Este trabalho apresenta a proposta de desenvolvimento de componentes de software orientados a serviço para prover informações financeiras e fitossanitárias, aplicadas ao mercado brasileiro de laranjas. O setor citrícola brasileiro produz metade do suco de laranja no mundo e é o responsável por 80% da comercialização internacional, gerando 420 mil empregos diretos e movimentando anualmente US$ 5,0 bilhões em negócios. A cada ano a produção de laranja aumenta, fazendo com que os produtores rurais necessitem de informações confiáveis para o apoio à decisão. O desenvolvimento dos componentes foi elaborado através de uma arquitetura de referência para sistemas de informação orientados a serviço. Esta arquitetura está dividida em camadas lógicas que definem a apresentação, integração, troca de informações e serviços de software. Os componentes desenvolvidos integram a camada de serviço fornecendo os custos operacionais, a previsão de ocupação de mão de obra, a série mensal de preços e o calendário fitossanitário. Como prova de conceito foi desenvolvido um software para apoio à decisão que utiliza os componentes financeiro e fitossanitário desenvolvidos. O objetivo deste software é apoiar o produtor a obter uma melhor utilização de seus recursos, e com isso aumentar a produtividade. A principal contribuição deste trabalho é disseminar a arquitetura de componentes abertos para a agricultura, a proposição e elaboração de dois novos componentes financeiro e fitossanitário e a implementação de uma ferramenta de auxílio à tomada de decisão no processo de produção de laranjas. / This work presents a service-oriented software component development proposal to provide financial and phytosanitary information applied to the Brazilian orange market. The Brazilian citric sector produces half of the world\'s orange juice and is responsible for 80% of the international commercialization, creating 420 thousand direct jobs and moving annually US$ 5,0 billion in business. Each year the orange production increases, making the rural producers need reliable information for decision support. The development of the components was elaborated on a reference architecture for service-oriented information systems. This architecture is divided in logical layers that define the presentation, integration, information exchange and software services. The components developed integrate the service layer, providing the operational costs, the occupation forecast, the monthly price series and the phytosanitary plant timetable. As proof of concept, a software was developed for decision support that uses the financial and phytosanitary components that were developed. The objective of this software is support the producer to obtain a better use of his resources and as a result increase his productivity. The main contribution of this work is disseminating the architecture of open components for agriculture, the proposition and elaboration of two new components for the architecture and the implementation of a tool to aid in decision-making in the process of orange production.

Este trabalho apresenta a proposta de desenvolvimento de componentes de software orientados a serviço para prover informações financeiras e fitossanitárias, aplicadas ao mercado brasileiro de laranjas. O setor citrícola brasileiro produz metade do suco de laranja no mundo e é o responsável por 80% da comercialização internacional, gerando 420 mil empregos diretos e movimentando anualmente US$ 5,0 bilhões em negócios. A cada ano a produção de laranja aumenta, fazendo com que os produtores rurais necessitem de informações confiáveis para o apoio à decisão. O desenvolvimento dos componentes foi elaborado através de uma arquitetura de referência para sistemas de informação orientados a serviço. Esta arquitetura está dividida em camadas lógicas que definem a apresentação, integração, troca de informações e serviços de software. Os componentes desenvolvidos integram a camada de serviço fornecendo os custos operacionais, a previsão de ocupação de mão de obra, a série mensal de preços e o calendário fitossanitário. Como prova de conceito foi desenvolvido um software para apoio à decisão que utiliza os componentes financeiro e fitossanitário desenvolvidos. O objetivo deste software é apoiar o produtor a obter uma melhor utilização de seus recursos, e com isso aumentar a produtividade. A principal contribuição deste trabalho é disseminar a arquitetura de componentes abertos para a agricultura, a proposição e elaboração de dois novos componentes financeiro e fitossanitário e a implementação de uma ferramenta de auxílio à tomada de decisão no processo de produção de laranjas. / This work presents a service-oriented software component development proposal to provide financial and phytosanitary information applied to the Brazilian orange market. The Brazilian citric sector produces half of the world\'s orange juice and is responsible for 80% of the international commercialization, creating 420 thousand direct jobs and moving annually US$ 5,0 billion in business. Each year the orange production increases, making the rural producers need reliable information for decision support. The development of the components was elaborated on a reference architecture for service-oriented information systems. This architecture is divided in logical layers that define the presentation, integration, information exchange and software services. The components developed integrate the service layer, providing the operational costs, the occupation forecast, the monthly price series and the phytosanitary plant timetable. As proof of concept, a software was developed for decision support that uses the financial and phytosanitary components that were developed. The objective of this software is support the producer to obtain a better use of his resources and as a result increase his productivity. The main contribution of this work is disseminating the architecture of open components for agriculture, the proposition and elaboration of two new components for the architecture and the implementation of a tool to aid in decision-making in the process of orange production.

O presente trabalho envolve a síntese e caracterização de um polímero da família dos poli(p-fenilenovinileno)s (PPV), aplicável em camadas ativas de dispositivos como narizes eletrônicos, muito utilizados em várias áreas, como medicina, meio ambiente e indústria alimentícia. O trabalho visou também ao desenvolvimento de um nariz eletrônico, abrangendo o processo de preparação, o que incluiu a confecção dos eletrodos dos sensores de gases, o estudo referente ao equipamento de aquisição de dados e à comunicação com o microcomputador. Visou-se à otimização do equipamento que já vem sendo utilizado em medidas para várias detecções, estudando-se fatores como frequência da corrente alternada empregada, forma de onda (senoidal, quadrada e triangular), temperatura da amostra e distância entre os dígitos nos eletrodos. Verificou-se a possibilidade da utilização de nariz eletrônico na área de alimentos, estudando-se a identificação de méis de abelha de floradas diferentes e a detecção de fungos em laranjas pós-colheita. / The present thesis involves the synthesis and characterization of a polymer of the poly(p-phenylenevinylene) (PPV) family, applicable as active layer of devices such as gas sensors and electronic noses, which are instruments widely used in several areas, including medicine, environmental sciences and food industry. This work also aimed the full development of an electronic nose, from the making of the electrodes and sensors to the study of the data acquisition and its communication with a personal computer. In order to optimize the equipment, the influence of several factors such as frequency of the applied alternating current, its waveform (sine, square and triangle), temperature of the sample, and spacing between the digits of the electrodes were investigated. Finally, the equipment was used for the identification of honeys from different blossoms and for the detection of fungi in post-harvest oranges.

O presente trabalho envolve a síntese e caracterização de um polímero da família dos poli(p-fenilenovinileno)s (PPV), aplicável em camadas ativas de dispositivos como narizes eletrônicos, muito utilizados em várias áreas, como medicina, meio ambiente e indústria alimentícia. O trabalho visou também ao desenvolvimento de um nariz eletrônico, abrangendo o processo de preparação, o que incluiu a confecção dos eletrodos dos sensores de gases, o estudo referente ao equipamento de aquisição de dados e à comunicação com o microcomputador. Visou-se à otimização do equipamento que já vem sendo utilizado em medidas para várias detecções, estudando-se fatores como frequência da corrente alternada empregada, forma de onda (senoidal, quadrada e triangular), temperatura da amostra e distância entre os dígitos nos eletrodos. Verificou-se a possibilidade da utilização de nariz eletrônico na área de alimentos, estudando-se a identificação de méis de abelha de floradas diferentes e a detecção de fungos em laranjas pós-colheita. / The present thesis involves the synthesis and characterization of a polymer of the poly(p-phenylenevinylene) (PPV) family, applicable as active layer of devices such as gas sensors and electronic noses, which are instruments widely used in several areas, including medicine, environmental sciences and food industry. This work also aimed the full development of an electronic nose, from the making of the electrodes and sensors to the study of the data acquisition and its communication with a personal computer. In order to optimize the equipment, the influence of several factors such as frequency of the applied alternating current, its waveform (sine, square and triangle), temperature of the sample, and spacing between the digits of the electrodes were investigated. Finally, the equipment was used for the identification of honeys from different blossoms and for the detection of fungi in post-harvest oranges.

O controle de qualidade de laranjas desde a colheita até a comercialização é realizado com base em análises físico-químicas. Todavia, estas análises são destrutivas. Neste cenário, sistemas não invasivos para aferir a qualidade, são alternativas promissoras. O objetivo do trabalho foi avaliar os métodos de análises não destrutivas como a Ressonância Magnética em baixo campo (RMN) e espectroscopias de infravermelho médio (MIR) e próximo (NIR), associadas à quimiometria, para analisar parâmetros de qualidade de laranjas de forma não invasiva. O experimento ocorreu na unidade da Embrapa Instrumentação em São Carlos, SP. Foram coletadas 470 laranjas, obtidas em cultivos comerciais no interior do estado de São Paulo. As frutas passaram pelas etapas de seleção, higienização e sanitização. Em seguida, foram submetidas à análise não invasiva pelos equipamentos de RMN, NIR e MIR. Os parâmetros de qualidade avaliados foram, massa fresca, diâmetros longitudinal e transversal do fruto, teor de sólidos solúveis (SST), pH, acidez total titulável (ATT), índice de maturação (ratio) e rendimento de suco. Para os sinais de RMN foi aplicada a suavização de Savitzky-Golay com largura de janela de 21 pontos. Para os sinais de NIR foi aplicado a variação normal padrão (SNV) e para os sinais de MIR foi aplicada a normalização (0-1), seguido da segunda derivada. O modelo de predição foi construído utilizando a regressão por mínimos quadrados parciais (PLS) para cada parâmetro de qualidade. Os modelos desenvolvidos por RMN-PLS validados para predição foram: massa fresca; coeficiente de Pearson da predição (r) = 0,97, erro padrão da predição (SEP) = 13,57. Diâmetro longitudinal; r = 0,91 e SEP = 3,37. Diâmetro transversal; r = 0,92 e SEP = 2,73. SST; r = 0,81 e SEP = 0,88. Rendimento de suco; r = 0,78 e SEP = 3,26 e pH r = 0,74 e SEP = 0,17. Os parâmetros de índice de maturação e ATT não puderam ser validados utilizando RMN-PLS. Os modelos de NIR-PLS validados foram: SST; r = 0,92 e SEP = 0,71. ATT; r = 0,92 e SEP = 0,30. Os demais parâmetros não puderam ser validados por NIR-PLS. Para os modelos de MIR-PLS, o melhor resultado encontrado foi para validação interna do modelo de pH, r Validação = 0,80 e erro padrão da validação (SEV) de 0,16. A classificação desenvolvida utilizando os modelos de parâmetros físicos de RMN-PLS apresentaram acurácia para diâmetro transversal de 80,00%. As classificações por parâmetros químicos, como teor de sólidos solúveis revelou acurácia de 81,10% e para pH de 61,11%. Para as classificações por PLS-NIR para o ratio a acurácia foi igual a 87,95%. Os frutos classificados de forma não invasiva para a análise sensorial no teste de comparação pareada, apresentaram respostas significativas para sucos classificados pelos modelos de RMN-PLS a nível de p=0,05. Para os frutos classificados pelo NIR-PLS de forma não invasiva, a resposta ao segundo teste sensorial foi significativa a nível de p=0,05. Estes resultados comprovam a aplicabilidade destas técnicas como análises não invasivas para mensurar a qualidade de laranjas e classifica-las por parâmetros físico-químicos percebidos por provadores. / The quality control for oranges, after the harvest until commercialization are carried based on physical-chemical parameters. However, these analyzes are invasive. In this scenario, non-invasive systems to measure quality are promising options. Nuclear Magnetic Resonance (NMR) at low field and infrared spectroscopy (mid-infrared - MIR and near-infrared - NIR) were associated with chemometrics to analyze quality parameters in intact oranges. The experiment was carried at Embrapa São Carlos, SP. Four hundred and seventy oranges were obtained from commercial crops in the state of São Paulo. Samples were selected, cleaned and sanitized and then were submitted to non-invasive analysis by NMR, NIR and MIR equipment\'s. The evaluated reference quality parameters were fresh weight, longitudinal and transversal diameter, total soluble solids (TSS), pH, titratable acidity (TA), maturation index (ratio) and juice yield (%). For the non-invasive methods was applied pre-processing techniques on the signal. In NMR signal was applied Savitzky-Golay smoothing with 21 points width of window. For NIR signal was applied standard normal variant (SNV) and on the MIR signal normalization was applied (0-1), followed by the second derivative. The prediction model was constructed using partial least squares regression (PLS) for each quality reference parameter. The models developed by NMR-PLS validated by prediction were: fresh weight; Pearson coefficient prediction (r) = 0.97, standard error of prediction (SEP) = 13.57. Longitudinal diameter; r = 0.91 and SEP = 3.37. Transverse diameter; r = 0.92 and SEP = 2.73. SST; r = 0.81 and SEP = 0.88. Juice yield; r = 0.78 and SEP = 3.26. pH r = 0.74 and SEP = 0.17. The maturation index and titratable acidity parameters could not be validated using PLS-NMR. The validated NIR-PLS models were: SST; r = 0.92 and SEP = 0.71. ATT; r = 0.92 and SEP = 0.30. The others reference quality parameters were not validated by NIR-PLS. For models using MIR-PLS, the best result was found for internal validation of the pH model, r = 0.80 and standard validation error (SEV) 0.16. The classification models developed using NMR-PLS physical parameters showed accuracy in transverse diameter of 80.00%. The classifications by chemical parameters such as soluble solids revealed accuracy of 81.10% and 61.11% for pH. For classifications by PLS-NIR for the accuracy ratio was equal to 87.95%. Fruit classified noninvasively for sensory analysis in paired comparison test, showed significant responses to juices classified by NMR-PLS models at the level of p = 0.05. For fruit classified by NIR-PLS noninvasively, the answer to the second sensory test was significant at the level of p = 0.05. These results demonstrate the applicability of these techniques as non-invasive tests to measure the quality of oranges and sorts them by physicochemical parameters perceived by tasters.

Made available in DSpace on 2016-08-10T10:44:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luiz Alberto Garcia de Oliveira.pdf: 869338 bytes, checksum: 1e25db4b21acd20727606fec690c3ed6 (MD5) Previous issue date: 2007-01-20 / This work shows the results achieved for the evaluation of organochlorine pesticides residue presence in oranges consumed in Goiânia. The method employed was based on the Matrix Solid Phase Dispersion extraction, MSPD, and analyzed by high resolution gas chromatography, GC. The studied pesticides were hexachlorobenzene, atrazine, heptachlor and its epoxide, endrin, a-chlordane and g-clordane. The sample (pulp without seeds) was triturated and 0,5g otit was homogenized in 0,5g of octadecyli silane (C-18). The mixture was transferred to a polyethylene column, containing 1,0g of silica gel 60 activated by 4 hours at 120°C. Three elution solvents were tested: hexane, toluene and ethyl acetate. The recovering percentages of each one were calculated, ranging from 70% to 120%. Considering the blank sample contamination levels from 2 to 5 mg.kg-1. After the analytical parameters determination, the method was tested in commercial sample of Pêra Rio orange, and are endrin residue was found in two of the three studied samples. Those results estimated to be due to the high soil organochlorine persistence or even in the irrigation water used by those farms, since the organochlorine was prohibited in Brazil sinee he 80 s. Key / Este trabalho apresenta os resultados obtidos da avaliação da presença de resíduos de agrotóxicos organoclorados em laranjas consumidas na região de Goiânia. O método empregado baseou-se na extração por dispersão de matriz em fase sólida, MSPD (Matrix Solid Phase Dispersion), e posterior análise via cromatografia gasosa de alta resolução, GC. Os agrotóxicos estudados foram: hexaclorobenzeno, atrazina, heptacloro, e seu epóxido, metóxicloro, endrin, a-clordane, g-clordane. A amostra (polpa sem semente) foi macerada e 0,5 g da mesma foram homogeneizados em 0,5 g de octadecilsilano (C-18). A mistura foi transferida para uma coluna de polietileno contendo 1,0 g de sílica gel-60 ativada em estufa a 120°C por 4 horas. Foram testados três solventes de eluição para o método: hexano, tolueno e acetato de etila e a porcentagem de recuperação de cada um foi determinada, variando entre 70 e 109%, considerando os níveis de contaminação da amostra testemunha entre 2 e 5 mg kg-1 de amostra. Após o estabelecimento dos parâmetros analíticos, o método foi testado em amostras comerciais de Laranja Pêra Rio, tendo sido encontrado resíduo de endrin em duas das amostras estudadas. Esses resultados podem ser devidos à alta persitência dos organoclroados do solo ou mesmo na água utilizada para a irrigação dessas lavouras, já que o comércio destes produtos está proibido desde a década de 80.

O controle de qualidade de laranjas desde a colheita até a comercialização é realizado com base em análises físico-químicas. Todavia, estas análises são destrutivas. Neste cenário, sistemas não invasivos para aferir a qualidade, são alternativas promissoras. O objetivo do trabalho foi avaliar os métodos de análises não destrutivas como a Ressonância Magnética em baixo campo (RMN) e espectroscopias de infravermelho médio (MIR) e próximo (NIR), associadas à quimiometria, para analisar parâmetros de qualidade de laranjas de forma não invasiva. O experimento ocorreu na unidade da Embrapa Instrumentação em São Carlos, SP. Foram coletadas 470 laranjas, obtidas em cultivos comerciais no interior do estado de São Paulo. As frutas passaram pelas etapas de seleção, higienização e sanitização. Em seguida, foram submetidas à análise não invasiva pelos equipamentos de RMN, NIR e MIR. Os parâmetros de qualidade avaliados foram, massa fresca, diâmetros longitudinal e transversal do fruto, teor de sólidos solúveis (SST), pH, acidez total titulável (ATT), índice de maturação (ratio) e rendimento de suco. Para os sinais de RMN foi aplicada a suavização de Savitzky-Golay com largura de janela de 21 pontos. Para os sinais de NIR foi aplicado a variação normal padrão (SNV) e para os sinais de MIR foi aplicada a normalização (0-1), seguido da segunda derivada. O modelo de predição foi construído utilizando a regressão por mínimos quadrados parciais (PLS) para cada parâmetro de qualidade. Os modelos desenvolvidos por RMN-PLS validados para predição foram: massa fresca; coeficiente de Pearson da predição (r) = 0,97, erro padrão da predição (SEP) = 13,57. Diâmetro longitudinal; r = 0,91 e SEP = 3,37. Diâmetro transversal; r = 0,92 e SEP = 2,73. SST; r = 0,81 e SEP = 0,88. Rendimento de suco; r = 0,78 e SEP = 3,26 e pH r = 0,74 e SEP = 0,17. Os parâmetros de índice de maturação e ATT não puderam ser validados utilizando RMN-PLS. Os modelos de NIR-PLS validados foram: SST; r = 0,92 e SEP = 0,71. ATT; r = 0,92 e SEP = 0,30. Os demais parâmetros não puderam ser validados por NIR-PLS. Para os modelos de MIR-PLS, o melhor resultado encontrado foi para validação interna do modelo de pH, r Validação = 0,80 e erro padrão da validação (SEV) de 0,16. A classificação desenvolvida utilizando os modelos de parâmetros físicos de RMN-PLS apresentaram acurácia para diâmetro transversal de 80,00%. As classificações por parâmetros químicos, como teor de sólidos solúveis revelou acurácia de 81,10% e para pH de 61,11%. Para as classificações por PLS-NIR para o ratio a acurácia foi igual a 87,95%. Os frutos classificados de forma não invasiva para a análise sensorial no teste de comparação pareada, apresentaram respostas significativas para sucos classificados pelos modelos de RMN-PLS a nível de p=0,05. Para os frutos classificados pelo NIR-PLS de forma não invasiva, a resposta ao segundo teste sensorial foi significativa a nível de p=0,05. Estes resultados comprovam a aplicabilidade destas técnicas como análises não invasivas para mensurar a qualidade de laranjas e classifica-las por parâmetros físico-químicos percebidos por provadores. / The quality control for oranges, after the harvest until commercialization are carried based on physical-chemical parameters. However, these analyzes are invasive. In this scenario, non-invasive systems to measure quality are promising options. Nuclear Magnetic Resonance (NMR) at low field and infrared spectroscopy (mid-infrared - MIR and near-infrared - NIR) were associated with chemometrics to analyze quality parameters in intact oranges. The experiment was carried at Embrapa São Carlos, SP. Four hundred and seventy oranges were obtained from commercial crops in the state of São Paulo. Samples were selected, cleaned and sanitized and then were submitted to non-invasive analysis by NMR, NIR and MIR equipment\'s. The evaluated reference quality parameters were fresh weight, longitudinal and transversal diameter, total soluble solids (TSS), pH, titratable acidity (TA), maturation index (ratio) and juice yield (%). For the non-invasive methods was applied pre-processing techniques on the signal. In NMR signal was applied Savitzky-Golay smoothing with 21 points width of window. For NIR signal was applied standard normal variant (SNV) and on the MIR signal normalization was applied (0-1), followed by the second derivative. The prediction model was constructed using partial least squares regression (PLS) for each quality reference parameter. The models developed by NMR-PLS validated by prediction were: fresh weight; Pearson coefficient prediction (r) = 0.97, standard error of prediction (SEP) = 13.57. Longitudinal diameter; r = 0.91 and SEP = 3.37. Transverse diameter; r = 0.92 and SEP = 2.73. SST; r = 0.81 and SEP = 0.88. Juice yield; r = 0.78 and SEP = 3.26. pH r = 0.74 and SEP = 0.17. The maturation index and titratable acidity parameters could not be validated using PLS-NMR. The validated NIR-PLS models were: SST; r = 0.92 and SEP = 0.71. ATT; r = 0.92 and SEP = 0.30. The others reference quality parameters were not validated by NIR-PLS. For models using MIR-PLS, the best result was found for internal validation of the pH model, r = 0.80 and standard validation error (SEV) 0.16. The classification models developed using NMR-PLS physical parameters showed accuracy in transverse diameter of 80.00%. The classifications by chemical parameters such as soluble solids revealed accuracy of 81.10% and 61.11% for pH. For classifications by PLS-NIR for the accuracy ratio was equal to 87.95%. Fruit classified noninvasively for sensory analysis in paired comparison test, showed significant responses to juices classified by NMR-PLS models at the level of p = 0.05. For fruit classified by NIR-PLS noninvasively, the answer to the second sensory test was significant at the level of p = 0.05. These results demonstrate the applicability of these techniques as non-invasive tests to measure the quality of oranges and sorts them by physicochemical parameters perceived by tasters.