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Título: Aplicação de calibração multivariada em dados de espectroscopia UV-visível para previsão da acidez total em vinhos
Autor(es): Morais, Cristiane da Silva
Orientador(es): Março, Paulo Henrique
Palavras-chave: Vinho
Tecnologia de alimentos
Análise espectral
Análise de regressão
Análise de componentes principais
Wine
Food - Technology
Spectrum analysis
Regression analysis
Principal components analysis
Data do documento: 26-Fev-2014
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Campo Mourao
Referência: MORAIS, Cristiane da Silva. Aplicação de calibração multivariada em dados de espectroscopia UV-visível para previsão da acidez total em vinhos. 2014. 21 f. Trabalho de conclusão de curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2014.
Resumo: Este trabalho teve como objetivo o estudo de uma metodologia alternativa à titulação ácido base para medir a acidez total de amostras de vinhos brancos e tintos. Mais especificamente, a pesquisa teve como foco oferecer como alternativa a técnica de espectrofotometria nas regiões Ultravioleta e Visível (UV-Vis) por se tratar de uma metodologia que pode ser introduzida na indústria para o monitoramento deste parâmetro já que possibilita a realização de análises rápidas sem perder a eficiência e sem geração de resíduos. Para possibilitar a utilização de espectrofotometria UV-Vis foi necessário realizar calibração multivariada utilizando-se o método quimiométrico de regressão por mínimos quadrados parciais (do inglês Partial Least Squares -PLS) entre os espectros UV-Vis dos vinhos e os valores de acidez total, determinados pelo método de referência, que no caso foi titulação ácido base. A fim de se obter um modelo satisfatório para prever acidez total de novas amostras foram utilizadas estratégias quimiométricas, como por exemplo, a análise de componentes principais (do inglês Principal Component Analysis - PCA) para observar se a amostra apresentava comportamento linear, e o algoritmo Kennard Stone, para selecionar amostras utilizadas no conjunto de dados utilizados na calibração e previsão. Os valores da Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático da Calibração (do inglês Root Mean Square Error of Calibration - RMSEC), Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático da Previsão (do inglês Root Mean Square Error of Prediction - RMSEP) e o Coeficiente de correlação (R2), relacionando calibração e previsão, foram avaliados. Para o vinho branco os modelos obtidos apresentaram valores de RMSEC, RMSEP e R2 5,87; 6,58 e 0,71, enquanto que para o vinho tinto os valores foram de 6,93; 8,58 e 0,71, respectivamente. Os resultados sugerem que a metodologia pode ser utilizada já que a titulação tem como detector para o ponto final o olho humano, e pode trazer divergências com relação aos erros obtidos. Além disso, foi utilizado o teste t-pareado para avaliar a compatibilidade entre os métodos de titulação e espectrofotometria UV-Vis empregados, e o resultado mostra que não existe diferença significativa entre estes em um nível de confiança de 95%. Assim, as vantagens oferecidas pelo método UV-Vis são inegavelmente atraentes para exigências industriais, sugerindo que estudos com enfoque em métodos ópticos e calibração multivariada podem ser de interesse para a área e merecem ser observados em estudos futuros.
Abstract: This research aimed the study of an alternative methodology to replace acid base titration used to measure total acidity in white and red wines during the industrial process of online measurements. More specifically, this research focused on providing Ultraviolet and Visible (UV-Vis) spectrophotometry as an alternative tool for being itself a methodology with potential to be applied in industry to monitor total acidity since it provide fast analysis without loss in efficiency and without waste generation. In order to apply UV-Vis spectrophotometry it was necessary the multivariate calibration by using Partial Least Squares regression (PLS) between wine UV-Vis spectra and its total acidity values, determined from reference method, which in this case was acid base titration. The best model acquired to predict total acidity in new wine samples was obtained trough chemometric strategies, as Principal Component Analysis (PCA), to observe if the sample presented linear behavior, and Kennard Stone algorithm, used to better select calibration and validation samples. The Root Mean Square Error of Calibration (RMSEC) and Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP) values and R2 relating calibration and prediction were evaluated. To the white wines evaluated in the study the values obtained to RMSEC, RMSEP and R2 were 5.87, 6.58 and 0.71, while the model to the red ones provided 6.93; 8.58 and 0.71, respectively. The results suggest that the methodology could be employed since the detection system used in titration is the human eye, being a point of discussion among the errors obtained in it. Moreover, the paired t-test was used to evaluate the compatibility among UV-Vis spectrophotometry and titration, and the results shows that there is no significant difference considering a confidence interval of 95%. In this way, the advantages provided for UV-Vis spectrophotometry are enough attractive to the industries, what suggests that some more studies focusing on optical methods and multivariate calibration could be an interesting issue to the area and deserve to be observed in future studies.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2583
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