TÉCNICAS DE REFLEXÃO NO INFRAVERMELHO APLICADAS NA PREVISÃO DO NÚMERO DE QUEDA DE FARINHAS DE TRIGO EMPREGANDO REGRESSÃO POR MÍNIMOS QUADRADOS PARCIAIS

Marco Flôres Ferrão (PG)^†‡ e Celso Ulysses Davanzo (PQ)^‡.

^†Departamento de Química e Física – UNISC – Santa Cruz do Sul – RS

^‡Instituto de Química – UNICAMP – Campinas – SP

palavras-chave: INFRAVERMELHO, regressão por mínimos quadrados parciais, farinha de trigo

Uma nova metodologia para a caracterização visando a quantificação, controle de qualidade e análise de propriedades fisico-químicas tem sido empregada através do crescente desenvolvimento da Quimiometria. Como ferramentas para o desenvolvimento destas metodologias são empregadas técnicas de reflexão no infravermelho associadas a métodos de calibração multivariada, visando a obtenção de modelos de regressão que permitam estimar as diversas propriedades relacionadas aos alimentos.

O presente estudo compara novas metodologias para a determinação do número de queda em amostras de farinha de trigo, empregadas na industrialização de massas e biscoitos. Espectros de farinha de trigo obtidos por espectroscopia de reflexão difusa no infravermelho médio com transformada de Fourier (DRIFTS), por espectroscopia de reflexão no infravermelho próximo (NIRRS) e por espectroscopia de reflexão total atenuada horizontal (HATR) são modelados pelo método dos mínimos quadrados parciais (PLS) contra dados obtidos por metodologia oficial empregada na determinação do número de queda.

Para a modelagem, foram empregadas 96 amostras de farinha de trigo, fornecidas pela empresa Filler S.A. que foram divididas em dois conjuntos: 51 de calibração e 45 de validação. Na determinação do número de queda foi utlizado o método 56-81B da AACC (1982) em quadruplicata como referência, sendo empregado o valor médio para a construção dos modelos de regressão e correspondente validação. Os valores para o método de referência para as amostras estudadas estiveram compreendidos entre 130 e 420 s.

Os espectros no infravermelho foram obtidos em duplicata para cada amostra e para cada técnica, com resolução de 4 cm^-1, e ao conjunto de dados foi aplicada a primeira derivada. A descrição do instrumental utilizado, bem como das regiões espectrais empregadas nas modelagens, são apresentadas na tabela 1.

Os dados foram modelados pelo método dos mínimos quadrados parciais (PLS) disponível no software Omnic TQ Analyst, sendo os dados simultaneamente centrados na média e escalados pela variância.

Tabela 1 – Instrumentação e regiões empregadas na modelagem dos dados.

Os modelos foram avaliados calculando-se o erro padrão de validação (SEV), obtido a partir dos valores de previsão estimados para o conjunto das 45 amostras de validação. Os principais resultados são apresentados na tabela 2.

Tabela 2 – Resultados das Modelagens com dados DRIFTS, NIRRS e HATR

Dentre os modelos que apresentam melhor desempenho podemos destacar os modelados com dados DRIFTS e 3 variáveis latentes, com dados NIRR e 5 variáveis latentes e os com dados HATR e 5 variáveis latentes. Estes resultados são um indicativo de que ambas as regiões do infravermelho próximo e médio apresentam excelente correlação com o número de queda e que as técnicas de reflexão no infravermelho podem ser potencialmente empregadas na previsão do número de queda de farinhas de trigo.

Referências:

1. WILSON,R.H. & TAPP,H.S. Trends in Anal. Chem. 1999, 18 (2), 85-93.

2. VAN DE VOORT,F.R. Food Res. International., 1992, 25, 397-403.

3. COATES,J. Applied Spect. Reviews, 1998, 33 (4), 267-425.

CAPES e Filler S.A.