Construção de modelos multivariados para determinação de lipídios totais e unidade em leite em pó comercial utilizando espectroscopia no infravermelho próximo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Cabral, Alessandra Miranda
Orientador(a): Moura, Maria de Fátima Vitória de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Química
Departamento: Físico-Química; Química
País: BR
Palavras-chave em Português:
Leite em pó
Infravermelho próximo (NIR)
Calibração multivariada
Palavras-chave em Inglês:
Powdered milk
Near infrared (NIR)
Multivariate calibration
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/17653
Resumo: In this work calibration models were constructed to determine the content of total lipids and moisture in powdered milk samples. For this, used the near-infrared spectroscopy by diffuse reflectance, combined with multivariate calibration. Initially, the spectral data were submitted to correction of multiplicative light scattering (MSC) and Savitzsky-Golay smoothing. Then, the samples were divided into subgroups by application of hierarchical clustering analysis of the classes (HCA) and Ward Linkage criterion. Thus, it became possible to build regression models by partial least squares (PLS) that allowed the calibration and prediction of the content total lipid and moisture, based on the values obtained by the reference methods of Soxhlet and 105 ° C, respectively . Therefore, conclude that the NIR had a good performance for the quantification of samples of powdered milk, mainly by minimizing the analysis time, not destruction of the samples and not waste. Prediction models for determination of total lipids correlated (R) of 0.9955, RMSEP of 0.8952, therefore the average error between the Soxhlet and NIR was ± 0.70%, while the model prediction to content moisture correlated (R) of 0.9184, RMSEP, 0.3778 and error of ± 0.76%
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