Corso Analisi NIR Quantitativa

OBIETTIVI

Lo sviluppo di modelli quantitativi e qualitativi a partire da dati spettrali nel vicino Infrarosso richiede competenze specifiche. In particolare occorre prestare attenzione ai numerosi fattori che permettono di ottimizzare la qualità dei risultati. l'utilizzo di tecniche di analisi multivariata dei dati poi permette di ottenere risultati ottimali e affidabili nel tempo. Il corso è teorico/pratico e prevede l'utilizzo di postazioni PC per l'apprendimento del software.

A CHI E’ RIVOLTO

Il corso si rivolge ad un utente avanzato che vuole essere in grado di sviluppare autonomamente calibrazioni qualitative e quantitative.

PREREQUISITI

Conoscenza dell'uso del pacchetto base OPUS/IR.

Una conoscenza basilare delle tecniche spettroscopiche e della chemiometria è utile ma non indispensabile.

CONTENUTO

• I sistemi di campionamento: Trasmissione, Riflessione, Transflettanza
• pretratamento dati
• gli algoritmi di analisi quantitativa: regressione lineare, regressione lineare multipla, regressione alle componenti principali, Minimi quadrati parziali
• Utilizzo del pacchetto OPUS/Quant con esempi pratici
• approccio avanzato alle calibrazioni
• Impostazioni dello strumento e del software per le analisi di routine: OPUS/LAB, OPUS/TANGO

PREZZO E DATA

4 aprile e 26 settembre, 2023. Il corso si svolge a Milano e dura 1 giorno.
Prezzo: € 490,00- al giorno (il costo include i coffee Break ed il pranzo. Escluse eventuali spese di trasferta)

SCONTI E AGEVOLAZIONI

Sono previsti sconti e agevolazioni non cumulabili sulle quote di partecipazione:

• 20% a clienti con contratto di manutenzione o con strumento in garanzia
• partecipazioni aziendali multiple: 30% dal secondo partecipante allo stesso corso, o partecipazioni a più corsi nello stesso anno solare
• 50% a personale accademico non strutturato (Studenti, Dottorandi, Borsisti, Assegnisti)

Per informazioni potete scrivere a formazione@bruker.com.

Per seguire il corso è necessario compilare la scheda di iscrizione e inviarla entro tre settimane prima dell'inizio del corso.

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