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Drying kinetics of peeled coffee submitted to different temperatures and relative humidity of the air of drying after partial drying
(Revista Engenharia na Agricultura, 2020-12-15) Moreira, Rodrigo Victor; Correa, Jefferson Luiz Gomes; Andrade, Ednilton Tavares de; Rocha, Roney Alves da
The mathematical modelling is fundamental for the understanding of the related processes the drying, that influences the quality of the coffee drink. The objective of this study was to evaluate the influence of different relative humidity of the drying air after partial drying on drying kinetics of peeled coffees. Coffee fruits were harvested in the cherry stage and processed by wet, resulting in the portion of peeled coffee. Eleven treatments of drying were accomplished, being nine results of the combination of three dry bulb temperatures and three dew point temperatures, more two treatments without the control of the dew point temperatures. The control of the relative humidity by the dew point temperature was made after the grains reached the partial drying. Among the studied models, those of Diffusion Approximation and Modified Midilli were the most adequate for describing the drying process of the first and second part of drying respectively. The effective diffusivity coefficient of water in coffee grains ranged from 0.81 x 10-11 to 1.84 x 10-11 m² .s-1 during the first part of the drying and ranged from 1.49 x 10-11 to 3.29 x 10-11 m² .s-1 during the second part of the drying, increasing significantly with the reduction of the dew point temperature and increase of the dry bulb temperature.
Métodos instrumentais alternativos para a predição da cor do café torrado
(Universidade Federal de Lavras, 2019-09-30) Pires, Fabiana de Carvalho; Pereira, Rosemary Gualberto Fonseca Alvarenga; Rocha, Roney Alves da
O café é um dos produtos agrícolas de maior relevância para a economia do Brasil e sua qualidade final é determinada por fatores como a torra, que é um processo térmico dependente do binômio tempo e temperatura capaz de promover mudanças físicas e químicas nos grãos de café, entre elas a cor. A cor dos grãos de café torrado é um dos critérios qualitativos utilizados para interromper o processo de torra e pode ser utilizada como um parâmetro de avaliação. Um descritor específico de cor bastante utilizado pela indústria de café para avaliar o nível de torra é o valor Agtron, em que #25 é a tonalidade marrom mais escura e #95 é a tonalidade marrom mais clara. No entanto, na maioria das vezes, o nível de torra é monitorado de forma subjetiva pelo método visual e pela experiência do profissional responsável pela torra. Visando controlar, monitorar e valorizar a qualidade do café torrado, o presente trabalho teve como objetivo propor duas metodologias alternativas para a análise de cor, tanto para o café torrado em grãos quanto moído e, posteriormente correlacioná-las com o nível de torra, na mesma escala da variável Agtron, a fim de minimizar as variações de um julgamento visual subjetivo. A primeira metodologia consiste na predição da cor de torra de cafés especiais utilizando espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) e regressão de mínimos quadrados parciais (PLS), que neste trabalho apresentaram coeficientes de determinação de R² = 99,53 % para o café moído e R² = 96,20 % para o café em grão. A segunda metodologia consiste na predição da cor da torra de cafés especiais utilizando processamento de imagens digitais e redes neurais artificiais (RNA) para o café torrado e moído (R² treinamento = 99,97 % e R² validação = 99,97 %) e também para o café torrado em grãos (R² treinamento = 99,83 % e R² validação = 99,94 %), ambos os resultados foram promissores e sugerem a possibilidade de utilizar estas técnicas para avaliar o café torrado em função da cor. Para o uso das RNAs foi desenvolvido um software (FRR 1.0) capaz de predizer o valor Agtron e o nível de torra no qual as amostras de café estão classificadas, de maneira direta ao operador, portanto, apresenta um potencial de aplicabilidade nas torrefadoras de café. Este software foi registrado no Instituto Nacional de Propriedade Industrial – INPI, no dia 25 de outubro de 2019, com número de registro 512019002447-8. A terceira metodologia consiste na predição da variável Agtron em função dos parâmetros de cor da Commission Internationale de l'Eclairage, tais como L*,a*,b*,C* e H °, com R² = 99,33 % para o café torrado em grãos e R² = 99,88 % para o café torrado e moído. E na predição da variável Agtron em função da perda de massa com R² = 98,29 %. Os resultados obtidos por meio das três metodologias foram promissores e mostram a possibilidade de utilizar os ajustes dos modelos de predição para a variável Agtron em função dos parâmetros avaliados neste estudo.