Quantificação de teores de azeite de oliva em misturas binárias e ternárias, por espectroscopia de infravermelho médio com uso de calibração multivariada

• Autor(a) principal: Silva, Lucas Wahl da
• Data de Publicação: 2018
• 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/1/25284
• topic: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::CIENCIA E TECNOLOGIA DE ALIMENTOS::CIENCIA DE ALIMENTOS::QUIMICA, FISICA, FISICO-QUIMICA E BIOQUIMICA DOS ALIM. E DAS MAT.-PRIMAS ALIMENTARES; Quimiometria; Análise espectral; Óleos vegetais; Chemometrics; Spectrum analysis; Vegetable oils

O azeite de oliva é um alimento utilizado pelo homem a mais de 3000 a.C, e o seu valor agregado faz ser alvo de adulterações com outros óleos vegetais. A técnica de Infravermelho com Refletância Total Atenuada e Transformada de Fourier (ATR-FTIR) é um meio rápido e não destrutivo para análise de óleos vegetais, e exige o mínimo de preparação de amostras, tendo rapidez na obtenção dos espectros e boa resolução espectral (4 cm-1). Pelo motivo da adulteração do azeite de oliva torna-se necessário o desenvolvimento de metodologias analíticas. Assim o trabalho teve por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia de quantificação de azeite de oliva em mistura ternária com óleos de soja e canola, e mistura binária com óleo de girassol. Os espectros das misturas de óleos vegetais foram obtidos em espectrômetro infravermelho com módulo de refletância total atenuada. Os espectros foram normalizados e submetidos a correção do espalhamento multiplicativo (MSC), sendo centrados na média ou submetidos a primeira e segunda derivadas. Os espectros das amostras com seus respectivos teores foram divididos em conjuntos de calibração e validação pelo algoritmo de Kennard-Stone. Para a seleção das variáveis utilizadas na calibração por regressão linear múltipla (RLM) foi utilizado o algoritmo das projeções sucessivas (SPA), com o software MATLAB. Os valores da raiz quadrada do erro médio quadrático (RMSE) para os modelos RLM sem processamento e com correção MSC variaram de 2,84 a 3,03, e 2,31 a 2,86, respectivamente. Nos modelos RLM obtidos a partir da primeira e segunda derivadas o RMSE ficou em torno de 3,26 a 4,19,e 7,09 a 7,24, respectivamente. Os valores dos limites de detecção ficaram na faixa de 0,13 g 100 g-1 até 5,53g 100 g-1, e os limites de quantificação variaram de 0,43 g 100g-1 a 18,25 g 100 g-1. A exatidão foi calculada a partir do erro médio quadrático de previsão (RMSEP), com resultados para os modelos de misturas de oliva, soja e canola na faixa de 2,84 a 7,15, e para os modelos de misturas de azeite de oliva e óleo de girassol na faixa de 0,18 a 1,61. A partir do método desenvolvido é possível determinar o teor de azeite de oliva dentro da faixa de calibração (0 a 100%) para as misturas de azeite de oliva com óleos de soja, canola e girassol, com boa capacidade preditiva.