Predição por calibração multivariada dos parâmetros de qualidade de biomassas de café

Fuente: Redalyc
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Main Author: Magale Karine Diel Rambo
Format: Artículo científico
Language:pt
Published: Universidade Federal de Santa Maria 2015
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author Magale Karine Diel Rambo
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contents Predição por calibração multivariada dos parâmetros de qualidade de biomassas de café Magale Karine Diel Rambo Luana Priscilla Rodrigues Macêdo Marcleane Mendes da Silva Michele Cristiane Diel Rambo Estudios Ambientales Café Quimiometria Análise aproximada Espectroscopia NIR A previsão em tempo real dos parâmetros de qualidade das biomassas de café permite uma maior eficácia nas indústrias e no seu processo de produção de energia, permitindo a determinação de múltiplos constituintes químicos e evitando simultaneamente a extensa preparação da amostra. Modelos de calibração multivariada utilizando espectros obtidos pelo infravermelho próximo (NIR) foram desenvolvidos e aplicados para prever as seguintes propriedades do café: umidade, cinzas, carbono fixo e teor de voláteis. Resultados satisfatórios foram obtidos demonstrando a importância da metodologia sob o ponto de vista econômico, mas também ambiental, já que resíduos da indústria de café (cascas) foram avaliados e demonstraram potencial de aproveitamento. 2015 artículo científico 0100-8307 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=467546186021 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4675 Ciência e Natura application/pdf Universidade Federal de Santa Maria Ciência e Natura (Brasil) Num.2 Vol.37
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publishDate 2015
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Predição por calibração multivariada dos parâmetros de qualidade de biomassas de café Magale Karine Diel Rambo Luana Priscilla Rodrigues Macêdo Marcleane Mendes da Silva Michele Cristiane Diel Rambo Estudios Ambientales Café Quimiometria Análise aproximada Espectroscopia NIR A previsão em tempo real dos parâmetros de qualidade das biomassas de café permite uma maior eficácia nas indústrias e no seu processo de produção de energia, permitindo a determinação de múltiplos constituintes químicos e evitando simultaneamente a extensa preparação da amostra. Modelos de calibração multivariada utilizando espectros obtidos pelo infravermelho próximo (NIR) foram desenvolvidos e aplicados para prever as seguintes propriedades do café: umidade, cinzas, carbono fixo e teor de voláteis. Resultados satisfatórios foram obtidos demonstrando a importância da metodologia sob o ponto de vista econômico, mas também ambiental, já que resíduos da indústria de café (cascas) foram avaliados e demonstraram potencial de aproveitamento. 2015 artículo científico 0100-8307 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=467546186021 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4675 Ciência e Natura application/pdf Universidade Federal de Santa Maria Ciência e Natura (Brasil) Num.2 Vol.37
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