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Título: Controle de qualidade de azeites a partir de análises espectroscópicas, sensorial e ferramentas estatísticas
Título(s) alternativo(s): Quality control of oils from spectroscopic, sensorial and statistical analysis
Autor(es): Petkovicz, Samara Paula
Orientador(es): Tonial, Larissa Macedo dos Santos
Palavras-chave: Química analítica
Análise espectral
Espectroscopia de infravermelho
Alimentos - Avaliação sensorial
Chemistry, Analytic
Spectrum analysis
Infrared spectroscopy
Food - Sensory evaluation
Data do documento: 29-Nov-2018
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Pato Branco
Referência: PETKOVICZ, Samara Paula. Controle de qualidade de azeites a partir de análises espectroscópicas, sensorial e ferramentas estatísticas. 2018. 45 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2018.
Resumo: O azeite de oliva é obtido por meio da extração do óleo do fruto da oliveira. De acordo com a legislação vigente, tem-se azeites virgens, azeites refinados, azeites e óleo de bagaço de azeitona bruto. Os azeites virgens são muito empregados na culinária, devido as suas propriedades nutricionais e a apreciação do sabor do mesmo. Por ser um produto mais refinado e produzido em menor escala, além de possuir maior valor comercial com relação aos demais óleos vegeteis, é um grande alvo em adulterações. Com isso o objetivo da presente proposta é caracterizar óleos de soja, canola, girassol, milho e azeite de oliva obtidos em estabelecimentos comerciais por meio de técnicas espectroscópicas e detectar adulterações no azeite de oliva empregando técnicas espectroscópicas acopladas a ferramentas quimiométricas e por meio de análise sensorial. O trabalho traz uma proposta inovadora de unir técnicas modernas de espectroscopia de infravermelho com transformada de Fourier (FTIR), espectroscopia de infravermelho na região do próximo (NIR), espectroscopia de absorção de luz ultravioleta-visível (UV-Vis). A rapidez de processar grandes quantidades de dados através de ferramentas estatísticas empregadas na caracterização dos dados foram a análise de componentes principais (PCA), e os modelos de classificação foram construídos empregando regressão por mínimos quadrados parciais (PLS) e regressão por componentes principais (PCR). Além destas, foi empregado o teste de comparação múltipla, a fim de determinar a sensibilidade sensorial do avaliador à adulteração de azeite de oliva com óleo de soja. A partir dos dados espectrais (FTIR e absorção de luz UV-Vis) e da análise estatística, PCA, foi possível caracterizar as amostras quanto a origem de cada uma destas, e também identificar as adulterações existentes. Os modelos de PLS e PCR, empregando os dados de absorção de luz UV-Vis e a variável dependente (5801 cm-1) apresentou boa correlação entre os dados preditos e meditos. Os resultados obtidos através do teste de comparação múltipla na análise sensorial foram satisfatórios, pois determinaram que a partir de 20% o avaliador consegue detectar a adulteração do azeite de oliva com óleo de soja.
Abstract: Olive oil is obtained by extracting the oil from the olive tree fruit. According to the current legislation, there are virgin olive oils, refined oils, olive oils and crude olivepomace oil. Virgin olive oils are very much used in cooking because of their nutritional properties and taste appreciation. As it is a more refined product and produced in a smaller scale, besides having greater commercial value with respect to the other vegetal oils, it is a great target in adulterations. The objective of the present proposal is to characterize soybean, canola, sunflower, corn and olive oil oils obtained in commercial establishments through spectroscopic techniques and to detect adulterations in olive oil using spectroscopic techniques coupled with chemometric tools and by means of analysis sensory. The work presents an innovative proposal to join modern techniques of infrared spectroscopy with Fourier transform (FTIR), near infrared spectroscopy (NIR), ultraviolet-visible light absorption spectroscopy (UV-Vis). The rapidity of processing large amounts of data using statistical tools used in data characterization was principal component analysis (PCA), and classification models were constructed using partial least squares regression (PLS) and regression by major components (PCR ). In addition, the multiple comparison test was used to determine the sensorial sensitivity of the evaluator to the adulteration of olive oil with soybean oil. From the spectral data (FTIR and UV-Vis light absorption) and the statistical analysis, PCA, it was possible to characterize the samples as to the origin of each one of them, as well as to identify the existing adulterations. The PLS and PCR models, using UVVis light absorption data and the dependent variable (5801 cm-1) showed a good correlation between predicted and meditated data. The results obtained through the multiple comparison test in the sensorial analysis were satisfactory, since they determined that from 20% the evaluator can detect the adulteration of the olive oil with soybean oil.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/11653
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