Espectroscopía NIRS en el estudio de calidad de caña de azúcar. Parte II: Correlaciones para compuestos no azúcares
Combinando los espectros NIRS con los datos de referencia se generaron modelos para predecir compuestos no azúcares: fosfatos, almidón, manitol, fenoles, cenizas conductimétricas y color. Se llevaron a cabo validaciones con muestras independientes de la población de calibración para verificar el des...
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| Published: |
Leonardo Daniel Ploper
2021-12-01
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| Series: | Revista Industrial y Agrícola de Tucumán |
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| author | Natalia Sorol Soledad Medina Beatriz Juárez Paula Diez Marcos Sastre Silvia Zossi Marcelo Ruiz |
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| institution | Directory Open Access Journal |
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| publishDate | 2021-12-01 |
| publisher | Leonardo Daniel Ploper |
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| spelling | doaj.art-1655ed1985e847cbbb572ae17f7f40f52022-12-22T03:33:21ZengLeonardo Daniel PloperRevista Industrial y Agrícola de Tucumán1851-30182021-12-019824750Espectroscopía NIRS en el estudio de calidad de caña de azúcar. Parte II: Correlaciones para compuestos no azúcaresNatalia Sorol0Soledad Medina1Beatriz Juárez2Paula Diez3Marcos Sastre4Silvia Zossi5Marcelo Ruiz6EEAOCEEAOCEEAOCEEAOCEEAOCEEAOCEEAOCCombinando los espectros NIRS con los datos de referencia se generaron modelos para predecir compuestos no azúcares: fosfatos, almidón, manitol, fenoles, cenizas conductimétricas y color. Se llevaron a cabo validaciones con muestras independientes de la población de calibración para verificar el desempeño de los modelos. Para todos los parámetros estudiados los modelos de calibración tuvieron coeficientes de correlación (RSQ) relativamente bajos (0,60d"RSQd"0,90), sin embargo los errores de predicción (SEP) fueron suficientemente buenos para un análisis cualitativo rápido.http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1851-30182021000200007&lng=es&tlng=esNIRScaña de azúcarjugo |
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