Obtención de un modelo de cuantificación de sales de eudragit mediante espectroscopia infrarrojo

Abstract

Se utilizó espectroscopia de infrarrojo medio (MIR) e infrarrojo cercano (NIR) junto con la ayuda de análisis multivariado para encontrar un modelo de predicción, donde se cuantificó simultáneamente el porcentaje de grupos dimetilaminoetil (DMAE) y el porcentaje de grupos de ácido metacrílico (AMC), relacionados con el grado de ionización e hidrólisis respectivamente, que se da durante la modificación del polímero comercial Eudragit E 100 con ácido clorhídrico. El objetivo principal de este proyecto fue plantear una metodología alterna al método primario de determinación por medio de valoraciones potenciométricas. Para el desarrollo de esto se realizaron calibraciones con 7 espectros de muestras preparadas de clorhidrato de Eudragit E 100 a diferentes grados de ionización en un rango de 0 a 100%, utilizando diferentes métodos de regresión como Partial Components Regression (PCR), Classic Least Square (CLS) y Partial Least Square (PLS), y una validación cruzada con 3 espectros de muestras con porcentajes de ionización dentro de este mismo rango.

Mid - infrared (MIR), near infrared (NIR) spectroscopy and multivariate analysis were used to find a prediction model for the percentage of dimethylaminoethyl groups (DMAE) and the percentage of methacrylic acid groups (AMC) in one simple analysi s. Samples were obtained by hydrochloric acid modification of Eudragit E 100, a commercial polymer. The main objective of this project was to propose an alternative methodology for the determination of degree of ionization in modified polymer samples; such methodology would replace the primary method, a potentiometric titration. The calibration was developed with 7 samples obtained from acidification of Eudragit E 100 with hydrochloric acid at different degrees of ionization ranging from 0 - 100%. Different s tatistical models were employed Partial regression as components regression (PCR), Classic least square (CLS) and Partial Least Square (PLS). A cross - validation with 3 spectra of samples with percentages of ionization within this same range was used. All s tatistical models were employed after working the data with a frst and second derivative.