¡¡Hola a todos!!
Una vez terminada la asignatura de Control de Procesos y Productos, quiero dejaros aquí un resumen personal de la idea que me queda sobre el tema: tendencias en la química analítica en el control de procesos industriales.
¡A ver qué os parece!
La tendencia hacia la simplificación, la aceleración y la automatización del trabajo analítico, desde la extracción y preparación de la muestra hasta el análisis de resultados, es imparable.
Cada vez más, los usuarios se decantan por sistemas analíticos y de laboratorio conectados en red, automatizados y de alto rendimiento, capaces de responder a desafíos químicos y analíticos de mundo actual. Los sistemas deben ofrecer una eficiencia, selectividad y sensibilidad máximas, combinadas con un diseño robusto. Además, deben cumplir e incluso superar los requisitos impuestos por las normas y reglamentos de calidad, seguridad y protección del medio ambiente. Y ese cumplimiento debe estar garantizado a largo plazo.
La necesidad de ahorrar tiempo, esfuerzo y dinero es la fuerza que impulsa el desarrollo y la mejora de nuevos métodos y equipos.
Por tanto, el futuro de la química analítica dentro de la industria química son instrumentos portátiles que podamos colocar en un espacio determinado donde se genere un problema; que tengan poco peso y sean de larga duración, que se puedan utilizar en ambientes agresivos y sean lo más automáticos posible; y que se pueda medir in situ, lo más fiable y rápidamente posible.
Dentro de este contexto, se están desarrollando robots multifuncionales, de alto rendimiento que trabajan con volúmenes mínimos de muestras. La aportación de un robot depende de sus prestaciones mecánicas, de lo que puedan hacer sus brazos funcionales y del número de direcciones en las que puede trabajar; pero es muy importante la "inteligencia" del sistema, y hasta qué punto puede el software de control "meterse en la piel" del contexto analítico. En relación a esto, hay que destacar el desarrollo de la inteligencia artificial, teniendo en cuenta esa prioridad de miniaturización y simplificación de los sistemas.
La inteligencia artificial es el arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que desempeñadas por personas requieren de inteligencia. Los dispositivos englobados en éste campo se basan en redes neuronales (ANN: artificial neuron networks)
La tendencia a la miniaturización trata de mejorar procesos ya descritos, contribuir a la automatización y simplificación y abordar nuevas problemáticas analíticas, empleando micro y nanomuestras, permitiendo analizar gran número de ellas mediante monitorización en línea o in situ; en el menor espacio posible y llevando a cabo los procesos rápidamente, con menor consumo de energía y reactivos y por tanto menor coste de fabricación. Además se reduce la generación de residuos tóxicos. Equipos miniaturizados actualmente están desarrollándose mediante el uso y aplicación de sensores; tanto para análisis como para seguridad de los procesos.
Además, la quimiometría en la tecnología del proceso analítico (PAT) está ayudando a mejorar la automatización, minimización del mantenimiento y aumento de la fiabilidad del proceso. La quimiometría utiliza herramientas y emplea modelos cualitativos para detectar y caracterizar fallos en el sistema del analizador, la química de la muestra y la dinámica del proceso, asegurando así un mantenimiento preventivo.
Las herramientas quimiométricas utilizadas, van desde estudios estadísticos para el diseño de experimentos mediante PCA (análisis de componentes principales) que permite reducir el número de variables a tener en cuenta y reducir así, al mínimo, el número de experimentos para obtener la información requerida; hasta el análisis de clúster y dendogramas, así como el empleo de modelos de validación y estrategias de calibración y medida.
El análisis de clústers es una técnica de análisis exploratorio de datos para resolver problemas de clasificación. Permiten relacionar datos que a priori parecen fuera de contexto pero realmente no lo están. Los dendogramas son representaciones gráficas en forma de árbol que resumen el proceso de agrupación en un análisis clúster.
Por último, en los laboratorios de control de procesos es muy importante la calibración, tanto de las máquinas como la medida. Existen diferentes técnicas de calibración como por ejemplo la calibración temporal que se realiza midiendo cada cierto tiempo; pero también se puede medir sin calibrar (calibración free) aprovechando las propiedades y parámetros físicos tabulados (NIST, NBS) y evitando así el uso de patrones. Los calibrados a nivel industrial no son tan fiables como a nivel de laboratorio, pero lo que prima es obtener resultados en el menor tiempo y consiguiendo la mayor rentabilidad posible.
