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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Detecção e quantificação de adulterantes em leite em pó e derivados utilizando espectroscopia de imagem raman e quimiometria
Title Alternative: Detection and quantification of adulterants in milk powder and derivatives using raman spectroscopic image and chemometric
Author: Neves, Marina De Gea, 1990-
Advisor: Poppi, Ronei Jesus, 1961-
Abstract: Resumo: A fraude, em alimentos, caracteriza-se pela utilização de artifícios sem aprovação oficial, consequência da alteração de um produto, tendo em vista o lucro ilícito e não fazendo parte de um método universalmente aprovado. De uma maneira geral, as fraudes podem ser classificadas em quatro principais grupos, sendo eles: alteração; adulteração, falsificação e sofisticação. A Fraude em produtos alimentícios é um problema global que necessita de métodos eficientes para o controle de qualidade dos mesmos. Neste trabalho serão apresentadas as fraudes por adulteração em leite em pó e derivados (suplementações infantis), sendo ureia, soro de leite e sacarose, os adulterantes estudados. O leite em pó é um alimento amplamente utilizado pela sociedade e alvo de processos fraudulentos. Desta maneira, é de extrema importância o desenvolvimento de metodologias para seu controle e de seus derivados. Para tal objetivo, este trabalho utiliza espectroscopia de imagem Raman, para obtenção dos dados, e utiliza de ferramentas quimiométricas, para o tratamento dos mesmos. Para o pré-processamento dos dados fez-se necessário a remoção de spikes, causados por interferências de raios cósmicos, e seleção de faixas espectrais de acordo com cada adulterante. Os dados foram organizados em forma de matriz aumentada e individualmente para posterior tratamento com o método de resolução de curvas multivariadas (MCR). Foram estudadas a restrição de não negatividade, tanto na concentração quanto no perfil espectral, e a restrição de correlação. Este trabalho possibilitou a identificação de adulterantes em amostras de composição desconhecidas utilizando SIMPLISMA (Simple-to-use interactive self-modeling mixture analysis) para gerar as estimativas dos perfis espectrais, e também a quantificação dos adulterantes utilizando calibrações dos compostos de interesse, não sendo a quantificação afetada por possíveis interferentes presentes nas amostras, apresentando vantagem de segunda ordem

Abstract: Fraud in food, is characterized by using devices without official approval, consequence of the change a product getting illicit income and not as part of method universally approved. In general, there are four groups of fraud classification in foods, such as: alteration; adulteration, falsification and sophistication. Fraud is a global problem that needs efficient methods for quality control. This work will be presented fraud by adulteration in milk powder and derivatives (infant supplementation). Potential chemical adulterants including urea, whey and sucrose. Milk powder and a food widely used by society and target fraudulent processes. In this way, and of utmost importance the methodologies development for your control and its derivatives. For this goal, this work uses Raman spectroscopic image, to obtain the data and use of chemometric tools for the treatment of data. For pre-processing of data was necessary to remove spikes caused by interference from spurious radiation, and selection spectral bands according to each adulterant. Data were arranged in augmented matrix and individually for further processing with the Multivariate Curve Resolution Alternating Least Squares method (MCR-ALS). Were studied the constraints: No negativity, both in concentration in the spectral profile, and correlation. From this work , it was able identify adulterants in unknown compositions samples using SIMPLISMA ( Simple- to-use interactive self -modeling mixture analysis), to generate initial estimates of spectral profiles , and also the quantification of contaminants using calibrations of the interest compounds and the quantifying no is affected by possible interfering present in the samples , introducing advantage second order
Subject: Leite em pó
Adulterações
Espectroscopia Raman de imagem
Quimiometria
Resolução multivariada de curvas
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2016
Appears in Collections:IQ - Tese e Dissertação

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