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Estudo do pré-resfriamento industrial de carcaças de aves usando métodos multivariados lineares e não-lineares

Data extracted on an industrial process show a complex, linear or non-linear relationships between multiple variables. The use of multivariate methods is necessary to extract the information stored in data routinely collected by the industries. The aim of this work was to study the behavior of the c...

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Autor principal: Sanchez, Jorge Leonardo
Formato: Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma: Português
Publicado em: Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:
Análise de componentes principais
Redes neurais (Computação)
Carne de ave
Controle de processo
Principal components analysis
Neural networks (Computer science)
Poultry as food
Process control
Engenharia de Alimentos
Acesso em linha: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6764
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spelling riut-1-67642020-11-10T12:30:45Z Estudo do pré-resfriamento industrial de carcaças de aves usando métodos multivariados lineares e não-lineares Sanchez, Jorge Leonardo Bona, Evandro Análise de componentes principais Redes neurais (Computação) Carne de ave Controle de processo Principal components analysis Neural networks (Computer science) Poultry as food Process control Engenharia de Alimentos Data extracted on an industrial process show a complex, linear or non-linear relationships between multiple variables. The use of multivariate methods is necessary to extract the information stored in data routinely collected by the industries. The aim of this work was to study the behavior of the chilling poultry carcasses in water-ice immersion chilling systems, based on data collected in a poultry slaughterhouse, using principal component analysis (PCA) and artificial neural networks (ANN). The PCA revealed a clear separation of samples from each line of chilling along of the first principal component (CP1). The topological and weight maps obtained from artificial neural networks (self-organizing maps – SOM) enabled us to analyze each process variable and its contribution to the segmentation of the samples. When comparing two lines of chilling it was possible to understand the main operational factors responsible for water absorption by carcass and their final temperature. The increase in the speed of slaughter, associated with high variation in carcass weight, demanded a higher thermal cooling load to the system for reducing the temperature of the carcass. The application of linear and nonlinear multivariate methods was effective in extracting information to control and understand the chilling process. Os dados extraídos em um processo industrial apresentam relações complexas, lineares ou não-lineares entre múltiplas variáveis. A utilização de métodos multivariados se faz necessária para um melhor aproveitamento das informações disponíveis e armazenadas corriqueiramente pelas indústrias. O objetivo deste trabalho foi estudar o comportamento do pré-resfriamento de carcaças de frango em sistemas de imersão em água e gelo, a partir de dados coletados em um abatedouro de aves, utilizando análise de componentes principais (ACP) e redes neurais artificiais (ANN). Por meio da ACP observou-se uma clara separação das amostras provenientes de cada linha de pré-resfriamento ao longo da primeira componente principal (CP1). Os mapas de pesos e os mapas topológicos obtidos por meio das redes neurais artificiais (mapas auto-organizáveis – SOM) possibilitaram a análise separada de cada variável do processo e sua contribuição para a segmentação das amostras. Ao comparar duas linhas de pré-resfriamento foi possível compreender melhor os principais fatores operacionais responsáveis pelo teor de água absorvida pela carcaça e sua temperatura final. O aumento na velocidade de abate, associado à alta variação na massa da carcaça, exigiu uma maior carga térmica ao sistema para a redução da temperatura da carcaça. A aplicação de métodos multivariados lineares e não-lineares foi eficiente na extração de informações para um melhor controle do processo. 2020-11-10T12:30:45Z 2020-11-10T12:30:45Z 2014-02-25 bachelorThesis SANCHEZ, Jorge Leonardo. Estudo do pré-resfriamento industrial de carcaças de aves usando métodos multivariados lineares e não-lineares. 2014. 58 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2014. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6764 por application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Campo Mourao
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Controle de processo
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Sanchez, Jorge Leonardo
Estudo do pré-resfriamento industrial de carcaças de aves usando métodos multivariados lineares e não-lineares
description Data extracted on an industrial process show a complex, linear or non-linear relationships between multiple variables. The use of multivariate methods is necessary to extract the information stored in data routinely collected by the industries. The aim of this work was to study the behavior of the chilling poultry carcasses in water-ice immersion chilling systems, based on data collected in a poultry slaughterhouse, using principal component analysis (PCA) and artificial neural networks (ANN). The PCA revealed a clear separation of samples from each line of chilling along of the first principal component (CP1). The topological and weight maps obtained from artificial neural networks (self-organizing maps – SOM) enabled us to analyze each process variable and its contribution to the segmentation of the samples. When comparing two lines of chilling it was possible to understand the main operational factors responsible for water absorption by carcass and their final temperature. The increase in the speed of slaughter, associated with high variation in carcass weight, demanded a higher thermal cooling load to the system for reducing the temperature of the carcass. The application of linear and nonlinear multivariate methods was effective in extracting information to control and understand the chilling process.
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