Caracterização de açúcar mascavo aplicando análise das componentes principais a dados espectrométricos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Natalino, Ricardo
Data de Publicação: 2006
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
Texto Completo: http://locus.ufv.br/handle/123456789/2055
Resumo: The purpose of this work is the characterization of the samples of brown sugar, clear (DPC) and dark (DPE), from the region of Cataguases, for the Puxa-Puxa Candy Industry, determining the main associations of these, as well as expressing the indices of correlation between the same ones, based in the data of specters in the next infra-red ray, measures analytical and of chemiometric methods using analysis of the main components, that is one of the many techniques of analysis. The diffuse reflectance specters in the region of the next infra-red ray had been using a spectrophotometer NIR System 6500 (Silver Spring, MD, the USA) using cell coarse and region of the 2500 specter of 1000 nm, with increment of 2nm. For the determination of the concentrations of metals (Cu, Ca, In, Fe, Mg) atomic absorption of the VARIAN spectrophotometer, SpectrAA-200 model was used. For the determination of the text of sacarose it used a technique of Liquid Chromatography of High Efficiency with a detector of Refractive index of the Shimadzu mark, model RID - 10A. The data has been transferred to the environment Matlab 5.3. In this environment, the specters will be daily pay-processed centering in the average. After that the method of the Main Component Analysis (PCA) will be used to certify the separation of the samples of brown sugar. The main components analysis turned evident the common and discrepant characteristics between the different brown sugar. In the disposal of the data of the specters in the PCA it is possible to observe that the first main component (PC1) explains 93,60 % of the total variance of the data, it was observed that the separation exists clearly entering the group of brown sugar (DPC) and the group of the dark brown sugar (DPE), in the first main component. The PCA to the matrix of data generated (97 x 5) with the results of the concentrations of metals had been applied. The daily pay - used processing was the auto-scheduling, where it showed respectively that the first main component (PC1) explains 56,24 % of the total variance of the data, being that the second main component (PC2) explains 27,27 %. It is interesting to notice that the different samples have been grouped between itself, in accordance with the differences in the concentrations of joined metals.
id UFV_f5e7936f4d75e2db93d3421a9ecd49a4
oai_identifier_str oai:locus.ufv.br:123456789/2055
network_acronym_str UFV
network_name_str LOCUS Repositório Institucional da UFV
repository_id_str 2145
spelling Natalino, Ricardohttp://lattes.cnpq.br/9391167818186288Reis, Efraim Lázarohttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788214H7Reis, Césarhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4785327P6Fidencio, Paulo Henriquehttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4728400E4Neves, Antônio Augustohttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788868U1Milagres, Benjamin Gonçalveshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4767834T12015-03-26T13:00:08Z2006-12-122015-03-26T13:00:08Z2006-04-28NATALINO, Ricardo. Characterization of brown sugar applying analysis of the main components the spectrometric data. 2006. 52 f. Dissertação (Mestrado em Agroquímica analítica; Agroquímica inorgânica e Físico-química; Agroquímica orgânica) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2006.http://locus.ufv.br/handle/123456789/2055The purpose of this work is the characterization of the samples of brown sugar, clear (DPC) and dark (DPE), from the region of Cataguases, for the Puxa-Puxa Candy Industry, determining the main associations of these, as well as expressing the indices of correlation between the same ones, based in the data of specters in the next infra-red ray, measures analytical and of chemiometric methods using analysis of the main components, that is one of the many techniques of analysis. The diffuse reflectance specters in the region of the next infra-red ray had been using a spectrophotometer NIR System 6500 (Silver Spring, MD, the USA) using cell coarse and region of the 2500 specter of 1000 nm, with increment of 2nm. For the determination of the concentrations of metals (Cu, Ca, In, Fe, Mg) atomic absorption of the VARIAN spectrophotometer, SpectrAA-200 model was used. For the determination of the text of sacarose it used a technique of Liquid Chromatography of High Efficiency with a detector of Refractive index of the Shimadzu mark, model RID - 10A. The data has been transferred to the environment Matlab 5.3. In this environment, the specters will be daily pay-processed centering in the average. After that the method of the Main Component Analysis (PCA) will be used to certify the separation of the samples of brown sugar. The main components analysis turned evident the common and discrepant characteristics between the different brown sugar. In the disposal of the data of the specters in the PCA it is possible to observe that the first main component (PC1) explains 93,60 % of the total variance of the data, it was observed that the separation exists clearly entering the group of brown sugar (DPC) and the group of the dark brown sugar (DPE), in the first main component. The PCA to the matrix of data generated (97 x 5) with the results of the concentrations of metals had been applied. The daily pay - used processing was the auto-scheduling, where it showed respectively that the first main component (PC1) explains 56,24 % of the total variance of the data, being that the second main component (PC2) explains 27,27 %. It is interesting to notice that the different samples have been grouped between itself, in accordance with the differences in the concentrations of joined metals.O propósito deste trabalho é a caracterização das amostras de açúcar mascavo claro (DPC) e escuro (DPE) provenientes da região de Cataguases, pela Indústria Doce Puxa-Puxa, determinando-se as principais associações destas, bem como expressar os índices de correlação entre as mesmas, baseado nos dados de espectros no infravermelho próximo, medidas analíticas e de métodos quimiométricos utilizando análise das componentes principais, que é uma técnica de análise multivariada. Os espectros de refletância difusa na região do infravermelho próximo foram obtidos usando um espectrofotômetro NIR System 6500 (Silver Spring, MD, USA) utilizando célula coarse e região de espectro de 1000 a 2500 nm, com incremento de 2nm. Para a determinação das concentrações dos metais ( Cu, Ca, Na, Fe, Mg) foi utilizado o espectrofotômetro de absorção atômica da VARIAN, modelo SpectrAA-200. Para a determinação do teor de sacarose utilizou uma técnica de Cromatografia Líquida de Alta Eficiência com um detector de Índice de Refração da marca Shimadzu, modelo RID 10A. Os dados foram transferidos para o ambiente Matlab 5.3. Neste ambiente, os espectros serão pré-processados centrando na média. Em seguida o método da Análise das Componentes Principais ( Principal Component Analysis - PCA) será utilizado para verificar a separação das amostras de açúcar mascavo. A análise de componentes principais evidenciou as características comuns e discrepantes entre os diferentes açúcares mascavos. Na disposição dos dados dos espectros na PCA é possível observar que a primeira componente principal (PC1) explica 93,60 % da variância total dos dados, observa-se que existe a separação entre o grupo do açúcar mascavo claro (DPC) e o grupo do açúcar mascavo escuro (DPE), na primeira componente principal. Foram aplicadas a PCA à matriz de dados gerados (97 x 5) com os resultados das concentrações dos metais. O pré processamento usado foi o auto-escalonamento, onde mostrou que a primeira componente principal (PC1) explica 56,24 % da variância total dos dados, sendo que a segunda componente principal (PC2) explica 27,27 %, respectivamente. É interessante notar que as diferentes amostras, foram agrupadas entre si, de acordo com as diferenças nas concentrações dos metais encontrados.application/pdfporUniversidade Federal de ViçosaMestrado em AgroquímicaUFVBRAgroquímica analítica; Agroquímica inorgânica e Físico-química; Agroquímica orgânicaQuímica analíticaAnálise de componentes principaisEspectrometria de infravermelho por reflectânciaCromatografia a líquido de alta eficiênciaAçúcar mascavoAnálise multivariadaAnalytical chemistryAnalysis of the main componentsInfra-red reflectance spectrometryLiquid chromatography of high efficiencyBrown sugarMultivariate analysisCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA::QUIMICA ANALITICACaracterização de açúcar mascavo aplicando análise das componentes principais a dados espectrométricosCharacterization of brown sugar applying analysis of the main components the spectrometric datainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto completo.pdfapplication/pdf242828https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/2055/1/texto%20completo.pdf2b3d488fe74009a6c0cd2415dae95c28MD51TEXTtexto completo.pdf.txttexto completo.pdf.txtExtracted texttext/plain71261https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/2055/2/texto%20completo.pdf.txtb95976e0b954410a25f2865f8922b31fMD52THUMBNAILtexto completo.pdf.jpgtexto completo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3822https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/2055/3/texto%20completo.pdf.jpg3bb3d398da21ef12064f193f4d1720e4MD53123456789/20552016-04-07 23:17:22.04oai:locus.ufv.br:123456789/2055Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452016-04-08T02:17:22LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
dc.title.por.fl_str_mv Caracterização de açúcar mascavo aplicando análise das componentes principais a dados espectrométricos
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv Characterization of brown sugar applying analysis of the main components the spectrometric data
title Caracterização de açúcar mascavo aplicando análise das componentes principais a dados espectrométricos
spellingShingle Caracterização de açúcar mascavo aplicando análise das componentes principais a dados espectrométricos
Natalino, Ricardo
Química analítica
Análise de componentes principais
Espectrometria de infravermelho por reflectância
Cromatografia a líquido de alta eficiência
Açúcar mascavo
Análise multivariada
Analytical chemistry
Analysis of the main components
Infra-red reflectance spectrometry
Liquid chromatography of high efficiency
Brown sugar
Multivariate analysis
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA::QUIMICA ANALITICA
title_short Caracterização de açúcar mascavo aplicando análise das componentes principais a dados espectrométricos
title_full Caracterização de açúcar mascavo aplicando análise das componentes principais a dados espectrométricos
title_fullStr Caracterização de açúcar mascavo aplicando análise das componentes principais a dados espectrométricos
title_full_unstemmed Caracterização de açúcar mascavo aplicando análise das componentes principais a dados espectrométricos
title_sort Caracterização de açúcar mascavo aplicando análise das componentes principais a dados espectrométricos
author Natalino, Ricardo
author_facet Natalino, Ricardo
author_role author
dc.contributor.authorLattes.por.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/9391167818186288
dc.contributor.author.fl_str_mv Natalino, Ricardo
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Reis, Efraim Lázaro
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788214H7
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Reis, César
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4785327P6
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Fidencio, Paulo Henrique
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4728400E4
dc.contributor.referee3.fl_str_mv Neves, Antônio Augusto
dc.contributor.referee3Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788868U1
dc.contributor.referee4.fl_str_mv Milagres, Benjamin Gonçalves
dc.contributor.referee4Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4767834T1
contributor_str_mv Reis, Efraim Lázaro
Reis, César
Fidencio, Paulo Henrique
Neves, Antônio Augusto
Milagres, Benjamin Gonçalves
dc.subject.por.fl_str_mv Química analítica
Análise de componentes principais
Espectrometria de infravermelho por reflectância
Cromatografia a líquido de alta eficiência
Açúcar mascavo
Análise multivariada
topic Química analítica
Análise de componentes principais
Espectrometria de infravermelho por reflectância
Cromatografia a líquido de alta eficiência
Açúcar mascavo
Análise multivariada
Analytical chemistry
Analysis of the main components
Infra-red reflectance spectrometry
Liquid chromatography of high efficiency
Brown sugar
Multivariate analysis
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA::QUIMICA ANALITICA
dc.subject.eng.fl_str_mv Analytical chemistry
Analysis of the main components
Infra-red reflectance spectrometry
Liquid chromatography of high efficiency
Brown sugar
Multivariate analysis
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA::QUIMICA ANALITICA
description The purpose of this work is the characterization of the samples of brown sugar, clear (DPC) and dark (DPE), from the region of Cataguases, for the Puxa-Puxa Candy Industry, determining the main associations of these, as well as expressing the indices of correlation between the same ones, based in the data of specters in the next infra-red ray, measures analytical and of chemiometric methods using analysis of the main components, that is one of the many techniques of analysis. The diffuse reflectance specters in the region of the next infra-red ray had been using a spectrophotometer NIR System 6500 (Silver Spring, MD, the USA) using cell coarse and region of the 2500 specter of 1000 nm, with increment of 2nm. For the determination of the concentrations of metals (Cu, Ca, In, Fe, Mg) atomic absorption of the VARIAN spectrophotometer, SpectrAA-200 model was used. For the determination of the text of sacarose it used a technique of Liquid Chromatography of High Efficiency with a detector of Refractive index of the Shimadzu mark, model RID - 10A. The data has been transferred to the environment Matlab 5.3. In this environment, the specters will be daily pay-processed centering in the average. After that the method of the Main Component Analysis (PCA) will be used to certify the separation of the samples of brown sugar. The main components analysis turned evident the common and discrepant characteristics between the different brown sugar. In the disposal of the data of the specters in the PCA it is possible to observe that the first main component (PC1) explains 93,60 % of the total variance of the data, it was observed that the separation exists clearly entering the group of brown sugar (DPC) and the group of the dark brown sugar (DPE), in the first main component. The PCA to the matrix of data generated (97 x 5) with the results of the concentrations of metals had been applied. The daily pay - used processing was the auto-scheduling, where it showed respectively that the first main component (PC1) explains 56,24 % of the total variance of the data, being that the second main component (PC2) explains 27,27 %. It is interesting to notice that the different samples have been grouped between itself, in accordance with the differences in the concentrations of joined metals.
publishDate 2006
dc.date.available.fl_str_mv 2006-12-12
2015-03-26T13:00:08Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2006-04-28
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2015-03-26T13:00:08Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv NATALINO, Ricardo. Characterization of brown sugar applying analysis of the main components the spectrometric data. 2006. 52 f. Dissertação (Mestrado em Agroquímica analítica; Agroquímica inorgânica e Físico-química; Agroquímica orgânica) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2006.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://locus.ufv.br/handle/123456789/2055
identifier_str_mv NATALINO, Ricardo. Characterization of brown sugar applying analysis of the main components the spectrometric data. 2006. 52 f. Dissertação (Mestrado em Agroquímica analítica; Agroquímica inorgânica e Físico-química; Agroquímica orgânica) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2006.
url http://locus.ufv.br/handle/123456789/2055
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Viçosa
dc.publisher.program.fl_str_mv Mestrado em Agroquímica
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFV
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
dc.publisher.department.fl_str_mv Agroquímica analítica; Agroquímica inorgânica e Físico-química; Agroquímica orgânica
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Viçosa
dc.source.none.fl_str_mv reponame:LOCUS Repositório Institucional da UFV
instname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)
instacron:UFV
instname_str Universidade Federal de Viçosa (UFV)
instacron_str UFV
institution UFV
reponame_str LOCUS Repositório Institucional da UFV
collection LOCUS Repositório Institucional da UFV
bitstream.url.fl_str_mv https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/2055/1/texto%20completo.pdf
https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/2055/2/texto%20completo.pdf.txt
https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/2055/3/texto%20completo.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 2b3d488fe74009a6c0cd2415dae95c28
b95976e0b954410a25f2865f8922b31f
3bb3d398da21ef12064f193f4d1720e4
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)
repository.mail.fl_str_mv fabiojreis@ufv.br
_version_ 1801212911841968128