Aplicação de calibração multivariada em dados de espectroscopia UV-visível para previsão da acidez total em vinhos

• Autor(a) principal: Morais, Cristiane da Silva
• Data de Publicação: 2014
• 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/1/6542
• topic: Tecnologia em Alimentos; Vinho; Tecnologia de alimentos; Análise espectral; Análise de regressão; Análise de componentes principais; Wine; Food - Technology; Spectrum analysis; Regression analysis; Principal components analysis

Este trabalho teve como objetivo o estudo de uma metodologia alternativa à titulação ácido base para medir a acidez total de amostras de vinhos brancos e tintos. Mais especificamente, a pesquisa teve como foco oferecer como alternativa a técnica de espectrofotometria nas regiões Ultravioleta e Visível (UV-Vis) por se tratar de uma metodologia que pode ser introduzida na indústria para o monitoramento deste parâmetro já que possibilita a realização de análises rápidas sem perder a eficiência e sem geração de resíduos. Para possibilitar a utilização de espectrofotometria UV-Vis foi necessário realizar calibração multivariada utilizando-se o método quimiométrico de regressão por mínimos quadrados parciais (do inglês Partial Least Squares -PLS) entre os espectros UV-Vis dos vinhos e os valores de acidez total, determinados pelo método de referência, que no caso foi titulação ácido base. A fim de se obter um modelo satisfatório para prever acidez total de novas amostras foram utilizadas estratégias quimiométricas, como por exemplo, a análise de componentes principais (do inglês Principal Component Analysis - PCA) para observar se a amostra apresentava comportamento linear, e o algoritmo Kennard Stone, para selecionar amostras utilizadas no conjunto de dados utilizados na calibração e previsão. Os valores da Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático da Calibração (do inglês Root Mean Square Error of Calibration - RMSEC), Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático da Previsão (do inglês Root Mean Square Error of Prediction - RMSEP) e o Coeficiente de correlação (R2), relacionando calibração e previsão, foram avaliados. Para o vinho branco os modelos obtidos apresentaram valores de RMSEC, RMSEP e R2 5,87; 6,58 e 0,71, enquanto que para o vinho tinto os valores foram de 6,93; 8,58 e 0,71, respectivamente. Os resultados sugerem que a metodologia pode ser utilizada já que a titulação tem como detector para o ponto final o olho humano, e pode trazer divergências com relação aos erros obtidos. Além disso, foi utilizado o teste t-pareado para avaliar a compatibilidade entre os métodos de titulação e espectrofotometria UV-Vis empregados, e o resultado mostra que não existe diferença significativa entre estes em um nível de confiança de 95%. Assim, as vantagens oferecidas pelo método UV-Vis são inegavelmente atraentes para exigências industriais, sugerindo que estudos com enfoque em métodos ópticos e calibração multivariada podem ser de interesse para a área e merecem ser observados em estudos futuros.