Atmosferas com altas concentrações de O2, bem como atmosferas enriquecidas com N2O têm sido sugeridas como alternativas para as atmosferas com baixo O2 e alto CO2. O armazenamento de frutos em atmosferas com alto CO2 por um longo período pode ocasionar desordens fisiológicas. Além disso, existe pouca informação na literatura sobre os efeitos de altas concentrações de O2 no metabolismo oxidativo em frutos. O N2O é um gás de ocorrência natural, não tóxico descrito como um potente antagonista à produção e à ação do etileno. Este trabalho teve como objetivo estudar a influência da atmosfera controlada com altas concentrações de O2 associadas ou não a CO2 e N2O sobre a fisiologia, o metabolismo oxidativo e o comportamento pós-colheita de bananas e goiabas. Bananas Nanicão e goiabas Kumagai foram submetidas aos tratamentos com atmosfera controlada em sistema de fluxo contínuo. Os frutos foram dispostos em câmaras sob o fluxo de 200 mL min-1. Todos os tratamentos foram mantidos em câmara com temperatura controlada de 22°C. A umidade em torno dos frutos foi mantida em 95%UR. Os frutos foram avaliados quanto à qualidade, produção de CO2, etileno e atividade enzimática. O alto O2 acelerou o início da senescência em ambos os frutos. Porém, foram observadas diferenças entre a banana e a goiaba, sendo que na banana o pico climatérico e o processo de amadurecimento foram antecipados. Na goiaba, o efeito marcante foi a perda da cor verde da casca. Provavelmente, as respostas observadas estão diretamente relacionadas à influência do oxigênio no metabolismo do etileno e as capacidades antioxidantes da banana e goiaba. Quando o alto O2 foi associado ao CO2 e ao N2O também foi verificada antecipação do início da senescência, porém foram verificadas diferenças entre os tratamentos com CO2 e aqueles com N2O. O alto O2 associado ao CO2 evitou a ocorrência de processos fermentativos mesmo nas concentrações mais elevadas de CO2. Com relação ao N2O, a associação deste gás ao alto O2 não reteve o amadurecimento. Por outro lado, sua associação ao baixo O2 permitiu aumento na vida pós-colheita de ambos os frutos, sem a ocorrência de processos fermentativos. Em relação ao metabolismo oxidativo a banana com alto O2 desencadeou acúmulo de oxigênio reativo com conseqüente alteração na atividade das enzimas oxidativas, diferindo da goiaba na qual os teores de oxigênio reativo se mantiveram baixos durante todo armazenamento. Isso ocorre, provavelmente devido às diferenças na capacidade antioxidante entre estas frutas a qual é consideravelmente maior na goiaba. / Atmospheres with high O2 levels and N2O enriched atmospheres have been suggested as an alternative to the atmospheres of low O2 and high CO2. Fruit storage under atmospheres with high CO2 for a long period may develop physiological disorders. In addition, there is not enough information about the effects of high O2 concentrations on fruits oxidative metabolism. N2O is a gas present on nature, non-toxic described as a powerful antagonist to production and action of ethylene. This work aimed to study the influence of controlled atmosphere with high O2 concentrations, associated or not to CO2 and N2O on the physiology, oxidative metabolism and post-harvest behavior of bananas and guavas. Bananas Nanicão and guava Kumagai were treated under continuous flow system. The fruits were placed into chambers under flow of 200 mL min-1. All treatments were maintained in a chamber with controlled temperature of 22°C. The humidity around the fruits was kept at 95% UR. It was quality evaluated CO2 and ethylene production and enzyme activity. The high O2 accelerated the onset of senescence in both fruits. However, differences were observed between the banana and guava, banana anticipated the occurrence of the climacteric peak by changing all the variables related to maturity. The main effect observed over guavas was the loss of peel green color. Probably, the observed responses are related to oxygen effect on ethylene and antioxidant capacity of banana and guava. When the O2 was associated with high CO2 and N2O was also observed an anticipation of the beginning of senescence, but differences were observed between CO2 and N2O treatments. The high O2 associated with CO2 prevented the occurrence of fermentative processes even at the highest concentrations of CO2. The N2O associations with high O2 do not increase postharvest life too. On the other hand, the N2O associations with low O2 allow delay ripening process. In relation to oxidative metabolism at high O2 banana triggered accumulation of reactive oxygen and consequent change in the activity of enzymes involved, differing from guava in which the levels remained low throughout storage. This is probably due to differences in the antioxidant activity of these fruits and which is considerably higher in guava. Keywords: High oxygen; Nitrous oxide;

Orientador: Ana Maria Frattini Fileti / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química / Made available in DSpace on 2018-08-22T17:41:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_BrunoGuzzoda_M.pdf: 3572224 bytes, checksum: 769121ab368a29b801674c746404c405 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: A pimenta-rosa, produzida a partir dos frutos da aroeira-vermelha (Schinus terebinthifolius Raddi), é um dos mais sofisticados condimentos da culinária internacional e que vem apresentando um aumento na sua demanda. No entanto, na literatura encontram-se poucos estudos sobre o seu processamento, em que a secagem é uma etapa indispensável e que ainda é realizada de forma empírica. Nas empresas beneficiadoras, a etapa de secagem tem por finalidade aumentar a vida de prateleira do produto, além de agregar valor aos frutos da aroeira-vermelha. Neste contexto, este trabalho teve por objetivo realizar investigações no processo de secagem de frutos de aroeira-vermelha, focando principalmente no estudo de modelos matemáticos para a simulação do processo. As amostras de frutos de aroeira-vermelha, utilizadas nos ensaios de caracterização e secagem, foram classificadas manualmente e reumidificadas artificialmente. Para a caracterização do sistema particulado, os seguintes parâmetros foram determinados: teor de umidade em base seca; diâmetro médio e massa específica aparente dos frutos; e massa específica e porosidade do leito de frutos. Também foram determinadas, através do método estático, as isotermas de dessorção de umidade dos frutos em temperaturas de 30, 50 e 70 ºC. Um Delineamento Composto Central Rotacional (DCCR) com 11 experimentos foi desenvolvido e foram investigadas as influências da temperatura (40 a 70 ºC) e da velocidade do ar de secagem (0,4 a 0,8 m/s) no processo. Em cada um dos ensaios do DCCR foram analisadas a cinética de secagem e a curva de taxas de secagem dos frutos de aroeira-vermelha. Os modelos de difusão, de Lewis, de Henderson e Pabis, de Page modificado e de Henderson foram ajustados aos dados experimentais da cinética de secagem, sendo realizada a comparação destes modelos com um modelo fundamentado na Inteligência Artificial. Os resultados revelaram que, para as condições operacionais estudadas neste trabalho, a temperatura do ar de secagem apresenta uma influência maior no processo. A cinética de secagem ocorre principalmente no período de taxa decrescente. Isto indica que a secagem ocorre pela remoção da umidade interna do sólido. O modelo via Redes Neurais Artificiais (RNA's) e o modelo de Henderson apresentaram os resultados mais satisfatórios no ajuste aos dados da cinética de secagem dos frutos de aroeira-vermelha. No entanto, observou-se que a principal vantagem do modelo de RNA, em relação aos modelos clássicos, foi a sua generalidade. O modelo de RNA foi capaz de descrever uma série de experiências com precisão, enquanto que a aplicação de modelos clássicos foi limitada a uma experiência específica. Para o modelo neural, esta gama de condições experimentais pode ser expandida através da adição de novos conjuntos de experimentos de treinamento. Deste modo, os resultados satisfatórios da utilização de um modelo baseado em RNA's em processos de secagem indicam a potencialidade da aplicação desta ferramenta na modelagem de processos industriais de secagem / Abstract: The pink pepper, produced from the Brazilian pepper-tree fruits (Schinus terebinthifolius Raddi), is one of the most sophisticated condiments of the international cuisine. The demand for pink pepper is increasing because it adds taste and refinement to international cuisine. Until now, rare are the studies that investigated the drying of Brazilian pepper?tree fruits. In the processing companies, the process is carried out empirically and the drying operation is an important step. The Brazilian pepper?tree fruits are dried to inhibit microbial development and quality decay. Another benefit of drying is a reduction in weight. In this context, this study aimed to perform investigations in the drying process of Brazilian pepper?tree fruits, focusing mainly in the study of mathematical models to simulate drying kinetics. Before each test, the fruits were sorted manually and humidified artificially. In this study, physical characterization of Brazilian pepper?tree fruits was obtained by evaluating the moisture content on dry basis; mean diameter and apparent density; bulk density and porosity. The moisture sorption isotherm, at temperatures of 30, 50 and 70 ºC, were determined by the static method. A Central Composite Rotable Design (CCRD) with 11 experiments was developed. In each experiment, the drying kinetics and the drying rate were investigated, as well as the influence of input variables on the drying process. Classical models were fitted to the drying data, as well as a model based on Artificial Intelligence. In the operating conditions of this study, the results revealed that the air temperature has a greater influence on the thin layer drying process of Brazilian pepper?tree fruits. The drying kinetics occurs mainly in the falling-rate period of drying. This indicates that drying occurs mainly by removal of internal moisture of the solid. The artificial neural network model and the Henderson model fitted to the experimental data more accurately in comparison to the various mathematical models. However, it was observed that the main advantage of the artificial neural network model over classical models was their generality. The ANN model was able to describe a range of experiments accurately, while the application of classical models is limited to a specific experiment. For the neural model, this range of experimental conditions may be expanded by addition of new sets of experiments in training / Mestrado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Mestre em Engenharia Química