Aplicação da espectroscopia na região do infravermelho próximo para análise de materiais vegetais

• Autor(a) principal: Oliveira, Ulisses Fernando de
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/28112
• topic: Espectroscopia de infravermelho; Mínimos quadrados; Análise multivariada; Métodos Óticos de Análise

Neste trabalho foram construídos modelo de regressão e classificação a partir de espectros na região do infravermelho próximo (NIR) obtidos de materiais vegetais. O primeiro estudo teve como objetivo realizar a quantificação antecipada do teor de óleo usando espectros de NIR obtidos de frutos verdes de macaúba. A espectroscopia NIR e a regressão por quadrados mínimos parciais (PLS) provou ser útil na quantificação precoce do teor de óleo prevendo seu teor com vinte e cinco dias antes do máximo acúmulo de óleo no fruto. A previsão antecipada foi semelhante às previsões para frutos maduros. No segundo estudo, foi realizada a comparação entre dois instrumentos NIR, um de bancada (NIRB) e um portátil (NIRP). A comparação se deu para determinação da amilose aparente (AM) em amostras de fécula de mandioca, usando modelos de regressão e classificação multivariados. Ao contrário do NIRB, os modelos de regressão construídos a partir do instrumento NIRP não apresentaram bons ajustes. Apesar disso, um modelo PLS por análise discriminante (PLS-DA) pode ser aplicado na classificação entre concentrações maiores e menores ou iguais a 20%, obtendo resultados tão confiáveis quanto o NIRB na classificação. No último estudo, foram construídos modelos para a determinações da concentração dos ácidos graxos (AG) palmítico, esteárico, oleico e linoleico do óleo de pinhão-manso. Foram usados espectros do NIRB, NIRP e infravermelho médio (MIR). Os melhores resultados foram para o NIRB, com valores da raiz quadrada do erro quadrático médio de previsão (RMSEP) e do coeficiente de correlação (R p ), respectivamente iguais a 3,85 mg mL -1 e 0,87 para AG palmítico; 2,20 mg mL -1 e 0,87 para AG esteárico; 8,61 mg mL -1 e 0,86 para AG oleico; 15,75 mg mL -1 e 0,85 para AG linoleico. A aplicação do NIR a materiais vegetais teve um papel importante neste trabalho, obtendo métodos mais rápidos, baratos e não-destrutivos, possibilitando seleção de melhores materiais vegetais, auxiliando no melhoramento genético. Palavra-chave: Materiais vegetais. Espectroscopia no infravermelho próximo. Regressão multivariadas. Quadrados mínimos parciais.