Navegando por Assunto "Near infrared spectroscopy"

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Acesso aberto (Open Access)
Discriminação da origem geográfica e quantificação de parâmetros de qualidade em sementes sementes de cacau (Theobroma cacao) cultivadas na amazônia utilizando espectroscopia no infravermelho próximo e ferramentas quimiométricas
(Universidade Federal do Pará, 2022-06-03) FERREIRA, Fabielle Negrão; OLIVEIRA, Marcos Enê Chaves; http://lattes.cnpq.br/9052059910078575; LOPES, Alessandra Santos; http://lattes.cnpq.br/8156697119235191; https://orcid.org/0000-0002-8584-5859
Este trabalho discorre sobre a aplicação da técnica de Espectroscopia Vibracional no Infravermelho Próximo (NIR) em amostras de cacau de diferentes regiões do estado do Pará (Medicilandia, Tucumă e Tomé-açu) com o intuito de predizer componentes majoritários e discriminar estas diferentes regiões geográficas. A técnica NIR foi associada a análise exploratória dos dados espectrais, testando-se diferentes modelos de regressão e de discriminação. Esta pesquisa está dividida em três capítulos. O primeiro capitulo faz uma revisão sobre os conceitos referente à técnica NIR, e explora os mais diversos artigos sobre aplicação da técnitica NIR em cacau para diferentes avaliações, tais como, para análise de componentes majoritários, idenificação de fraudes e discriminação de cacau em diferentes regiões do planeta. No segundo capitulo desenvolveram-se modelos de predição para nitrogênio, umidade e lipidios totais em amostras não fermentadas, uma vez que, determinados componentes do cacau não são alterados durante a fermentação, com isso estes componentes majoritários das sementes puderam ser rapidamente preditos pela espectroscopia FT-NIR utilizando regressão PLS. No terceiro artigo apresentou-se aplicação de NIR associada a análise exploratória dos dados espectrais por componentes principais, para discriminação das sementes de cacau sob cinco diferentes condições de tratamento (cru, secos fermentados, secos não fermentados e fermentado desengordurado), das três diferentes regiões geográficas supracitadas, e obteve-se os melhores resultados aos avaliar as maostras de cacau fermentadas das três regiões.
Acesso aberto (Open Access)
Farinha de mandioca (Manihot esculenta) e tucupi: uma abordagem analítica utilizando espectroscopia no unfravermelho próximo (NIRS) e ferramentas quimiométricas
(Universidade Federal do Pará, 2022-04-25) POMPEU, Darly Rodrigues; SOUZA, Jesus Nazareno Silva de; http://lattes.cnpq.br/3640438725903079; PENA, Rosinelson da Silva; http://lattes.cnpq.br/3452623210043423
A espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) associada à quimiometria tem sido amplamente utilizada como ferramenta analítica para obtenção de respostas rápidas e confiáveis. A farinha de mandioca, dependendo de seu processo de produção pode ser classificada sendo do tipo seca (não fermentada) ou d’água (fermentada). O tucupi é um caldo amarelo, ácido, fortemente aromático e amplamente utilizado na culinária paraense. Esta tese propôs-se a aplicar pela primeira vez a (NIRS) associada a quimiometria, aos dois produtos da cadeia produtiva da mandioca de maior destaque regional: a farinha de mandioca e o tucupi. Neste sentido, foram analisadas 106 amostras de farinha de mandioca (49 fermentadas e 57 não fermentadas) e avaliados nove parâmetros físico- químicos. A NIRS associada às análises multivariadas (PLS) permitiram de forma rápida e não destrutiva a predição simultânea (R2 > 0,727) dos parâmetros de atividade de água (RMSEC = RMSEV = 0,05), teor de umidade (RMSEC = 0,35%; RMSEV = 0,45%) e pH (RMSEC = 0,16; RMSEV = 0,18) das farinhas avaliadas. Além disso, a NIRS associada às análises discriminantes (PCA-LDA) (taxa de acerto: 84,6–96,2%) permitiram uma melhor discriminação das amostras de farinhas fermentadas e não fermentadas do que as análises físico-químicas (taxa de acerto: 80,0–84,6%). Na utilização da NIRS e das análises multivariada para predição de parâmetros físico-químicos do tucupi foram avaliadas 65 amostras e investigados 10 parâmetros. Destes, somente os sólidos solúveis totais puderam ser preditos pela técnica analítica associada as análises multivariadas (R2 > 0,727; RMSEC = 0,184%; RMSECV = 0,411%; RMSEV = 0,338%).