Investigacin en Alimentos I

DISEO FACTORIAL 221. Determinar la influencia de la temperatura y tamao de partcula en la extraccin del aceite de semilla de uva que fue triturado en partculas de 2.6 mm y 0.8 mm de dimetro. La extraccin se llev a cabo con hexano bajo el sistema de percoloracion a temperaturas que se utilizaron fueron de 70 y 90 C para cada uno de los tamaos de partcula. Los resultados se presentan en la Tabla 1.Tabla 1. Resultados de la extraccin de semilla de uvaTemperatura( C)Tamao de Partcula(mm)Rendimiento

-1-112,9

1-117,261

-114,54

113,9473

-1-114,46

1-117,19

-114,82

114,105

a) Normalidad

En el presente histograma se puede observar que existe distribucin normal de los residualesb) Independencia y homogeneidad

Se observa en la figura que los resultados estn dispersos y estos muestran independencia y homogeneidad de varianzas

c) ANOVASCGlMCFP

(1) Temperatura ( C)4,180814,180813,15800,022211

(2) Tamao de partcula (mm)246,40561246,4056775,49730,000010

1 x 28,817318,817327,75010,006221

Error1,271040,3177

Total SS260,67467

Se observa diferencia significativa en la temperatura, tamao de partcula y en la interaccin de ambos parmetros, para la extraccin de aceite de semilla de uva, con una influencia positiva bajo un nivel de confianza de 0.5.

d) Pareto

Se puede observar en la figura que todos los parmetros tienen un efecto positivo, confirmando mi anlisis de anova.e) Lack of fitSCGlMCFP

(1) Temperatura ( C)4,180814,180813,15800,022211

(2) Tamao de partcula (mm)246,40561246,4056775,49730,000010

Lack of fit8,817318,817327,75010,006221

Error1,271040,3177

Total SS260,67467

Siendo que la prueba de Lack of fit muestra que existe falta de ajuste, entonces el modelo no es adecuado para representar los datos, en tal caso se propone un modelo de mayor grado. No se pueden realizar ms anlisis a los resultados puesto que no mostrarn una informacin muy confiable. (p = 0.006221)

f) Coeficiente de Regresin

DISEO FACTORIAL 23Se quiso purificar glicerina procedente de la produccin de biodisel de aceite de palma para alcanzar los estndares requeridos para su uso en aplicaciones que no requieran el grado USP , definidos por las normas tcnicas colombianas. Se uso diseo factorial 2 3 con tres variables : tipo de acido, cantidad de metanol y Ph. Los resultados se observan en la Tabla 2.Tabla 2. Resultado del contenido de glicerol del aceite de palma.Cantidad de metanol (%)PhTipo de acidoContenido Glicerol (%)

-1-1-194,2

1-1-184,5

-11-195,5

11-188,9

-1-1196

1-1195,7

-11191,9

11196,5

a) Normalidad

Los datos se ajustan a una distribucin normal

b) Independencia y homogeneidad

Los factores no son independientes y se interrelacionan todos los factores entre si mismo en vez que se relacione con el contenido de glicerol

c) ANOVA

SCGlMCFP

(1)Cantidad de metanol (%)18,0000118,00000

(2)Ph0,720010,72000

(3)Tipo de acido36,1250136,12500

1 x28,000018,00000

1 x353,0450153,04500

2x310,1250110,12500

Error0,00000

Total SS126,42007

Se observa en este anlisis de ANOVA que no existe diferencia significativa en las interacciones de parmetros con respecto al % de glicerol, el alcance de los grados ms puros de glicerina no pueden lograrse con este tipo de tratamiento nicamente, si se desea lograr mejores estndares se deben combinar procesos ms complejos como la destilacin a presin reducida o el intercambio inico.

REGRESIN LINEALSe quiere determinar el color por la tcnica de visin computacional y correlacionarlo con las caractersticas fisicoqumicas del mango, el ndice de madurez de las distintas variedades de frutas tropicales como el mango, para ello se est utilizando el diseo de regresin lineal. Los resultados se muestran en la Tabla 1.

Tabla 3. Resultados del ndice de madurez de las variedades de mangoVariedadndice de madurez

11.14

21.54

31.58

42.83

53.25

63.3

73.33

83.68

93.78

104.48

114.54

125.3

135.32

145.43

155.47

165.6

175.68

185.82

196.24

206.27

216.29

227.34

237.78

247.81

257.83

268.24

278.27

288.32

298.34

308.43

a) Normalidad

En la Figura se observa que los residuales de la regresin siguen una distribucin normal. Tienen gran cercana a la lnea lo cual es un indicador positivo.

b) ANOVASCGlMCFP

Regress136.77341136.7734896.26780.000000

Residual4.2729280.1526

Total141.0463

Se observa en el anlisis de varianza que existe diferencia significativa, lo cual indica que Coeficiente de regresin c) Coeficiente de regresin

DISEO BOX BEHNKENInfluencia del Tiempo, Tamao de Partcula y Proporcin Slido Lquido en la Extraccin de Aceite Crudo de la Almendra de Durazno (Prunus persica). Los resultados se muestran en la Tabla 4.Tabla 4. Rendimiento de aceite extrado a diferentes tratamientosTiempoT. PartculaProporcin S-LRendimiento

1-1-1040.00

21-1044.50

3-11035.50

411032.50

5-10-128.50

610-127.50

7-10131.00

810143.50

90-1-137.00

1001-129.00

110-1140.50

1201143.00

1300038.50

1400037.00

1500038.00

a) Normalidad

En la Figura se observa que los residuales de la regresin siguen una distribucin normal. Tienen gran cercana a la lnea lo cual es un indicador positivo.b) Independencia y homogeneidad

Como se puede observar en la figura, existe independencia para los datos, puesto que se encuentran distribuidos aleatoriamente sin seguir alguna tendencia, es importante observar que no existe una interaccin entre los parmetros.b) ANOVA SSdfMSFp

(1)Tiempo L + Q39,4728219,736383,412630,116251

(2)T. Partcula L + Q83,9631241,981577,259060,033215

(3)Proporcin L + Q194,7708297,3854216,838980,006009

1L x 2L14,0625114,062502,431560,179659

1L x 3L45,5625145,562507,878240,037689

2L x 3L27,5625127,562504,765850,080798

error28,916755,78333

Total SS438,600014

Se observa los resultados del anlisis de varianza para el diseo utilizado con respecto al tiempo, tamao de partcula y proporcin slido-lquido.Las variables utilizadas son significativas, el tiempo, tamao de partcula y proporcin slido-lquido esto indica que cada una de las variables estudiadas tienen influencia en el rendimiento, as como tambin las interacciones de las variables muestran un nivel de significancia.d) Diagrama de Pareto

La figura nos muestra la influencia de cada variable durante el proceso de extraccin, como se mencion, todas las variables son significativas durante el proceso, aqu observamos que los todos los factores influyen positivamente pero la interaccin de Tamao de Partcula y Tiempo (L) y Tamao de partcula (Q) influyen negativamente durante este proceso, tambin se confirma lo que se observo en el ANOVA.

e) Lack of fitSSdfMSFp

(1)Tiempo L + Q39,4728219,7363833,83380,028708

(2)T. Partcula L + Q83,9631241,9815771,96840,013705

(3)Proporcin L + Q194,7708297,38542166,94640,005954

1L x 2L14,0625114,0625024,10710,039067

1L x 3L45,5625145,5625078,10710,012562

2L x 3L27,5625127,5625047,25000,020515

Lack of fit27,750039,2500015,85710,059904

Pure error1,166720,58333

Total SS438,600014

Se observa que el lack of fit no es significativo lo cual se ajusta al modelo .f) Coeficiente de regresin

g) Diagrama de Contorno

Grfica de contorno del rendimiento en funcin del tiempo y tamao de particulaLa figura nos muestra que a tiempos mayores (90 min) y a menor tamao de partcula (0.5 mm) se obtiene el mejor rendimiento de aceite crudo (44 %).

Grfica de contorno del rendimiento en funcin del tiempo y proporcin de slido-lquido.La Figura 2 nos muestra que a medida que el tiempo es mayor (90 min) y mayor proporcin de slido-lquido (1:4) se obtiene mayor porcentaje de extraccin de aceite de 42.0 % de rendimiento.