Los espectros Raman rara vez pasan directamente del espectrómetro a un modelo. Antes de extraer información cuantitativa, normalmente necesitan un preprocesamiento que incluye recortar la región espectral útil, eliminar picos espurios, restar la línea base y normalizar los datos. Este tutorial recorre ese flujo de trabajo utilizando espectros Raman reales de la publicación «Process monitoring of zeolite crystallization: Bridging in situ Raman spectroscopy, ex situ XRD, and predictive machine learning models».
La transformación interzeolítica ocurre durante la síntesis de zeolitas cuando una fase cristalina se transforma en otra, por lo que resulta valioso seguir la contribución de cada fase a lo largo del tiempo. La espectroscopia Raman puede seguir este proceso, pero los espectros deben deconvolucionarse. Los mínimos cuadrados no negativos (NNLS) se adaptan bien a esta tarea: el espectro medido se describe como una combinación no negativa de espectros de referencia de las fases individuales. El tutorial se centra en el procesamiento de datos Raman y en NNLS, partiendo de espectros sin procesar y recuperando la evolución relativa de la faujasita (FAU) y la gismondina (GIS) durante la cristalización.
El conjunto de datos completo está disponible de forma abierta en formato Nexus/HDF5 en Zenodo, y el tutorial se ofrece como cuaderno de Jupyter. El formato Nexus resulta cómodo porque los espectros y los metadatos experimentales, incluido el tiempo de cristalización, se almacenan juntos. Los espectros adquiridos a 0 y 16 horas se excluyeron porque las características Raman de la zeolita aún no eran suficientemente informativas, de modo que el análisis comienza a las 18 horas.
El primer paso de preprocesamiento recorta los espectros a la región de 250–1250 cm⁻¹. Como los espectros no se registraron exactamente en el mismo eje de desplazamiento Raman, cada uno se interpola a un eje común antes de combinarse en una única matriz de datos. El recorte y la interpolación preceden a la eliminación de picos y a la sustracción de la línea base, de modo que esos algoritmos operan únicamente sobre la señal relevante y armonizada.
Fuente: Towards Data Science · Resumido por HeadlinesBriefing