Modelagem e estudo computacional da formação de oleogéis.

• Autor(a) principal: Silva, Henrique Nunes Lamas da
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-10082021-151654/
• topic: Geometria e modelagem computacional; Hansen solubility parameters; Oleogeis; Oleogels; Óleos vegetais; Produtos (Projeto); Vegetable oils

A consistência de alguns produtos alimentícios é altamente dependente das gorduras trans e saturadas em sua composição, porém o consumo desses tipos de gordura tem efeitos adversos à saúde, como aumento do colesterol e o risco de doenças cardiovasculares. Os oleogéis são candidatos potenciais para substituir essas gorduras, uma vez que podem apresentar características de sólidos à temperatura ambiente, embora sejam compostos principalmente de óleo líquido aprisionado por uma rede tridimensional formada pelo agente estruturante. Identificar se uma determinada molécula é capaz de gelificar um determinado óleo ainda é uma tarefa árdua, que, normalmente, só pode ser resolvida na tentativa e erro. Neste trabalho, dados de gelificação de óleos vegetais disponíveis na literatura aberta foram compilados e serviram de base para um estudo de modelos matemáticos capazes de descrever a formação de géis. Foram estudados os modelos dos Parâmetros de solubilidade de Hansen e Técnicas de aprendizado de máquina (Análise Discriminante Linear, Rede Neural Artificial e Análise de Componentes Principais). A influência do conteúdo de gordura sólida na formação do gel foi estudada com base em previsões feitas a partir de um modelo de equilíbrio sólido-líquido desenvolvido anteriormente. Foram catalogados 428 agentes estruturantes, 67 óleos e 268 experimentos de gelificação. Embora os dados disponíveis sobre gelificação de óleos sejam abundantes, os dados ainda não foram padronizados e não contêm informações suficientes para aplicar os parâmetros de solubilidade de Hansen para óleos individuais e o uso em vários óleos ao mesmo tempo possui aplicações limitadas. As técnicas de aprendizado de máquina, entretanto, mostraram excelentes capacidades de classificação com 81% a 95% de precisão, mesmo utilizando conjuntos de dados irregulares. O conteúdo de gordura sólida não parece ter muita influência na formação de gel de óleos vegetais. Por fim, ainda são necessárias mais pesquisas com procedimentos padronizados para validar e aprimorar esses modelos e metodologias.