Shelf life determination of honey using an accelerated method

Resumo

Este estudo previu a vida de prateleira de mel utilizando um método acelerado, estabelecendo o teor de hidroximetilfurfural (HMF) em 60 mg/kg como limite de perecibilidade. Foram avaliados, ao longo do tempo, o teor de HMF, a atividade de água, a acidez livre, o pH e a cor em temperaturas de armazenamento de 45 °C, 55 °C e 65 °C. Um estudo cinético foi realizado para determinar as constantes de velocidade de reação de ordem zero e primeira ordem para a formação de HMF, além da energia de ativação (Ea) e do fator de aceleração da temperatura (Q10). Redes Neurais Artificiais (RNAs) foram utilizadas para estimar a vida útil do mel (camada de saída) a partir dos dados de temperatura (camada de entrada), aplicando os métodos de validação K-fold e Holdback. Observou-se uma correlação significativa entre a mudança de cor do mel e a formação de HMF durante o aquecimento (P < 0,05). A formação de HMF seguiu um modelo cinético de ordem zero (0,9856 ≤ R² ≤ 0,9949), com Ea de 29,349 cal/mol e Q10 de 3,92. O modelo de RNA utilizando o método Holdback e 10 neurônios na camada oculta apresentou excelente desempenho preditivo (R² = 1; RMSE = 1,07 × 10⁻⁵), estimando uma vida útil de 344 dias a 25 °C. Os resultados da colorimetria também demonstraram potencial para a avaliação indireta do teor de HMF, apoiando sua aplicabilidade na análise da qualidade e conservação do mel. Esses resultados demonstram a eficácia da combinação entre modelagem cinética e inteligência artificial na predição da vida de prateleira de mel.