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Desenvolvimento de modelo de calibração multivariada multiproduto para quantificação de acidez e vitamina C em néctar de frutas e bebidas industrializadas a base de soja

CAPES / A determinação da acidez total e vitamina C empregando espectroscopia ultravioleta, visível, infravermelho próximo e calibração multivariada multiproduto é apresentada como uma alternativa ao método convencional da titulação potenciométrica e da titulação por oxidação-redução, respectivamente. No modelo desenvolvido foram incluídos diferentes produtos (néctar de frutas de diferentes sabores, néctar de frutas light, bebidas industrializadas a base de soja e a base de soja light). Os conjuntos de calibração e validação foram otimizados através da identificação de amostras anômalas. O método linear de mínimos quadrados parciais (PLS) foi empregado na construção do modelo. A exatidão, representada pelos valores dos erros médio quadráticos de calibração (RMSEC) e previsão (RMSEP), foi determinada. A elipse de confiança e o ajuste confirmam a exatidão alcançada enquanto que, os resíduos apresentaram comportamento aleatório, indicando linearidade para os modelos desenvolvidos. Outras figuras de mérito, tais como, sensibilidade, sensibilidade analítica, relação de desempenho do desvio, limites de detecção e quantificação foram calculadas. A metodologia proposta apresenta como vantagens rapidez, não emprega reagentes/solventes e não gera resíduos tóxicos, sendo uma alternativa aos métodos convencionais baseados em potenciometria e titulação de oxidação-redução. / The determination of the total acid and vitamin C using ultraviolet spectroscopy, visible near infrared spectroscopy and multiproduct multivariate calibration are presented as an alternative to the conventional method through potentiometric titration and oxidation-reduction titration, respectively. The model was developed including different products (fruit nectar of different flavors and light fruit nectar, soybean beverages and light soybean beverages). The calibration and validation data sets were optimized through outliers identification. Partial least squares (PLS) regression was used in order to build the models. Accuracy, represented by the Root Mean Squared Errors of Calibration (RMSEC) and Prediction (RMSEP) were determined. The confidence ellipse and adjust confirms that accuracy was achieved, while residues showed random behavior, confirming linearity for the model developed. Figures of merit, such as, sensitivity, analytical sensitivity, residual prediction deviation, limits of detection and quantification were evaluated. The proposed methodology shows advantages as fastness, does not requires sample preparation and does not generate toxic waste, being an alternative to the conventional method based on potentiometry and oxidation-reduction titration.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/1276
Date27 March 2015
CreatorsSantos, Dayane Aparecida dos
ContributorsValderrama, Patrícia, Março, Paulo Henrique
PublisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourao, Medianeira, Programa de Pós-Graduação em Tecnologia de Alimentos
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UTFPR, instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná, instacron:UTFPR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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