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Espectroscopia NIR no controlo de qualidade de matérias-primas e alimentos compostos para animais: desenvolvimento de modelos de previsão
| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 5.35 MB | Adobe PDF |
Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
A produção de alimentos compostos para animais exige um controlo rigoroso da
sua composição nutricional. Os métodos laboratoriais convencionais, embora precisos,
são morosos e dispendiosos. A Espectroscopia no Infravermelho Próximo (NIR)
apresenta-se como uma alternativa rápida, não destrutiva e eficiente na obtenção de
dados nutricionais. Neste trabalho pretendeu-se desenvolver e validar modelos
matemáticos robustos para a previsão de parâmetros nutricionais em matérias-primas e
alimentos compostos para animais. A utilização dos programas de software FOSS
Calibrator e WinISI permitiu uma calibração precisa e a eliminação de ruídos espectrais.
Os resultados evidenciaram que o NIR é uma solução eficaz para o controlo de qualidade
na indústria de alimentação animal, permitindo ajustes rápidos na produção e
garantindo o cumprimento das normas de segurança alimentar. Nesta dissertação foi
sublinhada a importância da integração de tecnologias avançadas para otimizar a
monitorização da qualidade e a tomada de decisões na produção industrial.
The production of compound animal feed requires strict control of its nutritional composition. Conventional laboratory methods, although precise, are time-consuming and costly. Near-Infrared Spectroscopy (NIR) offers a fast, non-destructive, and efficient alternative for obtaining nutritional data. This dissertation develops and validates robust mathematical models for predicting nutritional parameters in raw materials and animal feed. The use of FOSS Calibrator and WinISI enabled accurate calibration and noise reduction in spectral data. The results demonstrate that NIR is an effective solution for quality control in the animal feed industry, allowing quick production adjustments and ensuring compliance with food safety standards. This dissertation highlights the importance of integrating advanced technologies to improve quality monitoring and decision-making in industrial production.
The production of compound animal feed requires strict control of its nutritional composition. Conventional laboratory methods, although precise, are time-consuming and costly. Near-Infrared Spectroscopy (NIR) offers a fast, non-destructive, and efficient alternative for obtaining nutritional data. This dissertation develops and validates robust mathematical models for predicting nutritional parameters in raw materials and animal feed. The use of FOSS Calibrator and WinISI enabled accurate calibration and noise reduction in spectral data. The results demonstrate that NIR is an effective solution for quality control in the animal feed industry, allowing quick production adjustments and ensuring compliance with food safety standards. This dissertation highlights the importance of integrating advanced technologies to improve quality monitoring and decision-making in industrial production.
Description
Dissertação, Mestrado, Tecnologia Alimentar, Instituto Politécnico de Santarém, Escola Superior Agrária, 2025
Keywords
espectroscopia NIR modelo matemático calibração espectral análise não destrutiva tecnologia avançada NIR spectroscopy mathematical models feed technology
Pedagogical Context
Citation
Pimpão, J.R.F. (2025). Espectroscopia NIR no controlo de qualidade de matérias-primas e alimentos compostos para animais: desenvolvimento de modelos de previsão. Dissertação apresentada para obtenção do grau de Mestre na área de Tecnologia Alimentar, na Escola Superior Agrária de Santarém. http://hdl.handle.net/10400.15/5886