Submitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2016-05-03T14:00:03Z No. of bitstreams: 1 arquivo total.pdf: 4473867 bytes, checksum: e3130e71f9f870684d06304ce755007d (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-03T14:00:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivo total.pdf: 4473867 bytes, checksum: e3130e71f9f870684d06304ce755007d (MD5) Previous issue date: 2013-08-27 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / In Brazil, ethanol fuel is marketed in the hydrated form (HEAF– Hydrated Ethyl Alcohol Fuel). The adulterations found in HEAF can generate fines, and possible risks to society. With this perspective, this work proposes developing new analytical methods based on the use of infrared spectroscopy (NIR and MIR), and Cyclic Voltammetry (copper electrode), and chemometric pattern recognition techniques, to identify HEAF adulterations (with water or methanol). A total of 184 HEAF samples collected from different gasoline stations were analyzed. These samples were divided in three classes: (1) unadulterated, (2) adulterated with water (0.5% to 10%mm-1), and (3) adulterated with methanol (2% to 13% mm-1). Principal Components Analysis (PCA) was applied, permitting verification of a tendency to form clusters for unadulterated and adulterated samples. Classification models based on Linear Discriminant Analysis (LDA), with variable selection algorithms: SPA (Successive Projections Algorithm), GA (Genetic Algorithm), and SW (Stepwise) were employed. PLS-DA (Discriminant Analysis by Partial Least Squares) was applied to the data. Assessing the MIR spectra, 100% correct classification was achieved for all models. For NIR data, SPA-LDA and LDA-SW achieved a correct classification rate (RCC) of 84.4%, and 97.8%, respectively, while PLS-DA and GALDA correctly classified all test samples. In the evaluation of voltammetric data, as SPA-LDA as PLS-DA achieved a 93% RCC, but the GA-LDA and SW-LDA models showed better results, correctly classifying all test samples. The results suggest that the proposed methods are promising alternatives for identifying HEAF samples adulterated with water or methanol both quickly and securely. / No Brasil, uma das formas de comercialização do etanol combustível é na forma hidratada (AEHC - Álcool Etílico Hidratado Combustível). As adulterações encontradas nas amostras de AEHC são preocupantes, pois podem gerar prejuízos fiscais e à sociedade. Dentro dessa perspectiva, este trabalho propõe o desenvolvimento de novas metodologias analíticas baseadas no uso da espectroscopia no infravermelho (próximo - NIR e médio - MIR) e Voltametria Cíclica (com eletrodo cobre), em conjunto com técnicas quimiométricas de reconhecimento de padrões, visando à identificação das adulterações de AEHC com água ou metanol. Um total de 184 amostras de AEHC, coletadas de diferentes postos de combustíveis foram analisadas. Estas amostras foram divididas em três classes: (1) não adulteradas; (2) adulteradas com água (0,5% a 10,0%) e (3) adulteradas com metanol (2,0% a 13,0% m.m-1). A análise por componentes principais (PCA) foi aplicada aos dados, sendo possível verificar, principalmente, uma tendência à formação de agrupamentos das classes de amostras não adulteradas e adulteradas. Modelos de classificação foram baseados na análise discriminante linear (LDA) com prévia seleção de variáveis pelos algoritmos: SPA (Algoritmo das projeções sucessivas), GA (Algoritmo genético), SW (Stepwise). A técnica de PLS-DA (Análise discriminante pelos mínimos quadrados parciais) também foi aplicada nos dados. Avaliando os espectros MIR, 100% de acerto de classificação foram alcançados com todos os modelos. Para os dados NIR, utilizando SPA-LDA e SW-LDA houve uma taxa de classificação correta (TCC) de 84,4% e 97,8%, respectivamente, enquanto em PLS-DA e GA-LDA classificaram-se corretamente todas as amostras de teste. Na avaliação dos dados voltamétricos, tanto o SPA-LDA como o PLS-DA alcançaram uma TCC de 93%, mas os modelos GA-LDA e SW-LDA apresentaram melhores resultados, classificando corretamente todas as amostras de teste. Portanto, os métodos propostos são alternativas promissoras para a identificação, de forma rápida e segura, de adulteração em amostras de AEHC com água ou metanol.

Neste trabalho, foram estudadas estratégias para caracterização de bebidas à base de soja (BBS), por meio de análises por espectroscopia no infravermelho médio com transformada de Fourier com acessório de reflexão total atenuada (FTIR-ATR). Foram utilizadas 20 amostras comerciais de BBS, de 7 diferentes sabores e 3 diferentes marcas. Os teores estudados nas BBS foram glicídios totais, glicídios redutores, glicídios não redutores, e proteínas totais. Os modelos de regressão multivariada foram construídos por mínimos quadrados parciais (PLS), empregando como seleção de variáveis os métodos de mínimos quadrados parciais por intervalo (iPLS) e mínimos quadrados parciais por sinergismo de intervalos (siPLS). As seleções de variáveis por siPLS apresentaram os melhores resultados para os modelos construídos. Entre as propriedades avaliadas, a de glicídios totais apresentou modelos com erros de calibração e previsão (RMSECV e RMSEP) baixos, e coeficientes de determinação (R2cv e R2prev) próximos de um. Para proteínas totais, os modelos apresentaram resultados promissores, pois também tiveram erros de calibração e previsão (RMSECV e RMSEP) baixos, e coeficientes de determinação (R2cv e R2prev) próximos de um, considerando-se que as amostras reais e não apresentavam uma variabilidade de concentração de proteínas ideal. Para as propriedades de glicídios redutores e glicídios não redutores, não foram obtidos bons resultados para os modelos de regressão. Desta forma, a metodologia proposta apresenta potencial em análises de rotinas para determinação simultânea de glicídios totais e proteínas, atendendo aos requisitos referente às informações nutricionais na rotulagem das BBS, somando-se às vantagens da espectroscopia no infravermelho, tais como rapidez na análise, elevada frequência analítica, pequena quantidade de amostra necessária, baixo custo, não ser destrutiva e ser ambientalmente amigável. / In this work, strategies were studied for the characterization of soy-based beverages (SBB), by means of Fourier transform infrared spectroscopy with attenuated total reflectance (FTIR-ATR). Twenty commercial samples of SBB were used, of 7 different flavors and 7 different brands. The contents studied in SBB were total sugar, reducing sugar, non-reducing sugars, and total proteins. The multivariate regression models were constructed by partial least squares (PLS), with evaluation of the methods by interval partial least squares (iPLS) and by sinergy interval partial least squares (siPLS), for selection of variables. The selections of variables per siPLS presented the best results for the constructed models. Among the evaluated properties, the total sugar content presented models with low calibration and prediction errors (RMSECV and RMSEP), and determination coefficients (R2cv and R2prev) close to one. For total proteins, the models presented promising results, as they also had low calibration and prediction errors (RMSECV and RMSEP), and determination coefficients (R2cv and R2prev) close to one, considering that the actual samples did not present an ideal protein concentration variability. For the properties of reducing sugars and non-reducing sugars, good results were not obtained for the regression models. In this way, the proposed methodology presents potential in routine analysis for simultaneous determination of total glycogen and protein, taking into account the requirements referring to the nutritional information in the SBB labeling, adding to the advantages of the infrared spectroscopy, such as speed in the analysis, high analytical frequency, small amount of sample required, low cost, non destructive and environmentally friendly.

Submitted by Jean Medeiros (jeanletras@uepb.edu.br) on 2017-11-23T13:48:59Z No. of bitstreams: 1 PDF - Pedro Queiroz Guimarães.pdf: 23217365 bytes, checksum: a7631f54ea50ef598ce3865a5efbf3d0 (MD5) / Approved for entry into archive by Secta BC (secta.csu.bc@uepb.edu.br) on 2017-12-06T18:43:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PDF - Pedro Queiroz Guimarães.pdf: 23217365 bytes, checksum: a7631f54ea50ef598ce3865a5efbf3d0 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-06T18:44:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PDF - Pedro Queiroz Guimarães.pdf: 23217365 bytes, checksum: a7631f54ea50ef598ce3865a5efbf3d0 (MD5) Previous issue date: 2017-09-25 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Chitosan is a biomaterial in which the main quality characteristics are molar mass (MM) and degree of deacetylation (DD), that influence almost all of its functional properties. Thus, it is essential to determine both, to the supply of a quality raw material. The standard methodologies used to determine these parameters are viscosimetry and medium infrared spectroscopy, which, although accurate, present some operational difficulties. A feasible alternative to overcome these problems is the development of methodologies based on the near infrared (NIR) spectroscopy and chemometrics, proposed in this work. To develop the multivariate model, it was necessary to increase the variation of the parameters of interest. Thus, ten batches of chitosan were produced varying the deacetylation times in 3, 4, 5, 6 and 7 hours, producing 5 samples per batch and 50 samples in total. All samples were characterized in terms of DD and MM, according to the reference methodologies. The same samples were also analyzed by NIR spectroscopy. The NIR spectra of the samples were recorded in triplicates in the spectral range of 9,000 to 4,000 cm , using 32 scans and 8 cm¹ resolution, totalizing 150 spectra. To build the models, several spectral pre-processings were evaluated in relation to the predictive capacity. The calibration (100 samples) and prediction (50 samples) sets were selected with the assistance of the SPXY algorithm. The predictive capacity of the built models using the full spectral range of work was also evaluated and compared with those built using the variables selected by algorithms of variable selection. The evaluation of the predictive capacity of the models was performed by the analysis of figures of merit. Based on these parameters, it was verified that the best spectral pre-processing was the 1st derivative with window of 5 and 1st order polynomial for the DD. For the MM, the best predictive performance was shown by EMSC. In general, it was verified that the models built using the regression coefficients generated by the Martens' Uncertainty Test (Jack-knife coefficients), presented better predictive performance than the models built with all the spectral variables or with the spectral variables selected by the Successive Projections Algorithm (SPA). The prediction errors obtained for DD and MM were 1.85% and 29.08 KDa, respectively. The error obtained for DD is smaller than the allowed for the reference method. However, for the molar mass, the model did not show satisfactory performance. Therefore, it is clear the viability of the applied methodologies based on NIR spectroscopy and chemometrics to determine the DD in chitosan for biomedical purposes, produced by CERTBIO. / A quitosana é um biomaterial que tem como principais características de qualidade a massa molar (MM) e o grau de desacetilação (GD), que influenciam praticamente todas as suas propriedades funcionais. Deste modo, é imprescindível a determinação de ambas pa ra o fornecimento de uma matéria-prima de qualidade. As metodologias padrão utilizadas para determinação destes parâmetros são a viscosimetria e a espectroscopia de infravermelho médio, que, apesar de precisas e exatas, apresentam algumas dificuldades operacionais. Uma alternativa viável para contornar esses problemas, é o desenvolvimento de metodologias baseadas na espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) e quimiometria, proposta neste trabalho. Para o desenvolvimento do modelo multivariado foi necessária a ampliação da variação dos parâmetros de interesse. Para isto, foram produzidos dez lotes de quitosana, variando-se os tempos de desacetilação em: 3, 4, 5, 6 e 7 horas, sendo produzidas 5 amostras por lote e 50 amostras no total. Todas as mostras foram caracterizadas em termos de GD e MM de acordo com as metodologias de referências. As mesmas amostras também foram analisadas por espectroscopia NIR. Os espectros NIR das amostras foram registrados, em triplicatas, na faixa espectral de 9.000 a 4.000 cm , utilizando-se 32 varreduras e resolução de 8 cm¹, totalizando 150 espectros. Para a construção dos modelos, vários pré -processamentos espectrais foram avaliados em relação a capacidade preditiva. Os conjuntos de calibração (100 amostras) e predição (50 amostras) foram selecionados com o auxílio do algoritmo SPXY. Também foi avaliada e comparada a capacidade preditiva dos modelos construídos utilizando toda a faixa espectral de trabalho com aqueles construídos utilizando as variáveis selecionadas por algoritmos de seleção de variáveis. A avaliação da capacidade preditiva dos modelos foi realizada pela análise de figuras de mérito. Com base nestes parâmetros foi constatado que o melhor pré-processamento espectral foi a 1ª derivada com janela de 5 e polinômio de 1ª ordem para o GD. Para a MM, a melhor performance preditiva foi mostrada pelo EMSC. De forma geral, foi constatado que os modelos construídos utilizando os coeficientes de regressão gerados pelo teste de incerteza de Martens (coeficientes Jack-Knife) apresentavam melhor performance preditiva que os modelos construídos com todas as variáveis espectrais ou com as variáveis espectrais selecionadas pelo Algoritmo das Projeções Sucessivas (SPA). Os erros de predição obtidos para GD e MM foram 1,85% e 29,08 KDa, respectivamente. O erro obtido para GD é menor que o permitido para o método de referência. No entanto para a massa molar, o modelo não mostrou um desempenho satisfatório. Deste modo, fica clara a viabilidade da aplicação das metodologias baseadas na espectroscopia NIR e quimiometria para a determinação do GD na quitosana para fins biomédicos, produzida pelo CERTBIO.

Orientador: Roberto J. M. Covolan / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Fisica Gleb Wataghin / Made available in DSpace on 2018-08-14T22:08:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 UcedaOtero_EnriquePorfirio_D.pdf: 7252585 bytes, checksum: 3b003f17c9e6e0a72174f7dbd766bd36 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: A ativação cerebral envolve um complexo arranjo de processos neuronais, metabólicos e vasculares, que se estende do nível molecular e celular ao nível de extensas zonas corticais. O processo de disparo neuronal requer a restauração de gradientes iônicos e a reciclagem de neurotransmissores, o que implica em um custo energético suprido na forma de trifosfato de adenosina (ATP). A principal via de síntese do ATP é a via aeróbica e se dá pelo metabolismo oxidativo da glicose. Para tanto, o metabolismo cerebral depende de um constante suprimento de glicose e oxigênio, que é mantido pela circulação sanguínea através de uma complexa rede de vasos, que compõe o sistema vascular cerebral. A regulação desse complexo sistema neurovascular-metabólico é objeto de intensa investigação e está no centro do trabalho aqui apresentado, que visa o mapeamento do córtex visual através de uma abordagem multimodal envolvendo eletroencefalografia (EEG) e espectroscopia óptica na região do infravermelho próximo (NIRS - near infrared spectroscopy). O objetivo central deste trabalho foi o desenvolvimento de uma metodologia que permitisse a realização de medidas simultâneas da atividade neuronal, via EEG, e das alterações vasculares associadas a essas, via NIRS. Através desta técnica foi estudado o córtex visual de indivíduos adultos saudáveis, através da apresentação de estímulos modulados em frequência e em contraste. Esses experimentos foram realizados utilizando visão tanto binocular quanto monocular, sendo esta última para cada olho separadamente. Os estudos de EEG, realizados com eletrodos posicionados em O1 e O2, permitiram registrar claras alterações dos ritmos cerebrais alfa e beta em correlação com as variações de contraste e frequência do estímulo visual. As medidas ópticas, realizadas através do escalpo com optodos colocados estímulo dos eletrodos, permitiram registrar respostas hemodinâmicas bastante enfáticas, que mostraram alguma variabilidade em correlação com o contraste e a frequência dos estímulos visuais utilizados. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade de se estudar o acoplamento neurovascular-metabólico em humanos através de uma abordagem multimodal não-invasiva, utilizando-se um sistema conjugado NIRS-EEG / Abstract: Brain activation involves a complex arrangement of neuronal, metabolic and vascular processes, which goes from molecular and cellular level to the level of extensive cortical and subcortical zones. The process of neuronal firing requires the restoration of ionic gradients and neurotransmitter recycling, which implies supplying energy in the form of Adenosine Triphosphate (ATP). ATP synthesis follows mainly the aerobic way and occurs by the oxidative metabolism of glucose. Therefore, the cerebral metabolism depends on a constant supply of glucose and oxygen, which is maintained by the blood circulation through the complex networks of blood vessels that compose the cerebral vascular system. The regulation of this complex neurovascular-metabolic system is object of intense investigation and is in the center of the work presented here, that aims to investigate the human visual system through a multimodal boarding integrating electroencephalography (EEG) and near infrared spectroscopy (NIRS). The central objective of this work was the development of a methodology that would allow simultaneous measurements of the neuronal activity, via EEG, and of the vascular changes associated to these, via NIRS. Through this technique, we studied the visual cortex of healthy adults, through the presentation of stimuli modulated alternatively in frequency and contrast. These experiments were performed for both binocular and monocular vision, being the latter for both eyes. The studies of EEG were performed with electrodes positioned in O1 and O2 and allowed to register clear alterations of alpha and beta brain rhythms in correlation with the contrast and frequency variations of the visual stimulus. The optical measurements were performed through the skull with optodes placed around the electrodes and allowed to record hemodynamic responses whose variability was also related to the contrast and frequency modulations of the visual stimuli. The obtained results demonstrate the feasibility of applying a conjugated NIRS-EEG system as a multimodal approach to study the neurovascular-metabolic coupling in humans / Doutorado / Física Médica / Doutor em Ciências

Orientadores: Antonio José de Almeida Meirelles, Ronei Jesus Poppi / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Alimentos / Made available in DSpace on 2018-08-11T20:39:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lanza_Marcelo_D.pdf: 1103711 bytes, checksum: 19a1312d5296b09ceef2d0797ede9f97 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: O objetivo do presente trabalho foi determinar dados de equilíbrio líquido-líquido de sistemas reacionais de interesse na produção de biodiesel via rota etílica e a correlação destes dados empregando o modelo NRTL. A técnica instrumental de espectroscopia no infravermelho próximo aliada a métodos quimiométricos (neste trabalho, esta união foi chamada de ¿método NIR¿) foram utilizados para quantificação das composições das fases em equilíbrio. Inicialmente, com a proposta de validar o método NIR, dados de equilíbrio para o sistema óleo de algodão neutro + ácido linoléico comercial + etanol anidro foram determinados a 25 °C pelo método convencional, baseado na titulação ácido-base e evaporação do solvente, e pelo método NIR. O erro relativo entre as composições determinadas por ambos os métodos analíticos foi de 2,07 %. Posteriormente, diagramas de equilíbrio foram determinados para sistemas contendo óleo vegetal + etanol anidro + hexano a 25 °C, sendo os seguintes óleos vegetais investigados: óleo de algodão neutro, óleo de soja refinado, óleo de soja degomado, óleo de canola refinado e óleo de milho refinado. Ademais, foram determinados sistemas contendo óleo de soja refinado + etanol anidro + hexano a (40 e 55) °C, óleo de canola refinado + etanol anidro + hexano a (40 e 55) °C e óleo de palma refinado + etanol anidro + hexano a (45 e 55) °C. Os seguintes sistemas foram também determinados: óleo de soja refinado + etanol anidro + biodiesel etílico a (25 e 40) °C e biodiesel etílico + glicerol + etanol anidro a (25 e 40) °C. Todos os sistemas apresentaram desvios no balanço de massa global menores que 0,5 % e desvios na correlação empregando o modelo NRTL menores que 1,5 % os quais indicaram a boa qualidade dos dados experimentais e o bom desempenho do método NIR / Abstract: The objective of this work was to determine liquid-liquid equilibrium data for systems of interest in biodiesel production via ethylic route and their correlation using the NRTL model. The instrumental technique of near infrared spectroscopy allied to chemometric methods (in this work, this union was called of ¿NIR method¿) were used for quantification of the phase compositions in equilibrium. Initially, with the purpose of validating the NIR method, equilibrium data for the system pretreated cottonseed oil + commercial linoleic acid + anhydrous ethanol were determined at 25 °C by conventional method, based on acid-base titration and solvent evaporation, and by NIR method. The relative error between the phase compositions determined by both analytical methods was 2.07 %. Subsequently, equilibrium diagrams were determined for systems containing vegetable oil + anhydrous ethanol + hexane at 25 °C, being the following vegetables oils investigated: pretreated cottonseed oil, refined soybean oil, degummed soybean oil, refined canola oil, and refined corn oil. Furthermore, were determined systems containing refined soybean oil + anhydrous ethanol + hexane at (40 and 55) °C, refined canola oil + anhydrous ethanol + hexane at (40 and 55) °C, and refined palm oil + anhydrous ethanol + hexane at (45 and 55) °C. The following systems also were determined: refined soybean oil + anhydrous ethanol + ethylic biodiesel at (25 and 40) °C, and ethylic biodiesel + glycerol + anhydrous ethanol at (25 and 40) °C. All systems presented overall mass balance deviations lower than 0.5 % and deviations in correlation using the NRTL model lower than 1.5 %, which indicated the good quality of the experimental data and the good performance of the NIR method / Doutorado / Doutor em Engenharia de Alimentos

Orientador: Celio Pasquini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Química / Made available in DSpace on 2018-08-25T08:12:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_CarlosJulianoda_M.pdf: 4366426 bytes, checksum: f7c8d6474698d79b5e218e2896eec667 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: No presente trabalho foi feita uma comparação entre as técnicas de reflectância difusa convencional e imagem hiperespectral na região do infravermelho próximo para determinação de viscosidade Mooney (VM), plasticidade inicial (Po), plasticidade após envelhecimento acelerado (P30) e Índice de Retenção de Plasticidade (PRI) em amostras de borracha natural pré-vulcanizadas. Os espectros foram adquiridos utilizando dois espectrofotômetros com transformada de Fourier e uma câmera hiperespectral e os valores de referência determinados de acordo com suas respectivas normas ASTM. Foram construídos modelos de regressão PLS e os seus respectivos valores de erro médio quadrático da previsão (RMSEP) avaliados. Como resultados, foi possível observar um ganho na capacidade preditiva dos modelos PLS com o aumento da área medida de cada amostra. Os modelos obtidos por ambos os pré-processamentos (MSC e derivada de segunda ordem) não apresentaram diferenças significativas quanto às suas capacidades preditivas, ao passo que a seleção de variáveis usando o método Jack-Knife possibilitou a obtenção de modelos com menor número de fatores. Os valores de RMSEP dos modelos otimizados foram de 4,6; 2,9; 3,0 e 5,3 para a determinação da VM, Po, P30 e PRI. Embora os resultados para os três instrumentos possam ser considerados equivalentes, o uso da câmera hiperespectral apresenta algumas vantagens, tais como: tempo de aquisição espectral aproximadamente seis vezes menor quando comparada aos equipamentos convencionais e maior robustez para determinação da viscosidade e plasticidade na presença de contaminantes / Abstract: In this work a comparison between conventional diffuse reflectance (FT-NIR) and hyperspectral image (HI-NIR) in the Near-Infrared region for determination of Mooney viscosity (VM), initial Plasticity (Po), plasticity after accelerated aging and plasticity retention index (PRI) in pre-vulcanized rubber samples was made. The spectra were acquired by using two Conventional Fourier Transform Spectrometer and one hyperspectral camera. The reference values of the rheological parameters were determined according to their respective ASTM standards. Partial least squares (PLS) regression models were constructed and their respective root mean square error of prediction (RMSEP) were evaluated. As results, it was possible to observe a gain in the prediction ability of the PLS models with increasing probed area. The models obtained for both pretreatments (MSC and second derivative) showed no significant differences. However, the variables selection using the Jack-Knife method allowed to obtain models with a low number of factors. The RMSEP values of the optimized models were 4.6, 2.9, 3.0 and 5.3 for determination of MV, Po, P30 and PRI, respectively. Though the results for the three instruments can be considered equivalent, the hyperspectral image instrument presents some relevant advantages, being about six times faster than most of conventional bulk spectrometers, and producing robust spectral data by ensuring sample representativeness, and minimizing the degrading effect of the presence of contaminants / Mestrado / Quimica Analitica / Mestre em Química

Orientador: Márcia Miguel Castro Ferreira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Química / Made available in DSpace on 2018-08-24T05:57:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rambo_MagaleKarineDiel_D.pdf: 17781681 bytes, checksum: b58e114895e86072193e680baa88746e (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: A geração de materiais residuais e o seu descarte no ambiente têm sido motivo de grande preocupação, tanto ambiental quanto econômica. O aproveitamento dessas matérias-primas residuais renováveis, não apenas para a produção de energia e calor, mas também para a geração de produtos tecnológicos, tornou-se uma prioridade. Neste trabalho, utilizaram-se caracterizações físico-químicas para o aproveitamento de resíduos agroindustriais e agroflorestais como caroço de açaí; serragem de eucalipto; cascas de arroz, café e soja; capim elefante; bambu; resíduos de banana e coco. Tais biomassas foram submetidas à caracterizações físico-químicas a fim de avaliá-las como potenciais matérias-primas no conceito de biorrefinarias. Essas foram caracterizadas e analisadas por meio de técnicas de difração de raios-X (XRD), espectrometria no infravermelho próximo (NIR), extração acelerada por solvente (ASE), cromatografia de troca iônica (HPAEC), análise térmica (TGA), poder calorífico, análise no ultravioletavisível (UV-Vis), análise elementar e análise imediata. Com base nesses resultados, os resíduos de banana, café e coco foram selecionados como biomassas promissoras no contexto de biorrefinarias. Vários estágios de processamento dessas amostras, úmidas - não moídas (WU), secas ¿ não moídas (DU) e secas moídas (DS) foram analisadas. Usando a espectroscopia NIR e análise multivariada foi possível construir modelos de regressão para predizer os teores de lignina Klason, lignina ácida solúvel, resíduo ácido insolúvel, lignina total, extrativos, umidade, cinzas, glicose, xilose, manose, arabinose, ramnose, galactose, bem como o teor de açúcares totais de 104 amostras de resíduos de banana, 102 resíduos de café e 30 resíduos de coco oriundos de diferentes regiões do Brasil. Modelos utilizando o método de regressão por quadrados mínimos parciais (PLS) foram construídos para amostras de banana, café, coco e amostras combinadas de (Banana + Café) e de (Banana + Café + Coco). Os coeficientes de regressão multivariados de cada modelo foram interpretados a fim de garantir a obtenção de modelos confiáveis e não obtidos ao acaso. A precisão da metodologia NIR foi melhor (p < 0,05) que o método de referência para quase todos os parâmetros, sendo pior apenas para a umidade. Com exceção do teor de cinzas, lignina ácida solúvel, e açúcares (principalmente os minoritários) que foram preditos pobremente (Rval < 0,80) em alguns modelos de diferentes frações, os modelos para os demais analitos exibiram Rval > 0,80. Normalmente as frações DU e WU forneceram modelos um pouco inferiores, necessitando um maior número de variáveis latentes, provavelmente devido à heterogeneidade dessas amostras. Os erros relativos variaram de 2 a 25%, e os desvios padrões entre os valores de referência e os previstos foram todos menores que 10%. Os modelos foram validados utilizando figuras de mérito de calibração multivariada. Com base nos resultados da validação externa e figuras de mérito, a espectroscopia NIR mostrou-se útil para a predição química dos resíduos de banana, coco e café, podendo ser usada como uma alternativa rápida, econômica e com menor produção de resíduos químicos frente às metodologias padrões. / Abstract: The generation of waste disposed in the environment has been of great concern, both environmentally and economically. The use of the wastes from renewable feedstocks, not only for the production of power and heat, but also for the generation of technology products, has become a priority. In this work, we investigated the physicochemical characteristics for the utilization of agro-industrial and agroforestry residues such as acai seed; eucalyptus sadwust; rice husks, coffee husks, soypeel, elephant grass; bamboo; banana and coconut wastes. These biomasses were subjected to physicochemical characterizations in order to evaluate their as potential as raw materials in the biorefinery concept. They were characterized and analyzed using techniques of X-ray diffraction (XRD), Near-infrared spectroscopy (NIR), Accelerated Solvent Extraction (ASE), Anion-Exchange chromatography (HPAEC-PAD), Thermogravimetric analysis (TGA), Heating Value, ultraviolet-visible spectroscopy analysis (UV-Vis), proximate and elemental analysis. Based on the results, banana, coffee and coconut residues were selected for biorefineries opportunities. Several stages of processing of the samples, wet and unground (WU), dried and unground (DU), dried and sieving (DS) were analyzed. Using NIR spectroscopy, coupled with chemometric tools was possible to build regression models to predict the Klason lignin (KL), acid soluble lignin (ASL), acid insoluble residue (AIR), total lignin (TL), extractives, moisture, ash, glucose, xylose, manose, arabinose, rhamnose, glactose and the total sugar content, of 104 samples of banana residues, 102 samples of coffee residues and 30 samples of coconut residues, all from different regions of Brazil. Models using the Partial least squares regression (PLS) method were built for Banana, Coffee and Coconut samples and for pooled samples (Banana + Coffee) and (Banana + Coffee + Coconut). Regression Coefficients Interpretation of the model was made to help in the identification of spectral signals characteristics to the analyte and also to detect potential spurious correlations. The precision of the NIR methodology was better (p < 0.05) than the reference method for almost all the parameters, being worse for moisture. With the exception of ash, acid soluble lignin and sugars (especially the minority) content, which was predicted poorly (Rval < 0.80) in some biomass models from different fractions, the models for all the analytes exhibited Rval > 0.80. Normally WU and DU fractions provided somewhat worse models, requiring a greater number of latent variables (LV), probably due to the heterogeneity of the samples. The relative errors varied from 2.00 to 25.00%, and the standard deviations between the reference and predicted values were less than 10.00%. The quality of the models were evaluated by the determination of the multivariate figures of merit. Based on the results of external validation and figures of merit, NIR spectroscopy proved to be useful for chemical prediction of banana, coconut and coffee residues and can be used as a faster and more economical alternative to the standard methodologies. / Doutorado / Quimica Analitica / Doutora em Ciências

Orientador: Ronei Jesus Poppi / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Química / Made available in DSpace on 2018-08-24T05:27:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Breitkreitz_MarciaCristina_D.pdf: 4580305 bytes, checksum: 77a15e51b9d1be694cc7c5db18fa63bb (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Este trabalho teve como objetivo demonstrar como a espectroscopia NIR e Raman de imagem, juntamente com diversos métodos quimiométricos podem auxiliar a tomada de decisões durante o desenvolvimento farmacêutico de formulações de fármacos pouco solúveis em água, tendo como modelo a atorvastatina cálcica. Foram avaliados dois excipientes inovadores, o Gelucire® 44/14 e o Soluplus® que serviram de base para o desenvolvimento das formulações. O Gelucire® 44/14 foi utilizado para o preparo de dispersões sólidas pelos métodos da fusão e da evaporação do solvente e formulações do tipo SEDDS (Self-Emulsifying drug Delivery Sytems), enquanto o Soluplus® foi utilizado para o preparo de dispersões sólidas pelo método da evaporação do solvente. Nas dispersões preparadas pelo método da fusão foram observados aglomerados do fármaco, enquanto o método de evaporação do solvente apresentou melhor homogeneidade na distribuição dos componentes, porém a amostra se apresentou enrijecida após a secagem. Com as formulacoes SEDDS foi possível contornar estes problemas. Foram obtidas dispersões sólidas homogêneas de atorvastatina em Soluplus® utilizando etanol como solvente e lactose como diluente. As imagens foram geradas por calibração univariada, análise de componentes principais (PCA), regressão em mínimos quadrados clássicos (CLS) e regressão em mínimos quadrados parciais (PLS) e os resultados foram comparados. O método CLS foi estudado com mais detalhes devido às suas vantagens para utilização na pesquisa farmacêutica. Os principais fatores que levaram à problemas de exatidão com este método foram identificados e procedimentos para contorná-los foram apresentados e discutidos. / Abstract: The aim of this work was to demonstrate how NIR and Raman image spectroscopy associated with different chemometric methods can support decision making during pharmaceutical development of formulations of low water soluble drugs, using atorvastatin calcium as a model drug. Two innovative excipientes were used, Gelucire® 44/14 and Soluplus®. The former was used to prepare solid dispersions by both hot melt and solvent evaporation methods and to formulate Self Emulsifying Drug Delivery Systems (SEDDS). The latter was used to prepare solid dispersions by the solvent evaporation method. In solid dispersions prepared by the hot melt method it was observed lumps of the drug, whereas the solvent evaporation method presented more homogeneous distribution of the components, even though the sample became stiffened after drying. By preparing SEDDS formulations, it was possible to overcome these problems. A homogeneous solid dispersion of atorvastatin in Soluplus® was achieved by using ethanol as solvent and lactose as diluent. Chemical images were generated by univariate calibration, principal component analysis (PCA), classical least squares (CLS) and partial least squares (PLS). The capability of these methods to generate chemical images were compared. CLS method was studied more carefully due to its advantages for pharmaceutical research use. The main features that lead to accuracy issues were identified both in Raman and in NIR spectroscopy and procedures to overcome them were presented and discussed. / Doutorado / Quimica Analitica / Doutora em Ciências

Neste trabalho, foram estudadas estratégias para caracterização de bebidas à base de soja (BBS), por meio de análises por espectroscopia no infravermelho médio com transformada de Fourier com acessório de reflexão total atenuada (FTIR-ATR). Foram utilizadas 20 amostras comerciais de BBS, de 7 diferentes sabores e 3 diferentes marcas. Os teores estudados nas BBS foram glicídios totais, glicídios redutores, glicídios não redutores, e proteínas totais. Os modelos de regressão multivariada foram construídos por mínimos quadrados parciais (PLS), empregando como seleção de variáveis os métodos de mínimos quadrados parciais por intervalo (iPLS) e mínimos quadrados parciais por sinergismo de intervalos (siPLS). As seleções de variáveis por siPLS apresentaram os melhores resultados para os modelos construídos. Entre as propriedades avaliadas, a de glicídios totais apresentou modelos com erros de calibração e previsão (RMSECV e RMSEP) baixos, e coeficientes de determinação (R2cv e R2prev) próximos de um. Para proteínas totais, os modelos apresentaram resultados promissores, pois também tiveram erros de calibração e previsão (RMSECV e RMSEP) baixos, e coeficientes de determinação (R2cv e R2prev) próximos de um, considerando-se que as amostras reais e não apresentavam uma variabilidade de concentração de proteínas ideal. Para as propriedades de glicídios redutores e glicídios não redutores, não foram obtidos bons resultados para os modelos de regressão. Desta forma, a metodologia proposta apresenta potencial em análises de rotinas para determinação simultânea de glicídios totais e proteínas, atendendo aos requisitos referente às informações nutricionais na rotulagem das BBS, somando-se às vantagens da espectroscopia no infravermelho, tais como rapidez na análise, elevada frequência analítica, pequena quantidade de amostra necessária, baixo custo, não ser destrutiva e ser ambientalmente amigável. / In this work, strategies were studied for the characterization of soy-based beverages (SBB), by means of Fourier transform infrared spectroscopy with attenuated total reflectance (FTIR-ATR). Twenty commercial samples of SBB were used, of 7 different flavors and 7 different brands. The contents studied in SBB were total sugar, reducing sugar, non-reducing sugars, and total proteins. The multivariate regression models were constructed by partial least squares (PLS), with evaluation of the methods by interval partial least squares (iPLS) and by sinergy interval partial least squares (siPLS), for selection of variables. The selections of variables per siPLS presented the best results for the constructed models. Among the evaluated properties, the total sugar content presented models with low calibration and prediction errors (RMSECV and RMSEP), and determination coefficients (R2cv and R2prev) close to one. For total proteins, the models presented promising results, as they also had low calibration and prediction errors (RMSECV and RMSEP), and determination coefficients (R2cv and R2prev) close to one, considering that the actual samples did not present an ideal protein concentration variability. For the properties of reducing sugars and non-reducing sugars, good results were not obtained for the regression models. In this way, the proposed methodology presents potential in routine analysis for simultaneous determination of total glycogen and protein, taking into account the requirements referring to the nutritional information in the SBB labeling, adding to the advantages of the infrared spectroscopy, such as speed in the analysis, high analytical frequency, small amount of sample required, low cost, non destructive and environmentally friendly.

Há tendências de expansão da área cultivada com cana-de-açúcar devido ao aumento da demanda mundial por biocombustíveis. Por razões econômicas e legais a colheita da cana-deaçúcar sem queima vem crescendo significativamente. Entretanto, pouco se conhece sobre o efeito desta palhada da cana sobre a dinâmica e estabilidade do carbono no solo. O incremento no teor de carbono no solo pode acarretar benefícios nos âmbitos agronômico, ambiental e até mesmo econômico. Neste contexto, o objetivo deste estudo foi quantificar e comparar os estoques de carbono e nitrogênio do solo e avaliar a qualidade da matéria orgânica por meio da caracterização das substâncias húmicas em área cultivada com cana-de-açúcar com e sem queima da palhada. Foram utilizadas cronossequências de 6 e 12 anos com e sem queima da palhada, além de uma área sob vegetação nativa (usada como referência). As áreas localizam-se na Usina São Martinho, em Pradópolis, estado de São Paulo. O solo é classificado como Latossolo Vermelho distroférico de textura muito argilosa. As áreas com o manejo sem queima da palhada apresentaram maiores estoques de carbono em todas as profundidades avaliadas em comparação as áreas com queima. O incremento obtido entre as áreas de 6 e 12 anos de manejo sem queima foi de 1,77 Mg ha-1 ano-1 de carbono e 0,25 Mg ha-1 ano-1 de nitrogênio para a camada 0-30 cm de profundidade. Quanto aos aspectos químicos relacionados à fertilidade do solo, não ocorreram diferenças significativas em decorrência do manejo da palhada, corroborando aos resultados obtidos pelas análises espectroscópicas de fluorescência. As avaliações espectroscópicas mostraram que entre as áreas de 12 anos de cultivo não ocorreram diferenças no grau de humificação. Já a área de 19 anos sem queima apresentou maior grau de humificação em comparação às demais situações avaliadas nas profundidades de 0-10 e 10-20 cm tanto para os ácidos húmicos como para os ácidos fúlvicos. As análises de Infravermelho com Transformada de Fourier indicaram maiores concentrações de grupos fenólicos e ácidos carboxílicos na área de 19 sem queima e menores valores para a área sob vegetação nativa nas duas profundidades avaliadas para os ácidos húmicos. Para os ácidos fúlvicos não verificou-se diferenças entre as situações avaliadas. / There is a trend for expansion in the area cultivated with sugarcane, mainly due to the increase in global demand for biofuels. Due to economic and legal reasons unburned sugarcane harvesting system is increasing rapidly. However, little is known about the sugarcane trash effect on carbon dynamics and stability in soils. The increase in soil carbon content can promote benefits on agronomic, environmental and also on economic aspects. In this context, the objective of this study was to quantify and compare soil carbon and nitrogen stocks and to evaluate soil organic matter quality through the characterization of humic substances in areas cultivated with sugarcane under burned and unburned harvesting system. Chronosequences with 6 and 12 years under burned and unburned sugarcane and an adjacent area under native vegetation (used as reference) were evaluated. The areas were located at Sao Martinho Mill, in Pradopolis, Sao Paulo State. The soil is classified as clayey Oxisol (Latossolo Vermelho distroférico de textura muito argilosa). Unburned sugarcane soils presented higher carbon stocks in all evaluated layers compared to the burned areas. The increments of 1.77 and 0.25 Mg ha-1 year-1 on soil carbon and soil nitrogen, respectively, were observed between the 6 and 12 years under unburned sugarcane in the 0-30 cm layer. No significant differences were observed for soil chemical attributes neither for the spectroscopic (fluorescence) analyses due to the harvesting system. Spectroscopic results showed no differences on humification degrees between areas with 12 years under sugarcane. The area with 19 years under unburned sugarcane showed higher humification degree for the 0- 10 and 10-20 cm layers in comparison with the other evaluated areas, not only for the humic acid but also for the fulvic acid. Fourier Transformed Infrared analyses on humic acids indicated higher concentrations of phenolic groups and carboxylic acids in the area under 19-year old unburned sugarcane and lower values in the native vegetation for the two evaluated soil layers. For the fulvic acids no differences were observed among the evaluated areas.