Quantificação óptica de carboidratos e etanol em mosto cervejeiro
| dc.contributor | Universidade de São Paulo | |
| dc.contributor.author | Estracanholli, Éverton Sérgio | |
| dc.date.accessioned | 2016-09-21T18:11:25Z | |
| dc.date.available | 2016-09-21T18:11:25Z | |
| dc.date.issued | 2012-12-20 | |
| dc.description.abstract | Neste estudo realizamos uma prova de conceito através da combinação de três técnicas com a finalidade de monitorar a mosturação e fermentação da cerveja durante o processo de fabricação. O princípio deste trabalho é baseado em uma análise espectral, utilizando um equipamento de absorção na região do infravermelho médio por transformada de Fourier (FTIR - Fourier Transform Infrared) de amostras coletadas durante a fabricação da cerveja. Combinado com técnicas de processamento de Análise de Componentes Principais e Redes Neurais Artificiais é possível quantificar a concentração dos principais carboidratos e etanol presentes nestas amostras. Estas medidas físicas e químicas irão permitir a redução de erros durante a produção de cerveja além de optimizar as reações enzimáticas intrínsecas de suas principais etapas de análise. As técnicas ópticas de absorção, juntamente com o processamento neural, apresentam grandes vantagens, principalmente devido ao fato de serem facilmente adaptáveis aos equipamentos industriais, fornecendo respostas em curtos intervalos de tempo com alta sensibilidade e especificidade. | |
| dc.description.abstract | This study is fundamentally a proof of concept. By the combination of three techniques, our aim is to develop a new method of monitoring beer wort production and fermentation during brewing. The principle is based on spectral analyses, using Fourier Transform Infrared (FTIR) spectroscopy to collect absorption data from beer wort samples. This data is refined by the application of a statistical method, Principal Component Analysis (PCA), to reduce the number of variables. A computational method, Artificial Neural Network (ANN), enables quantification of carbohydrates and ethanol concentrations. Such physical-chemical measurements are expected to allow both reduction of mistakes during beer processing and optimization of enzymatic reactions, enhancing brewing processes. Optical absorption techniques associated with Artificial Neural Network present great advantages, mainly because the first ones are more easily inserted in industries than the latter ones, since they enable assessing the process status at short intervals, with high sensibility ; specificity. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.doi | 10.11606/T.76.2012.tde-17122012-150125 | |
| dc.identifier.uri | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-17122012-150125/ | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ifsc.usp.br/handle/RIIFSC/7933 | |
| dc.language | pt | |
| dc.rights.holder | Estracanholli, Éverton Sérgio | |
| dc.subject | Análise de componentes principais | |
| dc.subject | Redes neurais artificiais | |
| dc.subject | Espectroscopia | |
| dc.subject | Fermentação | |
| dc.subject | Mosto cervejeiro | |
| dc.subject | Principal component analysis | |
| dc.subject | Fermentation | |
| dc.subject | Beer wort | |
| dc.subject | Artificial neural networks | |
| dc.subject | Spectroscopy | |
| dc.title | Quantificação óptica de carboidratos e etanol em mosto cervejeiro | |
| dc.title.alternative | Optical quantification of carbohidrates ; ethanol in beer wort | |
| dc.type | Tese de Doutorado | |
| usp.advisor | Bagnato, Vanderlei Salvador | |
| usp.date.defense | 2012-10-08 |