Desenvolvimento de um aplicativo computacional para microbiologia preditiva
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSC |
Texto Completo: | http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/93671 |
Resumo: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-graduação em Engenharia de Alimentos, Florianópolis, 2010 |
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Desenvolvimento de um aplicativo computacional para microbiologia preditivaTecnologia de alimentosEngenharia de alimentosMicrobiologia preditivaModelosDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-graduação em Engenharia de Alimentos, Florianópolis, 2010A microbiologia preditiva pode ser considerada uma ferramenta, baseada em modelos matemáticos, para predizer o crescimento e inativação microbiana em alimentos. Modelos que fazem a predição de crescimento dos microrganismos com o tempo, considerando as variações nas condições ambientais (temperatura, pH, concentração de sais ou de inibidores, entre outras) estão sendo cada vez mais estudados. Isso é fundamental, pois as condições de manipulação, processamento e armazenamento de alimentos não ocorrem à mesma temperatura (condições não isotérmicas). O objetivo deste trabalho foi à implementação de uma ferramenta computacional com interface "amigável" para o usuário, onde se pode realizar a modelagem matemática do crescimento de microrganismos sob diversas condições, usando diferentes modelos matemáticos. Os modelos primários utilizados no aplicativo foram: modelo de Gompertz, modelo Logístico, modelo Logístico modificado e o modelo de Baranyi. Entre os modelos secundários estão: modelo tipo Arrhenius, modelo de Raiz Quadrada e modelo de Weibull (equação da potência). Os modelos não isotérmicos de Micha Peleg e de Van Impe também estão disponíveis no aplicativo computacional. O aplicativo possui uma função de armazenamento de dados de crescimento microbiano (banco de dados) que pode ser alimentada com dados de interesse. Toda a interface gráfica do aplicativo, bem como os objetos presente na mesma, foi construída utilizando a plataforma de desenvolvimento Borland C++ Builder 6.0. Para estimativa dos parâmetros dos modelos primários e secundários, foram utilizados modelos de minimização de funções, usando o método de Gauss-Newton e de Levenberg-Marquardt. Nos cálculos das equações diferenciais ordinárias utilizaram-se discretizações baseadas na série de Taylor e em métodos convencionais de interpolação, como é o caso do método de Euler, bem como procedimentos mais sofisticados de interpolação, como o método de Runge-Kutta. O software Statistica 7.0 foi utilizado para a validação dos resultados encontrados através do aplicativo desenvolvido. Foram calculados diferenças da ordem de 0,001 %, validando o aplicativo desenvolvido.Aragão, Gláucia Maria Falcão deLaurindo, João BorgesUniversidade Federal de Santa CatarinaDannenhauer, Cristiano Édio2012-10-25T01:52:09Z2012-10-25T01:52:09Z2012-10-25T01:52:09Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis149 p.| ils., grafs., tabs.application/pdf279602http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/93671porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2013-05-02T00:19:14Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/93671Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732013-05-02T00:19:14Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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