Análise screening de vinhos empregando um analisador fluxo-batelada, espectroscopia UV-VIS e quimiometria

Abstract

Recebido em 12/3/09; aceito em 13/8/09; publicado na web em 8/1/10 SCREENING ANALYSIS OF WINES USING FLOW-BATCH ANALYZER, UV-VIS SPECTROSCOPY AND CHEMOMETRICS. A simple, robust, versatile, high analytical frequency method was proposed to check if a sample of wine is within the range of standards set by the manufacturer, using the UV-VIS spectroscopy, multivariate analysis and a flow-batch analyzer. Two hundred and fifty-two samples of wines were analyzed. The results from the application of Hierachical Cluster Analysis (HCA) to the matrix of the data involving all samples show the formation of fifteen types of wine. A Soft Independent Modelling of Class Analogy (SIMCA) model was constructed and used to classify the samples of the overall forecast. As a result, it is observed that the prediction was performed with a success rate of 99.2% for a confidence level of 95%. This shows that the proposed methodology can be used as an effective tool for classifying of samples of wines.Keywords: quality control of wines; flow-batch analyzer; chemometrics. INTRODUÇÃOO vinho é uma bebida simples, resultante da conversão gradual dos açúcares presentes no mosto de uvas frescas em álcool, CO 2 e energia por intermédio do levedo.1 Desta forma, vinhos de má qualidade são facilmente elaborados, bem como bastante propícios a falsificações e/ou adulterações. As falsificações e/ou adulterações de alimentos constituem crime contra a saúde pública, na medida em que são comercializados produtos ilegais, sem controle e sem fiscalização, que podem prejudicar a saúde da população, além de lesar o consumidor que paga caro por um produto de qualidade e de sonegar impostos aos órgãos governamentais. Muitos são os relatos de casos de falsificação e/ou adulterações de vinhos e, preocupadas com este problema, as indústrias produtoras tentam, a todo custo, tomar medidas que amenizem esta situação.Existe uma vasta variedade de vinhos e a forma mais comum para classificá-los corresponde ao seu aspecto visual e pigmentação característica. Porém, existem outras classificações que têm a ver com o processo de vinificação ou, ainda, quanto ao teor de açúcar. A classificação e a caracterização de vinhos vêm sendo realizadas através da utilização de alguns parâmetros como teor alcoólico, pH, acidez fixa e volátil, teor de cinzas etc.2 Para isso têm sido utilizados métodos espectroscópicos de massa, 3 de emissão óptica, 4 de espectroscopia NIR 5 e de absorção atômica em chama. 6 No entanto, a técnica analítica padrão de referência utilizada para a verificação da autenticidade de vinhos no Brasil é a cromatografia.7 Tal técnica apresenta um custo elevado de seus instrumentos e de manutenção constante, bem como requer a preparação de reagentes e soluções padrão com produção de resíduos prejudiciais à saúde e/ou ao meio ambiente, além de apresentar uma baixa frequência analítica. Uma boa alternativa para superar estes inconvenientes é o desenvolvimento de métodos analíticos que combinam o uso da espectrometria de absorção molecular UV-VIS, analisadores automá...

Pure Cane Rapadura and with Refined Sugar Addition: Physical-Chemical Analysis and Classification by NIRR Spectroscopy and Chemometrics

“…21 Outras componentes ortogonais entre si (PC3, PC4...), de variâncias explicadas decrescentes e ainda não contempladas nas PC's anteriores, poderão ser inclusas nos modelos quimiométricos até que a soma dessas variâncias explicadas consigam descrever satisfatoriamente os dados/modelos. 21, [23][24] A SIMCA, utiliza como base uma análise de componentes principais (PCA), e a partir da construção do seu modelo, para uma determinada classe, é possível realizar a classificação de amostras em classes ou grupos com propriedades similares e prever se novas amostras se incluem ou não nessas classes. [23][24] Assim, pode-se classificar uma amostra desconhecida como pertencente a uma das classes previamente modelada, se ela possuir características que permitam que seja inserida na caixa multidimensional de um dos agrupamentos.…”

“…21, [23][24] A SIMCA, utiliza como base uma análise de componentes principais (PCA), e a partir da construção do seu modelo, para uma determinada classe, é possível realizar a classificação de amostras em classes ou grupos com propriedades similares e prever se novas amostras se incluem ou não nessas classes. [23][24] Assim, pode-se classificar uma amostra desconhecida como pertencente a uma das classes previamente modelada, se ela possuir características que permitam que seja inserida na caixa multidimensional de um dos agrupamentos. Um dos métodos para representar a classificação feita pelo SIMCA é o gráfico bidimensional S i x H i .…”

Espectroscopia de reflectância <i>in situ </i>na avaliação da resposta da adubação nitrogenada em cana-de-açúcar

“…Éstes resultados preliminares ao serem comparados com os obtidos por Miohokasap et al 2012indicam que são necessárias investigações mais profundas com o sensoriamento hiperespectral aplicados à predição do TFN da cana, a fim de explorar e entender o real potencial potencial da técnica. (BROWN, 1995;NASCIMENTO et al, 2010).…”