ГОСТ ISO 12099-2017. Межгосударственный стандарт. Корма, зерно и продукты его переработки. Руководство по применению спектрометрии в ближней инфракрасной области

5. Градуировка и первоначальная валидация

 

5.1 Общие положения

Перед использованием прибор градуируют. Ввиду разнообразия градуировочных систем, которые можно применять к ИК-анализаторам, невозможно привести конкретную методику градуировки.

Методы градуировки приводятся в соответствующих инструкциях изготовителя или, например, [17]. Для валидации важно иметь достаточное количество репрезентативных проб, охватывающих такие варианты:

a) различные комбинации и диапазоны параметров, соответствующие максимальному и минимальному значению;

b) сезонные, географические и генетические факторы для кормов, кормового сырья и зерна;

c) различная техника отбора и подготовки пробы;

d) различные условия хранения пробы;

e) различная температура пробы и прибора;

f) различные варианты приборов (различия между приборами).

Примечание - Для надежной валидации требуется не менее 20 проб.

 

5.2 Стандартные методы

Следует пользоваться принятыми стандартными методами определения влаги, жира, протеина и других параметров. Примеры приведены в [1] - [16].

Стандартный метод, используемый для градуировки, должен находиться в статистически управляемом режиме, т.е. для любой пробы наблюдаемая изменчивость должна включать случайные изменения воспроизводимой системы. Важно учитывать прецизионность стандартного метода.

5.3 Выбросы

В большинстве случаев в процессе градуировки и валидации наблюдаются статистические выбросы. Выбросы могут быть связаны с ИК-измерениями (спектральные выбросы, далее - "x-выбросы") или погрешностями опорных данных (полученных стандартизованными методами), а также с отсутствием взаимосвязи между опорными данными и ИК-измерениями пробы (далее - "y-выбросы") (см. рисунки B.1 - B.5, приложение B).

Пробу (результат) не считают выбросом для валидации, если:

a) параметры находятся в рабочем диапазоне градуировки;

b) параметры находятся в пределах спектральной изменчивости градуировочных проб, например, оцененные по расстоянию Махаланобиса;

c) спектральная разность будет ниже предельного значения, определенного в процессе градуировки;

d) прогнозируемая разность будет ниже предельного значения, определенного в процессе градуировки.

Если результат оказался выбросом, то необходимо проверить, является ли он x-выбросом. Результат следует исключить, если он выходит за пределы для x-выбросов, определенные градуировкой. Если это не x-выброс, тогда следует проверить опорное значение и ИК-прогнозируемое значение. Если проверка подтверждает первоначальные значения, то пробу (результат) не следует исключать: ее следует включить в статистику валидации. Если полученные при проверке значения показывают, что первоначальные опорные значения или ИК-прогнозируемые значения были с погрешностью, то используют новые значения.

5.4 Модели валидации и градуировки

5.4.1 Общие положения

Перед применением градуировочная модель подлежит валидации на независимой анализируемой выборке, которая является репрезентативной для множества подлежащих анализу проб. Для определения систематической погрешности (смещения) требуется не менее 10 проб; для определения стандартной ошибки прогноза (SEP, см. 6.5) требуется не менее 20 проб. Валидация должна выполняться для каждого типа проб, параметра и температуры. Градуировка действительна только для тех вариантов, т.е. типов проб, диапазона и температуры, которые использовались в валидации.

Чтобы получить визуальное впечатление о результативности градуировки, по результатам, полученным на независимой анализируемой выборке, строят график по ИК-измерениям или разностям и соответствующим опорным данным. Рассчитывают стандартную ошибку прогноза SEP (см. 6.5) и на графике, скорректированном с учетом средней систематической ошибки (смещения), определяют выбросы, т.е. пробы (результаты), разность для которых превышает +/- 3s_SEP.

Если процесс валидации показывает, что модель не соответствует приемлемой статистике, то эту модель не допускается использовать.

Примечание - Приемлемость модели зависит от таких критериев, как исполнение стандартного метода, охваченного диапазона и цели анализа, а решение принимают участвующие стороны.

 

На следующем этапе, чтобы получить статистику, которая описывает результаты валидации, выражают зависимость ИК-измерений, y_NIR, и опорных данных, y_ref, в виде линейной регрессии (y_ref = b·y_NIR + a).

5.4.2 Поправка на систематическую погрешность (смещение)

Полученные данные используют для определения систематической погрешности (смещения) между методами. Расхождение между средними ИК-измерениями и опорными данными, значительно отличающееся от нуля, показывает на систематическую погрешность (смещение) градуировки. Систематическую погрешность (смещение) можно устранить путем корректировки константы (см. 6.3) в градуировочном уравнении.

5.4.3 Регулировка наклона

Если коэффициент b значительно отличается от единицы, то градуировка не корректна.

Обычно не рекомендуется регулировка наклона или отсекаемого отрезка при градуировке, если градуировка применяется к использованным типам (не к новым типам) проб или приборов. Если повторное исследование градуировки не выявило выбросов, особенно выбросов с высокой балансировкой, предпочтительно расширить градуировочную выборку, увеличивая количество проб. Однако, если наклон отрегулирован, то следует проверить градуировку на новой независимой анализируемой выборке.

5.4.4 Расширение градуировочной выборки

Если точность градуировки не оправдывает ожидания, то следует расширить градуировочную выборку, увеличивая количество проб, или выполнить новую градуировку. Если выполняют новую градуировку на расширенной выборке, то валидацию повторяют на новой выборке для валидации. Градуировочную выборку увеличивают, пока не будут получены приемлемые результаты на выборке для валидации.

5.5 Изменение условий измерения и работы прибора

В случае изменения условий испытаний локальную валидацию ИК-метода, устанавливающую точность этого метода, не считают достоверной без дополнительной градуировки.

Например, градуировки, проведенные для определенного множества проб, могут оказаться недействительными за границами этого множества, хотя диапазон параметра не изменяется. Градуировка, проведенная на силосе из одного района, может не дать такую же точность на силосе из другого района, если не совпадают параметры генетики, выращивания и переработки.

Изменения в отборе и подготовке пробы или условиях измерений (например, температуры), не учтенные в градуировочной выборке, также могут повлиять на результат.

Градуировки, выполненные на определенном приборе, не всегда можно непосредственно перенести на аналогичный прибор, работающий по тому же принципу. Может потребоваться выполнение регулировки систематической погрешности, наклона или отсекаемого отрезка по градуировочным характеристикам. В большинстве случаев для переноса градуировочных характеристик необходимо стандартизировать приборы друг относительно друга [17]. Можно использовать разные методы корректировки для переноса градуировки между приборами разного типа, при условии, что пробы измеряют одинаковым образом (отражение, пропускание) и область спектра одинаковая.

Если изменились условия, рекомендуется выполнить дополнительную валидацию.

Градуировку рекомендуется проверять всякий раз, когда меняют или ремонтируют основную часть анализатора (оптическую систему, детектор).