Avaliação de amostras de mel utilizando um nariz eletrônico lab-made

ID: 
6388
Sala virtual: 
https://us02web.zoom.us/j/86782796377?pwd=L2lyZlNna1FabjdYclczbzBBUVRzZz09
Vídeo: 
https://peertube.td.utfpr.edu.br/videos/watch/7c3c80a7-968f-4ca3-aa2a-dc05abfae5a7
Resumo: 
A origem geográfica é fator intrínseco as características dos méis. Análises físico-químicas de umidade, atividade diástasica, hidroximetilfurfural, condutividade elétrica, açúcar redutor, açúcar total, acidez livre, acidez lactônica, acidez total, pH, prolina e cor são tradicionais para a discriminação de méis, mas exigem elevados tempo de análise e custo. O objetivo desse trabalho foi utilizar um nariz eletrônico associado a métodos quimiométricos para discriminação de méis da cidade de Ortigueira-PR. Os dados do nariz eletrônico foram pré-tratados e utilizados para construir modelos PLS-DA. Também foram construídos modelos PLS-DA com dados de análises tradicionais para comparação. Os melhores desempenhos do nariz eletrônico foram com o pré-tratamento fração e dados centrados na média, 80% de classificação correta no conjunto de previsão, e pré-tratamento logaritmo e normalização pareto, 81,82% de classificação correta no conjunto de previsão, respectivamente para sinal transiente dos sensores e características estáticas dos sensores. As análises tradicionais obtiveram 88,57% de classificação correta no conjunto de previsão. Comparando as metodologias, os modelos obtidos com o nariz eletrônico apresentaram desempenho satisfatório considerando-se a rapidez e baixo custo das análises.
Autor(es): 
Vítor
Antônio
Vitali Ribeiro
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, Paraná, Brasil
vitorribeiro@alunos.utfpr.edu.br
Acadêmico do curso de Engenharia Química na Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Campus de Campo Mourão (UTFPR-CM) desde o segundo semestre de 2018. Bolsista de iniciação científica com o projeto Avaliação de amostras de mel utilizando um nariz eletrônico lab-made durante um ano (2019/2 a 2020/2).
Evandro
Bona
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, Paraná, Brasil
ebona@utfpr.edu.br
Possui graduação em Química pela Universidade Estadual de Londrina (2001), mestrado (2004) e doutorado (2008) em Ciências de Alimentos ambos pela Universidade Estadual de Londrina. Pós-doutorado em Química Analítica no Instituto de Química da UNICAMP (2016). É professor efetivo da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) Campus Campo Mourão, desde 2008, atuando nos cursos de Engenharia Química e de Engenharia de Alimentos do qual foi coordenador no período de 2011/2013. Também atua como professor permanente do Programa de Pós-Graduação em Tecnologia de Alimentos (PPGTA) da UTFPR, desde 2011, do qual foi coordenador no período de 2013/2015. Tem experiência na área de Ciência e Engenharia de Alimentos, atuando principalmente nos seguintes temas: espectroscopia de infravermelho, nariz eletrônico, otimização multiobjetivo, planejamento experimental, análise exploratória, calibração multivariada, métodos multitabela, método dos elementos finitos, redes neurais artificiais e máquinas de vetor suporte. Atua como revisor de 35 periódicos nacionais e internacionais. Publicou 73 artigos científicos, é bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq desde 2016 (Nível 2 - Ciência e Tecnologia de Alimentos) e já coordenou projetos financiados pelo CNPQ e Fundação Araucária.
Maria
Brígida
dos Santos Scholz
Instituto Agronômico do Paraná, Londrina, Paraná, Brasil.
mbscholz@iapar.br
Possui graduação em Farmácia e Bioquímica pela Universidade Federal do Paraná (1977) e mestrado e doutorado em Ciências de Alimentos pela Universidade Estadual de Londrina (1990 e 2008). Atualmente é pesquisador I do Instituto Agronômico do Paraná. Tem experiência na área de Ciência e Tecnologia de Alimentos, com ênfase em Análise de Alimentos, atuando principalmente em estudo da composição química e qualidade sensorial de café e em qualidade tecnólogica de feijão, de trigo e frutas.
Modalidade: 
Ciências e Tecnologia de Alimentos
Data: 
23/11/2020
Hora: 
16:30
mencao_honrosa: 
Sim