Capacidad de predicción de la humedad por espectroscopía infrarroja por transformada de Fourier (FTIR) en harina de arveja (Pisum sativum L.) verde

Simple item page
dc.contributor.advisorBarraza Jáuregui, Gabriela Del Carmen
dc.contributor.authorLuján Bernabé, Lourdes Francisca
dc.date.accessioned2023-06-16T05:44:51Z
dc.date.available2023-06-16T05:44:51Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionGreen pea flour (Pisum sativum L.) is an important food in our country, due to its nutritional content in proteins, vitamins and minerals. However, it is a product that tends to gain or lose moisture easily. Therefore, it is necessary to constantly monitor its moisture content to guarantee its quality. This leads to finding an analysis method that is fast and reliable. Therefore, the present investigation aimed to evaluate the moisture prediction capacity by Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR) in green pea flour sample. The green pea flour samples were conditioned in hermetic containers with 5 different relative humidities: 0%, 33%, 55%, 76% and 86%. 13 repetitions were made for each relative humidity with 5 replications of the green pea flour sample. 325 spectra were obtained by FTIR (Thermo Scientific, Germany), in a wavelength range between 1000 and 4000 nm and related to gravimetric data. Baseline correction was applied so that the spectra did not present negative absorbance values. Then, data mining was performed to separate outliers from typical spectra using the Mahalanobis distance. In the Partial Least Square Regression (PLSR) model, 70% calibration data and 30% external validation data were selected. The best model was obtained with the first derivative because it presented the lowest mean square error value and the highest cross-validation coefficient of determination (ECMCV < 0.314 and R2CV > 0.981) with a high humidity prediction capacity (RPD > 6.904), demonstrating validation. and accuracy of the model. Therefore, the predictive ability of moisture by Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy in green pea flour was evaluated.es_PE
dc.description.abstractLa harina de arveja (Pisum sativum L.) verde es un alimento importante en nuestro país, por su aporte nutricional en proteínas, vitaminas y minerales. Sin embargo, es un producto que tiende a ganar o perder humedad con facilidad. Por lo cual es necesario realizar un monitoreo constante de su contenido de humedad para garantizar su calidad. Esto conlleva a encontrar método de análisis que sea rápido y confiable. Por lo tanto, la presente investigacion tuvo como objetivo evaluar la capacidad de predicción de la humedad por espectroscopia infrarrojo por transformada de Fourier (FTIR) en muestra de harina de arveja verde. Las muestras de harina de arveja verde se acondicionaron en recipientes herméticos con 5 diferentes humedades relativas: 0%, 33%, 55%, 76% y 86%. Se hizo 13 repeticiones por cada humedad relativa con 5 replicaciones de muestra de harina de arveja verde. Se obtuvo 325 espectros por FTIR (Thermo Scientific, Alemania), en un intervalo de longitud de onda entre 1000 y 4000 nm y se relacionaron con datos gravimétricos. Se aplicó la corrección de la línea base para que los espectros no presentaran valores negativos de absorbancia. Luego, se realizó una minería de datos para separar espectros atípicos de típicos mediante la distancia de Mahalanobis. En el modelo de Regresión de Mínimos Cuadrado Parciales (PLSR), se seleccionó 70% de datos de calibración y 30% de datos de validación externa. Se obtuvo mejor modelo con la primera derivada porque presentó el menor valor de error cuadrático medio y mayor coeficiente de determinación de validación cruzada (ECMCV < 0.314 y R2CV > 0.981) con una alta capacidad de predicción de humedad (RPD > 6.904) demostrando la validación y exactitud del modelo. Por consiguiente, se evaluó la capacidad de predicción de la humedad por espectroscopia infrarrojo por transformada de Fourier (FTIR) en harina de arveja verde.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14414/18076
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.relation.ispartofseriesTAGI;858
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNITRUes_PE
dc.subjectFTIRes_PE
dc.subjectPisum sativum L.es_PE
dc.subjectDistancia de Mahalanobises_PE
dc.subjectRegresión de Mínimo Cuadrados Parciales (PLSR)es_PE
dc.subjectR2es_PE
dc.subjectRPDes_PE
dc.subjectATR.es_PE
dc.titleCapacidad de predicción de la humedad por espectroscopía infrarroja por transformada de Fourier (FTIR) en harina de arveja (Pisum sativum L.) verdees_PE
dc.title.alternativeMoisture prediction capacity by Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy in green pea (Pisum sativum L.) floures_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Agroindustrial.es_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo. Facultad de Ciencias Agropecuariases_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Agroindustriales_PE
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
Luján Bernabé, Lourdes Francisca(FILEminimizer).pdf
Size:
2.54 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Tesis de Ingeniería Agroindustrial