Modelagem e otimização do processo de hidratação de cereal matinal com leite
| Ano de defesa: | 2017 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Tocantins
Palmas |
| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia de Alimentos - PPGCTA
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
BR
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| Palavras-chave em Português: | |
| Área do conhecimento CNPq: | |
| Link de acesso: | http://hdl.handle.net/11612/537 |
Resumo: | Os cereais matinais são produtos extrusados de alto teor de proteína, carboidratos e fibras, que são consumidos com leite. A modelagem matemática é essencial para predizer e simular o comportamento dos materiais submetidos à hidratação, com o intuito de descobrir as melhores condições de temperatura e de tempo de hidratação do processo. Esse trabalho teve como objetivo modelar e otimizar o processo de hidratação de cereal matinal com leite, visando encontrar as variáveis ideais de tempo e temperatura de hidratação, bem como a proporção de leite e cereal para obtenção de um produto pronto para o consumo, além de utilizar dois modelos matemáticos e rede neural artificial para simular a cinética de absorção de leite. A hidratação foi conduzida em 3 proporções de cereal/leite e 3 temperaturas de imersão durante duas horas, com cereal de milho (sem açúcar) e leite UHT integral. Os tratamentos utilizados na hidratação (proporção, temperatura e tempo) causaram efeito significativo (p < 0.05) em todas as propriedades físico-químicas do cereal matinal hidratado com leite. Dos modelos matemáticos, o modelo de Peleg foi o que melhor descreveu a cinética de absorção de leite no cereal nas temperaturas e proporções investigadas, e obteve bons ajustes aos dados experimentais. A aplicação da rede neural artificial representou de forma satisfatória a cinética de absorção do leite. |