Estimativa de atributos químicos dos solos do Cerrado empregando redes neurais artificiais e o algoritmo floresta aleatória

dc.contributor.advisor1Devilla, Ivano Alessandropt-BR
dc.contributor.authorFonseca, Karina Azevedo
dc.contributor.referee1Teixeira, Itamar Rosapt-BR
dc.contributor.referee2Reis, Renata Cunha dospt-BR
dc.date.accessioned2026-10-14T17:20:13Z
dc.date.issued2023-10-20
dc.description.abstractA potato is considered one of the perishable vegetables, and increasing its shelf life is essential to expand its commercialization and improve post-harvest quality. In this regard, the study aimed to compare the drying of Asterix and Monalisa potato chips subjected to different drying temperatures in a forced-air circulation oven and a fluidized bed dryer. The experiment was conducted in a 2 x 2 x 4 factorial scheme, where treatments consisted of two drying methods (forced-air circulation oven and fluidized bed dryer), two potato varieties (Asterix and Monalisa), and four drying temperatures (35, 45, 55, and 65°C), with three replications. The mathematical models tested to predict the drying kinetics were: Two-term Exponential, Henderson and Pabis, Logarithmic, Newton, Page, Midilli, Thompson, Wang, and Singh. Analysis of Variance and comparison of means using Tukey's test at 5% significance level were applied to the obtained results, with the output variables being drying time and product moisture content. It was concluded that at 65°C, the fluidized bed drying method is more efficient for drying Asterix and Monalisa potato chips compared to forced-air circulation oven, taking 96.6 minutes for the chips to reach hygroscopic equilibrium, thus enhancing its applicability. For the selection of the mathematical model: For forced-air circulation oven drying, Asterix variety, the best-fitting models for temperatures ranging from 35 to 65°C were Wang and Singh, Logarithmic, and Henderson and Pabis, respectively, except for 45°C which did not achieve satisfactory adjustment. For the Monalisa variety, the mathematical model that fitted the temperatures were, at 50% of the temperatures Wang and Singh (35 and 45°C), and for the remaining temperatures Thompson and Midilli, respectively. As for the fluidized bed drying method, for the Asterix variety, the adjusted mathematical models were, at 35°C, no adjustment was observed, at 45°C Wang and Sing, and at 55 and 65°C Two-Term Exponential. For the Monalisa potato, the appropriate models for temperatures of 35 and 65°C were Wang and Sing, for 45°C Two-Term Exponential, and for 55°C Page.
dc.description.resumoA batata é considerada uma das olerícolas com alta taxa de perecibilidade, e o aumento da vida de prateleira é fundamental para ampliar a sua comercialização e elevar a qualidade pós-colheita. Nesse sentido, o objetivo do estudo comparar a secagem de chips de batata Asterix e Monalisa submetidas a diferentes temperaturas de secagem em estufa de circulação forçada de ar e secador de leito fluidizado. O experimento foi realizado em esquema fatorial 2 x 2 x 4, no qual os tratamentos foram constituídos de dois métodos de secagem (estufa de circulação forçada e secador de leito fluidizado), duas variedades de batata (Asterix e Monalisa) e quatro temperaturas de secagem (35, 45, 55 e 65°C), com três repetições. Os modelos matemáticos testados para predizer a cinética de secagem foram: Exponencial de dois termos, Henderson e Pabis, Logarítmico, Newton, Page, Midilli, Thompson e Wang e Sing. Para os resultado obtidos foi aplicado análise de Variância e comparação de médias pelo teste de Tukey a 5% de significância e as variáveis de saída foram: tempo de secagem e teor de água do produto. Conclui-se que na temperatura de 65ºC o método de secagem com leito fluidizado é mais eficiente para a secagem dos chips de batata Asterix e Monalisa em relação a estufa de circulação forçada, no qual levou 96,6 minutos para que os chips atingissem o equilíbrio higroscópio, se tornando mais eficiente sua aplicabilidade. Para a seleção da modelagem matemática: Secagem em estufa de circulação forçada, variedade Asterix o melhor modelo que se adequou as temperaturas de 35 a 65ºC foram Wang e Singh, Logarítmico e Henderson e Pabis, respectivamente. Com exceção da temperatura de 45ºC que não obteve ajuste satisfatório. Para a variedade Monalisa, o modelo matemático que se ajustou as temperaturas foram, em 50% das temperaturas Wang e Singh (35 e 45ºC), para as demais temperaturas Thompson e Midilli, respectivamente. Já para método de secagem com secador de leito fluidizado, para variedade Asterix os modelos matemáticos ajustados foram, para 35ºC não houve ajuste, para a temperatura de 45ºC Wang e Sing e 55 e 65ºC Exponencial de Dois Termos. Para a batata Monalisa, os modelos adequados para temperatura de 35 e 65ºC Wang e Sing, para 45ºC Exponencial de Dois Termos e para 55ºC Page.pt-BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES
dc.format.extent71 páginaspt-BR
dc.identifier.capesdegreeprogramcode52012018002P8
dc.identifier.citationFONSECA, Karina Azevedo. Estimativa de atributos químicos dos solos do Cerrado empregando redes neurais artificiais e o algoritmo floresta aleatória. 2023. 72 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Câmpus Central - Sede: Anápolis - CET - Henrique Santillo, Universidade Estadual de Goiás, Anápolis, GO, 2023.
dc.identifier.urihttps://bdtd.ueg.br/handle/123456789/1958
dc.language.isopt-BR
dc.publisherUniversidade Estadual de Goiáspt-BR
dc.publisher.countryBrasilpt-BR
dc.publisher.departmentCoordenação de Mestrado em Engenharia Agrícolapt-BR
dc.publisher.initialsUEGpt-BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação Engenharia Agrícolapt-BR
dc.rightsAcesso Abertopt-BR
dc.subjectDrying kinetics
dc.subjectFluidized bed
dc.subjectMathematical models
dc.subjectSolanum tuberosum L.
dc.subject.palavraschaveCinética de secagempt-BR
dc.subject.palavraschaveLeito fluidizadopt-BR
dc.subject.palavraschaveModelos matemáticospt-BR
dc.subject.palavraschaveSolanum tuberosum L.pt-BR
dc.titleEstimativa de atributos químicos dos solos do Cerrado empregando redes neurais artificiais e o algoritmo floresta aleatória
dc.typeDissertaçãopt-BR
dc.type.categoryBibliográficapt-BR

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