A indústria de extração de óleo produz alguns dos óleos comestíveis mais utilizados no mundo. Porém a importancia econômica desta grande indústria vai além de ser um ingrediente básico para a fritura de alimentos. Uma vez que o processo de extração de óleo gera importante proteína e fibra como outros produtos, ela cruza com outros segmentos de alimentos, bem como os mercados agrícolas e industriais. O subproduto principal do esmagamento de oleaginosas é o farelo ou farinha, que, graças ao seu alto teor de proteína, é um ingrediente vital para as indústrias de ração e pet food. Mais adiante, dependendo da origem regional e do nível de processamento, o farelo é usado também para consumo humano em várias partes do mundo.
A produção global de óleo vegetal é esperada alcançar próximo a 200 milhões de toneladas até o final de 2014. Isso é um aumento dos 185 milhões de toneladas de um ano atrás, registrando crescimento de 8 %, considerável para uma indústria de commoditties.
A indústria de óleo vegetal está em constante evolução devido às constantes mudanças nos hábitos alimentares, pesquisas médicas para melhor nutrição e à procura por mercados novos e mais rentáveis. Óleos vegetais são também a matéria-prima principal para a produção de Biodiesel, que possui um papél importante na conservação de energia, enquanto afeta a indústria de óleos de uma forma negativa, aumentando os preços e reduzindo as margens, resultando em pressão financeira para os produtores de óleo.
 
O Ambiente Analítico na Indústria de Extração de Óleo

O rítimo de produção da indústria de extração de óleo requer análises rápidas de amostras de diferentes tipos e com diferentes apresentações. O processo demanda a coleta constante de amostras sólidas e líquidas em etapas diferentes do processo de extração de óleo, desde o recebimento de matérias-primas até o refino de óleo em plantas integradas esmagadoras de oleaginosas, refinarias de óleo ou usinas de biodiesel. Para alcançar uma lucratividade atrativa na extração de óleo, é necessário um grande número de análises com grande número de amostras, o que resulta em dificuldade para os laboratórios em questão de tempo de resposta e custos, o que leva à necessidade de soluções analíticas rápidas e flexíveis e que também sejam econômicas, a fim de se manter o processo eficiente.
Assim como qualquer indústria regulada, a indústria de óleo requer métodos analíticos de referência específicos para análises posteriores em caso de desacordos comerciais ou questões de responsabilidade. Os métodos de referência para óleos comestíveis e produtos derivados são regulados pela AOCS (American Oil Chemist Society) e pela AOAC (Association of Official Analytical Chemist). Os métodos físicos e químicos padronizados por essas entidades são demorados e querem técnicos e laboratórios especializados, tornando‑os ineficientes para o rítimo rápido de produção. Mais além, vários desses métodos e suas instrumentações associadas podem apenas render resultados para um específico parâmetro necessário para o controle de qualidade de produtos intermediários ou finais no processo de extração de óleo. Alguns desses métodos envolvem elaborar extrações e reações químicas que são complicadas e arriscadas enquanto outros requerem instrumentação analítica cara como ressonância magnética nuclear ou cromatografia gasosa. Nos dois casos, o tempo necessário para obter resultados confiáveis não consegue manter o passo do rítimo de produção das plantas de extração de óleo.
 
Espectroscopia de Infravermelho Próximo por Reflectância na Indústria de Extração de Óleo

A Espectroscopia de Infravermelho Próximo por Reflectância conhecida como NIRS fornece a velocidade e flexibilidade necessária para acompanhar o frenético processo de extração de óleo. A capacidade desta tecnologia para a análise de moléculas orgânicas, que são a base dos produtos alimentares, torna-a adequada para a quantificação das especificações importantes da qualidade nutricional, bem como os parâmetros do processo relacionados, tais como proteínas, óleos, fibras e humidade, em matérias‑primas, farelos, flocos e pellets. O mesmo instrumento pode também ser utilizado com os acessórios especialmente construídos para analisar óleos líquidos em diferentes fases da produção, desde o óleo bruto e degomado, até o óleo refinado, e deverá ser sensível e preciso o suficiente para analisar os parâmetros importantes nestes tipos de amostras, tais como os ácidos graxos livres, teor de iodo, umidade, teor de peróxido e fósforo. NIRS é um método rápido "indireto" para análises químicas. Isto significa que os resultados são gerados a partir de uma correlação com um método direto (ou de referência). Essa correlação é feita através de modelos matemáticos que são comumente conhecidos como modelos de calibrações ou de aplicação. Estas calibrações contam com amostras sendo coletadas de cada tipo de amostra e análise de referência de acordo com a metodologia oficial sendo realizadas em cada amostra. É essencial que estas amostras de referência alcancem a gama dos constituintes sendo medidos e uma vasta gama de tipos de amostras. Como tal devem ser recolhidos a partir de diferentes fontes e variáveis para o desenvolvimento de equações quimiométricas baseadas em análises estatísticas com múltiplas variáveis, resultando em calibrações chaves que exigem ajustes mínimos a serem utilizados no local do usuário. Essas variáveis incluem entre outras: geografia, técnicas agronômicas, condições sazonais, estado higiênico das sementes, estádio de maturação, condições de colheita e sistemas de transporte, método e duração do armazenamento e tecnologia de processamento.
 
O DA1650 para Extração de Óleo

A solução DA1650 Oilseed Crush da FOSS foi projetada especificamente para atender as necessidades da indústria de extração de óleo.
Esta solução dedicada foi projetada como um único instrumento para fornecer uma análise rápida, confiável e de baixo custo para plantas esmagadoras de oleaginosas, oferecendo um instrumento flexível e resistente combinado com calibrações globais ANN (Redes Neurais Artificiais) para análise NIRS de amostras sólidas, incluindo sementes oleaginosas, flocos e farelos, bem como calibrações PLS e um inovador reflector de ouro para análises por transflectância de óleos líquidos. Este instrumento fácil de usar pode ser utilizado em diferentes locais da planta por operadores e equipes relacionadas às estações do processo, salas de comando específicas e no laboratório.

As calibrações e seu desempenho
Uma série de calibrações foram desenvolvidas para o instrumento e está além do objetivo deste artigo detalhar todos eles. No entanto, é relevante discutir algumas calibrações chave e o seu desempenho. Deve notar-se que, no desenvolvimento de calibrações NIR, dois conjuntos de amostras são normalmente utilizados; um conjunto de calibração e um conjunto de validação. Os dois conjuntos partilham a característica comum de serem amostras que abrangem a faixa de constituinte e contêm um nível de variabilidade nos tipos de questões discutidas anteriormente. Eles diferem no entanto no fato de que as amostras contidas no conjunto de validação, utilizadas para verificar e citar o desempenho da calibração, nunca devem ser incluídas no conjunto de calibração, ou seja, elas são amostras que o instrumento e a calibração nunca tenham "visto" antes. Este é o caso aqui. Também é muito comum que o conjunto de validação seja muito menor em tamanho do que o conjunto de calibração.

Semente de Soja: Proteína, Óleo e Umidade

As calibrações para so sementes de soja são desenvolvidas em amostras inteiras não moídas de soja e são utilizadas para determinar a qualidade do produto para análises de recebimento e para o controle de qualidade na pré-trituração.

 N: Número de amostras no conjunto de teste.
Prec.: Precisão do teste é expressada como SEP (Standard Error of Prediction) corrigidos por bias.
Min.: Valor mínimo de referência no conjunto de teste.
Max.: Valor máximo de referência no conjunto de teste.
RSQ: Correlação linear entre os resultados do NIRS DA1650 e resultados de referência.

Tabela 1 acima apresenta os resultados de um conjundo de validação testados no DA1650. A partir disso podemos ver que podemos alcançar níveis muito úteis de desempenho para a análise de grãos de soja inteiros. Claramente, estes resultados não são do nível de precisão que pode ser alcançada com instrumentos de Infravermelho Próximo por Transmitância que, mesmo além do âmbito a ser tratado neste artigo, são considerados como uma tecnologia superior para amostras inteiras (não moídas). No entanto, a precisão alcançada em um conjunto de validação independente demonstra uma calibração funcional que poderia muito bem ser utilizada numa planta esmagadora de soja.

Farelo de Soja: Umidade, Proteína, Óleo, Fibra bruta e Cinzas

N: Número de amostras no conjunto de teste.
Prec.: Precisão do conjunto de teste é expressada como SEP (Standard Error of Prediction) corrgida por bias.
Min.: Valor mínimo de referência no conjunto de teste.
Max.: Valor máximo de referência no conjunto de teste.
RSQ: Correlação linear entre os resultados do NIRS DA1650 e resultados de referência.

Tabela 2 acima apresenta resultados semelhantes para o conjunto de validação de farelo de soja testado no DA1650. A partir daqui podemos ver o efeito de um menor intervalo de calibração afetar a calibração. Enquanto as faixas de calibração para a umidade e a proteína permanecem em um bom intervalo, a extração do óleo a partir dos grãos originais deixa uma pequena quantidade de óleo nas amostras em intervalos muito curtos, trazendo o RSQ para baixo. Novamente a precisão alcançada em um conjunto de validação independente demonstra uma calibração funcional que poderia muito bem ser utilizada numa planta esmagadora de soja para rápidas análises e para o controle do processo a um ritmo elevado análise. Análises certificadas para fins comerciais podem ser obtidas facilmente por métodos de referência, se necessário.

Óleo Bruto, Degomado e Refinado: Umidade, Fósforo, Iodo, Peróxido e FFA.

Na Tabela 3(em anexo) você pode ver os parâmetros de calibração para o óleo de soja analisado por transflectância com o espelho de ouro para óleo. Devido à menor quantidade de amostras utilizadas para a calibração e validação esta é uma calibração Partial Least Squares (PLS), uma técnica mais adequada para este tipo de amostra. As correlações lineares embora baixas em comparação a outras calibrações estão de acordo com os valores da literatura de método AOCS semelhante e aprovado para análise rápida de óleo. Uma quantidade maior de amostras e faixas de parâmetros poderiam ajudar a criar uma calibração ANN que irá resultar em uma calibragem mais forte. Métodos de referência para os parâmetros analisados por esta solução são muito trabalhosos e têm relativamente baixa precisão devido a erros de teste que de fato afetam a correlação expressa nesta tabela. No entanto, esta aplicação pode ser utilizada para análise rápida de amostras de óleo em diferentes etapas do processo de refinação do óleo.

Conclusão

Para que qualquer regime de testes se torne útil em um ambiente de produção, ele necessita ser preciso, o que é um requisito fundamental de qualquer técnica analítica. A precisão, no entanto, não é suficiente, especialmente se a técnica for complexa, demorada, confusa ou simplesmente desagradável. Para ser útil, uma técnica deve ser fácil, rápida, confiável e de baixo custo, além de ser precisa, se quiser ser totalmente implementada. Há uma grande variedade de técnicas analíticas disponível para a indústria de extração de óleo para as análises necessárias: A Espectroscopia NIR no entanto, com o uso de ferramentas tais como a solução DA1650 para extração de óleo pode fornecer uma "solução única" para as necessidades analíticas típicas desta indústria, garantindo maior desempenho de qualidade nos produtos, além de melhor produtividade na indústria.

Por Cristiano Araújo  – Gerente de Tecnologia Industrial, FOSS

Fonte: Ass. Impr. da Foss