Infrared Spectroscopic Methods and Applications

NIR spektroszkópiai módszerek és alkalmazásuk

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

2026. March 21.

Hatályosság vége:

—

Subject name (Hungarian, English)

NIR spektroszkópiai módszerek és alkalmazásuk

Infrared Spectroscopic Methods and Applications

Subject code

BMEVEMBM307

Subject type

—

Training Level

—

Course types and hours (weekly/semester)

Course type	lecture	tutorial	laboratory
hours (weekly)	2	0	0
type (linked/independent)	—	—	—

Assessment type

vizsga

Credits

Subject coordinator

DR. Gergely Szilveszter

position: egyetemi docens

contact: gergely.szilveszter@vbk.bme.hu

Responsible department

Alkalmazott Biotechnológia és Élelmiszertudományi Tanszék

Faculty

Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar

Subject website

http://oktatas.ch.bme.hu/oktatas/konyvek/mezgaz/BMEVEMBM307_NIR_spektorszkopiai_modszerek/

Primary curriculum type

—

Direct prerequisites – Strong prerequisite

none

Direct prerequisites – Weak prerequisite

none

Direct prerequisites – Parallel prerequisite

none

Direct prerequisites – Milestone prerequisite

none

Direct prerequisites – Exclusion

none

Objectives

Programme

History and development of mid- and near-infrared spectroscopy

Physical principles of mid- and near-infrared spectroscopy, diffuse reflection

Chemical fundamentals of mid- and near infrared spectroscopy

Characterization of spectrum, parameters affecting spectrum character, spectrum transformations

Measurement methods: light sources, optical systems, detectors, sample presentation

Calibration methods: Fundamentals of mat-stat and chemometric methods

· Multiple linear regression methods (MLR, PCR, PLS)

· Non-linear calibration methods (ANN)

· Applied software packages

Statistical evaluation and comparison of calibration methods

Qualitative analysis methods, data reduction approaches, dedicated statistical methods

Comparison of applied hardwares

Industrial applications of MIR and NIR/NIT methods

The subject gives an overview about the chemical and physical fundamentals of mid- and near-infrared vibration spectra. Evaluation of informations obtained by MIR and NIR techniques and their use for analytical purposes are discussed details in program. Technical, chemometric and mathematic-statistical aspects of infrared spectroscopy and data processing are covered by subject.

Learning outcomes

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Knowledge

Ismeri a feladatmegoldáshoz/munkavégzéshez szükséges gyors, roncsolásmentes, környezetkímélő spektroszkópiai eszközöket, mérési módszereket és kalibrációs eljárásokat. Ismeri a spektrumok információ tartalmának elemzését, ill. a spektrumok széleskörű, analitikai célú felhasználási és alkalmazási lehetőségeit.

Skills

Kvalitatív és kvantitatív analízis módszerek, különféle adatredukciós, dedikált statisztikai eljárások közül kiválasztja és használja a megfelelő(ke)t.

Attitudes

At-line, on-line és/vagy in-line módszerek együttműködésen alapuló integrálása biotechnológiai ipar, vegyipar, környezetvédelem, orvosi diagnosztika területén stb.

Autonomy and responsibility

Képessé válik különböző (mezőgazdasági, élelmiszer-, biotechnológiai, vegyipari stb.) technológiák átlátására és értelmezésére.

Oktatási módszertan

Not provided.

Tanulástámogató anyagok

Online források

Williams & Norris: Near-Infrared Technology in the Agricultural and Food Industries, Second Edition (AACC International, 2001); Siesler, Ozaki, Kawata & Heise: Near‐Infrared Spectroscopy: Principles, Instruments, Applications (WILEY‐VCH Verlag GmbH, 2002); Roberts, Workman, Jr. & Reeves III: Near-Infrared Spectroscopy in Agriculture (ASA/CSSA/SSSA Publications, 2004); Lecture material in electronic form.

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Skill type competencies

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Recommended (non-compulsory) preliminary competencies

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

nincs

General rules

Követelmények: a) A szorgalmi időszakban: előadás látogatása, részvétel a demonstrációs gyakorlaton. b) A vizsgaidőszakban: írásbeli vizsga. Pótlási lehetőségek: BME TVSZ szerint. Konzultációk: A hallgatók igénye szerint, órarenden kívül.

Assessment methods

In-term assessments

No detailed assessments provided.

Weight of in-term assessments

No weights provided.

Exam-period assessments

No detailed assessments provided.

Weight of exam elements

No weights provided.

Grade calculation

No grade thresholds provided.

Attendance requirements

No attendance requirements provided.

Rules for retake and resubmission

Not provided.

Short description

Not provided.

Detailed description

András SALGÓ, PhD Professor Department of Applied Biotechnology and Food Science

Recommended courses

Not provided.

Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements

Requirements valid from:

—

Requirements valid until:

—

Curriculum placement

Faculty	Program	Curriculum	Curriculum type	Primary
Default Faculty	biomérnöki	Biomérnöki mesterképzési szak tanterve	kötelező	nem
Default Faculty	Default Program	Default Curriculum	—	nem