Banca de DEFESA: ROSSANA OLIVEIRA DA NOBREGA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ROSSANA OLIVEIRA DA NOBREGA
DATA: 23/07/2021
HORA: 10:00
LOCAL: https://meet.google.com/mid-fdrj-suu?authuser=0&hl=pt_BR
TÍTULO: Classificação de cafés solúveis usando espectroscopia NIR e quimiometria
PALAVRAS-CHAVES: Café, espectroscopia NIR, DD-SIMCA, PLS-DA, iSPA-PLS-DA.
PÁGINAS: 77
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Química
SUBÁREA: Química Analítica
RESUMO: O café solúvel é uma bebida obtida a partir da desidratação do extrato de café torrado, cuja qualidade é caracterizada por suas propriedades organolépticas, que depende de diversos fatores, como a variabilidade do grão, extração da cafeína, moagem, processo de torra, entre outros. Contudo, a qualidade desse produto deve ser monitorada para garantir a segurança alimentar e aceitação por parte dos consumidores e órgãos reguladores. Assim, este trabalho objetivou desenvolver metodologias analíticas verdes baseadas em Espectroscopia do Infravermelho Próximo (NIR: near infrared spectroscopy) de bancada e portátil e quimiometria para avaliação da conformidade dos cafés solúveis comerciais, a respeito do tipo e grau de torra. A primeira abordagem do estudo consiste na classificação das amostras de cafés solúveis descafeinado em relação ao café solúvel regular (com cafeína), utilizando a Modelagem Independente e Flexível por Analogia de Classes direcionada pelos dados (DD-SIMCA: Data-Driven – Soft Independent Modelling of Class Analogy), em ambos os equipamentos NIR de bancada e NIR portátil. Nessa abordagem, os resultados obtidos foram 100% de sensibilidade, especificidade e acurácia. Na segunda abordagem, os cafés solúveis regulares foram classificados a respeito do grau de torra, tradicional e extraforte, utilizando Análise Discriminante por Mínimos Quadrados Parciais (PLS-DA: Partial Least Squares Discriminant Analysis) e o Algoritmo de Projeções Sucessivas para seleção de intervalos em PLS-DA (iSPAPLS-DA: Successive Projections Algorithm for Interval Selection in Partial LeastSquares). Para os espectros do NIR de bancada, obteve-se o melhor resultado com o método iSPA-PLS-DA, ao usar o pré-processamento média móvel com correção de espalhamento multiplicativo (MM+MSC), alcançando 96,7% de taxa de acurácia na discriminação das amostras em suas respectivas classes. No caso do NIR portátil, o melhor desempenho de classificação foi observado para iSPA-PLS-DA com o préprocessamento média móvel e correção de linha de base offset (MM+BO), classificando corretamente todas as amostras de café solúvel tradicional e classificando incorretamente duas amostras extraforte no conjunto de treinamento, com 98% de acurácia. Portanto, este estudo mostrou o potencial da espectroscopia NIR juntamente com as ferramentas quimiométricas de classificação para análise rápida, não destrutiva e direta do café solúvel, e que podem ser úteis para avaliação dos parâmetros de qualidade durante o processo industrial, bem como do produto acabado.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1757039 - MARCIO JOSE COELHO DE PONTES
Presidente - 334937 - MARIO CESAR UGULINO DE ARAUJO
Externo à Instituição - PATRICIA KAORI SOARES