dụng trong giai đoạn hiệu chuẩn.

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.

Dữ liệu của đồ thị cho cái nhìn tổng quan về mối tương quan, độc chệch, độ dốc và có mặt của các ngoại lệ (xem Hình 1).

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,		độ chệch
3	đường hồi quy tuyến tính với yref bị chắn, a	yNIRS	giá trị dự đoán quang phổ hồng ngoại gần
4	các ngoại lệ	yref	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.

Hình 1 – Biểu đồ phân tán đối với bộ mẫu đánh giá xác nhận, y_ref = f(a + by_NIRS)

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;

Và

 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).

VÍ DỤ Với n = 20, và s_SEP = 1, BCL_s là:

               (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 %

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)

Trong đó:

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;

e_i  là số dư của mẫu thứ i;

  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);

Trong đó:

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

[xem định nghĩa dưới Công thức (9)]

F(α:v,M)
Bậc tự do (SEP)	Bậc tự do (SEC)						Bậc tự do (SEP)	Bậc tự do (SEC)
	50	100	200	500	1 000			50	100	200	500	100
5	2,40	2,31	2,26	2,23	2,22		5	1,55	1,52	1,50	1,49	1,49
6	2,29	2,19	2,14	2,12	2,11		6	1,51	1,48	1,46	1,45	1,45
7	2,20	2,10	2,06	2,03	2,02		7	1,48	1,45	1,43	1,42	1,42
8	2,13	2,03	1,98	1,96	1,95		8	1,46	1,43	1,41	1,40	1,40
9	2,07	1,97	1,93	1,90	1,89		9	1,44	1,41	1,39	1,38	1,37
10	2,03	1,93	1,88	1,85	1,84		10	1,42	1,39	1,37	1,36	1,36
11	1,99	1,89	1,84	1,81	1,80		11	1,41	1,37	1,36	1,34	1,34
12	1,95	1,85	1,80	1,77	1,76		12	1,40	1,36	1,34	1,33	1,33
13	1,92	1,82	1,77	1,74	1,73		13	1,39	1,35	1,33	1,32	1,32
14	1,89	1,79	1,74	1,71	1,70		14	1,38	1,34	1,32	1,31	1,30
15	1,87	1,77	1,72	1,69	1,68		15	1,37	1,33	1,31	1,30	1,29
16	1,85	1,75	1,69	1,66	1,65		16	1,36	1,32	1,30	1,29	1,29
17	1,83	1,73	1,67	1,64	1,63		17	1,35	1,31	1,29	1,28	1,28
18	1,81	1,71	1,66	1,62	1,61		18	1,30	1,31	1,29	1,27	1,27
19	1,80	1,69	1,64	1,61	1,60		19	1,34	1,30	1,28	1,27	1,26
29	1,69	1,58	1,52	1,49	1,48		29	1,30	1,26	1,23	1,22	1,22
49	1,60	1,48	1,42	1,38	1,37		49	1,27	1,22	1,19	1,17	1,17
99	1,53	1,39	1,32	1,28	1,26		99	1,24	1,18	1,15	1,13	1,12
199	1,48	1,34	1,26	1,21	1,19		199	1,22	1,16	1,12	1,10	1,09
499	1,46	1,31	1,22	1,16	1,13		499	1,21	1,14	1,11	1,08	1,07
999	1,45	1,30	1,21	1,14	1,11		999	1,20	1,14	1,10	1,07	1,05

6.6  Độ dốc

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)

Trong đó:

 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).

                        (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_obs  là giá trị quan sát được tính theo công thức (13);

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.

Các mẫu dùng cho các phép đo thông thường cần được chuẩn giống như để chuẩn bị các mẫu đánh giá xác nhận. Cần áp dụng các điều kiện chuẩn.

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

9.1  Mẫu kiểm soát

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

Cần kiểm tra sự phù hợp của việc hiệu chuẩn phép đo của từng mẫu. Các phép đo ngoại lệ được sử dụng trong việc xây dựng hiệu chuẩn và đánh giá xác nhận có thể được áp dụng, ví dụ như khoảng cách Mahalanobis và dư quang phổ. Trong hầu hết các thiết bị, việc này được thực hiện tự động.

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.

Các quy tắc sau đây được sử dụng kết hợp cho thấy hữu ích trong việc phát hiện các vấn đề:

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.

Các biểu đồ kiểm soát khác, ví dụ z-score có thể được sử dụng.

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:

a) mọi thông tin cần thiết để nhận biết đầy đủ về mẫu thử;

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.

Các tiêu chuẩn này cần tuân theo các định dạng của ISO và đưa ra thông tin cụ thể liên quan đến:

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	Số lượng mẫu, N	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	17 799	0,8	18,0
Protein	Nguyên trạng	17 165	6,0	74,1
Xơ	Nguyên trạng	2 892	0,2	26,8
Tinh bột	Nguyên trạng	1 140	3,0	62,1

Bảng A.2 – Bộ đánh giá xác nhận

Thành phần	Mô hình	Số lượng mẫu, N	Độ chính xác, sSEP	Hàm lượng tối thiểu, % khối lượng	Hàm lượng tối đa, % khối lượng	RSQ (C.3.9)
Chất béo	ANN	183	0,50	2,8	12,9	0,94
Hàm lượng ẩm	ANN	183	0,47	9,2	12,3	0,83
Protein	ANN	179	0,72	11,0	29,1	0,96
Xơ	ANN	123	1,11	0,5	18,0	0,90
Tinh bột	PLS	113	1,80	7,8	50,2	0,92

 

Phụ lục B

(tham khảo)

Các ví dụ về các hình

CHÚ DẪN

1	giới hạn ± 3s, trong đó s là độ lệch chuẩn	yref	các giá trị tham chiếu
2	đường 45° (đường lý tưởng với độ dốc, b = 1 và độ chệch  = 0)	yNIRS	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.

Hình B.1 – Ví dụ: không có ngoại lệ

CHÚ DẪN

1	dãy 1, chỉ ra phổ ngoại lệ	5	dãy 5
2	dãy 2	6	dãy 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.

Hình B.4 – Đồ thị phân tán có ngoại lệ y

CHÚ DẪN

1	giới hạn ± 3s	4	ngoại lệ
2	đường 45°	yref	các giá trị tham chiếu
3	đường hồi quy	yNIRS	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)

3  giới hạn cảnh báo dưới (LWL, -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

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

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.

C.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)

NIR

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

Chuẩn hóa thiết bị (standardization of an instrument)

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)

PCA

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”).

Khi được sử dụng trong NIRS, thì các hệ số hồi quy trong PC thường được chuyển đổi trở lại mô hình dự đoán sử dụng tất cả các điểm dữ liệu trong khoảng bước sóng.

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

Kỹ thuật sử dụng tổ hợp của một vài biến số x để dự đoán một biến số y.

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

Mô hình bất kỳ trong đó số lượng các giá trị x được sử dụng để dự đoán một hay nhiều biến y.

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 y (y-outlier)

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 1: Mahalanobis khoảng cách là một thước đo phi tuyến. Trong không gian PC, bộ tập hợp mẫu thường tạo thành đường cong phân phối. Các elipxoit thể hiện tốt nhất về phân bố xác suất của bộ tập hợp có thể được ước tính bằng cách xây dựng các ma trận hiệp phương sai của các mẫu. Khoảng cách Mahalanobis chỉ đơn giản là khoảng cách của điểm thử nghiệm đến tâm khối lượng được chia cho chiều rộng của elipxoit theo hướng của các điểm thử nghiệm.

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^[12], 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

Dư quang phổ (spectral residual)

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

Bộ mẫu đánh giá xác nhận (validation set)

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.

CHÚ Ý: Có những bất lợi trong việc sử dụng đánh giá chéo. Thứ nhất, số liệu thống kê qua việc đánh giá chéo có xu hướng lạc quan khi so sánh với số liệu thống kê trên một bộ thử độc lập. Thứ hai, nếu có sự trùng lặp bất kỳ trong các dữ liệu hiệu chuẩn (ví dụ: quét cùng một mẫu trên vài thiết bị hoặc tại các thời điểm khác nhau) thì luôn luôn phải ấn định tất cả các bản sao của cùng một mẫu vào cùng một phân đoạn đánh giá chéo, nếu không thì sẽ tạo ra các số liệu thống kê rất lạc quan.

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

Xem thêm Điều 6.

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.

C.3.3

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

Đối với một mô hình hiệu chuẩn, việc biểu thị chênh lệch trung bình độ chệch đã hiệu chỉnh giữa các giá trị dự đoán với các giá trị tham chiếu đối với các tập hợp con của mẫu được chọn làm mẫu dự đoán trong quá trình đánh giá chéo (C.2.19).

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

Sai số bình phương trung bình dự đoán (root mean square error of prediction)

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).

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

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.

CHÚ THÍCH: Khi được thể hiện theo tỷ lệ phần trăm, RSQ biểu thị cho tỷ lệ phương sai được giải thích bằng mô hình hồi quy.

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)

^sres

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

[2] TCVN 4328-2 (ISO 5983-2) Thức ăn chăn nuôi – Xác định hàm lượng nitơ và tính hàm lượng protein thô – Phần 2: Phương pháp phân hủy kín và chưng cất bằng hơi nước

[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)

[12] TCVN 8133-1 (ISO 16634-1) Sản phẩm thực phẩm – Xác định nitơ tổng số bằng cách đốt cháy theo nguyên tắc Dumas và tính hàm lượng protein thô – Phần 1: Hạt có dầu và thức ăn chăn nuôi

[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

[22] TCVN 6910-2 (ISO 5725-2) Độ chính xác (độ đúng và độ chụm) của phương pháp đo và kết quả đo – Phần 2: Phương pháp cơ bản xác định độ lặp lại và độ tái lập của phương pháp đo tiêu chuẩn

[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

---