Ferrão M. F., Neumann J. G., Konzen P. H. A., Furtado J. C., Morgano M. A., Bragagnolo N., Ferreira M. M. C., "Metodologias Limpas Para Determinação de Açucares Totais em Café Cru Empregando Algoritmos Genéticos" ["Non-destructive methods of total hydrocarbons determination in green coffee using genetic algorithm"]. São Luiz, MA, 14-17/10/2003: XII Encontro Nacional de Química Analítica (XII ENQA) [12th National Meeting of Analytical Chemistry], Caderno Eletrônico de Resumos (CD-ROM) [Electronic Notebook of Abstracts (CD-ROM)], (2003). Poster QM001.
Português
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METODOLOGIAS
LIMPAS PARA DETERMINAÇÃO DE AÇÚCARES
TOTAIS
CAFÉ CRU EMPREGANDO ALGORITMOS GENÉTICOS
Marco
Flôres Ferrão (PQ)1,
Luiz Gustavo Neumann (IC)2, Pedro
Henrique de
Almeida
Konzen (IC)3, João Carlos
Furtado (PQ)4, Marcelo Antonio Morgano
(PQ)5,
Neura Bragagnolo (PQ)6 e Márcia
Miguel Castro Ferreira (PQ)7
1Departamento de Química e
Física - Universidade de Santa Cruz do Sul,
2Curso de
Engenharia da Produção - Universidade
de Santa Cruz do Sul, 3Curso
de Matemática
Computacional - Universidade de Santa Cruz
do Sul, 4Departamento de
Informática -
Universidade de Santa Cruzo do Sul, 5Instituto
de Tecnologia de Alimentos, 6Faculdade
de Engenharia de Alimentos -
UNICAMP, 7Instituto
de Química - UNICAMP -
Campinas
- SP
Palavras Chave:
DRIFTS, café, quimiometria, algoritmos genéticos.
Métodos
de determinação não destrutivas
e não geradores de resíduos
nocivos ao
ambiente vem sendo
cada vez mais estudados, principalmente empregando
informações
provenientes
de técnicas espectroscópicas por
reflexão. Neste trabalho o teor
de
açúcares
totais de amostras de café cru moído, determinado
inicialmente pelo método de
Munson-Walker
(AOAC), foi modelado empregando
os espectros de reflexão no
infravermelho
próximo (NIRR) juntamente com a técnica
de regressão por mínimos
quadrados parciais
(PLS) e otimização com algoritmos genéticos
(AG). Os espectros no
infravermelho
foram coletados em um espetrofotômetro
BOMEM DA-08, sendo
empregadas 2 réplicas
para cada amostra, com resolução de 4 cm-1
e 16 varreduras. As
matrizes para a
modelagem contendito os espectros foram construídas com 39
amostras
em duplicata,
sendo 42 espectros para calibração
e 36 para validação comprendidos
entre 4.600-10.000
cm-1. Modelos de calibração,
em ambiente MATLAB, foram obtidos
e validados
com as amostras de café que
não foram utilizadas na construção
dos
mesmos.
Para a otimização dos modelos
foi empregada uma rotina do algoritmo
genético desenvolvido
em ambiente MATLAB. Na execução
da rotina do AG foram
empregados 50
cromossomos, crossover em apenas um ponto do cromossomo,
5% de
mutação
e 500 iterações. Os melhores modelos
apresentaram erro padrão de validação
(SEV) de 0,232% e
0,117%, empregando 7 e 11 variáveis latentes,
respectivamente, e
coeficientes
de correlação de 0,964 e 0,996.
Embora o modelo não otimizado (com
todas as freqüências)
apresente R2 igual a 0,998
e SEC de 0,054%, o valor de SEV de
1,080% indica claramente
um tendência ao overfitting. Estes
resultados revelam que a
técnica
NIRR/PLS/AG pode ser usada
como uma excelente alternativa
para a
quantificação
dos teores de lipídios em alimentos.
FAPERGS,
EMBRAPA, PROGRUPE-UNISC e FUNDAP-UNISC
English
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NON-DESTRUCTIVE
METHODS OF TOTAL HYDROCARBONS
DETERMINATION
IN GREEN COFFEE USING GENETIC ALGORITHM
Marco
Flôres Ferrão (PQ)1,
Luiz Gustavo Neumann (IC)2, Pedro
Henrique de
Almeida
Konzen (IC)3, João Carlos
Furtado (PQ)4, Marcelo Antonio Morgano
(PQ)5,
Neura Bragagnolo (PQ)6 e Márcia
Miguel Castro Ferreira (PQ)7
1Departamento de Química e
Física - Universidade de Santa Cruz do Sul,
2Curso de
Engenharia da Produção - Universidade
de Santa Cruz do Sul, 3Curso
de Matemática
Computacional - Universidade de Santa Cruz
do Sul, 4Departamento de
Informática -
Universidade de Santa Cruzo do Sul, 5Instituto
de Tecnologia de Alimentos, 6Faculdade
de Engenharia de Alimentos -
UNICAMP, 7Instituto
de Química - UNICAMP -
Campinas
- SP
Key Words: DRIFTS,
coffee, chemometrics, genetic algorithm.
Non-destructive and
without harmful residues methods are more and more studied,
mostly
using reflexion spectroscopy
data. In this work, the content of total hydrocarbons in ground
samples of
green coffee, determined initially by the method of Munson-Walker
(AOAC),
was modeled
using near infrared reflectance spectra (NIRR) jointly to
the technique of
partial least squares
(PLS) regression and optimization by genetic
algorithm (GA). The
infrared
spectra were collected using a BOMEM
DA-08 spectrophotometer, in two
replicates per samples,
resolution of 4 cm-1 and 16
scans. The matrices for modeling were
constructed from spectral
data for 39 samples in duplicate, from which
42 spectra were
for calibration and
36 for validation, in the range of 4.600-10.000 cm-1.
Calibration models,
obtained in the MATLAB
environment, were validated by using with samples
that were
not used in their
construction. To optimize the models, a GA routine written
in MATLAB,
was used.
The AG routine was run with 50
cromosomes, only one crossover at a
cromosome point,
5% mutation and 500 iterations. The best
models had standard error
of validation (SEV)
of 0.232% and 0.117% with 7 and 11 latent
variables, respectively,
and the correlation
coefficients 0.964 and 0.996, respectively. Although the non-optimized
model (with
all frequencies) has R2 being
0.998 and SEC 0.054%, the value of SEV of
1.080% shows
clearly the overfitting effect. These results show that
the NIRR/PLS/GA
technique can
be used as an excellent alternative
in quantification of the contents of
total hydrocarbons
in food.
FAPERGS,
EMBRAPA, PROGRUPE-UNISC and FUNDAP-UNISC