Distribuição espacial de cafés do concurso de qualidade cafés de minas - 2008.

O café é o segundo produto na pauta das exportações agrícolas do Brasil, constituindo uma das mais importantes fontes de renda para a economia brasileira. O estado de Minas Gerais destaca-se como o maior produtor. Os municípios mineiros vêm conquistando concursos de qualidade de café no âmbito nacional, abrindo espaço no mercado e agregando valor ao produto. Diante da necessidade de se conhecer as áreas com potencial de produção de cafés de qualidade, o objetivo deste trabalho foi relacionar a qualidade sensorial dos cafés participantes do Concurso de Qualidade ? Cafés de Minas no ano de 2008, com características ambientais dos municípios do Estado e o conteúdo de trigonelina, cafeína e ácido-5-cafeiolquínico. Para a realização das avaliações o conjunto de amostras foi distribuído em quatro fases, sendo a primeira constituída por todos os inscritos e a última apenas pelos cafés pré-finalistas. Os cafés foram categorizados em natural e cereja descascado. A espacialização das amostras de ambos os anos foi realizada utilizando-se mapas de Kernel para a visualização da intensidade amostral de concentração de amostras em cada fase do concurso. Os resultados evidenciaram que na primeira fase, as amostras apresentaram-se bem distribuídas, com focos de intensidade amostral média, alta e muito alta. Na quarta fase foi observada uma alta concentração de amostras na região do Sul de Minas para todas as categorias

Drying kinetics and quality of natural coffee

The effects of three thy bulb temperatures (35 degrees C, 40 degrees C, and 45 degrees C) and three dew point temperatures (2.6 degrees C, 10.8 degrees C, and 16.2 degrees C) of the drying air on the drying kinetics and sensory quality of natural coffee were evaluated It was observed that the quality of the coffee beverage depends on the characteristics of the drying air, especially the interaction between the dry bulb temperature values and the dew point. When drying at a dry bulb temperature of 35 degrees C, the beverage quality decreased as the dew point temperature decreased, which represents an increase in the drying rate. However, when drying at a dry bulb temperature of 45 degrees C, the quality of the beverage was reduced both at 2.6 degrees C and 16.2 degrees C dew point temperature. Increasing the dry bulb temperature and decreasing the dew point temperature increased the effective diffusivity coefficient and drying rate and reduced the drying time. Seven mathematical models were fitted to the experimental data to characterize the thin-layer drying of coffee fruits. The modified Midilli and successive residues (with two terms) models were found to best describe the drying process.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq

Relações granulométricas no processo de brunimento de arroz Granulometry relationship in the rice milling process

O brunimento é uma das etapas de beneficiamento do arroz que tem grande importância sobre o rendimento de engenho. Neste trabalho, analisaram-se relações granulométricas de frações de grãos na massa de arroz e seus efeitos sobre o rendimento de engenho, durante o processo de brunimento. As amostras usadas foram 78 g de arroz descascado, tendo essas partido de amostras originais de 100 g. Foram testadas cinco relações de composição de amostras a serem brunidas, variando as quantidades de grãos quebrados e de quirera que acompanhavam a massa de grãos inteiros, que foram: 1) somente grãos inteiros; 2) 6,16 g de quebrados e 1,04 g de quirera, conforme amostra original; 3) 3,60 g de quebrados e 3,60 g de quirera adicionados aos inteiros; 4) 7,20 g de quebrados adicionados aos inteiros, e 5) 7,20 g de quirera adicionada aos inteiros. Os procedimentos foram executados com uso de engenho de provas e com classificação manual. O rendimento de engenho foi significativamente superior, após a operação de brunimento de arroz, quando existem, na massa a ser brunida, grãos quebrados e quirera, variando entre 3,60 g a 7,20 g e 1,04 g a 7,20 g, respectivamente, comparada ao brunimento da massa composta por 100% de grãos inteiros.<br>Milling yield using five different rates of broken and head rice was tested. The samples were arranged to have different amounts of big and small broken kernels in the mass of grains. The size of each fraction of broken grains was established according to the Brazilian Rules of Rice Classification. The paddy sample had 100 g and the brown rice sample had 78 g. The brown rice was milled by adding different proportions of broken kernels to make five treatments as follows: 1) only whole kernels; 2) 6.16 g of big broken kernels and 1.04 g of small broken kernels were used as they appear in the original lot; 3) 3.6 g of big broken kernels and 3.6 g of small broken kernels were added to the whole kernels; 4) 7.2 g of big broken kernels were added to the whole kernels and 5) 7.2 g of small broken kernels were added to the whole kernels. A laboratory mill was used. The classification was made manually. The percentages of broken kernels varied from 3.6% to 7.2% in the fraction of big broken kernels and from 1.04% to 7.2% in the fraction of small broken kernels, respectively. The results showed that, in the milling process using broken kernels in the mass, the head rice yield was significantly higher than when 100% of head kernels were milled

Determination of the influence of the variation of reducing and non-reducing sugars on coffee quality with use of artificial neural network Determinação da influência da variação de açúcar redutor e não redutor na qualidade da bebida do café com utilização de rede neural artificial

The present study aimed at evaluating the use of Artificial Neural Network to correlate the values resulting from chemical analyses of samples of coffee with the values of their sensory analyses. The coffee samples used were from the Coffea arabica L., cultivars Acaiá do Cerrado, Topázio, Acaiá 474-19 and Bourbon, collected in the southern region of the state of Minas Gerais. The chemical analyses were carried out for reducing and non-reducing sugars. The quality of the beverage was evaluated by sensory analysis. The Artificial Neural Network method used values from chemical analyses as input variables and values from sensory analysis as output values. The multiple linear regression of sensory analysis values, according to the values from chemical analyses, presented a determination coefficient of 0.3106, while the Artificial Neural Network achieved a level of 80.00% of success in the classification of values from the sensory analysis.<br>Este trabalho teve como objetivo avaliar a utilização de Rede Neural Artificial para correlacionar os valores resultantes de análises químicas de amostras de café com os valores de sua análise sensorial. As amostras de café utilizadas foram referentes ao café Coffea arabica L., cultivar Acaiá do Cerrado, Topázio, Acaiá 474-19 e Bourbon, coletados na região sul de Minas Gerais. As análises químicas foram de açúcar não redutor e açúcar redutor, sendo a qualidade da bebida avaliada pela análise sensorial. O método de Rede Neural Artificial utilizou os valores das análises químicas como variáveis de entrada e os valores da análise sensorial como valores de saída. A regressão linear múltipla dos valores de análise sensorial, em função dos valores das análises químicas, teve coeficiente de determinação de 0,3106, enquanto o método de Rede Neural Artificial empregado obteve um nível de acerto na classificação dos valores da análise sensorial de 80,00%