ISOTERMAS DE DESSORÇÃO DE SEMENTES DE BETERRABA RESUMO. ) de sementes de beterraba, cv. Chata do Egito, em diferentes T e UR.

Documentos relacionados
INFLUÊNCIA DA TEMPERATURA NOS PARÂMETROS DE MODELOS BI- PARAMÉTRICOS QUE PREDIZEM ISOTERMAS DE ADSORÇÃO DE UMIDADE DO GUARANÁ

EQUILÍBRIO HIGROSCÓPICO E ATIVIDADE DE ÁGUA PARA OVO INTEGRAL PROCESSADO EM SPRAY DRYER

Hygroscopic equilibrium and viability of angico vermelho (Anadenanthera peregrina (L.) Speng) seeds under different storage environmental conditions

Fundamentos de Isoterma de Sorção. Decagon Devices LatAm

PARÂMETROS TERMODINÂMICOS DURANTE A SECAGEM DE FOLHAS DE AROEIRA (Schinus terebinthifolius)

Isoterma de dessorção e calor latente de vaporização da semente de pimenta Cumari Amarela (Capsicum chinense L.)

USO DE PLANEJAMENTO COMPOSTO CENTRAL NA AVALIAÇÃO DAS VARIÁVEIS TEMPERAURA E CONCENTRAÇÃO DE SOLVENTES NO ESTUDO DA SOLUBILIDADE DA UREIA

ARMAZENAMENTO E PROCESSAMENTO DE PRODUTOS AGRÍCOLAS

TRANSFERÊNCIA DE CALOR POR CONVECÇÃO NATURAL E FORÇADA À VOLTA DE CILINDROS METÁLICOS TP4

SIMULAÇÃO DE SECAGEM DE MILHO E ARROZ EM BAIXAS TEMPERATURAS

Este documento contém 7 páginas e só pode ser reproduzido com autorização formal prévia do IBEC. Docto. n. DMT015 Rev. 3.

CARACTERÍSTICAS FÍSICAS DE SEMENTES DE MAMONA: TAMANHO, PESO, VOLUME E UMIDADE

MODELAGEM MATEMÁTICA DA ABSORÇÃO DE ÁGUA EM SEMENTES DE FEIJÃO DURANTE O PROCESSAMENTO DE ENLATADOS.

X Congresso Brasileiro de Engenharia Química Iniciação Científica

Efeito da secagem na qualidade fisiológica de sementes de pinhão-manso

DINÂMICA DO SISTEMA CARRO-PÊNDULO

INCERTEZA NA DETERMINAÇÃO DO TEOR DE ÁGUA DE EQUILÍBRIO DE PRODUTOS AGRÍCOLAS

PROPRIEDADES TERMODINÂMICAS DE ADSORÇÃO DE ÁGUA DO AMIDO DE RIZOMAS DO LÍRIO-DO-BREJO (Hedychium coronarium)

Proposta de ajuste de modelos não lineares na descrição de germinação de sementes de café

Teresa Cristina Castilho Gorayeb 1 ; Juliana Arakaki Takemoto 2 ; Yara Paula de Oliveira Nishiyama 2 ; João Cláudio Thoméo 3

PARÂMETROS TERMODINÂMICOS DURANTE A SECAGEM DE FOLHAS DE TIMBÓ (Serjania marginata Casar)

CQ110 : Princípios de FQ

Termodinâmica das Reações de Transesterificação e de Esterificação

EFEITO DA PRESSÃO SOBRE DINÂMICA E CONTROLE DE COLUNA DE DESTILAÇÃO COM RETIRADA LATERAL

CORRELAÇÃO ENTRE CARACTERÍSTICAS DA BIOMASSA PARA GERAÇÃO DE VAPOR EM UMA CALDEIRA

Construção e Avaliação de um Aparelho de Baixo Custo para a Determinação da Porosidade de Grãos

Qualidade de sementes de café produzidas na Fazenda Experimental de Três Pontas da EPAMIG Sul de Minas

PROPAGAÇÃO DE ERROS Conceitos básicos. Limitação das medições experimentais: há sempre uma incerteza associada.

Dois exercícios desta lista entrarão na primeira prova teórica

CONCEITOS FUNDAMENTAIS

O processo de dissolução

Proposição de um Modelo de Regressão para a Modelagem da Velocidade do Vento em Fortaleza, CE.

Planejamento de Misturas

Efeito do tamanho e do peso específico na qualidade fisiológica de sementes de pinhão-manso (Jatropha curcas L.)

REGRESSÃO E CORRELAÇÃO

9 Correlação e Regressão. 9-1 Aspectos Gerais 9-2 Correlação 9-3 Regressão 9-4 Intervalos de Variação e Predição 9-5 Regressão Múltipla

Aula 02 : EM-524. Capítulo 2 : Definições e Conceitos Termodinâmicos

MINICURSO. Uso da Calculadora Científica Casio Fx. Prof. Ms. Renato Francisco Merli

Introdução aos Processos de Troca de Calor

Ajuste de modelos matemáticos a contração volumétrica unitária e da massa dos grãos de soja

ANÁLISE TRIDIMENSIONAL DA VELOCIDADE E PRESSÃO ESTATÍSCA DO AR EM SILO DE AERAÇÃO USANDO ELEMENTOS FINITOS RESUMO ABSTRACT 1.

INCERTEZA NA DETERMINAÇÃO DO TEOR DE ÁGUA DE EQUILÍBRIO DE PRODUTOS AGRÍCOLAS

ANÁLISE DA PRECIPITAÇÃO NA REGIÃO DO SUB-MÉDIO SÃO FRANCISCO EM EVENTOS CLIMÁTICOS DE EL NIÑO E LA NIÑA

DETERMINAÇÃO DE EQUAÇÕES DE REGRESSÃO OBTIDAS EM TERMÔMETROS DE GLOBO NEGRO PADRÃO E PLÁSTICO VERÃO E INVERNO

Experiência 6 - Perda de Carga Distribuída ao Longo de

Estudo cinético para adsorção das parafinas C 11, C 12 e C 13 em zeólita 5A.

ANÁLISE COMPARATIVA DOS DADOS METEOROLÓGICOS NAS ESTAÇÕES AUTOMÁTICAS E CONVENCIONAIS DO INMET EM BRASÍLIA DF.

MODELAGEM E SIMULAÇÃO

ANÁLISE DOS RESÍDUOS. Na análise de regressão linear, assumimos que os erros E 1, E 2,, E n satisfazem os seguintes pressupostos:

61 CINÉTICA DA CONTRAÇÃO VOLUMÉTRICA DOS GRÃOS DE DUAS CULTIVARES DE MILHO-PIPOCA DURANTE O PROCESSO DE SECAGEM

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA CÁLCULO DAS PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA I

MINIMIZAÇÃO DOS EFEITOS DA FUMAÇA SOBRE O CÁLCULO DO NDVI

Características Climáticas da Primavera

ESCOLA SECUNDÁRIA DE LOUSADA

Modelagem da Perda de Umidade da Banana durante o Processo de Secagem

PROPRIEDADES TÉRMICAS DA MASSA GRANULAR DE MILHETO, ALPISTE E PAINÇO: DETERMINAÇÃO E MODELAGEM

Problemas na qualidade do açúcar Na armazenagem: Empedramento. Prof. Cláudio Hartkopf Lopes Universidade Federal de São Carlos Campus Araras SP

Físico-química Farmácia 2014/02

Escola de Engenharia de Lorena EEL/USP Curso de Engenharia de Produção. Prof. Fabrício Maciel Gomes

ENSINO MÉDIO QUÍMICA

k dt = (1) Em que: U= teor de água do produto no tempo t, b.s. Ue= teor de água de equilíbrio, b.s. t= tempo em horas k = constante

Entropia e energia livre de Gibbs. Prof. Leandro Zatta

Universidade Federal do Pampa UNIPAMPA. Temperatura, calor e 1ª Lei da Termodinâmica

SOLUÇÕES - SOLUÇÃO IDEAL E AS PROPRIEDADES COLIGATIVAS

INFLUÊNCIA PLUVIAL NA CULTURA DE TRIGO NA REGIÃO NORTE DO RIO GRANDE DO SUL.

EFICIÊNCIA DA SECAGEM DE CAFÉ (Coffea arabica L.), EM SECADOR DE CAMADA FIXA VERTICAL COM REVOLVIMENTO MECÂNICO

AVALIAÇÃO DA QUALIDADE FISIOLOGICA DAS SEMENTES NA PRODUTIVIDADE DA CULTURA DA SOJA. Material e Métodos. Sementes (Brasil, 2009.

Estudo e Simulação do Processo de Adoçamento de Gás Natural

Predição do coeficiente de expansão térmica do óleo de soja (Glicine max) Prediction of thermal expansion coefficient of soybean oil (Glicine max)

FREDERICO FAÚLA DE SOUSA OFERECIDA PARA O (S)CURSO (S) DE: Ementa (Síntese do Conteúdo)

Mecânica dos solos AULA 4

Influência Das Condições Ambientais Sobre a Umidade E Temperatura Em Bobinas De Cartão.

INFLUÊNCIA DO ph NO TRATAMENTO DE LIXIVIADO DE ATERRO SANITÁRIO POR PROCESSO DE STRIPPING DE AMÔNIA.

GLOBAL SCIENCE AND TECHNOLOGY (ISSN ) CINÉTICA DE SECAGEM DO FEIJÃO ADZUKI (Vigna angularis)

Pesquisa Agropecuária Tropical ISSN: Escola de Agronomia e Engenharia de Alimentos. Brasil

Mineração de dados para a análise e o alerta da ferrugem asiática da soja

ISOTERMAS DE SORÇÃO DE FARINHA DE JABUTICABA: DETERMINAÇÃO EXPERIMENTAL PELO MÉTODO HIGROMÉTRICO E PREDIÇÃO TEÓRICA USANDO O SOFTWARE EMSO

ESTUDO DA ANÁLISE HARMÔNICA DA UMIDADE RELATIVA DO AR EM REGIÕES HOMOGÊNEAS DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL.

Experiência 2. DETERMINAÇÃO DO PONTO DE FUSÃO DE SUBSTÂNCIAS

PERMUTADOR DE PLACAS TP3

PROPRIEDADES TÉRMICAS DA MASSA GRANULAR DE MILHETO, ALPISTE E PAINÇO: DETERMINAÇÃO E MODELAGEM

DETERMINAÇÃO DO COEFICIENTE DE MANNING EM CANAL EXPERIMENTAL

Seleção de um modelo. Cálculo da carga axial. Fa3= μ mg + f mα 19. Fa4= mg f mα 26 Fa5= mg f 27 Fa6= mg f + mα 28. Fa3= mg + f mα 25.

Agrupamento de Escolas do Fundão

Tipos de forças fundamentais na Natureza

Análise da distribuição da velocidade dos ventos em Piracicaba/SP

Aula 4 A 2ª Lei da Termodinâmica

Método do Balanço Hídrico

Estudo da Variação Temporal da Água Precipitável para a Região Tropical da América do Sul

PLANEJAMENTO ANUAL / TRIMESTRAL 2014 Conteúdos/ atividades Habilidades Avaliação/ Atividade 1º Trimestre: (12 semanas)

Material exclusivo para o livro ESTATÍSTICA (São Paulo, Pleiade, 2008). Proibida a reprodução, sob pena da lei.

Aula 2 Regressão e Correlação Linear

Distribuição de Frequências

Física. Setor B. Índice-controle de Estudo. Prof.: Aula 17 (pág. 88) AD TM TC. Aula 18 (pág. 88) AD TM TC. Aula 19 (pág.

Curso de MINITAB Universidade Federal de Ouro Preto. Planejamento de Experimentos (DOE)

EP34D Fenômenos de Transporte

Gás Ideal (1) PMT2305 Físico-Química para Metalurgia e Materiais I César Yuji Narita e Neusa Alonso-Falleiros 2012

Introdução aos métodos titulométricos volumétricos. Prof a Alessandra Smaniotto QMC Química Analítica - Farmácia Turmas 02102A e 02102B

CALOR ESPECÍFICO E CONDUTIVIDADE TÉRMICA DE CINCO VARIEDADES DE CAFÉ CEREJA DESCASCADO 1

Planificação a médio e longo prazo. Matemática B. 11º Ano de escolaridade. Total de aulas previstas: 193. Ano letivo 2015/2016

Transcrição:

Paulo Cesar Corrêa 1, Gabriel Henrique Horta de Oliveira 2, Ana Paula Lelis Rodrigues de Oliveira 3, André Luis Duarte Goneli 4, Fernando Mendes Botelho 5 RESUMO Alterações físicas e químicas de produtos agrícolas podem ocorrer durante o armazenamento, levando à perdas quantitativas e qualitativas. Portanto, o conhecimento acerca da relação entre o produto, a temperatura (T) e a umidade relativa (UR) do ambiente é necessário para diminuir possíveis alterações. Dito isto, este trabalho objetivou determinar o modelo matemático mais adequado para predizer o teor de água de equilíbrio (X eq ) de sementes de beterraba, cv. Chata do Egito, em diferentes T e UR. X eq foi alcançado por meio do método estático, utilizando soluções salinas saturadas, com valores de UR entre 11 e 96 %. Sementes foram colocadas no interior de dessecadores contendo as soluções salinas, posteriormente armazenadas em câmaras BOD em diferentes T (10; 20; 30; 40 e 50 ºC). X eq foi obtido quando a variação entre três pesagens consecutivas fosse igual ou menor a 0,01 g. O teor de água foi determinado pelo método gravimétrico usando estufa a 105 ± 1 C até a massa constante. Cinco modelos matemáticos (Chung Pfost, Copace, Halsey Modificado, Henderson e Henderson Modificado) foram ajustados aos dados experimentais de X eq. O modelo mais adequado foi escolhido considerando a magnitude do erro médio relativo (MRE), desvio padrão da estimativa (SE) e análise de resíduos. O modelo de Chung-Pfost foi o que mais se ajustou aos dados experimentais, apresentando valores de 8,04 % e 0,62 % b.s. de MRE e SE, respectivamente. Palavras-Chave: Beta vulgaris, equilíbrio higroscópico, modelagem matemática ABSTRACT DESORPTION ISOTHERMS OF SUGAR BEET SEEDS Physical and chemical alterations of agricultural products may occur during storage, leading to quantitative and qualitative losses. Thus, knowledge regarding the relationship between the product and temperature (T) and relative humidity (RH) of the environment is required in order to diminish these possible alterations. Being that stated, this work aimed to determine the most adequate mathematical model to represent the equilibrium moisture content (X eq ) of sugar beet seed, cv. Chata do Egito, at different T and RH. X eq was achieved by means of static method, using saturated saline solutions, attaining RH values between 11 and 96 %. Seeds were placed inside of dissectors containing the saline solutions, afterwards stored at BOD chambers under different T (10; 20; 30; 40 and 50 C). X eq was obtained when variation of three consecutive weightings was equal or lower than 0.01 g. Moisture content was determined by means of gravimetric method using a stove at 105 ± 1 C until constant mass. Five mathematical models (Chung Pfost, Copace, Modified Halsey, Henderson and Modified Henderson) were fitted to experimental data of X eq. The best model was chosen considering the magnitude of mean relative error (MRE), standard error of the estimate (SE) and residual plots. The Chung-Pfost model was the one that best fitted to experimental data, presenting values of 8.04 % and 0.62 % d.b. for MRE and SE, respectively. Keywords: Beta vulgaris, hygroscopic equilibrium, mathematical modeling Recebido para publicação em 07/07/2015. Aprovado em 31/03/2016. 1 - Engenheiro Agrônomo, Prof. Doutor da UFV/Viçosa-MG, copace@ufv.br 2 - Engenheiro Agrícola e Ambiental, Prof. Doutor do IF Sudeste MG/Manhuaçu-MG, gabriel.oliveira@ifsudestemg.edu.br 3 - Bacharel e Licenciada em Química, Prof. Doutora do IF Sudeste MG/Manhuaçu-MG, ana.lelis@ifsudestemg.edu.br 4 - Engenheiro Agrônomo, Prof. Doutor da UFGD/Dourados-MS, andregoneli@ufgd.edu.br 5 - Engenheiro Agrícola e Ambiental, Prof. Doutor da UFMT/Sinop-MT, fernando_eaa@yahoo.com.br 15

CORRÊA, P. C. et al. INTRODUÇÃO A lucratividade dos agricultores e agentes atuantes no agronegócio, independentemente da cultura, passa inicialmente pela viabilidade e qualidade das sementes a serem utilizadas. Assim, além da escolha dos precursores das melhores sementes, o correto armazenamento das mesmas é imprescindível, de modo a permitir a utilização das sementes em momento oportuno. A armazenagem segura de sementes requer o acompanhamento da temperatura e da umidade relativa do armazém, uma vez que a combinação destes dois parâmetros rege a sorção de água nas sementes. Por meio da sorção, o teor de água pode incrementar ou decrescer durante o armazenamento, resultando em maior ou menor atividade de insetos e microrganismos, alterando a capacidade germinativa da semente (Lopes & Macedo 2008). Essas alterações ocorrem em razão da característica higroscópica das sementes, ou seja, que possuem a capacidade de dessorver ou adsorver água. Os modelos matemáticos são imprescindíveis pois relatam o teor de água do produto em determinada condição ambiental sem a necessidade de realizar testes onerosos e demorados. Além disso, em conjunto com a previsão do tempo, pode-se antever em um espaço de tempo longo o que poderá ocorrer com as sementes armazenadas, sendo informação importante para a tomada de decisão do profissional responsável de sementes. Os modelos matemáticos possibilitam a construção das isotermas de sorção. Essas são ferramentas valiosas para predizer quais reações acarretarão no decréscimo da estabilidade do material em um dado teor de água, possibilita a seleção de ingredientes para alterar a atividade de água, para aumentar a estabilidade do alimento e podem ser usadas para determinar o ganho ou a perda de umidade em uma embalagem de conhecida permeabilidade à umidade (Bell & Labuza 2000). A cultura da beterraba utiliza grande quantidade de sementes em sua implantação, em que boa parte de sua aquisição se dá atualmente por importação, onerando os produtores e consumidores. Em razão da inexistência de trabalhos acerca da higroscopicidade de sementes de beterraba e da necessidade de se armazenar estas de forma adequada, objetivou-se com este trabalho determinar o melhor modelo matemático para predizer o teor de água de sementes de beterraba em diferentes condições ambientais, de modo a se obter as isotermas de dessorção. MATERIAL E MÉTODOS O presente trabalho foi desenvolvido no Laboratório de Propriedades Físicas e Qualidade de Produtos Agrícolas pertencente ao Centro Nacional de Treinamento em Armazenagem (CENTREINAR), localizado na Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG. Com vista à obtenção do teor de água de equilíbrio das sementes de beterraba pelo processo de dessorção, foi utilizado o método estático gravimétrico (Brasil, 2009). Foram utilizadas diferentes condições de temperatura (10; 20; 30; 40 e 50 ± 1 C) e umidade relativa (entre 11 e 96 %) até que o produto atingisse o teor de água de equilíbrio com a condição do ar especificada. As umidades relativas (ou atividade de água, quando no equilíbrio) descritas foram fornecidas por soluções salinas saturadas (Quadro 1). Cada amostra consistiu de 20 g de sementes (cv. Chata do Egito), sendo realizado em triplicata. Durante a dessorção, as amostras foram pesadas periodicamente e o equilíbrio higroscópico foi alcançado quando a variação de massa em três pesagens consecutivas foi menor ou igual a 0,01 g. O teor de água do produto foi então determinado pelo método gravimétrico utilizando-se uma estufa com circulação forçada de ar a 105 ± 1 C por 24 h em três amostras de 50 g, de acordo com Brasil (2009), com modificações. Aos dados experimentais do teor de água de equilíbrio das sementes de beterraba obtido para cada condição psicrométrica do ar foram ajustados os modelos matemáticos apresentados no Quadro 2. Para o ajuste dos modelos matemáticos, foi realizada análise de regressão não-linear pelo método Gauss Newton. Para verificar o grau de ajuste dos modelos, foram consideradas as magnitudes do desvio padrão da estimativa (SE) e do erro médio relativo (MRE) sendo que, de modo geral, quanto menores forem as magnitudes desses índices melhor o ajuste do modelo aos dados observados. Os valores de MRE e SE para cada modelo foram calculados pelas Equações 6 e 7, respectivamente: 16

Quadro 1. Sais utilizados para a manutenção das umidades relativas estabelecida nos dessecadores para a determinação do equilíbrio higroscópico de sementes de beterraba pelo método estático Fonte: Greenspan (1977) Solução salina Temperatura ( C) 10 20 30 40 50 LiCl 0,13 -- 0,11 0,12 0,11 CaCl 2 0,40 0,35 -- -- -- Ca(NO 3 ) 2 0,59 0,55 -- -- -- NH 4 Cl 0,81 -- -- -- -- NaCl -- 0,76 0,76 0,75 0,75 KBr -- 0,84 -- -- -- K 2 SO 4 -- -- -- 0,96 -- MgCl 2 -- -- 0,32 -- -- KNO 2 -- -- 0,47 -- -- KNO 3 0,96 0,93 0,91 -- -- MgCl 2 6H 2 O -- -- -- 0,32 0,31 Na 2 Cr 2 O 7 -- -- -- 0,50 0,46 Quadro 2. Modelos matemáticos para representação das curvas de equilíbrio higroscópico Nome do modelo (Fonte) Equação Nº Chung-Pfost (Pfost et al., 1976) Copace (Corrêa et al., 1995) Halsey Modificado (Iglesias & Chirife, 1976) Henderson (Henderson, 1952) Henderson Modificado (Thompson et al., 1968) (1) (2) (3) (4) (5) em que, X eq = teor de água de equilíbrio, % b.s.; UR = umidade relativa, decimal; T = temperatura; e C; a, b, c = coeficientes de ajuste dos modelos que dependem do produto. (6) (7) em que, Y = valor observado experimentalmente; Ŷ = valor estimado pelo modelo; n = número de dados observados; e GLR = graus de liberdade do resíduo (número de dados observados menos o número de parâmetros do modelo). 17

CORRÊA, P. C. et al. Além do erro médio relativo e do desvio padrão da estimativa, foram considerados ainda a magnitude do coeficiente de determinação (R 2 ) e o comportamento da distribuição dos resíduos (aleatório ou tendencioso). RESULTADOS E DISCUSSÃO De modo a se determinar o melhor modelo matemático durante a modelagem, busca-se o que apresenta o melhor ajuste possível aos dados experimentais, tendo-se em mente os valores do erro de sua estimativa e a distribuição dos resíduos. Para a averiguação do erro associado à estimativa do modelo, a literatura especializada relata que, para se obter um ajuste satisfatório, o valor de MRE deve ser menor que 10% (Henao et al., 2009; Rosa et al., 2010; Costa et al., 2015). Dito isso, nota-se que apenas o modelo de Chung-Pfost é satisfatório (Quadro 3). De acordo com Draper & Smith (1998), a habilidade de um modelo para descrever adequadamente um processo físico é inversamente proporcional aos valores de SE. O modelo de Chung-Pfost foi o que obteve o menor valor de SE, sendo apto a descrever a dessorção de sementes de beterraba. Por fim, de modo a selecionar adequadamente o modelo para representar o fenômeno estudado, deve-se levar em consideração a distribuição dos resíduos. Essas são as diferenças entre os valores observados experimentalmente e os estimados pelo modelo, representados como uma função dos níveis estimados. Essa análise possibilita avaliar como o modelo estima os valores da variável em estudo. Um modelo é considerado aceitável se os valores residuais se encontram em uma zona horizontal perto de zero formando distribuições aleatórias (Corrêa et al., 2014). Estes mesmos autores relatam que, se as distribuições dos resíduos formam figuras geométricas, apresentam regiões em que o modelo subestima ou superestima a condição real ou, se tendem a se acumular em um ponto fora do eixo, a distribuição dos seus resíduos é considerada tendenciosa e o modelo inadequado para representar o fenômeno em questão. Nota-se que na distribuição dos resíduos do modelo Chung-Pfost não é possível perceber nenhuma tendência em seus resíduos, sendo distribuído aleatoriamente na faixa de teor de água de equilíbrio, com resíduos de valores positivos e negativos (Figura 1). Resíduos 1,5 1,0 0,5 0,0-0,5-1,0-1,5 0 5 10 15 20 25 Valores estimados Figura 1. Comportamento da distribuição dos resíduos do modelo Chung-Pfost avaliados para obtenção das isotermas de dessorção das sementes de beterraba. O modelo de Chung-Pfost também representou, de forma satisfatória, a higroscopicidade de sementes de quiabo (Goneli et al., 2010), de Quadro 3. Coeficientes de ajuste e parâmetros estatísticos dos modelos de equilíbrio higroscópico para as sementes de beterraba, obtidos por dessorção Modelo Parâmetros a b c MRE (%) SE (% b.s.) Chung-Pfost 19,6937 3,7919 9,6156 8,04 0,62 98,67 Copace 1,3901 0,0113 1,8036 15,90 0,92 97,08 Halsey Modificado 6,5902 0,0364 2,9972 28,26 1,47 92,49 Henderson 0,0001 1,7191-19,63 1,40 92,96 Henderson Modificado 0,0003 25,2966 1,8536 11,91 0,70 98,31 R 2 (%) 18

sementes de caju-de-árvore-de-cerrado (Caetano et al., 2012), para sementes de trigo (Li, 2012) e para sementes de algodão (Oliveira et al., 2013). Verifica-se a influência da temperatura sobre a higroscopicidade das sementes de beterraba em que, para se atingir um mesmo teor de água de equilíbrio, o aumento da temperatura requer o aumento da umidade relativa. De forma análoga, para um valor constante de umidade relativa, o teor de água de equilíbrio diminui com o aumento da temperatura (Figura 2). Teor de água de equilíbrio (% b.s.) 25 10 ºC 20 ºC 30 ºC 40 ºC 20 50 ºC Valores estimados Chung-Pfost 15 10 5 a zero, sendo uma limitação do modelo para o caso de dessorção de sementes de beterraba (Figura 2). As isotermas de dessorção de sementes de beterraba podem ser classificadas como do tipo II (Figura 3). De acordo com Labuza & Altunakar (2007), a forma das isotermas do tipo II é causada por efeitos sinérgicos da lei de Raoult, efeitos capilares e interações de umidade na superfície do material. Estes autores relatam ainda que este tipo de isoterma descreve duas regiões, uma entre 0,2 e 0,4 de umidade relativa no equilíbrio e outra entre 0,6 e 0,7. Estas regiões são resultado de efeitos físico-químicos, como por exemplo, a criação de multicamadas e o preenchimento de poros pequenos (região 0,2-0,4), seguido de enchimento dos poros maiores e dissolução de solutos (região 0,6-0,7) (Labuza & Altunakar 2007). 0 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 Umidade relativa (decimal) Figura 2. Valores observados e estimados pelo modelo de Chung-Pfost, do teor de água de equilíbrio de sementes de beterraba, obtidos por dessorção. Segundo Mohsenin (1986), ao passo que ocorre um incremento na temperatura, a vibração das moléculas sofre um aumento, elevando a distância entre estas, diminuindo assim a atração entre as moléculas, fazendo com que a quantidade de água sorvida mude à medida que ocorre variação na temperatura a uma dada umidade relativa. Em trabalho posterior, Palipane & Driscoll (1992) indicaram que o aumento da temperatura acarreta em maiores níveis energéticos das moléculas de água, tornando-as termodinamicamente menos estáveis, facilitando a quebra da ligação entre a água e os locais de sorção, culminando na diminuição do teor de água do produto. Verifica-se que houve boa correspondência entre os dados estimados pelo modelo de Chung-Pfost e os observados experimentalmente. Ressalta-se que o modelo de Chung-Pfost não permite a predição dos teores de água quando a umidade relativa tende Figura 3. Três tipos de isotermas de sorção demonstrando o teor de água adsorvente (M) versus a atividade de água (a). Fonte: Labuza & AltunaZkar (2007). CONCLUSÕES O teor de água de equilíbrio das sementes de beterraba aumenta com a umidade relativa e a temperatura. O modelo de Chung-Pfost Pfost foi o que mais se ajustou aos dados experimentais, apresentando valores de 8,04 % e 0,62 % b.s. de MRE e SE, respectivamente. As isotermas de dessorção de sementes de beterraba são classificadas como do tipo II. AGRADECIMENTOS Os autores agradecem ao CNPq Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico e à FAPEMIG - Fundação de Amparo 19

CORRÊA, P. C. et al. à Pesquisa do Estado de Minas Gerais, pelo apoio financeiro. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BELL, L.N.; LABUZA, T.P. Moisture Sorption: Practical Aspects of Isotherms Measurements and Use. St. Paul, MN: AACC International Publishing, 2000. 123p. BRASIL, Ministério da Agricultura e Reforma Agrária. Secretaria Nacional de Defesa Agropecuária. Regras para análises de sementes. Brasília: MAPA, 2009. 399p. BRUNAUER, S. The Adsorption of Gases and Vapors. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1945. 528p. CAETANO, G.S.; SOUSA, K.A.; RESENDE, O.; SALES, J.F.; COSTA, L.M. Higroscopicidade de sementes de caju-de-árvore-do-cerrado. Pesquisa Agropecuária Tropical, Goiânia, v.42, n.4, p.437-445. 2012. CORRÊA, P.C.; BOTELHO, F.M.; BOTELHO, S.C.C.; GONELI, A.L.D. Isotermas de sorção de água de frutos de Coffea canephora. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v.18, n.10, p.1047-1052. 2014. CORRÊA, P.C.; MARTINS, D.S.R.; MELO, E.C. Umigrãos: Programa para o cálculo do teor de umidade de equilíbrio para os principais produtos agrícolas. Viçosa, Brazil: Universidade Federal de Viçosa, Centreinar. 1995. COSTA, J.M.G.; SILVA, E.K.; HIJO, A.A.C.T; AZEVEDO, V.M.; BORGES, S.V. Physical and Thermal Stability of Spray-Dried Swiss Cheese Bioaroma Powder. Drying Technology, v.33, p.346-354, 2015. DRAPER, N.R.; SMITH, H. Applied regression analysis. New York: John Wiley & Sons, 1998. 736p. GONELI, A.L.D.; CORRÊA, P.C.; OLIVEIRA, G.H.H.; BOTELHO, F.M. Water desorption and thermodynamic properties of okra seeds. Transactions of the ASABE, St. Joseph, v.53, n.1, p.191-197. 2010. GREENSPAN, L. Humidity fixed points of binary satured aqueous solutions. Journal of Research of the National Bureau of Standards, v.81, n.1, p.89-96, 1977. HENAO, J.D.; QUEIROZ, M.R.; HAJ-ISA, N.M. A. Umidade de equilíbrio de café cereja descascado baseada em métodos estático e dinâmico. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v.13, p.470-476. 2009. HENDERSON, S.M.A basic concept of equilibrium moisture. Agricultural Engineering, v.33, n.1, p.29-33, 1952. IGLESIAS, H.; CHIRIFE, J. Prediction of the effect of temperature on water sorption isotherms of food material. Journal of Food Technology, Malden, v.11, n.2, p.109-116. 1976. LABUZA, T.P.; ALTUNAKAR, B. Water Activity Prediction and Moisture Sorption Isotherms. In: BARBOSA-CÁNOVAS, G.V.; FONTANA JR., A.J.; SCHMIDT, S.J.; LABUZA, T.P. (eds.). Water Activity in Foods: Fundamentals and Applications. Ames: Blackwell Publishing Professional, 2007, p.109-154. LOPES, J.C.; MACEDO, C.M.P. Germinação de sementes de couve chinesa sob influência do teor de água, substrato e estresse salino. Revista Brasileira de Sementes, Londrina, v.30, n.3, p.79-85. 2008. LI, X. The hygroscopic properties and sorption isosteric heats of different chinese wheat types. Journal of Food Research, Toronto, v.1, n.2, p.82-98. 2012. MOHSENIN, N.N. Physical properties of plant and animal materials. New York: Gordon and Breach Publishers, 1986. 841p. OLIVEIRA, D.E.C.; RESENDE, O.; 20

SMANIOTTO, T.A.S.; CAMPOS, R.C. Isotermas e calor isostérico das sementes de algodão com línter e sem línter. Revista Brasileira de Produtos Agroindustriais, Campina Grande, v.15, n.3, p.283-292. 2013. PFOST, H.B.; MOURER, S.G.; CHUNG, D.S.; MILLIKEN, G.A. Summarizing and reporting equilibrium moisture data for grains. ASAE Paper No. 76-3520. St Joseph, Mich.: ASAE, 1976. PALIPANE, K.B.; DRISCOLL, R.H. Moisture sorption characteristics of in shell macadamia nuts. Journal of Food Engineering, California, v.18, p.63-76. 1992. ROSA, G.S.; MORAES, M.A.; PINTO, L.A.A. Moisture sorption properties of chitosan. Lebensmittel-Wissenschaft und - Technologie, Suiça, v.43, p.415-420. 2010. THOMPSON, T.L.; PEART, R.M.; FOSTER, G.H. Mathematical simulation of corn drying: A new model. Transactions of the ASAE, St. Joseph, v.11, n.4, p.582-586. 1968. 21