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Título: Autenticação de açúcares orgânicos empregando espectroscopia NIR e quimiometria
Autor(es): Oliveira, Vitória Maria Almeida Teodoro de
Orientador(es): Valderrama, Patrícia
Palavras-chave: Açúcar - Análise
Análise espectral
Alimentos naturais
Quimiometria
Sugar - Analysis
Spectrum analysis
Natural foods
Chemometrics
Data do documento: 25-Abr-2018
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Campo Mourao
Referência: OLIVEIRA, Vitória Maria Almeida Teodoro de. Autenticação de açúcares orgânicos empregando espectroscopia NIR e quimiometria. 2018. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2018.
Resumo: A busca por alimentos mais saudáveis vem crescendo nos últimos anos, isto porque boa parte da população tem se preocupado com a ingestão de alimentos que contenham agroquímicos ou resíduos do mesmo e o risco que eles podem causar para a saúde. A partir deste conceito, houve um aumento no interesse dos consumidores por produtos orgânicos. Para confirmar se um alimento é realmente orgânico, os métodos de referência utilizados para analisar resíduos de agroquímicos possuem alto custo, necessitam de elevado tempo de análise e requerem o preparo de amostra. Desta forma, metodologias alternativas que apresentem vantagens, tais como um custo relativamente baixo, rapidez no procedimento, não ser destrutiva, ser livre do uso de reagentes, e consequentemente, não gerar resíduos, são demandas necessárias para esse tipo de análise. Assim, este estudo teve como objetivo desenvolver uma metodologia alternativa baseada na espectroscopia na região do infravermelho próximo associada ao método quimiométrico de reconhecimento de padrões supervisionado de mínimos quadrados parciais com análise discriminante (PLS-DA), capaz de diferenciar amostras de açúcares orgânicos e convencionais. Para isso, foram adquiridas amostras de açúcares cristal, demerara e mascavo. O tratamento dos dados foi realizado pelo software Matlab, utilizando-se as ferramentas do PLS toolbox. Os modelos PLS-DA foram construídos para cada tipo de açúcar com os dados centrados na média. Para construção dos modelos para o açúcar cristal e demerara, foram utilizadas duas variáveis latentes em cada modelo, enquanto que o modelo para o açúcar mascavo utilizou-se apenas uma variável latente. Os coeficientes de determinação foram da ordem de 0,999 para os ambos os modelos construídos e a sensibilidade e especificidade foi de 1 para cada modelo, demonstrando que todas as amostras foram previstas corretamente, tanto da classe convencional, quanto na classe orgânica. Os resultados mostraram que a metodologia desenvolvida foi capaz de discriminar com êxito as amostras de açúcares orgânicos cristal, demerara e mascavo, das convencionais, apresentando-se uma metodologia alternativa eficaz para autenticação de amostras orgânicas, possível de ser implementada no setor de controle de qualidade da produção de açúcares.
Abstract: The search for healthier foods has been growing in recent years, because a large part of the population has been concerned with the intake of foods that contain agrochemicals or residues of the same and the risk they can cause to health. From this concept, there has been an increase in consumer interest in organic products. In order to confirm that a food is actually organic, the reference methods used to analyze agrochemical residues are expensive, require extensive testing time and require sample preparation. In this way, alternative methodologies that present advantages, such as a relatively low cost, rapidity in the procedure, not being destructive, being free of the use of reagents, and consequently not generating waste, are necessary demands for this type of analysis. The aim of this study was to develop an alternative methodology based on spectroscopy in the near infrared (NIR) region associated to the chemometric method of supervised partial-squared supervised patterns with discriminant analysis (PLS-DA), capable of differentiating samples from organic and conventional sugars. For that, samples of crystal, demerara and brown sugars were acquired. The data processing was performed by Matlab software, using PLS toolbox tools. The PLS-DA models were constructed for each type of sugar with the data centered on the mean. To construct the models for crystal and demerara sugar, two latent variables were used in each model, while the model for brown sugar used only one latent variable. The correction coefficients were of the order of 0.999 for both models and the sensitivity and specificity was 1 for each model, demonstrating that all samples were correctly predicted, both to conventional class and organic class. The results showed that the methodology developed was able to successfully discriminate the crystalline, demerara and brown organic sugars samples from the conventional ones, presenting an effective alternative methodology for the authentication of organic samples, possible to be implemented in the control sector of quality of sugar production.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10441
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