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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39686
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Farias, Marcus Vinicius da Silva | - |
dc.date.accessioned | 2023-12-06T13:35:15Z | - |
dc.date.available | 2023-12-06T13:35:15Z | - |
dc.date.issued | 2023-12-27 | - |
dc.identifier.citation | FARIAS, Marcus Vinicius da Silva. Uso de Espectroscopia Óptica aliada à Inteligência Artificial para identificação e quantificação de adulterantes em polpa de açaí. 2023. 54 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Física de Materiais) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39686 | - |
dc.description.abstract | In this work it’s proposed the identification/separation and quantification of adulterants present in açaí pulp samples through spectroscopy techniques associated with chemometric methods. Fluorescence Spectroscopy as well as Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) were used. The samples were contaminated in a controlled way through the monitored addition of three different adulterants (wheat flour, ice cream stabilizer, maize starch) in order to evaluate the efficiency of each of the techniques. For the multidimensional data processing the methods Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) were used. The best results were obtained through the use of LIBS, associated with PCA and LDA, that was capable to separate the different contaminants from the samples of even the lowest concentration analyzed (2%). This work is part of a scientific collaboration between the Laboratory of Optics and Quantum Information (LOIQ), from the Institute of physics at UFU, and the Laboratory GAIA (Group of Applied Instrumental Analysis) from the department of chemistry at UFSCar (Federal University of São Carlos). | pt_BR |
dc.description.sponsorship | CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Física Experimental | pt_BR |
dc.subject | Experimental physics | pt_BR |
dc.subject | Açaí | pt_BR |
dc.subject | Optics | pt_BR |
dc.subject | Óptica | pt_BR |
dc.subject | Fluorescence spectroscopy | pt_BR |
dc.subject | Espectroscopia de fluorescência | pt_BR |
dc.subject | LIBS | pt_BR |
dc.subject | PCA | pt_BR |
dc.subject | LDA | pt_BR |
dc.title | Uso de Espectroscopia Óptica aliada à Inteligência Artificial para identificação e quantificação de adulterantes em polpa de açaí | pt_BR |
dc.title.alternative | The use of optical spectroscopy with artificial intelligence for the identification and quantification of adulterants in açaí pulp | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Cabral, Jader de Souza | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2066106105024740 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Cabral, Jader de Souza | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2066106105024740 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Boselli, Marco Aurélio | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/6702867386211399 | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Messias, Djalmir Nestor | - |
dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/8684298964022080 | pt_BR |
dc.creator.Lattes | https://lattes.cnpq.br/1259724481589984 | pt_BR |
dc.description.degreename | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) | pt_BR |
dc.description.resumo | Neste trabalho de conclusão de curso é proposto a identificação/separação e quantificação de adulterantes presentes em amostras de polpa de açaí por meio de técnicas de espectroscopia óptica associadas a métodos quimiométricos. Foram utilizadas as técnicas de Espectroscopia de Fluorescência e Espectroscopia de Emissão Óptica com Plasma Induzido por laser (LIBS, acrônimo para Laser-Induced Breakdown Spectroscopy). As amostras foram adulteradas de forma controlada através da adição monitorada de diferentes adulterantes (farinha de trigo, liga neutra, amido de milho) para avaliarmos a eficiência de cada uma das técnicas. Para o tratamento de dados multidimensionais foram utilizadas as ferramentas quimiométricas PCA (Principal Components Analysis) e LDA (Linear Discriminant Analysis). Os melhores resultados se mostraram para a técnica LIBS que, associada ao PCA e LDA, foi capaz de separar os diferentes contaminantes para as amostras desde a mais baixa concentração (2%). Esse trabalho faz parte de uma colaboração científica entre o Laboratório de Óptica e Informação Quântica (LOIQ) do Instituto de Física da UFU, o Laboratório do Grupo GAIA (Grupo de Análise Instrumental Aplicada) do Departamento de Química da UFSCar. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.course | Física de Materiais | pt_BR |
dc.sizeorduration | 54 | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICA::AREAS CLASSICAS DE FENOMENOLOGIA E SUAS APLICACOES::OTICA | pt_BR |
dc.orcid.putcode | 148241130 | - |
Appears in Collections: | TCC - Física de Materiais |
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