Exploração de técnicas analíticas limpas para a avaliação da qualidade de café

Abstract

O café é uma importante commodity e uma bebida popular no mundo todo. O seu valor econômico é decorrente da qualidade da bebida, a qual está intrinsicamente relacionada à qualidade dos grãos. Misturas de grãos defeituosos do tipo Pretos, Verdes e Ardidos (PVA), a grãos de boa qualidade causam impactos negativos à qualidade global das bebidas. A agroindústria cafeeira é carente de métodos capazes de prever a concentração de PVAs em amostras de cafés. Assim, a presente proposta teve por objetivo explorar um pouco da composição de cafés bons e PVAs empregando técnicas analíticas de análise direta e propor métodos para predição da concentração de PVAs em amostras de café não torrados. Espectrometria no Infravermelho Próximo (NIRS) e espectrometria de emissão óptica em plasma induzido por laser (LIBS) foram as técnicas avaliadas. Os resultados mostraram que bandas monitoradas por NIRS, atribuídas à compostos como proteínas, lipídios, açúcares e ácidos carboxílicos, e linhas de emissão observadas por LIBS, atribuídas à C, Ca, Mg, K, CN, C2 e N apresentavam potenciais para discriminação de café sadio e PVAs. Assim, foram desenvolvidos diferentes métodos analíticos para a quantificação de PVAs utilizando NIRS e LIBS e diferentes conjuntos de variáveis. O método utilizando a técnica NIRS e variáveis relacionadas à proteínas, lipídeos, açúcares e ácidos carboxílicos apresentou bom desempenho de predição com R2>0,9, raiz quadrada do erro médio quadrático de calibração (RMSEC) de 1,68% e raiz quadrada do erro médio quadrático de predição (RMSEP) de 1,69%. Os métodos analíticos utilizando a técnica LIBS e variáveis altamente correlacionadas com compostos orgânicos, apresentaram R2>0,8 e RMSEC e RMSEP respectivamente inferiores a 2,2% e 3,8%. Por fim, os métodos analíticos empregando a técnica LIBS e variáveis relacionadas à composição mineral apresentaram bom desempenho apenas para a predição dos defeitos verdes e pretos, com R2 >0,7 e RMSEC e RMSEP respectivamente inferiores a 2,2% e 2,8%. Os métodos desenvolvidos podem ser considerados limpos, versáteis, com o mínimo preparo de amostra, capazes de detectar e quantificar misturas de PVAs em amostras de cafés não torrados.

Coffee is an important commodity and a popular drink worldwide. Its economic value is due to the quality of the beverage, which is intrinsically related to the quality of the beans. Blends of defective beans containing Black, Green and Sour (BSG) with good beans cause negative impacts on beverages. The coffee agroindustry is devoid of methods capable of predicting the concentration of PVAs in coffee samples. Thus, the present proposal aimed to explore the composition of good coffees and PVAs using analytical techniques of direct analysis and propose methods for predicting the concentration of PVAs in samples of unroasted coffee. Near Infrared Spectrometry (NIRS) and Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) were evaluated. The NIRS results showed bands attributed to compounds such as proteins, lipids, sugars and carboxylic acids, and emission lines observed by LIBS, attributed to C, Ca, Mg, K, CN, C2 and N had potential for discrimination of good coffee and BGSs. Methods were developed for the quantification of BGSs using NIRS and LIBS and different sets of variables. The method using NIRS technique and variables related to proteins, lipids, sugars and carboxylic acids presented good prediction performance with R2> 0.9, square root mean square error of calibration (RMSEC) of 1.68% and square root mean error of prediction (RMSEP) of 1.69%. Analytical methods using the LIBS technique and variables highly correlated with organic compounds presented R2> 0.8 and RMSEC and RMSEP respectively lower than 2.2% and 3.8%. Finally, analytical methods using the LIBS technique and variables related to mineral composition showed good performance only for the prediction of green and black defects, with R2> 0.7 and RMSEC and RMSEP respectively lower than 2.2% and 2.8 %. Developed methods can be considered clean, safy using minimal sample preparation, capable to detect and quantify mixtures of BGS in coffee samples before roasted step.