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Título: Análise espectroscópica de amostras de trigo por infravermelho médio FTIR e NIR e construção de modelos multivariados de calibração por PLS
Autor(es): Rossi, Andressa Cristina de
Orientador(es): Lima, Vanderlei Aparecido de
Palavras-chave: Análise espectral
Calibração
Espectroscopia de infravermelho
Trigo - Análise
Spectrum analysis
Calibration
Infrared spectroscopy
Wheat - Analysis
Data do documento: 13-Jun-2016
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Pato Branco
Referência: ROSSI, Andressa Cristina. Análise espectroscópica de amostras de trigo por infravermelho médio FTIR e NIR e construção de modelos multivariados de calibração por PLS. 2016. 65 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2016.
Resumo: A produção de farinha de trigo demanda diversas análises laboratoriais, desenvolvidas tanto para o grão de trigo, como para a farinha, sendo de suma importância para garantir a qualidade dos produtos fabricados a partir dessa matéria prima. Essas análises necessitam de grande volume de amostra, longo tempo de análise e equipamentos específicos para cada tipo de análise. No presente estudo foram desenvolvidos modelos de calibração multivariada por regressão por mínimos quadrados parciais (PLS) para a determinação de falling number (FN), alveografia (W), glúten úmido (GU) e razão elasticidade por extensibilidade (P/L) em amostras de farinha de trigo. Igualmente, foram desenvolvidos modelos de teor de defeitos e triguilhos (DT), impurezas, umidade e peso hectolitro (PH) de amostras de grão de trigo, a partir da técnica de infravermelho nas regiões do próximo (NIR) e médio (MIR). Foram utilizadas 170 amostras de grão e farinha disponíveis por um moinho da região de Pato Branco, PR. A aquisição dos espectros foi realizada em duplicata, na faixa espectral de 12.500 a 4.000 cm-1 para NIR e 4.000 a 400 cm-1 para MIR, sendo as análises de referências disponibilizadas pelo próprio moinho. Foram utilizados diferentes métodos de validação e de pré-processamentos para determinar os 20 melhores modelos de calibração com cada uma das técnicas espectroscópicas. Dos oito melhores modelos desenvolvidos para as amostras, quatro, (GU, P/L, Umidade e PH) obtiveram bons critérios de avaliação, com erros quadráticos médios de validação (RMSEV) e calibração (RMSEC) abaixo de 1,30 e 1,02 respectivamente e R2 de validação acima de 0,77. Dois modelos (FN e W) apesar de terem bons R², acima de 0,81, obtiveram altos valores de RMSEV e RMSEC (abaixo de 24,49 e 5,94). O modelo de DT apresentou bons critérios de avaliação, R² de 0,94, RMSEC de 0,11 e RMSEV de 0,26, porém o conjunto de dados espectrais não foi representativo da amostra, não sendo adequado para a quantificação do teor de DT em amostras desconhecidas. E o modelo de impurezas, não obteve critérios satisfatórios com nenhumas das técnicas utilizadas. De modo geral, os modelos de regressão por MIR foram mais eficientes que os modelos por NIR, comprovando a possibilidade de se determinar simultaneamente os teores de GU, P/L em amostras de farinha e umidade e PH em amostras de grão de trigo de maneira rápida e econômica. Mostraram ainda, que é possível aperfeiçoar os modelos de DT e impurezas para aumentar a sensibilidade do método. Contudo os modelos de MIR e NIR, não são adequados para a quantificação dos teores de FN e W.
Abstract: Wheat flour production requires several laboratory tests developed not only for the wheat grain, but also for flour, which are (the tests, right?) extremely important to ensure the quality of products made from this raw material. These analyses require large sample volume, a longer time analysis and specific equipment for each kind of analysis. The purpose of this study was to develop multivariate calibration models for regression by partial least squares (PLS) for the determination of falling number (FN), alveography (W), wet gluten (GU) and reason elasticity for extensibility (P/L) in wheat flour samples. It was also developed models of defects content and triguilhos (DT), impurities, humidity and hectoliter weight (PH) of wheat grain samples from the infrared technique in regions near (NIR) and mid (MIR). It was used 170 samples of grain and flour available in Pato Branco, PR. The acquisition of the spectra was performed in duplicate, in the spectral range 12.500 to 4.000 cm-1 for NIR and 4.000 to 400 cm-1 for MIR, reference analyses provided by the mill itself. Of the eight best models developed for samples, four (GU, P/L, humidity and PH) obtained good average evaluation criteria, with validation mean square error (RMSEV) and calibration (RMSEC) below 1.30 and 1.02, respectively, and validation of R2 above 0,77. Two models (FN and W) despite good R² above 0,81, obtained high values of RMSEV and RMSEC (below 24,49 and 5,94). The model showed good DT evaluation criteria, R² of 0,94, RMSEC of 0,11 and RMSEV of 0,26, but the set of spectral data was not representative of the sample, and it is not suitable for quantifying the DT content in unknown samples. The model of impurities did not obtained satisfactory criteria with any of the techniques used. In general, the regression models for MIR were more effective than the models for NIR, demonstrating the possibility of determining both the GU, P/L flour samples and humidity and pH in wheat grain samples, in a fast and economical fashion. They have also shown that it is possible to improve the models DT and impurities to increase the sensitivity of the method. However the MIR and NIR models are not suitable for quantifying the levels of FN and W.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5554
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