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Título : Métodos analíticos para el control de calidad de productos apícolas
Autor(es) : Dominguez, Marina Alejandra
Director(es) : Centurión, María Eugenia
Palabras clave : Química; Apicultura; Control de calidad; Control de productos
Resumen : En la República Argentina la apicultura tiene un alto valor social y económico y de esta actividad dependen numerosos productores, quienes destinan el producto al consumo interno y para exportación. Para conservar y mejorar la posición de Argentina en el comercio mundial de la miel, resulta indispensable satisfacer un mercado cada día más exigente, propiciado fundamentalmente por el surgimiento de normas y requisitos de calidad. Algunas de las metodologías utilizadas en el control de calidad de este producto son laboriosas, consumen tiempo y emplean gran cantidad de reactivos y muestra. Otras, emplean instrumentación de alto costo, no siempre disponible en laboratorios analíticos de rutina. Es por ello que surge la necesidad de implementar técnicas analíticas rápidas, simples, de bajo costo y que sean amigables con el medio ambiente para llevar a cabo el control de calidad de la miel. Éste es el principal objetivo de esta Tesis Doctoral, dando lugar a los siguientes trabajos: En una primera etapa se desarrolló un sistema automático Flow-Batch para la determinación de mercurio por espectroscopia de absorción atómica por vapor frío. El sistema propuesto es adecuado para la determinación de mercurio en las muestras de miel, reduciendo el tiempo de digestión de 2 h (método AOAC) a 16 min. Los resultados obtenidos por el método propuesto fueron validados utilizando el método de la AOAC, mostrando una buena concordancia entre ellos. En una segunda etapa se obtuvieron imágenes digitales de muestras de miel, utilizando como información analítica los histogramas correspondientes a los modelos de color RGB (rojo, verde y azul), escala de grises y HSB (matiz, saturación y brillo), dando lugar al desarrollo de dos trabajos. El primero de ellos, consistió en diseñar un sistema Flow-Batch para clasificar las muestras según su origen geográfico. Se emplearon histogramas de las imágenes y el Algoritmo de las Proyecciones Sucesivas (SPA), asociado con el Análisis Discriminante Lineal (LDA). Los datos obtenidos mostraron una separación de las muestras según su lugar de procedencia. El segundo trabajo consistió en la determinación de color mediante el análisis de imágenes digitales combinada con calibración multivariada. A partir de los histogramas generados y de los valores obtenidos con el colorímetro Pfund Koehler (método de referencia), se construyeron modelos de calibración empleando Mínimos Cuadrados Parciales (PLS). Los resultados obtenidos a partir de HSB y PLS, indican que el uso de imágenes digitales combinadas con calibración multivariada permite cuantificar el color en muestras de miel. En una tercera etapa, se desarrolló un método analítico, que no requiere pretratamiento de muestra, para la determinación simultánea de fructosa, glucosa y prolina en muestras de miel de Argentina y Suecia, mediante la técnica de Electroforesis Capilar. El método propuesto posibilita la determinación de los analitos en un tiempo menor a 5 min. Por otro lado es simple y permite reducir la cantidad de reactivos, muestra y la generación de residuos.
In Argentina, beekeeping has a high social and economic value and their products are used for domestic consumption and for export. The honey market in Argentina must ensure product quality. Some of the methodologies used in the quality control of these products are laborious, time consuming, employ large amount of reagents and high-cost instrumentation. Then, new analytical methods must be proposed. This is the main objective of this Thesis resulting to the following research: An automatic Flow-Batch system for cold vapor atomic absorption spectroscopy determination of mercury was developed. The proposed system is suitable for the determination of mercury in the honey samples, reducing digestion time from 2 h (AOAC method) to 16 min. The obtained results by the proposed method were validated using the AOAC method, showing good agreement. In a second stage digital images of honey samples were obtained. Using the corresponding histograms of the color models RGB (red, green and blue), grayscale and HSB (hue, saturation and brightness) two works were developed. In the first one a geographic origin classification of honey samples from Argentina was proposed. For this reason a Flow-Batch system was carried out. The histograms and the Successive Projections Algorithm (SPA), associated with the Linear Discriminant Analysis (LDA) were used. The obtained data showed a good classification of the samples according to their geographical origin. The second work was the determination of color by digital image analysis combined with multivariate calibration. From the histograms generated and the Pfund values (reference method), calibration models using Partial Least Squares (PLS) were constructed. The obtained results from HSB and PLS indicate that the use of digital images combined with multivariate calibration allows quantifying the color of honey samples. Finally, an analytical method which requires no sample pretreatment, for the simultaneous determination of fructose, glucose and proline in honey from Argentina and Sweden, using Capillary Electrophoresis was developed. The proposed method enables the determination of the analytes in approximately 5 minutes.
URI : http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/2360
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