Construção de modelos multivariados para determinação de lipídios totais e unidade em leite em pó comercial utilizando espectroscopia no infravermelho próximo /
Resumo: Neste trabalho foram construídos os modelos de calibração para determinar os teores de lipídios totais e umidade em amostras de leite em pó, para isso, utilizou-se a espectroscopia de infravermelho próximo por reflectância difusa na região entre 1145.83 a 2489.15 nm, bem como calibração mult...
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| Formato: | Dissertação |
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| Endereço do item: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/bitstream/123456789/17653/1/AlessandraMC_DISSERT.pdf |
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| Resumo: | Resumo: Neste trabalho foram construídos os modelos de calibração para determinar os teores de lipídios totais e umidade em amostras de leite em pó, para isso, utilizou-se a espectroscopia de infravermelho próximo por reflectância difusa na região entre 1145.83 a 2489.15 nm, bem como calibração multivariada. Inicialmente os dados espectrais foram submetidos à correção multiplicativa de dispersão de luz e alisamento de Savitzsky-Golay. Em seguida, as amostras foram divididas em subgrupos, por análise de agrupamento hierárquico e método Ward Linkage. Desta forma, ele se tornou possível construir modelos para PLS, que permitiu a calibração e Previsão dos teores de lipídios e umidade com base nos valores obtidos por métodos de referência de Soxhlet e secagem a 105 ° C, sendo possível estabelecer comparações entre valores rotulados dos produtos e os experimentais. Desta forma, o NIR apresentou um bom desempenho para quantificação de amostras, os modelos de Previsão determinação de lipídios apresentaram correlação (R) de 0.9955, RMSEP de 0.8952, por conseguinte, o erro médio entre o Soxhlet e o NIR foi ± 0,70%, enquanto o modelo de previsão da umidade apresentou correlação (R) de 0.9184, RMSEP, 0.3778 e erro de ± 0,76%.#$&Abstract: In this work the calibration models were built in order to determine the levels of total lipids and moisture in samples of powdered milk, for this used in near infrared spectroscopy by diffuse reflectance in region between 1145.83 to 2489.15 nm, as well as multivariate calibration. Initially the spectral data were subjected to multiplicative Correction of scattering of light and straightening of Savitzsky Golay. Then, the samples were divided into subgroups, through analysis by hierarchical grouping, by Ward Linkage. This way, it became possible to build models for PLS, which allowed the calibration and forecast levels of lipids and moisture based on values obtained by Soxhlet reference methods and drying at 105° C, being possible to make comparisons with labelled values in products. This way, the NIR presented a good performance for quantification of samples, since the forecast models for lipid levels presented correlation (R) of 0.9955, RMSEP of 0.8952, therefore the average error between the Soxhlet extractor and the NIR was ± 0.70%, while the model for prediction of moisture presented correlation (R) of 0.9184, RMSEP, 0.3778 and error of ± 0.76%. |
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