Otimização e modelagem do processamento de cereal matinal hidratado com leite sem lactose

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Ibiapina, Andréia
• Orientador(a): Alvim, Tarso Costa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Tocantins; Palmas
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia de Alimentos - PPGCTA
• País: BR
• Palavras-chave em Português: Cinética; Transferência de massa; Hidrólise; Kinetics; Mass transference; Hydrolysis
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11612/1137

Cereais matinais são produtos extrusados e possuem a crocância como um atributo sensorial importante. Usualmente é consumido na forma hidratada com leite o que pode ocasionar grande absorção de umidade e alteração de suas características. Com o intuído de conhecer a cinética de hidratação e alteração na qualidade do produto pós processamento realizou-se um delineamento 2³ com 3 pontos centrais tendo como variáveis independente o tempo, a temperatura de hidratação e a proporção cereal/leite. Os dados foram tratados com auxílio da metodologia de superfície de resposta, modelos empíricos e da rede neural artificial. Foram realizadas análises físico-quimicas durante a hidratação para acompanhar a perda de qualidade e analisar as possíveis alterações na composição tanto do leite quanto do cereal. As condições de processamento causaram efeito significativo (p < 0,05) nas análises de umidade e cinzas no cereal e de cinzas e açúcares redutores no leite. Onde constatou-se que as melhores condições, no geral, para uma hidratação com melhores teores de nutrientes e conservação da crocância do cereal seria maiores temperaturas e maiores proporções de hidratação. A superfície de resposta representou de maneira satisfatória a cinética de hidratação. A modelagem matemática foi utilizada para analisar a cinética de absorção do leite no cereal. Para isso foram utilizados os modelos de Peleg e exponencial, onde o modelo de Peleg mostrou parâmetros mais satisfatórios quando comparado ao exponencial. A rede neural artificial (RNA) também foi aplicada aos dados experimentais e apresentou melhores ajustes e maior capacidade de predicação do comportamento das variáveis respostas do que o modelo de Peleg, o qual é um modelo bastante utilizado na literatura.