El objetivo de la tesis realizada fue aplicar la técnica analítica por espectroscopia infrarrojo cercano para cuantificar Dicloxacilina 500mg cápsulas. Se evaluaron 3 lotes distintos de dicloxacilina cápsulas mediante esta técnica cuyos resultados fueron comparados, empleando el programa estadístico Minitab 16, con los resultados obtenidos por la técnica oficial por HPLC según la farmacopea USP37 NF32; para lo cual se aplicó la prueba estadística t de student en donde se obtuvo un P-valor > 0.05 para los tres lotes; concluyéndose que los resultados obtenidos de ambas técnicas son equivalentes a un 95% de confianza. Asimismo se evaluaron parámetros de validación para la técnica analítica por espectroscopía de infrarrojo cercano: Selectividad, Linealidad, Precisión y Exactitud. Se demuestra mediante los procedimientos estadísticos utilizados, que la técnica analítica propuesta para cuantificación de Dicloxacilina es selectiva, porque no se evidencian que los excipientes interfieran en la identificación del espectro del principio activo, es lineal porque se obtiene un coeficiente de correlación r= 0,994; es precisa ya que para la repetibilidad se obtiene una RSD de 0,96%; y para la precisión intermedia se obtiene una RSD de 0,89%; y finalmente es exacto porque se obtiene un porcentaje de recuperación de 99.93%. Cumpliendo los parámetros de validación establecidos, se comprobó la validez para la aplicación de la técnica analítica de espectroscopía por infrarrojo cercano. / The objetive of this thesis was to apply the analytical technique near infrared spectroscopy to quantify Dicloxacillin 500mg capsules. Three different batches of dicloxacillin capsules were evaluated by this technique and the results were compared using the Minitab 16 statistical software, with the results obtained by the HPLC technique according official pharmacopoeia USP37 NF32; for which statistics student t test applied in which a P-value> 0.05 for all three batches was obtained; it concluded that the results of both techniques are equivalent to a 95% confidence. Validation parameters for the analytical technique were also evaluated by near infrared spectroscopy: selectivity, linearity, precision and accuracy. It has demonstrated by the statistical procedures, that proposed analytical technique for quantifying Dicloxacillin is selective, because it has not shown that the excipients interfere with the identification of the spectrum of the active ingredient, is linear because a correlation coefficient r = 0.994 has obtained; it is required for repeatability because RSD of 0.96% has obtained; and intermediate precision RSD of 0.89% has obtained; and finally it is accurate because a recovery rate of 99.93% has obtained. Compliance with validation parameters set, the validity for the application of the technique of near-infrared spectroscopy was proved. Keywords: Near infrared, quantify, validation parameters, selectivity, accuracy, precision, dicloxacillin. / Tesis

En esta Tesis doctoral que lleva por título: "Seguimiento cuantitativo de reacciones de resinas epoxi mediante espectroscopía de infrarrojo cercano y métodos de resolución de curvas" se han planteado dos objetivos generales. En el primer objetivo se ha propuesto evaluar la capacidad de la espectrosocopía de infrarrojo cercano, asistida mediante la Resolución Multivariante de Curvas basada en la optimización por Mínimos Cuadrados Alternados, para realizar el seguimiento cuantitativo reacciones de curado de resinas epoxi. Este objetivo plantea, en primer término, la necesidad de verificar si dicha combinación de técnicas (instrumentales y quimiométricas) permite detectar todas las fuentes de variación presentes en el sistema en estudio. Asimismo, en un segundo paso, implica la determinación cuantitativa de la evolución de las especies involucradas en la reacción a lo largo del tiempo, así como la obtención de información espectral de todos los compuestos (incluidos los intermedios de reacción). Esto supone, además, un estudio de la incertidumbre de los resultados obtenidos y la validación de los mismos.En el segundo objetivo, se ha planteado estimar las constantes cinéticas vinculadas a las reacciones de resinas epoxy. Esto implica profundizar en el conocimiento del mecanismo del proceso de curado y comprender las implicaciones del mismo en las propiedades del producto final de la polimerización.Las resinas epoxi se hallan entre los compuestos más importantes dentro del grupo de los materiales poliméricos. Bajo el nombre de resina epoxi se suele designar tanto al prepolímero como al producto final del proceso de curado o polimerización, puesto que ambos contienen en su estructura grupos epóxido. El gran interés de las resinas epoxi se debe a la variedad extremadamente amplia de reacciones químicas en las que pueden tomar parte, y a la gran cantidad de materiales que pueden se utilizados como agentes de curado, lo que da lugar a diferentes propiedades en el polímero final. El proceso de curado de una resina epoxi afecta directamente las propiedades finales del polímero, razón por la cual surge la necesidad de desarrollar métodos analíticos capaces de monitorizar las reacciones que ocurren durante los procesos de curado.La espectroscopía de Infrarrojo Cercano resulta una herramienta particularmente atractiva para el seguimiento de reacciones de curado puesto que, gracias a la baja absortividad molar de sus señales, permite el estudio in situ del proceso, sin la necesidad de aplicar tratamientos previos a la muestra. Esto posibilita, además de controlar la calidad del producto de la polimerización en tiempo real, extraer información acerca de la reacción de curado.El uso de los llamados Métodos de Resolución de Curvas permite realizar un análisis multivariante de los datos espectrales, obteniendo mayor información acerca del sistema en estudio. Una condición necesaria para poder aplicar estos métodos, también llamados métodos de modelado blando, es que los datos deben tener una estructura bilineal o que tienda a la bilinealidad. Es decir, que la matriz de datos experimentales (matriz de intensidades de respuesta) pueda expresarse como el producto de una matriz de concentraciones por otra matriz que contenga la señal pura de las especies presentes. Así, mediante la descomposición de una matriz de datos, originados durante la monitorización de una reacción química (por ejemplo, una reacción de curado), es posible conocer la evolución de cada una de las especies que toman parte en el proceso, así como sus correspondientes espectros puros.En esta Tesis Doctoral, se aplican estas técnicas a datos obtenidos del seguimiento de reacciones de resinas epoxi, mediante espectroscopia de infrarrojo cercano, con el fin de obtener información útil tanto cualitativa como cuantitativa, no sólo de la concentración de las especies en estudio sino también referida al mecanismo de reacción y a los parámetros cinéticos correspondientes. A pesar de las ventajas que comporta el tratamiento multivariante de los datos espectrales existen algunos problemas típicos de la estructura de los datos registrados, como es el caso de la deficiencia de rango. Cuando los datos espectroscópicos proceden de sistemas químicos en evolución, es frecuente encontrar esta deficiencia de rango, que tiene lugar cuando el número de fuentes de variabilidad observado es menor que el número de especies que absorben en esa región espectral. Durante el desarrollo de esta Tesis se aplican dos estrategias diferentes para la resolución de este problema.Otro inconveniente característico que se presenta cuando se realiza la descomposición de matrices de datos bilineales es la presencia de las llamadas ambigüedades rotacionales y de intensidad. Esto implica que, en lugar de obtener soluciones únicas para la resolución de un determinado conjunto de datos, se obtiene un conjunto de soluciones, las cuales ajustan los datos experimentales con un mismo mínimo residual. Parte del trabajo realizado está abocado a la estimación de dichas ambigüedades en las soluciones y a la minimización de las mismas.Los resultados obtenidos mediante la combinación de espectroscopia de infrarrojo cercano y métodos de modelado blando se han contrastado con técnicas de referencia ya establecidas para el seguimiento de este tipo de reacciones, como la cromatografía líquida de alta eficacia (HPLC), y con otras técnicas cuyo uso en la monitorización cuantitativa de reacciones de resinas epoxi es inédita, como es el caso de la Resonancia Magnética Nuclear de 13C.También se ha realizado un análisis cinético de las reacciones estudiadas, lo cual comporta la identificación del mecanismo de reacción correcto y la obtención de los parámetros cinéticos asociados, es decir, las constantes de velocidad de reacción. El estudio cinético se ha realizado aplicando diferentes combinaciones de técnicas de modelado blando y modelado duro. De la aplicación de estas estrategias se han obtenido las constantes cinéticas para distintas reacciones de resinas epoxi. Además, se incluye una breve discusión acerca de las posibilidades de extrapolar las técnicas empleadas para sistemas modelo a sistemas epoxy-amina que reaccionan formando una densa red entrecruzada. / This Thesis, entitled: "Quantitative monitoring of epoxy resins reactions by near infrared spectroscopy and curve resolution methods" has two main objectives. Firstly, to evaluate the capability of near infrared spectroscopy, assisted by Multivariate Curve Resolution-Alternating Least Squares meted, to quantitative monitor curing reactions of epoxy resins. This objective also involves verifying if the combination of these techniques (both, instrumental and chemometric) is able to detect all the sources of variability present in the system under study. Likewise, this objective involves the quantitative determination of the concentration of the species that take place in the reaction, as well as their corresponding spectral profiles. As a consequence, a study related to the uncertainty of the results and to the appropriate validation strategies must be designed. The second principal objective is to estimate the kinetic rate constants liked to the reactions of epoxy resins. This objective involves the study of the curing mechanism and the relationship between this mechanism and the final properties of the polymerization product.Epoxy resins are among the most important polymer materials in use because of their chemical resistance, notable adhesive characteristics, and good mechanical and physical properties. The final properties of the polymer depend on the chemical structure of the epoxy resin and the curing agent (in this case, the amines), but also on the curing process. Therefore there is a need for new analytical methods that are able to monitor the curing reactions.Near infrared spectroscopy is an attractive tool for monitoring the curing reactions and has certain advantages: is a non-destructive technique and has a wavenumber domain in which the absorption bands are overtones or combinations bands with lower absorptivities. This means that a relatively large quantity of sample can be used and that the kinetics of the curing process can be studied in situ. These characteristics make it possible to control the quality of the polymerization product in real time and to extract information about the curing reaction.Using curve resolution methods (called also 'soft-modelling methods') makes it possible to analyse the spectral data in a multivariate way. In this way, more information about the system is achieved. One condition, necessary for the correct application of this methodology, is that the data must have a bilinear structure, i.e. the experimental data matrix should be expressed as the product of two matrices; one matrix of concentrations and one matrix of pure spectral responses of the species present in the system. Thus, by this matrix decomposition, it is possible to know the evolution of the species that take part in the process, as well as their corresponding pure spectra.In this Doctoral Thesis, these techniques are applied to a set data obtained from the near infrared monitoring of the epoxy resins reactions, in order to obtain useful information (both qualitative and quantitative) about the species involved in the reaction process as well as about the reaction mechanism and the kinetic parameters linked to it. Despite the advantages of the multivariate data analysis, there are some problems related to the structure of the spectroscopic data such as the rank deficiency. This problem is common when the spectroscopic data come from evolving systems. Rank deficiency happens when the number of factors found in the set of data is lower than the number of absorbing species. In this Thesis, we have applied two different strategies to solve the rank deficiency problem.Also, when decomposition of bilinear data matrices is carried out, there is a ubiquitous problem named ambiguity. There is to types of ambiguities: rotational and intensity ambiguities. This means that, instead of unique solutions, a set of feasible solutions is obtained, that fit the experimental data equally well. Part of the work carried out in this Thesis is focused to the estimation of these ambiguities and minimizing them. The results obtained by the combination of near infrared spectroscopy and the soft modelling methods have been contrasted with other technique, already well established for the monitoring of this kind of reactions, such as high performance liquid chromatography (HPLC) and other techniques, such as 13C Nuclear Magnetic Resonance, which have not been used until now to quantitative monitor reactions of epoxy resins.Also, the kinetic study of model reactions of epoxy resins (i.e. reactions that do not polymerize) has been carried out. This study involves the identification of the correct reaction mechanism and obtaining the corresponding kinetic parameters, i.e. the kinetic rate constants. The kinetic study has been performed by combining soft and hard modelling techniques. Also, a brief discussion about extrapolating these techniques to study epoxy-amine systems that evolve toward crosslinked products is included.

Se realiza un análisis de las características básicas de la fuente sísmica y su respuesta en sismogramas teóricos. Con ese objetivo se desarrolla un programa que a partir de la discretización de un plano de falla, describe las características espacio-temporales de una ruptura y, a través de una determinada función de Green calcula los sismogramas sintéticos asociados. Para propagaciones típicas de la ruptura (frentes planos y circulares) se analiza la forma de la onda detallando los niveles de amplitud, la duración de la señal y el contenido de frecuencias. Programando el modelo de estocástico de ruptura de Lomnitz-Adler y Lemus-Diaz, se muestran sus capacidades de generar rupturas con diversas características. Adoptando este criterio como base, se implementa un modelo de fuente que además incorpora la forma de dislocación de cada punto en la superficie (discretizada) de ruptura. Para cada propagación de ruptura dada por el modelo estocástico, en cada punto de la superficie de ruptura se asume una forma de dislocación de rampla de coseno cuya amplitud y duración se determinan (acausalmente) en base a las extensiones espaciales finales de la misma ruptura. Para tal determinación se define r, la distancia mínima de separación entre cada elemento fracturado y las barreras que limitan la zona de ruptura. A partir de ésto, para el valor del desplazamiento máximo y del rise time en cada punto se proponen funciones del tipo cte× r η ; en las cuales el factor de escala ‘cte’ y η ∈ [0 , 0.5] se entienden particulares a cada sismo. Para este modelo de fuente se calculan los sismogramas sintéticos respectivos utilizando la función de Green de un medio elástico homogéneo e infinito. Se hace una aplicación del modelo de fuente para el terremoto de Arequipa (23/06/2001, Mw=8.4). Para esto se asumen, a priori, la geometría completa del plano de falla (con dimensiones de 370× 150 km2 en base a la distribución espacial de las réplicas), el valor de la velocidad de ruptura (2.8 [km/s] en base a otros autores); así como también los exponentes para la ley del desplazamiento final (0.5) y el rise time (0.35), y el factor de escala de la ley del rise time (2.075), todos estos en base a estimaciones gráficas de los patrones de ruptura. Utilizando los registros de aceleración de cuatro estaciones, ubicadas a distancias comparables a las dimensiones de la falla, se realiza una inversión de fuente a través de la forma de onda. Para esto se combinan los parámetros del modelo estocástico generando una cantidad de alrededor de 40000 intentos independientes, produciendo la correspondiente cantidad de historias de ruptura y calculando los sismogramas sintéticos para las cuatro estaciones de observación. La comparación de los sismogramas reales y sintéticos se realiza mediante la cross-correlación en el dominio del tiempo, bajo tratamiento previo para seleccionar preponderantemente las ondas de cuerpo, y un filtro pasabajos para frecuencias en la región f ∈ [0 , fmax] con fmax particular a cada estación (con valores cercanos a 0.4 [Hz]) La aplicación logra correlaciones superiores al 50% en una única estación (Arica). Otorgando mayor importancia a esta estación, la mejor solución de ruptura obtenida muestra alguna concordancia con lo obtenido por la comunidad internacional. Las soluciones de ruptura seleccionadas verifican zonas de deslizamiento nulo en el interior del plano de falla, que aunque no pueden confirmarse en base a los reducidos niveles de aproximación, proponen características importantes para ser estudiadas a distancias cercanas a la fuente.

La Tesis "Estudio Espectroscópico de la Radiación Electromagnética, Ultravioleta Visible e Infrarroja cercana sobre la Obra Pictórica" de Pablo D'Antoni desarrolla un método no invasivo para caracterizar, medir y predecir daños a los pigmentos y aglutinantes en obras pictóricas, probablemente por la radiación electromagnética (REM). Usando 3 formas de Espectroscopia: 1) Irradiancia, 2) FORS(Espectroscopía de Reflectancia (y Absorbancia) con Fibra Optica, se analizan los efectos producidos por la REM Solar a un grupo de Catas expuestas al sol durante 120 días entre mayo y agosto, desde la 10:00 a las 14:00. Como resultado de la investigación se ha desarrollado a)un método para caracterizar la pintura por su reflectividad en el rango de longitudes de onda de 220 a 850 nm, b) definir el daño commo cambio en la reflectividad de cada color y cuantificarlo como la diferenia entre la condición orgiinal y la condición expuesta (con y sin filtros) en el rango de 220 a 850 nm; c) predecir el daño entrenando modelos matemáticos no lineales con los datos experimentales obtenidos; d) mostrar que algunos de los daños detectados se relacionan con la energía absorvida por un color dado en una o más de las regiones del espectro estudiado. A partir de 2006, el autor ha aplicado este método para: 1) medir la raciación solar Ultravioleta sobre los Angeles Músicos de la Catedral Metropolitana de Valencia, 2 ) "Proyecto I + D de investigacion subencionado por el Ministerior de Ciencia e Innovación otorgado al IVC + R y a la UPV, la iluminacion atenuada del Archivo Dior-Galiano (Richelie, Francia, 3) La emisión de luces del Musée des Arts Décoratifs (Paris), 4) La radiación solar que llega a la Casa de Ariadna (Pompeya, Italia) "proyecto I + D de investigación subvencionado por el Ministerior de Ciencia e Innovación otorgado al IVC + R y a la UPVy 5) Espectroscopia de la Colorimetria de Munsel / D'antoni, PL. (2013). Estudio espectroscópico de la radiación electromagnética ultravioleta, visible e infrarroja cercana sobre la obra pictórica [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/29284 / Palancia

El control estadístico multivariado de procesos comprende estrategias destinadas a monitorear y controlar un proceso industrial. Las mismas emplean métodos estadísticos con el fin de extraer información cuantitativa del sistema a partir de datos históricos, y modelar su comportamiento normal. Durante la operación del proceso, se analiza si éste se encuentra en control estadístico mediante el empleo de test de hipótesis. Si se detectan desviaciones respecto de la condición operativa normal, la identificación del conjunto de observaciones mediante las cuales se manifiesta la situación anómala ayuda a diagnosticar la causa del problema, y a tomar decisiones conducentes a su resolución. Esta tesis comprende el desarrollo e implementación de nuevas estrategias destinadas a aislar las observaciones que revelan un problema operativo, tanto para procesos continuos como para los discontinuos. Para tal fin, se define el concepto del Vecino en Control más Cercano (Nearest in Control Neighbor, NICN) a la observación, como aquel que minimiza una cierta medida de distancia a la misma, y se ubica en el contorno de la región de control estadístico del proceso. Se evalúan las contribuciones de las variables al estadístico en función de la distancia entre el NICN y la observación, y se determina el conjunto de variables que revelan el comportamiento anormal de dos maneras diferentes. Una de ellas consiste en estimar la función de densidad de probabilidad empírica de la contribución de la variable al estadístico cuando ésta no revela la situación anormal. La otra aplica una técnica de agrupamiento jerárquico y se desarrolla especialmente para el monitoreo de procesos discontinuos. Las nuevas técnicas de aislamiento de variables evitan todas las suposiciones inherentes a los métodos existentes. Se presenta un exhaustivo análisis del desempeño de los procedimientos desarrollados en esta tesis para un ejemplo de aplicación complejo, que comprende un bioreactor para la producción de penicilina. Este opera en modo discontinuo en la primera fase del proceso y de manera semicontinua en la segunda. Se utiliza un conjunto de índices de desempeño con el fin de comparar el comportamiento de las técnica propuesta con el obtenido empleando otras metodologías presentadas recientemente en la literatura. Con fines de comparación, se selecciona un procedimiento que utiliza directamente los valores de las observaciones (OSS - Original Space Strategy), y otro que emplea sus proyecciones en un espacio de variables latentes (Análisis de Componentes Principales Kernel). El estudio de desempeño muestra que la metodología propuesta permite un aislamiento perfecto de las variables mediante las cuales se manifiesta la situación anormal en una amplia mayoría de los casos simulados. Los lineamientos generales de la técnica propuesta pueden extenderse con facilidad para abordar el monitoreo empleando otros estadísticos y otros espacios de variable. / Multivariate statistical process control involves a group of strategies devoted to monitor and control an industrial process. Those use statistical methods to extract quantitative information of the system using historical data, and model its normal behavior. During the process operation, a statistical hypothesis test is used to analyze if the process is under statistical control. If deviations with respect to the normal operating conditions are detected, the identification of the observations which reveal the abnormal situation helps to diagnose the cause of the failure, and to take proper decisions to solve it. This thesis presents the development and implementation of new strategies used to isolate the observations that reveal the fault cause for continuous and batch processes. With this purpose, the Nearest in Control Neighbor (NICN) to the observation point is defined as the one which minimizes a certain distance measure with respect to the measurement vector, and it is located on the statistical control region contour. Variable contributions to the statistic are evaluated in terms of the distance between the NICN and the observation, and the subset of variables which reveal the fault are determined using two different methods. One of them estimates the empirical probability density function of the variable contribution to the statistic when it does not reveal the fault. The other one applies a hierarchical clustering technique, and it is especially developed for batch process monitoring. The new variable isolation techniques avoid the use of the assumptions of the existing methods. An extensive performance analysis of the procedures developed in this thesis is presented. The application example comprises a bioreactor for the production of penicillin. During the first process phase, it operates in batch mode and it turns to a semibatch operation next. A set of performance indexes are used to compare the behavior of the proposed technique with respect to that provided by other methodologies recently presented in the literature. For comparative purposes, two procedures are selected. One of them uses the observations without transforming them (OSS - Original Space Strategy). The other one employs their projections on a latent variable space (Kernel Principal Component Analysis). Performance studies show that the new methodology allows a perfect isolation of the set of variables which reveal the faults for the majority of the simulated cases. The conceptual framework of the proposed technique can be easily extended to deal with methods that use other statistics and variable spaces.

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La presente tesis versa sobre la optimización de técnicas instrumentales para la evaluación y selección de genotipos de tomate con características de calidad organoléptica sobresalientes en programas de mejora. En primer lugar se aborda el uso de una metodología de evaluación no destructiva en campo con la que se pueda llevar a cabo una preselección eficaz por características de sabor y aroma en ensayos de cientos o miles de genotipos. Se muestra la metodología de obtención de modelos de predicción del contenido en los principales azúcares (glucosa y fructosa) y ácidos orgánicos (málico, cítrico y glutámico) implicados en la intensidad de sabor y de 30 compuestos volátiles relevantes para el aroma del tomate a partir de espectros NIR de reflectancia difusa. Se ha determinado el error de predicción que se comete al utilizarlos y su ámbito de aplicación. En segundo lugar se ha puesto a punto una metodología de evaluación en laboratorio para refinar la clasificación y selección de genotipos por propiedades aromáticas utilizando un olfatómetro electrónico. Para ello ha sido necesario la corrección de deriva (a corto y largo plazo) inherente al uso de sensores electrónicos y se han optimizado las condiciones de evaluación en tomate (tiempo de incubación y parámetros de medida).

En la presente Tesis Doctoral, se analiza fundamentalmente la aplicabilidad de los Sistemas de Múltiple Clasificación (SMC) en el marco de la regla del vecino más cercano. Una primera línea fundamental de investigación se centra en los algoritmos de preprocesado, con el objetivo de resolver diferentes problemas relacionados con la calidad de la muestra de entrenamiento: presencia de patrones redundantes, atípicos o ruidosos, bases de datos con un tamaño excesivo y desbalance entre las distribuciones de las clases. Otro aspecto de gran relevancia hace referencia a la efectividad de los componentes individuales del SMC dentro del método de votación, para lo cual se proponen nuevas técnicas de ponderación dinámica y estática de las decisiones individuales. El tercer punto central se refiere al análisis de diversidad de los clasificadores, utilizando para ello diversas medidas existentes en la literatura afín. Otras cuestiones ampliamente analizadas a lo largo de esta tesis son: las técnicas de muestreo (bagging, boosting, arcing y selección secuencial aleatoria), el tamaño del SMC y, por último, la viabilidad de utilizar dos modelos de redes neuronales artificiales (perceptrón multicapa y red modular).