Abstract Due to the by-products generated during the processing of meat, biomolecules derived from these by-products, in the form of protein hydrolysates, have been studied for being used as raw materials to produce food. In the present study, the tilapia slaughtering by-products were hydrolyzed, under 60 oC for 2 hours, and spray-dried under 130 oC. After the drying process, equilibrium isotherms of the by-products were obtained through the dynamic method, under temperatures of 20 oC, 35 oC, and 50 oC. All the equilibrium curves presented type III behavior and in the adjustment of the empirical models, the White and Eyring model represented more properly the experimental data of equilibrium. This model presented the highest value of the determination coefficient and lower values of the Sum of the Squares of Residuals (SSR), Relative Mean Error (RME), and Akaike Information Criteria (AIC). The isosteric desorption heat, calculated by the Othmer method, varied from 2395 to 5682 kJ/kg, for equilibrium moisture contents between 0.09 and 0.30 kg/kg. The equation obtained for the calculation of the isosteric desorption heat of the tilapia by-product hydrolysate can be employed in calculations related to the modeling, simulation, optimization, and control of industrial-scale drying processes.

Resumo Durante o processamento de carne, subprodutos são gerados. Biomoléculas derivadas desses subprodutos, na forma de hidrolisados proteicos, estão sendo estudadas para sua utilização como matéria-prima na produção de alimentos. No presente estudo, os subprodutos do abate da tilápia foram hidrolisados a 60 °C por 2 h e secos por atomização a 130 °C. Após o processo de secagem, foram obtidas isotermas de equilíbrio para os subprodutos pelo método dinâmico, nas temperaturas de 20 °C, 35 °C e 50 °C. Todas as curvas de equilíbrio apresentaram comportamento do tipo III e, no ajuste dos modelos empíricos, o modelo de White e Eyring representou mais adequadamente os dados experimentais de equilíbrio. Este modelo apresentou o maior valor do coeficiente de determinação e os menores valores da soma dos quadrados dos resíduos, erro médio relativo e Critérios de Seleção de Akaike. O calor isostérico de dessorção, calculado pelo método de Othmer, variou entre 2.395 e 5.682 kJ/kg, para teores de umidade de equilíbrio entre 0,09 e 0,30 kg/kg. A equação obtida para o cálculo do calor isostérico de dessorção do hidrolisado do subproduto da tilápia pode ser empregada em cálculos relacionados a modelagem, simulação, otimização e controle de processos de secagem em escala industrial.

Neste trabalho, foi realizada a modelagem da absorção de água que ocorre no processo de resfriamento de carcaças de frango por imersão utilizando Redes Neurais Artificiais. Dados de vinte e cinco variáveis independentes e da massa final da carcaça foram coletados em uma planta industrial para ajustar o modelo. Foram testadas diferentes estruturas de redes com uma camada oculta e o método Downhill Simplex foi empregado para otimizar os pesos sinápticos. No intuito de acelerar os cálculos de otimização, a Análise de Componentes Principais (ACP) foi utilizada para pré-processar os dados de entrada. Os resultados obtidos foram: i) com a ACP reduziu-se o número de varáveis de entrada das redes para dez; ii) a modelagem com a rede neural de estrutura 4-6-1 foi a que apresentou os melhores resultados; iii) a ACP indicou a seguinte ordem de relevância: parâmetros de transferência de massa, transferência de calor e características iniciais da carcaça. As principais contribuições deste trabalho foram fornecer um modelo preciso para predizer o teor final de água nas carcaças, bem como uma melhor compreensão acerca das variáveis envolvidas.

In this study, water uptake by poultry carcasses during cooling by water immersion was modeled using artificial neural networks. Data from twenty-five independent variables and the final mass of the carcass were collected in an industrial plant to train and validate the model. Different network structures with one hidden layer were tested, and the Downhill Simplex method was used to optimize the synaptic weights. In order to accelerate the optimization calculus, Principal Component Analysis (PCA) was used to preprocess the input data. The obtained results were: i) PCA reduced the number of input variables from twenty-five to ten; ii) the neural network structure 4-6-1 was the one with the best result; iii) PCA gave the following order of importance: parameters of mass transfer, heat transfer, and initial characteristics of the carcass. The main contributions of this work were to provide an accurate model for predicting the final content of water in the carcasses and a better understanding of the variables involved.

Neste trabalho avaliou-se a eficiência de diferentes agentes coagulantes no processo de coagulação/floculação no tratamento de efluente de uma indústria de galvanoplastia. Foram avaliados coagulantes do tipo inorgânico (cloreto férrico e sulfato de alumínio) e orgânico (quitosana e sementes de moringa, Tanfloc SG e Acquapol C1). Os parâmetros avaliados foram cor e turbidez. Os testes foram realizados em Jar-Test, utilizando uma velocidade de 120 rpm e um tempo de 1,5 min para a mistura rápida e 20 rpm e 15 min para a mistura lenta. O agente coagulante quitosana apresentou-se como mais promissor para a remoção de cor e turbidez em efluentes de galvanoplastia, removendo 97,76% de cor e 98,06% de turbidez, para a concentração de 7 ppm e tempo de sedimentação de 20 min.

In this work it was evaluated the efficiency of different coagulants agents in the process of coagulation/flocculation in the treatment of effluent from an electroplating industry. The following coagulants were evaluated: inorganic (ferric chloride and aluminum sulfate) and organic (chitosan and seeds of moringa, Tanfloc SG and Acquapol C1). The parameters evaluated were color and turbidity. The experiments were carried out in Jar-Test using a speed of 120 rpm and a time of 1.5 min for fast mixture and 20 rpm and 15 min for the slow mixture. The chitosan coagulant agent presented as more promising for the removal of color and turbidity in effluents from electroplating, removing 97.76% to 98.06% of color and turbidity, respectively for the concentration of 7 ppm and the sedimentation time of 20 min.