Geri Dön

NIR ve referans yöntemler kullanılarak yağların bazı kalite parametrelerinin belirlenmesi

Determinaton of some quality parameters of oi̇ls and fats by using NIR and reference methods

PDF İndir

  1. Tez No: 692044
  2. Yazar: AŞKIM MECİT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TÜRKAN KEÇELİ MUTLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Gıda Mühendisliği, Food Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, ayçiçek yağı, mısır özü yağı, natürel birinci ve riviera zeytinyağı gibi çeşitli bitkisel ve tereyağ, tavuk yağı gibi hayvansal yağların peroksit değeri ve serbest oleik asit miktarı referans yöntemler ve NIR yöntemi kullanılarak karşılaştırılmıştır. Bitkisel ve hayansal yağların diğer kalite parametleri (toplam tokoferol, fenol, klorofil, karotenoid ve malonaldehit miktarları ile yağların L, a, b ve Hue değerleri gibi renk değerleri ve antioksidan aktiviteleri) referans yöntemlerle belirlenmiştir. Bitkisel ve hayvansal yağların peroksit ve serbest asitlik değerleri sonuçlarının birbirlerine çok yakın ve aralarında yüksek düzeyde ilişkili olduğu PLS-R (En Küçük Kareler-Regrasyon) ve PCA (Temel Bileşen Analizi) kullanılarak belirlenmiştir. Yöntemler arasındaki farklılık iki yönlü t-testi kullanılarak saptanmıştır (p<0.05 ve p<0.01). Elde edilen sonuçlara ve kullanılan yöntemlere göre (Referans, NIR) yağlar, temel bileşenler analizi PCA verileri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Her iki yöntemle elde edilen PCA skor grafiğine göre peroksit değerleri 7.7-26.7 meqO2/kg arasında değişen natürel birinci zeytinyağı diğer bitkisel yağlardan ve hayvansal tavuk yağından ayrı bir grupta yer aldığı belirlenmiştir (R²=0.93, p<0.05). Her iki yöntemle elde edilen serbest asitlik değeri bakımından, PCA skor grafiklerine göre ilk temel bileşen F1 toplam varyansın % 99.79'unu, ikinci temel bileşen F2 ise toplam varynasın % 0.21 ni oluşturmaktadır. PCA skor grafiğine göre, serbest asitlik değerleri % 6.6 ve 12.1 (oleik asit cinsinden) arasında değişen tavuk yağı diğer bitkisel yağlardan tamamen ayrı bir grupta yer aldığı belirlenmiştir (R²=0.99, p<0.05). Bitkisel ve hayvansal yağlar kalite kriterlerine göre PCA verileri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Referans yöntem ile ede edilen renk değerlerinin (klorofil, karotenoid, L, a, b ve Hue) ilk temel bileşen F1 toplam varyansın % 48.1 ini ve ikinci temel bileşen F2 toplam varyansın % 39.7 sinini oluşturduğu buunmuştur. PCA skor grafiğinde renk değerlerine göre hayvansal tavuk ve tereyağı ile Ayçiçek yağları ve diğer bitkisel yağlar tamamaen biribirinden ayrı grupta yer aldığı belirlenmiştir. Sonuç olarak, referans yöntemlerle karşılaştırıldığında bitkisel ve hayvansal yağların kalite kontrolü ve sınıflandırılmasındaNIR yöntemi hızlı, güvenilir ve simultane bir şekilde PLS-R, PCA gibi kemometrik yöntemler ile birlikte değerlendirilerek kullanılabileceği değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, the peroxide value and free fatty acid content various edible oils such as sunflower oil, corn oil, virgin and riviera olive oil and animal fats such as butter and chicken fats were compared using reference methods and NIR method. Other quality charecteristics of edible oils and fats including tocopherol, phenol, chlorophyll, carotenoid and malonaladehyde contents and colour values of oils (L, a, b and Hue) were determined by using reference methods The peroxide value (PV) and free fatty acidity (FFA) determinede by both methods were very close and a high level of relationship was found between them determide by the chemometric methosd including PLS (Pricipal Least Square-Regression) (R²=0.93, 0.99, respectively) and PCA (Principal Component analysis. The statistical differences between PV and FFA values determined by both reference and NIR methods were analysed by using two component t-test at levels of p<0.05 and 0.01. Oils and fats were classified according to the resulst of FFA and PV obtained by both method and evaluated by PCA method. Acording to PCA score graphics it was found that the extra virgin olive oil that have PV values ranging betwen 7.7 and 26.7 meq O2/kg oil were completely seperated from other edible oils and from chicken fat ((R²=0.93, p<0.05). The reslts obtained for FFA contnet of edible oils and fats by both methods, first principal component had 99.79 % and second principal component comprises of 0.21 % of total variance. It was found that, according to PCA score graphics, FFA content of chicken fat ranged between 6.6 to 12.1 % (as oleic acid) and seperated completely from other edible oils (R²=0.99, p<0.05). Edible oils and fats are classified according to quality criteria using PCA data. According to PCA score graphics of chlorohyll, carotenoid, L, a, b and Hue values, firts principal component had 48.1% and second principal component had 39.7 % of total varieance. It was found that, according to colour values butter and chicken fat were sperated from other edible oils and were in completely in different groups. The resulsts of this study clearly indicated that some quality charecteristics of edible oils and fats could be determined by NIR method with multivariate statistical analysis such as PLS-R and PCA in a fast, reliable and simultaneous way. The NIR method valuable analytical tool fort he quality control and classification of edible oils and fats.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    439537

    Görünür yakın kızılötesi spektrometre tasarımı ve bir uygulama örneği

    Design of a visible near infrared spectrometer and an application example

    ÖZKAN AKGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

  2. Tez No

    521804

    Hızlı gıda analizlerine yönelik yakın kızılötesi spektroskopisi (NIR) sistemi geliştirilmesi

    Development of near infrared spectroscopy (NIR) system for rapid food analysis

    HÜSEYİN EFE GENİŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Gıda MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI BOYACI

  3. Tez No

    421232

    Application of multivariable calibration techniques to determine physical-chemical properties and quality of gasoline products

    Benzin ürünlerinin kimyasal–fiziksel özelliklerinin ve kalitesinin belirlenmesinde çok değişkenli kalibrasyon tekniklerinin uygulanması

    ÜMİT AYNA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ÖZCAN

    PROF. DR. ŞÜKRÜ UĞUR AKMAN

  4. Tez No

    472626

    Paddy-rice leaf area index (LAI) estimation using radar and optical imagery

    Radar ve optik görüntüler kullanarak çeltik bitkisi yaprak alan indeks kestirim

    ELNAZ NAJATISHENDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA ERTEN

  5. Tez No

    292611

    Mısırda önemli kalite parametrelerine yönelik bir nırs kalibrasyonunun geliştirilmesi

    Development of a nirs calibration for important quality parameters in maize

    ABDURRAHMAN ARIKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    ZiraatÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CEM ÖMER EGESEL

Geri Dön