Uma abordagem de triagem inovadora para autenticação de suco de laranja usando dois espectrômetros NIR portáteis/portáteis e quimiometria

Resumo:

Neste estudo/exploramos a viabilidade de utilizar dois espectrômetros portáteis/portáteis de infravermelho próximo (NIR) em combinação com técnicas de modelagem de classe/ a saber, modelagem independente de classe baseada em dados/portáteis (DD/SIMCA) e análise de mínimos quadrados parciais/discriminante (Soft/PLS/DA) /bem como estratégias de discriminação de aprendizado em conjunto e hard/PLS/da/ para desenvolver um método de triagem para autenticar amostras de suco de laranja e detectar a presença de adulterantes (a relação Brix para ácido cítrico na polpa/lavagem). Os resultados obtidos com os dois espectrômetros NIR (Tellspec/900/1700 nm e Neospectra/1350/2550 nm) acoplados ao DD/SIMCA exibiram sensibilidade e especificidade perfeitas de 100% nos conjuntos de calibração e predição. Além disso, quando combinados com o espectrômetro/conjunto NIR Tellspec, os métodos de aprendizado, incluindo árvore de aumento de gradiente (GBT) e reforço adaptativo (Adaboost), demonstraram capacidades preditivas excepcionais/ alcançando a previsão da relação “Brix para ácido cítrico” em polpa/lavagem com alta sensibilidade e especificidade. Esses resultados superaram o desempenho do Hard/PLS/DA como técnica comumente usada na autenticação de alimentos.