Desenvolvimento de método para determinar adulteração de azeite de oliva com óleo de canola por espectroscopia no infravermelho médio associada à calibração multivariada

• Autor(a) principal: Valerio, Daniele Cerri
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15864
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA::ALIMENTOS; Óleos vegetais; Quimiometria; Química analítica quantitativa; Vegetable oils; Chemometrics; Chemistry, Analytic quantitative

Dentre os óleos vegetais comestíveis comercializados mundialmente, o azeite de oliva (Olea europaea sativa) é um dos mais importantes e antigos do mundo. A prática de vender um produto misturado como azeite de oliva puro permite que algum fabricante exerça uma concorrência desleal no mercado, conseguindo preços mais competitivos para seu produto, além de lesar o consumidor, que compra a mistura como se fosse azeite de oliva. Assim, o presente estudo teve como objetivo avaliar qualitativamente e quantitativamente a pureza de azeites de oliva extra virgem com óleo de canola por meio da espectroscopia no infravermelho. Preparou-se misturas de azeite de oliva e óleo de canola nas proporções de 0,00 a 100,00 % (m/m), em duplicata. Os espectros foram obtidos com espectrofotômetro infravermelho Perkin Elmer, modelo Spectrum 65, com acessório de refletância total atenuada, na faixa de 650 a 3500 cm-1, com resolução de 4 cm-1, sendo realizadas 40 varreduras para a aquisição do espectro. Para cada replicata das amostras foram obtidos dois espectros. A calibração foi realizada com a eliminação dos outliers, com base nas amostras com leverage, o valor encontrado para a RMSECV (Root Mean Square Error of Cross Validation) foi de 7,8144 e o valor do coeficiente de correlação de 0,9188. Os valores anômalos foram retirados e o valor final da raiz quadrada do erro médio de validação cruzada foi de 6,952 e o valor do coeficiente de correlação de 0,9353, com isso o modelo apresentou uma capacidade preditiva razoável com coeficiente de correlação menor quando comparado com a literatura.