{"id":184535,"date":"2025-11-17T09:48:48","date_gmt":"2025-11-17T07:48:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ainia.com\/?p=184535"},"modified":"2025-11-17T09:51:29","modified_gmt":"2025-11-17T07:51:29","slug":"controlo-em-linha-de-proteinas-em-guloseimas-com-espectroscopia-nir-caso-de-sucesso-com-a-trolli","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ainia.com\/pt\/ainia-news\/controlo-em-linha-de-proteinas-em-guloseimas-com-espectroscopia-nir-caso-de-sucesso-com-a-trolli\/","title":{"rendered":"Controlo em linha de prote\u00ednas em guloseimas com espectroscopia NIR: caso de sucesso com a TROLLI"},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column][vc_column_text css=\u201d\u201d]Na AINIA colabor\u00e1mos com a TROLLI<\/strong> para demonstrar que \u00e9 poss\u00edvel medir e prever, em tempo real, o teor de prote\u00edna em massas de guloseimas atrav\u00e9s de espectroscopia no infravermelho pr\u00f3ximo (NIR \u2013 Near Infrared<\/em>).<\/p>\n

Espectroscopia NIR para controlo em linha em guloseimas<\/strong><\/h2>\n

O objetivo foi inequ\u00edvoco: substituir controlos anal\u00edticos pontuais, destrutivos e lentos por uma metodologia n\u00e3o invasiva, precisa e integrada no processo<\/strong>, capaz de reduzir desperd\u00edcios, encurtar tempos de decis\u00e3o e refor\u00e7ar a consist\u00eancia do produto final.<\/p>\n

Formula\u00e7\u00e3o de guloseimas e qualidade: prote\u00edna, \u00e1gua e hidratos<\/strong><\/h3>\n

O ponto de partida do projeto assenta numa realidade bem conhecida do setor: a formula\u00e7\u00e3o de guloseimas diferencia-se cada vez mais pelo desempenho dos ingredientes. Conhecer com precis\u00e3o o teor de prote\u00ednas, hidratos e \u00e1gua \u00e9 cr\u00edtico para o valor nutricional, para a reologia do processo e, em \u00faltima inst\u00e2ncia, para as propriedades organol\u00e9ticas.
Contudo, as t\u00e9cnicas convencionais \u2014 que exigem prepara\u00e7\u00e3o de amostras, pessoal especializado e tempos de resposta elevados \u2014 dificultam o controlo em linha, a redu\u00e7\u00e3o de desvios e a automa\u00e7\u00e3o<\/strong>. Por isso avali\u00e1mos uma alternativa baseada em espectroscopia NIR<\/strong> (750\u20132.500 nm) que, sustentada na lei de Lambert-Beer, permite correlacionar assinaturas espectrais com par\u00e2metros de refer\u00eancia.<\/p>\n

Metodologia NIR em condi\u00e7\u00f5es reais de f\u00e1brica<\/strong><\/h3>\n

Para garantir representatividade, trabalh\u00e1mos com a TROLLI <\/strong>em condi\u00e7\u00f5es equivalentes \u00e0s de f\u00e1brica. A partir de tr\u00eas receitas, vari\u00e1mos a propor\u00e7\u00e3o de gelatina (colag\u00e9nio) desde o dobro at\u00e9 \u00e0 sua elimina\u00e7\u00e3o total, abrangendo uma gama ampla de formula\u00e7\u00f5es reais.
As medi\u00e7\u00f5es foram realizadas com um espectrofot\u00f3metro NIR<\/strong> equipado com sonda de imers\u00e3o e l\u00e2mpada hal\u00f3gena. Em paralelo, o valor real de prote\u00edna foi determinado por an\u00e1lise volum\u00e9trica no laborat\u00f3rio de An\u00e1lise Qu\u00edmica<\/strong> da AINIA.
Com ambos os conjuntos de dados \u2014 espectros e valores de refer\u00eancia \u2014 constru\u00edmos e ajust\u00e1mos um modelo preditivo atrav\u00e9s de regress\u00e3o por m\u00ednimos quadrados parciais (PLS \u2013 Partial Least Squares<\/em>).<\/p>\n

\"modelizacion\"<\/strong><\/h2>\n

Modela\u00e7\u00e3o PLS: precis\u00e3o na previs\u00e3o de prote\u00edna<\/strong><\/h3>\n

Os resultados confirmam a viabilidade da solu\u00e7\u00e3o. Obtivemos um modelo preditivo NIR para teor de prote\u00edna com um erro m\u00e9dio em valida\u00e7\u00e3o cruzada de 0,49% numa gama de 0\u201311%<\/strong> de prote\u00edna e um coeficiente de determina\u00e7\u00e3o (R\u00b2) de 0,975.<\/strong>
Estes indicadores demonstram elevada precis\u00e3o para estimar de forma r\u00e1pida e n\u00e3o destrutiva um par\u00e2metro fundamental de qualidade, como o teor de prote\u00edna na massa de guloseima.
Para al\u00e9m dos indicadores, o mais relevante \u00e9 o que o modelo possibilita: controlo cont\u00ednuo do processo, dete\u00e7\u00e3o precoce de desvios e capacidade de corre\u00e7\u00e3o imediata<\/strong> \u2014 traduzindo-se em menos desperd\u00edcios, maior estabilidade do produto e decis\u00f5es mais \u00e1geis.<\/p>\n

\"grafico<\/strong><\/h3>\n

Monitoriza\u00e7\u00e3o em tempo real e integra\u00e7\u00e3o com SCADA\/MES<\/strong><\/h3>\n

O passo natural seguinte \u00e9 a integra\u00e7\u00e3o em linha do sistema NIR em pontos cr\u00edticos como amassamento, moldagem ou secagem, conectando-o a sistemas SCADA\/MES<\/strong> para fechar o ciclo de decis\u00e3o.
A experi\u00eancia demonstra que a manuten\u00e7\u00e3o do modelo \u2014 com recalibra\u00e7\u00f5es pontuais associadas a mudan\u00e7as de receita ou mat\u00e9rias-primas \u2014 assegura robustez a longo prazo e maximiza o retorno do investimento.
A colabora\u00e7\u00e3o com a TROLLI<\/strong> foi determinante para validar a tecnologia em condi\u00e7\u00f5es reais: o seu conhecimento do processo, aliado \u00e0 nossa capacidade anal\u00edtica e de modela\u00e7\u00e3o, permitiu transformar uma hip\u00f3tese tecnol\u00f3gica numa ferramenta operacional com impacto direto em f\u00e1brica.<\/p>\n

Da an\u00e1lise off-line ao controlo de processo orientado por dados<\/strong><\/h3>\n

Se produces guloseimas ou outros alimentos cuja composi\u00e7\u00e3o condiciona o processo, a AINIA pode apoiar-te a medir em tempo real aquilo que realmente importa.
Desenvolvemos estudos de viabilidade, constru\u00edmos modelos NIR \u00e0 medida<\/strong> e acompanhamos a implementa\u00e7\u00e3o em linha para transformar dados em a\u00e7\u00e3o e converter o controlo de qualidade numa vantagem competitiva.<\/p>\n

\"gominolas<\/p>\n

Um desenvolvimento integrado no projeto CANDYSPECT<\/strong><\/h3>\n

Este desenvolvimento integra-se no projeto CANDYSPECT<\/strong>, focado na investiga\u00e7\u00e3o de tecnologias espectrais para determinar propriedades de gomas e caramelos gelificados.
O CANDYSPECT faz parte do projeto estruturante ECOFOOD \u2013 \u201cAdapta\u00e7\u00e3o cient\u00edfico-tecnol\u00f3gica das cadeias de valor do setor agroalimentar para uma transi\u00e7\u00e3o sustent\u00e1vel, ecol\u00f3gica e digital\u201d (c\u00f3digo PAG-010000-2023-15), que impulsiona a inova\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica rumo a processos mais digitais, eficientes e sustent\u00e1veis.<\/p>\n

O projeto ECOFOOD<\/strong> \u00e9 promovido pelo Minist\u00e9rio da Ind\u00fastria e Turismo, no \u00e2mbito do Plano de Recupera\u00e7\u00e3o, Transforma\u00e7\u00e3o e Resili\u00eancia, e financiado pela Uni\u00e3o Europeia \u2013 NextGenerationEU<\/em>.<\/p>\n

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