Ciencia y Tecnología - Universidad Nacional del Callao.

ISSN Nº 2070-089X
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO
Vicerrectorado de Investigación
Editorial Universitaria
Volumen 13 Nº 1
Julio - diciembre 2009
Ciencia y Tecnología
Callao - Perú
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO
Vicerrectorado de Investigación
Ciencia y Tecnología
AUTORIDADES UNIVERSITARIAS
Dr. Víctor Manuel Merea Llanos
Rector
Dr. Manuel Alberto Mori Paredes
Vicerrector Administrativo
M.Sc. Ing. Víctor León Gutiérrez Tocas
Vicerrector de Investigación
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO
Vicerrectorado de Investigación
COMITÉ EDITOR
Presidenta
Ing. Gladis Enith Reyna Mendoza
Miembros
M.Sc. Ing. Carlos Alejandro Ancieta Dextre
Mg. Ing. José Ramón Cáceres Paredes
Lic. Carmen Rosa Pérez Ramírez
Ing. Roberto Quesquén Fernández
M.Sc. Ing. Ana Lucy Siccha Macassi
Dr. José Hugo Tezén Campos
Editor
Jorge César Merino Cifre
Es responsabilidad exclusiva del autor o autores el contenido de cada artículo de la presente edición.
Se prohíbe la reproducción total o parcial de los artículos publicados en esta revista.
Ciudad universitaria: Av. Juan Pablo II 306-308, Bellavista - Callao. Teléfono: 465-2325
Contenido
Editorial .................................................................................................................................. 05
Transferencia de masa en períodos de tiempos de almacenamiento
y su relación con las características organolépticas del néctar
saúco - lúcuma en envase flexible ........................................................................................... 06
M.Sc. Ing. Isabel Berrocal Martínez
Diseño y simulación de controladores avanzados para el proceso
de molienda de cemento ......................................................................................................... 15
M.Sc. Ing. Raúl Benites Saravia
Efectos de los efluentes domésticos en la calidad del agua del mar
para uso en la industria pesquera ............................................................................................ 27
M.SC. Carmen Barreto Pío
Colaborador: Mg. Raymundo Carranza Noriega
Aplicación del modelo cinético de Gompertz a la interacción del efecto
de la temperatura sobre el crecimiento de Lactococcus lactis Subsp. Lactis
en leche .................................................................................................................................. 34
M.Sc. Blgo. Edgar Zárate Sarapura
Estudio de la obtención de un nanocompuesto de caucho natural
reforzado con arcilla ................................................................................................................ 51
Dr. Hugo David Chirinos Collantes
Asesor: Ing. Hugo Ávalos Jacobo
Editorial
U
niversidad, ciencia y tecnología, son
términos estrechamente relacionados e
inherentes al desarrollo, cambio,
innovación y generación de conocimientos.
Términos que nos permiten estar encaminados y
preparados a asumir y enfrentar los cambios que
precisamente un mundo globalizado trae consigo
en todo orden de cosas.
Par tiendo de este concepto, la
Universidad Nacional del Callao, no ajena a estas
transiciones, publica periódicamente “Ciencia y
tecnología”, un medio, que como es sabido, tiene
como fuente impulsadora investigaciones
propiciadas por docentes ávidos en compartir sus
valiosas aportes, producto de exhaustivas
investigaciones, sentando claramente presencia
ante la comunidad universitaria así como también
ante comunidad científica internacional a través
de los principales portales relacionados a dichas
actividades.
Ciencia y tecnología, en su volumen 13 nº
1, sigue, como en sus anteriores números, con su
línea trasmisora y promotora, de los avances
científicos y tecnológicos realizados en nuestra
universidad, registrando precedentes de
modernidad, desarrollo y cambio.
Finalmente, deseo hacer llegar mi
agradecimiento a los colegas participantes en esta
oportunidad, por aportar de manera muy positiva
con sus importantes investigaciones las que en
suma, serán consideradas y servirán como base
para consultas relacionadas a los temas que
abordaron.
Gladis E. Reyna Mendoza
Directora de la Editorial Universitaria
Ciencia y Tecnología
TRANSFERENCIA DE MASA EN PERIODOS DE TIEMPOS DE
ALMACENAMIENTO Y SU RELACIÓN CON LAS CARACTERÍSTICAS
ORGANOLÉPTICAS DEL NÉCTAR SAÚCO - LÚCUMA
EN ENVASE FLEXIBLE
Ing. M.Sc. Isabel Berrocal Martínez
email: [email protected]
RESUMEN
En el presente trabajo se investigó la transferencia de masa en diferentes tiempos de
almacenamiento y su relación con las características organolépticas del néctar sauco –
lúcuma.
Se realizaron cuatro formulaciones del néctar a diferentes concentraciones de grados
ºBrix: NeF1 a 11,5 ºBrix, NeF2 a 12,5 ºBrix, NeF3 a 13,0 ºBrix, NeF4 a 13,5 ºBrix. Los
néctares fueron procesados, envasados en envases PET trasparente de 250 ml de
capacidad y conservados al ambiente a diferentes tiempos de almacenamiento, 6, 12 y 18
meses.
Se aplicó la transferencia de masa en estado no estacionario a través de la ley de FICK, a
los cuatro tratamientos del néctar sauco - lúcuma, teniendo en cuenta que a mayor
concentración mayor flujo de migración molecular. Para el néctar NeF2 se obtuvieron los
kg - mol
siguientes flujos de velocidad molecular 8,55 x 10-6 kg - mol , 11,55 x 10-6 2
y
2
m - seg
m - seg
8,24 x 10-6
kg - mol
a los 6, 12 y 18 meses.
m2 - seg
Entre el alimento y el envase se dan flujos de velocidad molecular en forma sinérgica y a
la vez, donde los alimentos adquieren ciertas características organolépticas que proceden
de la composición de los polímeros constitutivos de los envases y de la influencia de
factores externos medioambientales. Para tal efecto se evaluaron los atributos sensoriales
del néctar en diferentes tiempos a través de la prueba de Ranking. Producto de ello se
tiene que en función del flujo de velocidad molecular de transferencia de masa del néctar
NeF2 de 12,5 ºBrix presentó características organolépticas variables: a 6 meses de
almacenamiento se mantienen en el tiempo los atributos sabor, aroma y color. A los 12
meses mantiene los atributos sabor, aroma y apariencia. A los 12 meses de
almacenamiento a perdido color. A los 18 meses presenta sabor ligeramente
desagradable y el aroma se mantiene.
En función del flujo de velocidad molecular de transferencia de masa el néctar NeF4 de
13,5 ºBrix presenta: a 12 meses la textura se mantiene invariable. A 18 meses ha perdido
color y apariencia. Finalmente, se aplicó un ANVA con un nivel de significancia de 0,05 y
la prueba confirmativa de Duncan a diferentes atributos sensoriales a los 6,12 y 18 meses
de almacenamiento. Determinándose que el néctar de formulación NeF2 presenta mejores
atributos sensoriales. El valor de permeabilidad hallado para el (néctar- empaque) con
-5
respecto al oxigeno fue de 1,4 x 10
6
kg - mol
m2 - seg -
atmof
m
.
Transferencia de masa en periodos de tiempos de almacenamiento y su relación
con las características organolépticas del néctar saúco - lúcuma en envase flexible
Palabras clave: transferencia de masa, tiempos de almacenamiento, características
organolépticas, néctar sauco - lúcuma.
ABSTRACT
In this study we investigated the mass transfer in different storage times and their
relationship with the organoleptic characteristics of nectar mix sauce - lucuma.
Four formulations were performed at different concentrations of nectar of degrees Brix:
NeF1 to 11,5 º Brix, NeF2 to 12,5 ° Brix, NeF3 to 13.0 ° Brix, NeF4 to 13,5 ° Brix. The nectars
were processed, packed in transparent PET packaging of 250 ml capacity and stored at
ambient storage for different times, 6, 12 and 18 moths.
Was applied mass transfer in unsteady state through Fick's law, the four treatments saucelucuma nectar, taking into account that the higher concentration increased flow of
molecular migration. For nectar NeF2 yielded the following flows speed molecular
kg - mol
kg - mol
kg - mol
8,55 x 10-6 2
11,55 x 10-6 2
11,55 x 10-6 2
m - seg ,
m - seg at 6, 12 and 18
m - seg y
months.
Among the food and packaging is given molecular velocity flows in a synergistic way and
yet, where foods acquire certain organoleptic characteristics derived from the
composition of the polymers constituting the packaging and external factors influence our
environment. For this purpose we evaluated the sensory attributes of the nectar in
different times through Ranking test. This product must be in accordance with the flow
speed transfer molecular mass NeF2 nectar of 12,5 ºBrix presented organoleptic
characteristics variables: 6 months of storage while maintaining the attributes in the flavor,
aroma and color. At 12 months keeps the attributes taste, aroma and appearance. At 12
months of storage to become discolored. At 18 months old has slightly unpleasant taste
and aroma is maintained.
Flow as a function of molecular mass transfer rate of the NeF4 nectar 13,5 ºBrix
presentation: A 12 months, the texture remains unchanged. At 18 months he has lost color
and appearance. Finally, ANVAR was applied with a significance level of 0,05 and the
confirmatory test of a different sensory attributes Duncan A 6,12 and 18 months of
storage. Determining that the nectar of NeF2 formulation provides better sensorial
attributes. The permeability values found for the (nectar packaging) with respect to
kg - mol
1,4 x 10-5 2
m - seg - atmof
oxygen was of
m .
Key words: mass transfer, storage times, organoleptic characteristics, nectar mix sauce
7
Ciencia y Tecnología
lucuma.
INTRODUCCIÓN
El empleo de numerosos y diversos materiales de empaque han puesto de manifiesto la
importancia de la naturaleza y propiedades de los constituyentes de estos materiales en el
acondicionamiento de los productos alimenticios. Siendo necesario que el empaque no
sólo cumpliera esta función, sino que previniera la contaminación a factores externos y
daños en periodos largos de almacenamiento.
Los alimentos pueden encontrarse en distintos estados físicos, sólidos, líquidos, pastosos,
húmedos, secos, crudos, cocidos, en estado natural o transformado, enteros o
fragmentados, en polvo, en granos, como cristales, como fluidos viscosos, etc, de modo
que dependiendo de dicho estado, puede interaccionar de diversas formas con el envase
que los contiene a lo largo de la manipulación, el transporte o la conservación,
dependiendo de la temperatura, humedad, la luz (exposición al sol) ,proximidad a otras
mercaderías, etc. Por tanto es necesario conocer la velocidad de migración molecular
alimento-empaque, la permeabilidad del envase al aire, al oxigeno, al agua y a los gases
en general.
En la actualidad las interacciones entre el empaque - alimento han sido objeto de
numerosos estudios, las paredes de los empaques son consideradas como migrantes de
sus componentes constitutivos poliméricos hacia los alimentos y los constituyentes de los
alimentos también pueden migrar hacia la paredes del empaque que los contiene , este
fenómeno se presenta en la mayoría de plásticos y da lugar, entre otros, a la movilidad
de ciertos aditivos en los polímeros.
En algunos casos el alimento adquiere características organolépticas contaminantes de la
composición y estructura de ciertos polímeros constitutivos de los envases flexibles y
frente a esto cabe preguntarse:
¿Cómo la variación del flujo de velocidad de transferencia de masa en
diferentes periodos de almacenamiento influye en las características
organolépticas del néctar saúco - lúcuma en envase flexible?
Por lo que el objetivo principal de este trabajo de investigación fué evaluar como la
transferencia de masa en diferentes periodos de tiempo de almacenamiento influye en
las características organolépticas del néctar Saúco-Lúcuma en envase flexible.
La presente investigación se realizó porque se trata de un tema nuevo y específico que se
está introduciendo en la industria de alimentos, con la finalidad de proporcionar un
modelo técnico aplicativo de evaluación de transferencia de masa alimento - envase en
diferentes periodos de almacenamiento y su relación con las características
organolépticas de los diferentes néctares envasados.
En tal sentido, cabe destacar la importancia de la investigación teniendo en cuenta que los
resultados y productos de ella, van a contribuir con el desarrollo de la ciencia,
específicamente de la ingeniería de procesos en alimentos.
MATERIAL Y MÉTODO
Materiales:
-Empaques flexibles de Plástico PET trasparente de 250 ml
-Pulpas de Saúco y Lúcuma
-Estabilizantes (Goma Xantan)
8
Transferencia de masa en periodos de tiempos de almacenamiento y su relación
con las características organolépticas del néctar saúco - lúcuma en envase flexible
-Edulcorantes (Sacarosa)
-H2O tratada.
-Modelo matemático. Ley de Fick de transferencia de masa conductiva convectiva.
-H2O tratada.
-Balanza analítica.
-Campanas de vidrio.
-Normas técnicas peruanas.209,650/2003. Etiquetado. Declaración de propiedades.
-Normas técnicas peruanas.209,038/ 2003 . Alimentos envasados. Etiquetado.
Metodología de la Investigación:
La investigación se desarrolló para fluidos no newtonianos, néctar mix saúco - lúcuma, se
procesó tecnológicamente (45 litros de néctar), llegando a optimizarse un proceso
estándar para cada formulación con 11,5 ºBrix, 12,5 ºBrix, 13º Brix, 13,5 ºBrix
respectivamente. Luego fueron envasados en plástico PET trasparente de 250 mililitros.
A diferentes tiempos de almacenamiento (6, 12 y 18 meses) se desarrollaron los cálculos
de transferencia de masa a través de la ley de Fick para cada una de las formulaciones del
néctar mix sauco - lúcuma (NeF1, NeF2, NeF3, Nef4).
Se evaluó la influencia de transferencia de masa en las características organolépticas del
néctar mix saúco - lúcuma a través del análisis sensorial haciendo uso de la prueba de
Ranking en diferentes tiempos de almacenamiento, (6, 12 y ,18) respectivamente para
cada una de las formulaciones, para posteriormente procesar los resultados a nivel
estadístico con un ANVA con 0,05 de significancia en cada caso y aplicar la prueba
confirmativa de Duncan.
RESULTADOS
El cuadro 1, presenta los resultados de las formulaciones del Néctar mix Saúco- Lúcuma
con diferentes Concentraciones (11,5 ºBrix ; 12,5 ºBrix; 13ºBrix, 13,5ºBrix) envasados
en envases flexibles de plástico PET trasparente de 250 ml respectivamente.
CUADRO 1
Formulación
néctar
NeF1
(11,5 ºBrix)
gr/lt
%
Lúcuma pulpa centrifug. 27,60
4,71
Saúco pulpa centrifug. 147,20 25,17
Goma xantam (Keltrol Tf) 0,92
0,15
CMC
0,92 0,15
Acido cítrico S/P
1,65 0,28
Azúcar
57,36
9,80
Reforzador de saúco
0,27 0,05
Reforzador de lúcuma
0,18
0,04
Agua
349, 00 59,65
585, 10
100
Total
NeF2
( 12,5 ºBrix)
gr/lt
%
30,00
4,71
160,00 25,13
1,00
0,15
1,00
0,15
1,80
0,28
62,35
9,79
0,30
0,04
0,20
0,03
380,00 59,68
636,65
100
NeF3
( 13,0 ºBrix)
gr/lt
%
31,20
166,40
1,04
1,04
1,87
68,32
0,31
0,20
395,20
665,80
4,68
24,99
0,10
0,15
0,28
10,30
0,04
0,03
59,38
100,00
NeF4
( 13,5 ºBrix)
gr/lt
%
32,40
4,71
172,80 25,13
1,08
0,15
1,08
0,15
1,94
0,28
67,34
9,79
0,32
0,04
0,22
0,03
410,40 59,72
687,51 100,00
9
Ciencia y Tecnología
El cuadro 2, muestra el resumen total de los flujos de velocidad molecular en el Néctar
Mix Sauco-Lúcuma a 6, 12,18 meses de almacenamiento, en envases pet trasparente de
250 mml .
CUADRO 2
Transferencia de masa en el tiempo de almacenamiento del néctar
mix sauco - lúcuma (6, 12 y 18 meses de almacenamiento)
Tiempo meses
Néctar F 1
Néctar F 2
Néctar F 3
Nécta r F4
11,5 ºBrix
12,5 ºBrix
13 ºBrix
13,5 ºBrix
6
7.91E -06
8.55E -06
8.902E -06
8.993E -06
12
1.071E -05
1.17E -05
1.2149E -05
1.2581E -05
18
7.74E -06
8.24E -06
8.612E -06
9.188E -06
El cuadro 3, muestra el resumen de la influencia de transferencia de masa en las
características organolépticas del néctar saúco - lúcuma, realizándose las evaluaciones
sensoriales a través de la prueba de ranking, teniendo en cuenta los atributos de olor,
color, sabor, textura, y apariencia para los diferentes tiempos de almacenamiento.
CUADRO 3
Transferencia de masa en el tiempo de almacenamiento del néctar
mix sauco - lúcuma (6, 12 y 18 meses de almacenamiento
Tiempo de evaluación
6 MESES
Atributo
sensorial
12 meses
(Almacenamiento)
A
B
C
Kgmol
m
D
A
Kgmol
3
m
18 MESES
(Almacenamiento)
B
C
Kgmol
3
m
(Almacenamiento)
D
A
Kgmol
3
m
B
C
Kgmol
3
m
D
Kgmol
3
m
3
Sabor
NeF 2
12,5
NeF 1
11,5
NeF 2
12,5
NeF 1
11,5
NeF 2
12,5
NeF 1
11,5
Aroma
NeF 2
12,5
NeF 1
11,5
NeF 2
12,5
NeF 1
11,5
NeF 2
12,5
NeF 1
11,5
Textura
NeF 4
13,5
NeF 3
13,0
NeF 4
13,5
NeF 3
13,0
NeF 4
13,5
NeF 3
13,0
Color
NeF 2
12,5
NeF 1
11,5
NeF 2
12,5
NeF 1
11,5
NeF 2
12,5
NeF 1
11,5
Apariencia NeF 1
11,5
NeF 2
12,5
NeF 1
11,5
NeF 2
12,5
NeF 1
11,5
NeF 2
12,5
A. Primer nivel mayor aceptabilidad
B. Concentración primer nivel en el sistema molecular néctar
C. Segundo nivel de mayor aceptabilidad
D. Concentración segundo nivel en el sistema molecular néctar
En el cuadro 4, el Fc calculado (Fc sabor =15,48; Fc aroma =5.73 ; Fc apariencia=25,81)
10
Transferencia de masa en periodos de tiempos de almacenamiento y su relación
con las características organolépticas del néctar saúco - lúcuma en envase flexible
es mayor que el Ft tabular(F tabular = 2,96), determinándose que existe diferencias
significativas de la influencia de velocidad de migración molecular para los atributos
sabor, aroma, apariencia a 12 meses de almacenamiento. Luego se aplicó la prueba
confirmativa de Duncan estableciendo la superioridad significativa de las muestras,
determinándose NeF2 es la mejor para los atributos mencionados.
CUADRO 4
Análisis de varianza para el atributo sabor, aroma, apariencia
(12 meses de almacenamiento)
Transf. masa
Néctar : (t -1 )
3
3
3
14,4
8,96
17,04
Error:(r -1) (r -1) 27
27
27
0
0
0
Apariencia
0
F T tabular 5%
Aroma
0
Apariencia
0
Aroma
9
Sabor
9
Apariencia
9
Aroma
Jueces: (r -1)
FC calculado
Sabor
39
Apariencia
39
Aroma
39
Sabor
Total : (tr -1)
Valor de F
Sabor
Cuadrado
medio
(varianza)
Apariencia
Suma
de
cuadrado
Sabor
Grados
de
libertad
Aroma
Fuente
de variación
23,0 23,02 23,02
8,6 14,06
4,8 2,98 5,68 15,48 5,73 25,81
2,96 2,96 2,96
5,98 0,31 0,52 0,22
DISCUSIÓN
De acuerdo a la ley de Fick de transferencia de masa se evalúa que a mayor concentración
mayor flujo de velocidad molecular. Geankoplis (1998).
Las evaluaciones experimentales desarrolladas en diferentes tiempos de almacenamiento
6, 12,18 meses del néctar mix sauco - lúcuma en envase PET, se infiere que existe mayor
flujo de velocidad molecular para el néctar de formulación NeF4, de 13,5% de
concentración y mayor proceso de migración molecular alimento - empaque.
mpl
6 Kg A 6 meses de almacenamiento el flujo alcanza 8 , 993 x 10de velocidad
2
m
seg
molecular.
mpl de velocidad
5 Kg A 12 meses de almacenamiento el flujo alcanza 1, 2581 x 10 2
m
seg
molecular.
mpl
6 Kg A 18 meses de almacenamiento el flujo alcanza 9 ,188 x10
de velocidad
m2 seg
molecular.
Los néctares de formulación NeF1 (11,5ºBrix) ; NeF2 (12,5ºBrix) almacenados a los 6, 12 y
18 meses, tienen bajos niveles de migración molecular por lo que el néctar adquirirá
niveles bajos de ciertas características organolépticas contaminantes que proceden de la
composición de los constituyentes poliméricos y no poliméricos del envase y de la
influencia de factores externos medioambientales influyendo la estructura, conformación,
naturaleza físico química del envase.
En el grafico 1, se muestra la tendencia creciente del flujo de velocidad molecular a los 6,
12 y 18 meses de almacenamiento y específicamente para el néctar de formulación NeF4 ,
11
Ciencia y Tecnología
por lo que a nivel de migración molecular no es conveniente la sinergia alimentoempaque que presenta el néctar NeF4, ya que el néctar adquirirá niveles altos de ciertas
características organolépticas contaminantes que proceden de la composición de los
constituyentes poliméricos. Los néctares de formulación NeF1 y NeF2 nos muestran mejores
características de estabilidad para los diferentes tiempos de almacenamiento 6. 12, 18
meses.
Ahora, si analizamos y comparamos el comportamiento de cada uno de los néctares
podemos decir que en las cuatro formulaciones presenta un comportamiento de
crecimiento de flujo de velocidad molecular al trascurrir los primeros 6 meses de
almacenado, luego llegan a un punto de estabilidad de la velocidad de migración al
transcurrir los 12 meses y luego presenta el decrecimiento de velocidad molecular al
transcurrir los 18 meses.
GRÁFICO 1
Transferencia de masa en el tiempo de almacenamiento del néctar
mix saúco - lúcuma en envase pet transparente
En el gráfico 2, se tiene las variaciones de trasferencia de masa para el néctar Nef2.
12
Transferencia de masa en periodos de tiempos de almacenamiento y su relación
con las características organolépticas del néctar saúco - lúcuma en envase flexible
GRÁFICO 2
Transferencia de masa del néctar mix (NeFe2) sauco - lúcuma en envase pet
transparente al trascurrir 6,12 y18 meses de almacenamiento.
En el gráfico 2, a los 6 meses de almacenamiento del néctar mix sauco - lúcuma NeF2
mpl
6 Kg presenta un crecimiento del flujo de velocidad molecular de 8, 55 x10 y
m2 seg
luego trascurrido los 12 meses se estabiliza en el tiempo con un flujo de velocidad
mol
6 Kg molecular de 11 ,65 x10 , sin embargo al trascurrir los 18 meses la
2
m seg
transferencia de masa con respecto a los meses anteriores a disminuido respectivamente,
observándose que esto ocurre en todas las formulaciones del néctar NeF1,NeF2,NeF3, NeF4.
Lo que indica que al llegar a los 18 meses de almacenamiento ya no aumenta el flujo de
velocidad molecular alimento empaque, se estabiliza en el tiempo.Para identificar la
influencia de transferencia de masa en las características organolépticas del Néctar Mix
Saúco-Lúcuma al trascurrir 6,12 y 18 meses de almacenamiento, se realizó las
evaluaciones sensoriales a las cuatro formulaciones del néctar (NeF1, NeF2, NeF3, NeF4)
teniendo en cuenta los atributos de olor, color, sabor, textura, y apariencia, utilizando el
“método de análisis de las pruebas de ranking” infiriéndose que las mejores
características organolépticas evaluadas en función del flujo de velocidad molecular al
trascurrir 6 , meses, se presentan en el néctar NeF2 para los atributos sabor, aroma, color, a
los 12 meses aun se conservan los sabores y aromas del producto permanecen estables
en el tiempo, lo que no ha ocurrido con el atributo Color para el NeF2. Se aplicó el ANVAR
se determinó a los 6, 12,18 meses de almacenamiento,si hubo diferencias significativas
entre los tratamientos para luego aplicar la prueba confirmativa de Duncan
determinándose que la muestra NeF2 es la mejor para los atributos sabor, aroma y color.
-5
Luego se determinó el valor de permeabilidad para néctar PMXY= 1,78 X 10
m3
atmosf
seg - m2 m
13
Ciencia y Tecnología
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1. DEPLET, FELIX. y BUREAU, GILBERT. Embalaje de los alimentos de gran
consumo, España,: Editorial Acribia, S. A,. tercera edición,1995.
2. DORAN, M. .PAULINE. Principios de ingeniería de los bioprocesos, España: Editorial
Acribia S.A, tercera edición,1998.
3. GEANKOPLIS, CHRISTIE. Procesos de transporte y operaciones unitarias, México:
Compañía Editorial Continental S.A, tercera edición ,1998.
4. INDECOPI. NTP Norma técnica peruana 209.03 8. Alimentos envasados. etiquetado,
sexta edición, 2003.INDECOPI . NTP Norma técnica peruana 209.650. Etiquetado
Declaraciones de propiedades, primera edición, 2003.
5. LEWIS, M. J. Propiedades físicas de los alimentos y de los sistemas de procesado.
Zaragoza España: Editorial Acribia, 2da. edición en español, 1993.
6. SÁNCHEZ M. JHOAN J. Comportamiento térmico mecánico del (Poli Etilen
Tereftalato) PET modificado con resinas poliméricas basadas en Bisfenol A. Tesis de
doctorado . Universidad Politécnica de Madrid. Barcelona, 2003.
7. SHAMES, IRVING. Mecánica de fluidos, Colombia,: Casa editora de Martha Edna
Suárez R,. Tercera edición, 1995.
8. TREYBAL, ROBERTO. Operaciones de transferencia de masa, México:
Interamericana de México, segunda edición en Español, 1993.
14
DISEÑO Y SIMULACIÓN DE CONTROLADORES AVANZADOS
PARA EL PROCESO DE MOLIENDA DE CEMENTO
M.SC., Ing. Raúl Benites Saravia
email: [email protected]
RESUMEN
El presente trabajo de investigación trata sobre el modelado y diseño de controladores
avanzados en el proceso de molienda de cemento. Debido a que el proceso de molienda
de cemento es un proceso por naturaleza de respuesta lenta, se consideró en el diseño
obtener tiempos de estabilización menor de tres horas para las condiciones referenciales
de carga del clinker dentro del molino y el caudal de salida del producto final. Las
estrategias de control que se han utilizado para fines de comparación son: control óptimo
cuadrático y control adaptivo autosintonizado, que permiten controlar dos variables: la
carga del clinker (z) y el flujo de salida del producto final (yf). La herramienta de
simulación tanto para el modelado como para el diseño y desempeño de los
controladores indicados ha sido Matlab, lo que ha permitido obtener resultados
comparativos entre las dos técnicas, y concluir que ambas cumplen con los
requerimientos de funcionamiento; presentando, el control óptimo cuadrático
proporcional integral una ligera ventaja en cuanto a tiempo de establecimiento; sin
embargo, el control adaptivo autosintonizado tiene una ligera ventaja en cuanto a un
menor sobrepico en el caudal de salida, carga del molino y alimentación del material. La
ventaja de este último controlador es que puede adaptarse a cambios en las condiciones
de operación del proceso.
Palabras clave: modelado del proceso de molienda, control óptimo cuadrático, control
adaptivo autosintonizado.
ABSTRACT
The present research discusses the modeling and design of advance controllers in the
process of cement milling. Since the cement mill process is a process bye nature of slow
response, was considered in the design to obtain stabilization time lees than three hours to
reference conditions of load the clenver in the mill and the final product, output stream
the control strateg used for comparison purposes are: optimal quadratic and adaptive
auto-tuning controls, which allow you to control two variables: the burden of clinker (z) an
the final product (yf) out put stream the simulation tool for both modeling an design and
indicated drivers performance has been MATLAB, which has made possible to obtain
comparative results between the two techniques, and conclude that both comply with ten
requirements of operation; presenting, the optimal quadratic proportional integral control
a slight advantage in time of establishment; however, the adaptive auto-tuning control has
a slight advantage in a lees overshoot in the stream output, loads the mill and (material
power). The advantage of this last driver is that it can be adapted to changing condition of
the operation process.
Key words: modeling of the milling process, quadratic optimal control, adaptive
autotuning control.
15
Ciencia y Tecnología
INTRODUCCIÓN
El cemento, desde el punto de vista químico se trata en general de una mezcla de silicatos
y aluminatos de calcio, obtenidos a través del cocido de calcáreo, arcilla y arena. El
material obtenido, molido muy finamente, una vez que se mezcla con agua se hidrata y
solidifica progresivamente. La industria del cemento y la construcción es una de las
industrias más importantes en el Perú y en el mundo. La fabricación del cemento
Pórtland, que se usa comúnmente como aglomerante para las mezclas de concreto
moderno, también requiere grandes cantidades de materiales naturales.
Es conocido que la fabricación del cemento comprende cuatro etapas principales: 1.
extracción y molienda de la materia prima, 2. homogenización de la materia prima, 3.
producción del Clinker, 4. molienda de cemento.
De estas cuatro etapas, en el presente trabajo se aborda el proceso de molienda del
cemento, para lo cual el problema a resolver fue, aplicar estrategias de control avanzado, a
fin de controlar el flujo de salida del producto final (yf) y la carga del clinker dentro del
molino (z), en forma óptima, teniendo en cuenta las restricciones de las entradas y salidas,
usando datos reales de una planta similar. En la actualidad, todavía se siguen utilizando
controladores clásicos como los PID, sin embargo los niveles de sobrepicos producidos en
la carga del clinker y en el flujo de salida del producto final, no es el más apropiado. Se
consideró un tiempo de asentamiento o estabilización menor de tres (03) horas, con el
menor sobreimpulso posible que no debe exceder las capacidades físicas del sistema.
MATERIAL Y MÉTODO
La metodología empleada es la siguiente: a) modelar matemáticamente el proceso de
molienda, y efectuar su simulación, b) diseñar y simular la estrategia de control óptimo
cuadrático discreto, c) diseñar y simular la estrategia de control adaptivo autosintonizado,
d) efectuar las conclusiones en base a los resultados obtenidos y efectuar algunas
recomendaciones para trabajos futuros.
A) Modelado matemático del proceso de molienda
Antes de abordar el modelado, haremos una descripción resumida y breve sobre las
etapas que conforman la fabricación de cemento, para luego concentrarnos en la etapa de
molienda.
El cemento es producido moliendo caliza y cociéndola posteriormente en hornos
horizontales rotativos. El producto final a la salida del horno se denomina Clinker. Luego
este material pasa por un sistema de molienda, donde es molido hasta alcanzar un cierto
grado de finura de acuerdo al cemento que se produce. En la figura 1, se presenta el
diagrama general del proceso de fabricación de cemento, y en la figura 2 se observa el
sistema de molienda, que está compuesto por un molino de bolas, un separador de alta
eficiencia, un ventilador exhaustor y un transportador de fajas.
16
Diseño y simulación de controladores avanzados
para el proceso de molienda de cemento
Figura 1: Diagrama general del proceso de fabricación de cemento
Fuente: I. M. Sobrini, C. Martín, B. Gaite (4)
El transportador de fajas, se encarga de alimentar al sistema con material clinker a una
cierta velocidad u. El molino se encarga de moler el clinker en su interior (siendo z la carga
del clinker dentro del molino), hasta convertirlo en un material de una finura
determinada. El separador de alta eficiencia se encarga de separar (con función de
separación ) el material fino del grueso, por medio de la fuerza centrífuga de las
partículas.
Figura 2 : Diagrama del círculo de molienda
Fuente: I. M. Sobrini, C. Martín, B. Gaite (4)
17
Ciencia y Tecnología
El material con la finura necesaria es transportado fuera del sistema (yf) y pasado a otra
etapa. El ventilador exhaustor se encarga de transportar el material desde el molino hacia
el separador (el cual se ubica varios metros por encima del molino) a una velocidad de
transporte del material que es función de la velocidad v del ventilador. El material que
tiene menor finura que la deseada (yr) es devuelta al molino, por recirculación, para su
nueva molienda.
A.1) Modelo no lineal
En el cuadro 1 se presentan las notaciones y unidades de cada una de las variables y
constantes. El modelo del proceso de molienda consiste de tres ecuaciones diferenciales
altamente no lineales, las cuales explican la evolución de los tres estados. Considerando
las siguientes variables de estado y de control.
x1 =
y f ; u1 =
u ; x2 =
yr ; u 2 =
v ; x3 =
z
las ecuaciones del proceso no lineal pueden escribirse así:
j
( x 3, d ) a
(u 2 )j
( x 3, d ) x1
x&
y&
1=
f =
Tf
(1)
K
K
K
f1( x, u )
a
(u 2 )j
( x 3, d ) x2
x&
y&
2 =
r =
Tr
K
K
K
K
K
K
K
f 2 (x, u ) ( 2 )
x&
z&
=
( x 3, d ) +
x2 +
u1
3 =j
K
K
K
K
K
K
K
f 3 (x, u ) ( 3 )
y1 =
x1 K
K
K
K
h1 ( x , u )
y2 =
x2 K
K
K
K
h2(x ,u )
18
(4)
(5)
Diseño y simulación de controladores avanzados
para el proceso de molienda de cemento
CUADRO 1
Descripción de variables y constantes
Fuente: FRITSCH GmbH (6)
A.2) Modelo linealizado y discretizado
El modelo linealizado, considerando los siguientes puntos de equilibrio:
x1 =
100 ; x 2 =
10 ; x 3 =
50 ; u 1 =
u2 =
100 , viene dado por
x&
3 .3333
1ö
æ
æ
x&
=
ç
ç0
2÷
x&
è0
è
3ø
y1
1 0
æ
æ
ö
=
ç
y
0 1
2ø
è
è
0
12 .4146
100 161 . 5632
1
5 .34
x1
0 15 . 3619 ö
ö
æ
æ
ö
u1 ö
æ
ç
÷
(6)
x2÷
+
0 460 . 8559 ÷
÷
ç
ç
ç
÷
u
2ø
è
x
1
0
ø
è
è
ø
3ø
x1 ö
æ
0ö
u1 ö
0 0ö
æ
x
æ
+
2÷
ç
÷
ç
0ø
0 0ø
u2 ÷
x3
è
è
ø
è
ø
(7)
19
Ciencia y Tecnología
Discretizando en forma aproximada el sistema de ecuaciones (6) y (7), y considerando un
período de muestreo de 1 minuto, se obtiene:
x1 ( k +
1) ö
0 .9460
æ
æ
0 .0010 0 . 1935
x 2(k +
1) ÷
=
0
ç
ç
0 .1966 1 .2480
x1 (k ) ö
0 . 0016 0 .2461 ö
u 1(k ) ö
ö
æ
æ
æ
(8)
ç
÷
x2 (k ) ÷
+
0 . 0134 3 . 7642 ÷
÷
ç
ç
ç
u2 (k ) ÷
è
ø
ç
÷
ç
÷
ç
÷
ç
x 3(k +
1) ø
0
0 . 0077 0 . 9278 ø
x3 (k ) ø
0 . 0160 0 .0383 ÷
è
è
è
è
ø
x1 ( k )
u 1 (k ) ö
0 0ö
æ
y
(
k
)
æ
æ
ö
1 0 0ö
æ
1
=
x 2(k ) ÷
+
ç
ç
÷
ç
÷
y2 ( k ) ø
0 1 0ø
0 0ø
u2 (k )
è
è
è
x 3(k )
æö
èø
èø
(9)
Haciendo uso de Matlab, la respuesta del modelo linealizado en tiempo discreto, ante
entradas escalón (lazo abierto), se muestran en la figura 3, en la que se puede mostrar
cuatro gráficos, que indican el acoplamiento que existe entre las variables de estado y las
señales de control actuantes en el proceso.
Figura 3.- Respuesta del caudal de salida ( Yf ) y de la carga de molino (
z ) ante una entrada escalón
Si a este modelo quisiéramos aplicar estrategias de control clásico tales como el Control PI
o PID, tendríamos que desacoplar el modelo, o efectuar un desacoplamiento en lazo
cerrado. Las estrategias de control avanzado que usamos en este trabajo, no necesitan
realizar ningún desacoplamiento del modelo a priori, ya que ellas permiten realizar un
control uno a uno sobre las variables de interés; es decir la salida y1 seguirá a una
referencia r1, y la salida y2 seguirá a una referencia r2.
20
Diseño y simulación de controladores avanzados
para el proceso de molienda de cemento
B) Diseño y simulación de la estrategia de control óptimo cuadrático discreto
El control óptimo comparado a otras técnicas de control, como por ejemplo el control
PID, localización de polos, entre otras, tiene la ventaja de optimizar el resultado de la
respuesta del controlador sobre la planta; implicando la utilización de una función de
costo J, que al minimizarla, obtendremos una ley de control óptima u. El diseño analítico
del controlador óptimo es muy complicado, por lo que debe recurrirse a una solución
computacional. En este trabajo tocaremos exclusivamente el diseño del control óptimo
proporcional integral discreto estacionario, es decir, determinar la matriz ganancia del
controlador (K), que nos permita obtener un perfecto seguimiento.
La función de costo a considerar está dada por:
1 ¥
T
T
J = x (k ) Q x(k ) +
u ( k ) R u (k )
2 k=
0
[
å
](10)
En el que están presentes las matrices de ponderación del vector de estados Q, y la matriz
de ponderación del vector de control R. La clave del diseño, reside en elegir
apropiadamente dichas matrices de ponderación. La figura 4 muestra el esquema del
controlador en estudio.
Las ecuaciones del error del sistema en lazo cerrado, viene dado por:
~
~
x
(k +
1) =
Gx
(k ) +
Hw
(k )
(11)
Determinando las matrices G y H ampliado y asumiendo apropiadamente las matrices
de ponderación Q y R, y resolviendo la siguiente ecuación recursiva de Riccati:
[
~
~
~T ~
~
~T ~
~
~T~
~
P (k +
1) =
Q +
G P ( k )G G P ( k ) H ¨R +
H P (k ) H
~ ~
~
]
H P ( k )G
1
T
obtenemos la matriz estacionaria P, que reemplazando en la siguiente ecuación:
1 ~T ~ ~
~
~T ~ K=
R+
H PH
H PG =
KK I , determinamos la matriz ganancia del
[ ]
[]
controlador óptimo proporcional integral:
1 .1351 0 .0394 3 .9603 0 . 0944 0 . 1419 ù
é
~
K =
0 . 5778 0 .0207 0 .0853
0 . 0990 0 . 0654
ë
û
Donde:
1 .1351 0. 0394 3 .9603 ù
0. 0944 0. 1419 ù
é
é
K =
; KI =
ê
ú
ê
ú
0 .5778 0. 0207 0 . 0853 û
0 .0990 0. 0654 û
ë
ë
21
Ciencia y Tecnología
Figura 4.- Controlador óptimo proporcional integral
Fuente: Ogata, Katsuhito (6)
Hasta aquí se ha supuesto que todas las variables de estado están disponibles; sin
embargo eso no es cierto, ya que, en la práctica, a lo sumo se pueden disponer de algunos
sensores, pero no de todos; por lo que se hace necesario el diseño de observadores o
estimadores de estado, que resuelvan ese inconveniente, es decir, podamos obtener por
estimación las variables de estado no medidas. En nuestro caso, se ha determinado que la
matriz ganancia del observador de orden completo es:
0 .5854 0. 0704 0 .0372
é
Ke =
ê
0 .0486 0. 5440 0 . 4208
ë
ù
ú
û
C) Diseño y simulación de la estrategia de control adaptivo autosintonizado
La estrategia de control adaptivo se puede aplicar con buenos resultados en aquellos
casos en que el modelo, aún siendo conocido, cambia continuamente por cambiar las
condiciones de funcionamiento. Este es el caso del proceso de molienda, en el que las
cargas al molino pueden variar de acuerdo a las condiciones de producción; por lo que se
hace necesario un sistema de control que capte las variaciones de parámetros del sistema,
pudiendo auto-sintonizar sus parámetros, y de esa manera compensar dichos efectos en
tiempo real, logrando así, un control eficiente. Existen dos tipos principales de control
adaptivo: el control adaptivo con modelo de referencia (MRAC) y el control adaptivo con
autosintonización o autoajustable. Este último es el que tratamos en este trabajo. De la
figura 5 observamos que consta de varios bloques:
a) El estimador de parámetros (el RLS: mínimos cuadrados recursivo mejorado),
b) El estimador de estados (el filtro de Kalman),
c) Un controlador proporcional integral óptimo cuadrático con realimentación de
estados; y
d) Un modelo lineal del proceso.
22
Diseño y simulación de controladores avanzados
para el proceso de molienda de cemento
Figura 5.- Sistema de control adaptativo autosintonizado
Fuente: Rojas Moreno, Arturo (7)
El procedimiento de diseño del estimador de parámetros por el método RLS, supone
conocer la salida del proceso “y”, y la señal de control “u”, y consiste en los siguientes
pasos:
ˆ (0 ) usando los parámetros del modelo del
- Obtener el vector de parámetros inicial q
proceso.
- Obtener el valor inicial del parámetro Ç ( 0 ) empleando la ecuación
(1 +
a1 +
a2 +
L
+
a na n )Y
Ç=
1+
(b1 +
b2 +
L
+
bnbn)U
1+
con U = 0
e Y
(referencia).
- La matriz de covarianza inicial P puede tener la forma P = a
I, donde I es la matriz
identidad y a
>> 1.
- Tomar nuevas mediciones de Y(k) y de U(k) en el proceso, para obtener una nueva
ecuación.
- Calcular el error de estimación:
T
ˆ (k )
e(k ) =
Y (k ) y
(k )q
1
[ ]
T
- Sabiendo que P ( k ) =
, calcular i ( k ) =
P (k ) y
(k )
y
(k ) y
(k )
- Calcular:
T
+
j ( k )]
j( k ) =
y
( k ) i (k ); g
(k ) =
i ( k ) / [l
T
ˆq
ˆ (k ) +
(k +
1) =
q
g
( k ) e ( k ); P ( k +
1) =
[Ig
(k )y
( k )] P ( k ) / l
ˆ
ˆ
- Actualizar: P ( k ) =
P(k ) y q
(k +
1) =
q
(k ) .
Para diseñar el estimador de estados por el método del Filtro de Kalman, se sigue los
siguientes pasos:
- Asumir matrices de covarianza Qo y Ro.
- Resolver la ecuación de Riccati dada por:
T
T
P (k +
1) =
Q +
Gˆ ( k ) P ( k ) Gˆ ( k ) Gˆ ( k ) K (k )Cˆ ( k ) P ( k )Gˆ ( k )
o
o
o
o
o
en forma recursiva, asumiendo una condición inicial para la matriz de Riccati P.
- Determinar la ganancia matricial del estimador filtro de kalman K.
23
Ciencia y Tecnología
Para el diseño del controlador óptimo proporcional integral, se siguen pasos similares a los
a
[]
KK I , usando para ello la
empleados en la sección B. Para nuestro caso, K =
matriz solución de Riccati en tiempo estacionario.
K
con:
a
0 .0428 0. 2042 0 . 0000 0 .0311
é
=
ê
0 .0158 0. 0189 0 .0007
0. 0019
ë
0. 0428
é
K =
ê
0 .0158
ë
ù
ú
0 .0312 û
0 .0018
0 .0311 0 .0018 ù
ù é
; KI =
ú
ê
ú
0 .0189 0 .0007 û
0. 0019 0 .0312 û
ë
0 .2042 0 .0000
RESULTADOS
Del sistema de control óptimo proporcional integral: haciendo uso de Matlab, las
respuestas del sistema de control óptimo proporcional integral con observador de
estados, se muestran en las figuras 6 y 7.
Del sistema de control adaptivo autosintonizado: mediante Matlab, los resultados
obtenidos mediante el Control Adaptivo autosintonizado, se muestran en las figuras 8 y 9.
Figura 6.- Caudal de salida y la correspondiente alimentación del material.
Figura 7.- Carga del molino y la correspondiente velocidad del ventilador.
24
Diseño y simulación de controladores avanzados
para el proceso de molienda de cemento
Figura 8.- Caudal de salida y la correspondiente alimentación del material.
Figura 9.- Carga del molino y la correspondiente velocidad del ventilador.
DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos en la sección 3, son presentados en el cuadro 2, donde se puede
observar que con el método de control óptimo proporcional integral se obtiene un
sobrepico de aproximadamente 9%, con un tiempo de establecimiento de 2 horas y
media para el caudal de salida, y un sobrepico de aproximadamente 10% para la carga
del molino; y para el método de control adaptivo autosintonizado, se obtiene un
sobrepico de 8% para el caudal de salida con un tiempo de establecimiento menor de 3
horas, y un sobrepico de 7% para la carga del molino. Estos resultados nos indican que
ambas cumplen con los requerimientos de funcionamiento, presentando, el control
óptimo cuadrático proporcional integral una ligera ventaja en cuanto a tiempo de
establecimiento; sin embargo, el control adaptivo autosintonizado tiene una ligera ventaja
en cuanto a un menor sobrepico en el caudal de salida, carga del molino y alimentación
del material. La ventaja de este último controlador es que puede adaptarse a cambios en
las condiciones de operación del proceso, cumpliéndose así con la hipótesis planteada en
el trabajo: “La aplicación de estrategias de control avanzado permitirán
25
Ciencia y Tecnología
mantener las salidas del proceso de molienda de cemento a niveles de
referencia deseados, con sobrepicos moderados y tiempos de establecimiento
razonables”.
CUADRO 2
Resumen de resultados de las dos técnicas de control
Fuente: elaboración propia
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1. Aguado Behar, Alberto. Identificación y control adaptativo, Madrid: Pearson
Educación, S. A., 2003.
2. Chávez del Valle, Francisco Javier. Análisis de ciclo de vida del concreto en México:
Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2005.
3. Isermann, Rolf. Digital Control Systems, Volume 1, Germany: Springer Verlag,
segunda edición, 1989.
4. I. M. Sobrini, C. Martín, B. Gaite. Evaluación de impacto ambiental de una molienda
de clínker y fábrica de cemento, por el método de escenarios comparados, Informes
de la construcciòn, Vol. 58, 504, 19-27, octubre - diciembre 2006, ISSN: 0020-0883.
5. Joshi, Satish Vasudev. Comprehensive product life-cycle analysis using input output
techniques, Carnegie Mellon University, 1988.
6. Fritsch GmbH, Medición de tamaño de partículas, informes de molienda, pág. 12-13,
1996.
7. Ogata, Katsuhiko. Sistemas de control en tiempo discreto. Prentice Hall
Hispanoamericana, 1996.
8. Rojas Moreno, Arturo. Control avanzado - Diseño y aplicaciones en tiempo real.
Publicación independiente, 2001.
9. Shekharan, Raja A. Modeling pavement deterioration by regresión and artificial
neural networks, the University of Mississippi, 1996.
10. Sira Ramírez, Herbert. Control de sistemas no lineales, Madrid: Pearson Educación, S.
A., 2005.
26
EFECTOS DE LOS EFLUENTES DOMÉSTICOS EN LA CALIDAD
DEL AGUA DEL MAR PARA USO EN LA INDUSTRIA PESQUERA
M.SC. Carmen Barreto Pío
email: [email protected]
Colaborador: Ing. Raymundo Carranza Noriega
email: [email protected]
RESUMEN
El agua de mar en la Bahía del Callao, se encuentra contaminada por la descarga en el
mar de colectores domésticos e industriales, ríos y rada del Callao, que presentan un alto
grado de contaminación orgánica, con valores promedios de oxigeno disuelto de (0,3225
mg/L), DBO5 (236,67 mg/L), coliformes totales y termotolerantes que superan los LMP
establecidos por la ley general de aguas, correspondientes a las clases IV, V, VI, formando
un punto crítico en la zona costera de la bahía del Callao, comprendida entre la
desembocadura del río Rímac y del río Chillón. La evaluación de la calidad del agua de
mar se realizó en 16 estaciones de monitoreo, cuatro puntos por colector. Los resultados
del muestreo reportaron, valores de oxigeno disuelto cercano a 0,1mg/ L , muy por debajo
de los LMP, y valores de DBO5 hasta 70,50 mg/L frente al colector Comas, coliformes
totales, coliformes termotolerantes y metales pesados como (Plomo, cadmio, zinc y
hierro), que superan los límites máximos permisibles para aguas de clase VI, indicadores
que demuestran que el agua de mar de la Bahía del Callao en la zona de estudio no
cumple con el estándar de calidad ambiental para su uso en la industria pesquera.
Palabras clave: coliformes, colector, efluentes, calidad ambiental.
ABSTRACT
The seawater in the bay of Callao, is polluted by the dumping at sea of industrial and
domestic collectors, rivers and harbor of Callao, wich represents a high degree of organic
pollution with average values of dissolved oxygen of (0,3225 mg/L), DBO5 (236,67 mg/L)
and thermotolerant coliforms in excess of PML, established by the “General Water Law”
in classes IV, V, VI, forming a critical point in the coastal area of the bay of Callao, between
the river mooth of the Rio Rimac and Chillon. The evaluation of seawater quality was
carried out in 16 monitoring stations, four points per collector the sampling results
reported, dissolued oxygen values close to 0.1 mg/L significantly below the PML, and
values of DBO5, to 70.50 mg/L in front of Comas collector, total coliforms, thermotolerant
coliforms and heavy metal such as (lead, cadmium, zinc and iron). That exceed the
maximum permissible levels for water of class VI indicators show that the sea water of the
bay of Callao in the study area not carry out environ metal quality for use in the fishing
industry.
Key words: coliforms, collector, effluents, enviromental quality.
27
Ciencia y Tecnología
INTRODUCCIÓN
La bahía del Callao, es estratégicamente importante desde el punto de vista industrial y
turístico, recibe permanentemente las descargas de aguas residuales, domésticas e
industriales vertidas directamente al mar, generando un fuerte impacto en el mar como
cuerpo receptor, especialmente en la franja costera entre el río Rímac y Chillón. La
industria pesquera, utiliza grandes cantidades de agua de mar durante las diferentes
etapas de los procesos en planta, donde la calidad tiene un impacto directo en el producto
y por ende en la salud del consumidor. El agua puede cumplir con los requerimientos
estéticos pero puede ser insegura en términos de su calidad bacteriológica y/o físicoquímica. El objetivo principal del presente trabajo es determinar la calidad del agua de
mar, para ser utilizadas en la industria pesquera.
MATERIALES Y MÉTODOS
Materiales.- Para el estudio realizado se utilizó material bibliográfico, revistas, Tesis e
informes de las diferentes instituciones (IMARPE, DIGESA, SEDAPAL, APROCALLAO).
Para determinar los parámetros de calidad se utilizaron, las técnicas normalizados para
análisis de agua, dadas por APHA, AWWA WPCF (Standard Methods) 19 edition. 1998.
Metodología.- El presente estudio se realizó a lo largo del litoral de la Bahía del Callao,
entre el río Rímac y río Chillón. Identificándose las fuentes de contaminación, sus
características y el caudal promedio que estas descargan al mar. Para determinar la
calidad del agua del cuerpo receptor, se seleccionaron 16 estaciones de monitoreo,
ubicando las estaciones, aguas arriba y abajo de los colectores. Las muestras se tomaron,
considerando las corrientes marinas, frente a la descarga de cada colector y a una
distancia de 300 metros aguas arriba y aguas abajo, considerando un punto en blanco a
500 metros antes del primer punto muestreado.
-Los indicadores de la calidad del agua seleccionados para evaluar el cuerpo receptor
(mar de la Bahía del Callao) fueron: Temperatura, pH, oxígeno disuelto, demanda
bioquímica de oxígeno, grasas y aceites, sólidos suspendidos totales, coliformes totales,
coliformes termotolerantes, metales pesados (plomo, arsénico, cadmio, cromo, zinc,
hierro, manganeso y magnesio.
28
Efectos de los efluentes domésticos en la calidad
del agua del mar para uso en la industria pesquera
La bahía del Callao
RESULTADOS
- La zona de estudio se ubica entre los márgenes de los ríos Rímac y Chillón, localizada
en el litoral de la Bahía del Callao, distrito del Callao, provincia Constitucional de Callao .
- Las principales fuentes de contaminación que se encontraron en la zona fueron:
La descarga de Colectores domésticos, descarga de efluentes industriales, la descarga de
acequias, la desembocadura de los ríos Rímac y Chillón, la presencia de botaderos en la
zona y los muelles del Callao.
- Los resultados de los indicadores de la calidad del agua del cuerpo receptor
realizadas en las estaciones de monitoreo se muestran los siguientes cuadros:
29
Ciencia y Tecnología
CUADRO 1
Indicadores físico-química del cuerpo receptor en la zona
de descarga de los efluentes en la bahía del Callao
Temp
ESTACIÓN
pH
D.B.O
Aceites y
de - hasta de - hasta
grasas
mg/L
disuelto
de - hasta
de - hasta
ºC
Oxígeno
STS
de - hasta
mg/L
mg/L
mg/L
C1- C4
7,27-7,70 17,0- 17,2 11.1-12,8
<5,0
2,8- 4,6
8,7- 44,6
C5 - C8
7,47- 767 16,9-17,2
4,9-25,8
<5,0
<0,1- 2,1
24,0- 607,6
C9- C12
7,60-7,70 16,7-17,0 49,6-66,4
<5,0
0,1- 0,3
20,4-48,3
C13-C16
7,20- 7,70 16,0-17,1 46,5-70,5
<5,0
0,1- 4,9
18,9- 46,3
1
>4
--
LMP
6,0 -8,5
CN ± 3
10
Fuente: elaboración propia
CUADRO 2
Indicadores microbiológicos del cuerpo receptor en la zona
de descarga de los efluentes en la bahía del Callao
ESTACIÓN
E-Coli
de - hasta
Coliformes Totales
Fecales
de - hasta
de - hasta
mg/L
NMP/100ml
NMP/100ml
C1- C4
70x10 - 49x10 2
70x10 - 50x10 2
17x10 2 - 50x10 3
C5- C8
1,8 - 16x10 4
2 - 16x10 4
C9 - C12
16x10 4
16x10 4-- 70x10 4
C13-C16
92x10 3 - 16x10 4
LMP
--
Fuente: elaboración propia
30
Coliformes
90x10
3-
-16x10
4 000
2 - 16x10 4
4
> 16 x 10 4
> 16 x 10
20 000
4
Efectos de los efluentes domésticos en la calidad
del agua del mar para uso en la industria pesquera
C1-C4
C5-C8
C9-C12
mg/L
mg/L
0,025-
0,0021-
0,003-
0,044
0,0059
0,006
<0,025
0,0118
0,0156
0,025-
0,0127
0,059
0,0134
0,03
mg/L
<0,02
0,003
0,02
0,003-
0,0060
0,004
0,05
0,004
0,1490,197
0,02480,083
0,02
0,05
0,0540,087
0,0620,113
0,17
mg/L
<0,025
<0,025
0,025
0,025
0,05
mg/L
0,0060,015
0,0060,029
0,033
0,0210,034
0,1
mg/L
0,13-0,023
0,18- 0,32
0,32-0,37
MG
MAGNESIO
FE
HIERRO
O
MN
MANGANES
CU
COBRE
ZN
mg/L
<0,02
<0,003
0,0054-
ZINC
CR
CROMO
CD
CADMIO
AS
mg/L
C14-C16 <0,025
LMP
ARSÉNICO
PB
PLOMO
ESTACIÓN
CUADRO 3
Indicadores de metales pesados del cuerpo receptor en la zona
de descarga de los de los efluentes en la bahía del Callao
mg/L
600,706
273,384
953,67
1 264,18
1 045,871
1 075,256
0,26-0,45
1 218,794
0,3
--
Fuente: elaboración propia
<
No detectados a valores menores
No supera el valor límite
Se encuentra en el valor límite
Supera el valor límite
DISCUSIÓN
-En la zona de estudio se encuentran cuatro colectores, principales (Costanero,
Centenario, Bocanegra y Comas) y 11 emisores submarinos, Las aguas residuales
provenientes de los colectores que descargan en la zona de estudio, presentan un alto
grado de contaminación con valores promedios de oxígeno disuelto de 0,3225 mg/L,
DBO5 236,67 mg/L, aceites y grasas 52,26mg/L y altos valores de coliformes totales y
termotolerantes que superan los LMP establecidos por la ley general de aguas,
correspondientes a las clases IV, V, VI.; en las aguas superficiales a la rada del Callao, se
observa el desarrollo de un proceso de eutrofización, con valores de Oxígeno Disuelto
muy bajos (0,43 a 1,46 mg/L) y valores de nitritos y sulfatos excesivamente elevados, un
incremento ligero de fosfatos haría que este proceso se acentúe y degrade la calidad de las
aguas dentro de la rada del Callao.
El cuerpo receptor (mar de la Bahía del Callao), presenta valores de pH entre 7,20 y
7,70, lo que indica que el mar es un medio ligeramente alcalino, que le da cierta
capacidad de amortiguación para las descargas ácidas o básicas. La temperatura se
encuentra con un promedio de 16,8oC época de invierno (julio- 2007). Los sólidos
totales suspendidos con un promedio de 33,42 mg/L, a lo largo de la bahía, como
podemos ver en el Gráfico 5.2 (Apéndice), encontrándose un pico en el punto C8 con
607,6 mg/L en la zona de mezcla del colector centenario, donde existen vertimientos de
aguas de escorrentías y efluentes industriales. El oxígeno disuelto registró una
31
Ciencia y Tecnología
tendencia decreciente en dirección a la corriente marina, llegando a presentar
condiciones de anoxia, en los puntos de muestreo C5-, C12 muy por debajo del LMP
establecido por la ley general de aguas de clase VI (4 mg/L. La carga orgánica medida a
través de la DBO5 varió de 4,9 mg/L frente al colector Centenario hasta 70,5mg/L frente
al colector Comas. Observándose que el 80% de los puntos muestreados supera los
LMP, debido a la alta Carga Orgánica y la carencia de oxígeno disuelto en las aguas de la
bahía del Callao, la que se incrementa progresivamente en dirección a las corrientes
marinas llegando hasta valores de 70,50 mg/L, frente al colector Comas. Los coliformes
totales en el monitoreo presentaron valores en el rango de 17x102 NMP/100mL a valores
mayores a 16x104 NMP/100mL registrándose valores máximos frente a los colectores
Centenario y Comas entre los puntos C6 y C16; de igual manera los coliformes
termotolerantes también presentaron valores que superan los LMP, de 14 x102
NMP/100mL hasta 76x104 NMP/100mL, tendiendo a crear un ambiente anóxico, que
llevaría a tener un ecosistema biodegradado con tendencia a la eutrificación y con
posibles cambios en las estructuras celulares de la biomasa. La presencia de metales en
el agua de mar como plomo, cadmio, hierro y zinc superaron los Límites máximos
permisibles normado por la Ley general de aguas de clase VI; ( Pb: 0,03mg/L); (Cd :
0,006 mg/L).
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32
Efectos de los efluentes domésticos en la calidad
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33
Ciencia y Tecnología
APLICACIÓN DEL MODELO CINÉTICO DE GOMPERTZ
A LA INTERACCIÓN DEL EFECTO
DE LA TEMPERATURA SOBRE EL CRECIMIENTO
DE Lactococcus lactis Subsp. Lactis EN LECHE
M.Sc. Blgo. Edgar Zárate Sarapura
email: [email protected]
RESUMEN
Lactococcus lactis subsp. lactis es una bacteria ácido-láctica utilizada como cultivo
iniciador en productos lácteos fermentados, por su capacidad de producir bacteriocinas
como la nisina. El objetivo del estudio fue utilizar el modelo primario de Gompertz y el
modelo secundario de Ratkowzky para describir el crecimiento de este microorganismo
en leche en polvo reconstituida al 12% (p/v), con el cual es posible predecir su dinámica
dentro del rango de temperatura de 10 a 40°C. Se obtuvo un crecimiento óptimo a la
temperatura de 30 ºC con los siguientes parámetros: A=3.13, b = 0.51, C = 5.82 y M =
2.98. Los parámetros cinéticos óptimos correspondientes a 30 °C son: ë = 1.608 h, µmax =
1.092 log UFC/mL/h y Tg = 0.274 horas. Los resultados obtenidos con el modelo
primario permitieron hallar las constantes para utilizar el modelo secundario de
Ratkowzky el cual simplifican la predicción del crecimiento utilizando sólo la variación de
temperatura, siendo su expresión: √ìmax= (0.042*(T-4.00))* (1–exp (0.05* (T–53.01))).
Se concluye que la temperatura óptima para el crecimiento de Lactococcus lactis Subsp.
Lactis es 30 °C y el parámetro predictivo más preciso es la tasa máxima de crecimiento
exponencial (µmax).
Palabras clave: Lactococcus lactis, microbiología predictiva, modelo de Gompertz,
cinética de crecimiento.
ABSTRACT
Lactococcus lactis subsp. lactis is a lactic acid bacteria used as starter culture in fermented
dairy products, by their ability to produce bacteriocins as nisin. The objective was to use
the Gompertz model primary and secondary Ratkowzky model to describe the growth of
this microorganism in reconstituted milk powder 12% (w / v), which is possible to predict
its dynamics within the range of temperature of 10 to 40 ° C. Optimum growth was
obtained at a temperature of 30 º C with the following parameters: A = 3.13, b = 0.51, C
= 5.82 and M = 2.98. The optimal kinetic parameters corresponding to 30 ° C are: ë =
1608 h, ìmax = 1092 log CFU / ml / h and Tg = 0274 hours. The results obtained with the
primary model to find the constants allowed to use the secondary model which simplifies
Ratkowzky growth prediction using only the temperature variation, being the expression:
Ómax = (0,042 * (T-4.00)) * ( 1-exp (0.05 * (T-53.01))). We conclude that the optimum
temperature for growth of Lactococcus lactis subsp. Lactis is 30 °C and the better
predictive parameter is the maximum rate of exponential growth (ìmax).
Key words: Lactococcus lactis, predictive microbiology, Gompertz model, cinetics of
growing.
34
Aplicación del modelo cinético de Gompertz a la interacción del efecto
de la temperatura sobre el crecimiento de Lactococcus lactis Subsp. Lactis en leche
INTRODUCCIÓN
El establecimiento de la calidad de los alimentos durante periodos de tiempo posteriores a
su fabricación ha determinado que se incorporen en su formulación aditivos químicos
que muchas veces producen efectos colaterales para la salud del consumidor. Por otro
lado los productos lácteos tienen pocas probabilidades de adicionar sustancias químicas
que permitan inhibir o eliminar a los microorganismos alterantes sobretodo y con ello su
periodo de vida útil disminuye. La probabilidad de que algunos microorganismos
patógenos puedan ser trasladados por los productos lácteos fermentados o no, es muy
alta debido a la naturaleza y riqueza de nutrientes que ellos contienen, por que la
exigencia de su inocuidad el alta y regentada por las normas sanitarias.
Por lo expuesto se hace necesario recurrir a métodos biológicos que puedan controlar los
problemas antes presentados y en estas circunstancias se debe aprovechar el uso de
bacterias probióticas como Lactococcus lactis subsp. lactis que generan metabolitos en los
sustratos donde se reproducen que controlan el crecimiento de bacterias alterantes y
patógenos específicos. sin embargo su uso está determinado por el cabal conocimiento de
sus parámetros de crecimiento en circunstancias ambientales controladas para su
máximo aprovechamiento. Por ello se hace necesario conocer la cinética de su
crecimiento a diferentes temperaturas para lograr determinar el óptimo resultado
mediante el uso de la microbiología predictiva implementada con modelos matemáticos
primarios y secundarios.
El modelado matemático es una herramienta de gran utilidad en tecnología de alimentos,
ya que permite analizar en forma cuantitativa el comportamiento microbiano en un
determinado ambiente o sistema particular. El modelado matemático es realizado,
generalmente, asumiendo condiciones constantes para determinar los valores de los
parámetros cinéticos de crecimiento. Sin embargo, condiciones tales como temperatura,
pH o composición de la atmósfera gaseosa no se mantienen constantes durante el
almacenamiento refrigerado de los alimentos (Labuza and Taoukis, 1992). Debido a este
hecho, en la actualidad el modelado matemático está orientado a la obtención de
modelos dinámicos, es decir, modelos que permitan predecir la seguridad o vida útil de los
alimentos bajo condiciones fluctuantes. Uno de los factores que más fluctúa es la
temperatura de almacenamiento y es el más investigado ( Roos and McMeekin, 1994).
Los modelos propuestos, ya sean primarios o secundarios, pueden ser de tipo empírico o
de tipo mecanístico. Los primeros son ecuaciones que expresan el comportamiento de los
datos experimentales y por lo tanto, describen el crecimiento microbiano, los de tipo
mecanístico tienen además la ventaja de ser útiles para condiciones diferentes a aquellas
para las que fueron desarrollados.
La propiedad más importante de un modelo primario es que describa de forma adecuada
el crecimiento de los microorganismos y permita obtener estimaciones precisas de los
parámetros que caracterizan dicho crecimiento. La variabilidad de las estimaciones
depende de la técnica usada para monitorear el crecimiento y del modelo usado
(Dalgaard y Koutsoumanis, 2001; Baty et al., 2002). Dada la existencia de diferentes
modelos primarios, se hace necesario comparar el comportamiento de los mismos a fin de
seleccionar el que asegure mejores resultados para un conjunto determinado de datos.
McMeekin et al. (1993) indicaron que, aspectos tales como la bondad de ajustes y las
propiedades de estimación deben ser tenidos en cuenta en la comparación de modelos
competidores.
35
Ciencia y Tecnología
Para los modelos secundarios se han propuesto diferentes ecuaciones para expresar el
crecimiento microbiano en función de la temperatura (Zwietering et al. 1991). Sin
embargo, pocos modelos son aplicables para predecir la vida de anaquel del producto
debido al número de parámetros considerados en el modelo. Los modelos más utilizados
son el de Arrhenius y el de la raíz cuadrada.
El modelo de la raíz cuadrada o modelo Ratkowzky et al. (1982) es una ecuación que
describe la dependencia del crecimiento microbiano respecto a la temperatura, en
condiciones por arriba de la temperatura óptima para el crecimiento microbiano. Este
modelo considera dos parámetros para determinar la raíz cuadrada de la tasa de
crecimiento a partir de la curva de crecimiento como sigue: √k = b(T - Tmin); en donde: k
= tasa de crecimiento específica obtenida de la curva de crecimiento; b = pendiente de la
línea de regresión debajo de la temperatura óptima; T = temperatura (ºC ó K); Tmin =
temperatura correspondiente al mínimo crecimiento.
Fujikawa et al (2006) compararon un nuevo modelo logístico recién desarrollado por ellos
con los modelos de Gompertz modificado y el Baranyi sobre datos experimentales de las
características de crecimiento de células de Escherichia coli enterotoxigénico en el puré de
papas. Curvas de crecimiento bacteriales a temperaturas constantes en la gama de 12 a
34°C fueron satisfactoriamente descritas con el nuevo modelo logístico, así como con
otros modelos. El modelo de Baranyi dio menor error en el número de células y su nuevo
modelo dio el menor error en la constante de velocidad y el período de latencia. Para
temperaturas dinámicas, el nuevo modelo predice con éxito el crecimiento bacteriano,
mientras que el modelo de Baranyi lo sobrestimó considerablemente.
Pongtharangkul y col. (2008) probaron diversos modelos y los modificaron con la
finalidad de describir la producción de biomasa, nisina y ácido láctico por células
suspendidas de L. lactis en cultivo continuo en biorreactor. Todos los modelos fueron
diseñados para que ellos sólo contengan parámetros biológicamente relevantes. La
remodificación de los modelos logístico y de Gompertz propuestos en este estudio
describieron adecuadamente el crecimiento y la validación de los modelos demostró que
podrían ser utilizados para obtener la predicción de los parámetros (valor de la pendiente
= 1.01, R2 = 0.99). Así como también la predicción de la producción de la nisina se
puede realizar mediante el modelo de Luedeking-Piret a partir de los valores de la
biomasa (valor de la pendiente = 1.04, R2 = 0.98).
El mayor aprovechamiento de la fisiología de L. Lactis Subsp. Lactis tiene como
problema su capacidad biosintética muy limitada que implica que, para un crecimiento
óptimo, ellos requieren la suplementación exógena de un azúcar fermentable, numerosas
vitaminas y aminoácidos, fosfatos, potasio y magnesio. (van Niel, 1999). Se considera que
el uso de la leche es un buen sustrato que le aporta todas las exigencias de su
requerimiento para su crecimiento en un periodo corto de tiempo.
Entre las bacterias ácido lácticas (BAL) es desde mucho antes, Lactococcus lactis la más
extensivamente estudiada con respecto a su fisiología, vías metabólicas y mecanismos
reguladores, y su genoma fue el primer genoma BAL que esta completamente
secuenciado y descrito. (Bolotin y col. 2001). El grupo Lactococcus son organismos
nutricionalmente complejos con una capacidad biosintética muy limitada y los
precursores anabólicos son primariamente importados a partir del medio de crecimiento,
sin embargo solamente una pequeña fracción de la biomasa es sintetizada a partir de los
carbohidratos, la mayor parte es destinada a la formación de productos finales. Por
36
Aplicación del modelo cinético de Gompertz a la interacción del efecto
de la temperatura sobre el crecimiento de Lactococcus lactis Subsp. Lactis en leche
ejemplo, durante el crecimiento en glucosa, solamente alrededor del 5% del azúcar
metabolizado es convertido en biomasa (Novak, 2000).
De todas los sustancias antimicrobianas producidas por las bacterias lácticas, las
bacteriocinas aparecen como las más adecuadas desde un punto de vista tecnológico
para ser utilizadas como conservantes de grado alimentario (de Vuyst y Vandame, 1994).
En la actualidad la nisina es la única bacteriocina legalmente autorizada como
conservante en aproximadamente 50 países (Delves-Broughton et al., 1996). En España
y en el resto de los países de la Unión Europea, la nisina está autorizada como aditivo
alimentario (E234) en quesos fundidos hasta una concentración máxima de 12.5 mg/kg
de producto final (Directiva 83/464/EEC, de 22 de julio de 1983).
La importancia del estudio radica en obtener respuestas como la tasa de crecimiento (µm),
fase de adaptación (ë), densidad poblacional máxima, tiempo para la formación de algún
metabolito específico, por ejemplo, pueden luego ser modelados con respecto a la
influencia que sobre los mismos ejercen otras variables intrínsecas o extrínsecas presentes.
Desde esta base científica se podrá desarrollar planes de explotación industrial de esta
bacteria en diversas explotaciones biotecnológicas, desarrollo de proyectos de inversión
en microbiología industrial, etc; quienes no tendrán necesidad de realizar la etapa
exploratoria de evaluación del crecimiento ya que los resultados de éste estudio les
entregan dicha información.
El estudio tuvo como objetivo principal aplicar el modelo cinético de Gompertz que se
eligió para obtener el mejor se ajuste a los valores poblacionales obtenidos
experimentalmente para describir las curvas de crecimiento de Lactococcus lactis Subsp.
Lactis, a cinco temperaturas en estudio, dentro del rango de 10 a 40°C y a partir de las
ecuaciones desarrolladas calcular los principales parámetros que describen el crecimiento
microbiano (tiempo de adaptación, tasa máxima de crecimiento exponencial y tiempo de
generación) a nivel del modelo primario y lograr finalmente, describir el comportamiento
de estos parámetros, en función a la temperatura dentro del rango estudiado mediante el
empleo de modelos secundarios.
MATERIAL Y MÉTODO
Del medio y condiciones del cultivo.
Se utilizó como medio de cultivo la leche en polvo descremada, libre de inhibidores,
reconstituida al 10% en agua. El medio de cultivo, convenientemente homogenizada, se
esterilizó en autoclave a 121 °C durante 20 minutos y a 15 lb de presión.
De la obtención de las curvas y parámetros del crecimiento
Se utilizaron 180 tubos de vidrio con tapa rosca, estériles y con capacidad para 25 mL, en
los cuales se dispensaron 10 mL de leche reconstituida estéril.
El total de tubos fueron divididos en 4 grupos experimentales de 45 tubos cada uno y cada
grupo se incubó, en forma correspondiente, a las temperaturas 10, 20, 30 y 40 °C con
una variación de ± 0,1°C, lo cual se consiguió utilizando un baño de circulación
termorregulado con refrigeración, marca Mettler Modelo 3422.
A cada uno de los tubos se les inoculó con 0.1 mL de cultivo logarítmico de Lactococcus
lactis Subsp. Lactis, proveniente de una suspensión de células en suero fisiológico, con un
nivel 0.5 de la escala de MacFarland.
Para cada temperatura se incubaron 45 tubos en las condiciones descritas y dependiendo
de la relación tiempo-temperatura en estudio, fueron retirados del baño 3 tubos,
tomándose de inmediato alícuotas de 1.0 mL de cada uno de ellos para medir por
37
Ciencia y Tecnología
duplicado las UFC/mL del L. lactis, utilizando el método de siembra por incorporación en
Agar M-17 con glicerofosfato y lactosa al 10%, en forma tal de obtener una representación
de toda la curva de crecimiento, fase de adaptación, de crecimiento exponencial y
comienzo de la fase estacionaria, durante un periodo de 24, 48 y 24 horas, para 10 ºC, 20
ºC, 30 ºC y 40 ºC, respectivamente y en los cuales se obtuvieron las iteraciones a
intervalos convenientes para cada caso.
Del análisis del modelo primario
Los datos del crecimiento (UFC/mL) para cada temperatura fueron incorporados como
variable dependiente en el modelo de crecimiento de Gompertz de cuatro parámetros (Ec.
1), mientras que el tiempo de incubación (t) se incorporó como variable independiente.
Luego se introdujo la ecuación correspondiente al modelo descrito y sus variables al
computador utilizando el Programa Curve expert 1.0 y se efectuó el proceso analítico
hasta encontrar el punto de convergencia, en el cual los parámetros de regresión (A, C, b y
M) consiguen una magnitud apropiada, ajustando de la mejor forma posible la relación
entre las variables.
log N =
A+
C.exp[-exp (-b(Tiempo - M))]
(1)
Donde;
logN: es el logaritmo común de poblaciones bacterianas (UFC/mL).
Tiempo: Es el periodo de incubación, es la variable independiente (horas).
A, C, b y M: son los parámetros de ajuste del modelo y representan a la curva de
crecimiento por todo el ciclo computacional iterativo:
A es el logaritmo común de la población inicial en UFC/ml (inóculo),
C es el logaritmo común de la diferencia entre la población inicial y final en la fase
estacionaria;
b representa la pendiente de la curva y describe la tasa de crecimiento; y
M es el tiempo en el cual la tasa de crecimiento es de mayor magnitud.
Utilizando los parámetros de ajuste del modelo de Gompertz, se calcularon la fase de
, la tasa máxima de crecimiento exponencial (µmax) y el tiempo de
adaptación (
l
)
generación (Tg), como descriptores microbiológicos a ser utilizados para efectos de
predicción de la población en un tiempo dado y en cada temperatura incluida en el rango
de estudio (10-40 °C), a tal efecto, se utilizaron las siguientes expresiones matemáticas:
Fase de latencia o adaptación (
l
)
:
(
l
)
= M – 1/ B + ((log N – A)/((b × C)/exp(1)))
(2)
Tasa específica de crecimiento (µm):
[log (UFC/mL)/h] = b × C/exp (1)
(3)
Tiempo de generación (Tg):
[h] = exp(1) × log (2)/b × C
38
(4)
Aplicación del modelo cinético de Gompertz a la interacción del efecto
de la temperatura sobre el crecimiento de Lactococcus lactis Subsp. Lactis en leche
Del análisis con el modelo secundario
), tasa máxima de crecimiento exponencial (µm) y tiempo de
La fase de adaptación (l
generación (Tg) fueron incorporados a los modelos secundarios que mejor ajustaron sus
valores en todo el rango térmico estudiado y en los cuales se integraron los datos
provenientes de todas las temperaturas en estudio.
Se utilizó el modelo hiperbólico para modelar la fase de adaptación, el cual modela el
logaritmo neperiano de la fase de adaptación
l
= p / (Temperatura – q)
(5)
donde p y q representan los parámetros de ajuste de la ecuación.
Para modelar el efecto de la temperatura sobre la tasa específica de crecimiento (µm) se
utilizó el modelo de la raíz cuadrada, modificada por Ratkowsky para su uso incluso más
allá de la temperatura óptima de crecimiento. La ecuación de regresión no lineal utilizada
en el proceso iterativo hasta lograr la menor suma de residuales, fue la siguiente:
õm = (bx(Temp.- Tmin)) x (1-exp(c*Temp. - Tmax))
(6)
donde b y c son los parámetros de regresión del modelo; y Tmin y Tmax corresponden a las
temperaturas mínima y máximas a las cuales puede crecer la cepa de L. lactis estudiada,
siendo ajustados también por el modelo.
El tiempo de generación o tiempo de doblaje, fue descrito por un modelo hiperbólico,
cuya ecuación describe la interacción de la curva de crecimiento con la temperatura y fue
fue similar a la utilizada para la fase de adaptación;
Tg = p / (Temperatura – q)
(7)
donde p representa la disminución del tiempo de generación en la medida en que se
aumenta la temperatura y q representa la temperatura a la cual el tiempo de generación es
infinito.
Obtenidos todos los puntos experimentales, se efectuó el análisis de regresión no lineal
correspondiente a todos los modelos secundarios descritos hasta obtener el mejor ajuste,
con lo cual se obtuvo los descriptores de crecimiento definitivos que resultan válidos a
cualquier temperatura dentro del rango entre los 10 y 40 °C.
Técnicas estadísticas
Los ajustes de las curvas de crecimiento al modelo de Gompertz y raíz cuadrada se
utilizaron mecanismos de regresión lineal en SPSS 12.0. Una vez ajustada la recta de
regresión a los datos observados (log UFC/mL), se dispuso de una medida que valore la
bondad de ajuste realizado y que permita decidir si el ajuste lineal es suficiente o se deben
buscar modelos alternativos, por lo que se determinó el Coeficiente de correlación que
mide la proporción de variabilidad total de la variable dependiente, respecto a su media
que es explicado por el modelo de regresión. Asimismo, el análisis de residuales permitió
cotejar si las suposiciones del modelo de regresión se cumplen.
Las diferencias significativas entre los parámetros de crecimiento obtenidas a diferentes
temperaturas se obtuvieron a través del análisis de varianza [F(n=3, á =0.05)].
39
Ciencia y Tecnología
Las comparaciones entre datos de origen y estimados por lo modelos se diferenciaron a
través del diseño estadístico t-Student (p≤0.05).
RESULTADOS
La leche reconstituida al 12% permitió el crecimiento favorable a temperaturas de 10, 20,
30 y 40 ºC. La temperatura óptima de crecimiento se estimó a 30 ºC en donde se
establecen 29.77 duplicaciones (n) y una tasa relativa (r) de 2.48. Existe diferencia
estadísticamente significativa entre las respuestas del crecimiento a las temperaturas
empleadas, siendo este factor la causa del aceleramiento o retardo del crecimiento.
(p=1,6014E-15). Ver cuadro 1.
Utilizando el modelo primario de Gompertz se obtuvieron los parámetros de ajuste A, C, b
y M, agrupados por temperaturas de 10, 20, 30 y 40 ºC. Se observa que en la medida que
se incrementa la temperatura los parámetros b y C se incrementan, en tanto que M
disminuye, excepto cuando el cultivo se expone a la temperatura de 40 ºC que hace que
el parámetro b y C disminuya y M aumente. Existe efecto estadísticamente significativo de
las temperaturas sobre los parámetros de crecimiento. (p= 8,94E-09). Ver cuadro 2.
Existe una elevada correlación (r2) indicando la bondad del modelo primario de
Gompertz que ajusta los datos experimentales para describir el comportamiento del
crecimiento de Lactococcus lactis Subsp. Lactis y que la relación de la sumatoria de los
Residuales y el número de iteraciones indica que el error es bastante aceptable. Ver
cuadro 3.
La fase de latencia (
l
)
y el tiempo de generación (Tg) se hacen mínimos en la medida que
la temperatura se incrementa. Excepto, cuando la temperatura alcanza el valor de 40 ºC,
mientras que la tasa máxima de crecimiento exponencial (µmax) y Tiempo generacional
(Tg) muestran un comportamiento inverso. Ver cuadro 4.
Se determinaron los estimadores p y q de los modelos secundarios para la fase de
adaptación (
l
)
y tiempo de generación (Tg), los cuales fueron incorporados al modelo
correspondiente para la predicción de los parámetros microbiológicos en función de la
temperatura. Se establecieron las siguientes ecuaciones de predicción: (
l
)
= 31.55
/(Temperatura-4.02) y Tg=14.19/(Temperatura-7.42). Aplicando los modelos
secundarios se estimaron los tiempos de la fase de adaptación y generación. El coeficiente
de correlación obtenido para el tiempo de adaptación es de r2 = 0.94, y para el tiempo de
generación (r2) = 0.91. Los valores de los residuales indican un error muy bajo y por lo
tanto un buen ajuste de los datos. No se encontró diferencia significativa (p>0.05) entre el
valor de origen y el estimado, para ambos parámetros de crecimiento. Ver cuadro 5.
La tasa de crecimiento se modeló utilizando la ecuación de la raíz cuadrada de
Ratkowsky, que para su ejecución se estimaron previamente los valores para los cuatro
parámetros o estimadores: b= 0.042, c= 4.39, Tmin= 0.05 y Tmax = 56.5. En la ecuación 6,
se integraron los estimadores y se obtuvo la siguiente ecuación de predicción: √ìmax =
(0.042*(T- 4.00))* (1– exp (0.05* (T – 53.01))). Los resultados estimados para la tasa
específica de crecimiento según el modelo secundario no se diferencian estadísticamente
del estimado por el modelo primario de Gompertz, por lo que se puede inferir que el uso
del modelo secundario de la raíz cuadrada predice la tasa de crecimiento máximo de
Lactococcus lactis Subs. Lactis en leche reconstituida al 12%, a temperaturas diferentes a
las experimentadas, en forma directa. Ver cuadro 6.
40
Aplicación del modelo cinético de Gompertz a la interacción del efecto
de la temperatura sobre el crecimiento de Lactococcus lactis Subsp. Lactis en leche
DISCUSIÓN
Se utilizó leche descremada al 12% como sustrato natural para el crecimiento de
Lactococcus lactis Subs. Lactis obteniendo óptimos resultados aún a temperatura de 10
ºC. El aporte del 12% de sòlidos totales en la leche permite el crecimiento, del mismo
modo que encontró Faría (2002) que determinó que el adicionamiento de 12 a 15% de
sólidos totales de la leche, permite cultivos con densidades poblacionales de 106 a 109,
producidos en un periodo de tiempo de 48 horas y expuestos a temperaturas de 35 ºC.
La fase de latencia a 10 ºC es muy extensa culminando a las 17,43 horas. Durante el
tiempo de adaptación muchas células bacterianas contenidas en el inóculo pueden morir
y sólo las que sobrevivieron establecieron la curva de crecimiento cuya tasa de
crecimiento total fue de 0.08 logUFC/mL/h; mientras que las temperaturas de 20, 30 ºC
establecieron mayores tasas de crecimiento. Cabe mencionar que a la temperatura de 40
ºC se produce una disminución de la tasa de crecimiento en relación a la de 20 y 30 ºC,
debido probablemente a que muchas actividades metabólicas de la bacteria no se
ejecutan eficientemente y la bacteria entra en un proceso de declive o muerte celular.
Chacon (1992) encontró resultados similares estableciendo que los mejores aislamientos
del género Lactococcus se efectúa a los 30 ºC y la tasa de crecimiento general de 0,24 Log
UFC/mL/h. (Cuadro 1).
El modelo de Gompertz ajustó las curvas de crecimiento en forma eficiente, utilizando la
mayor cantidad de iteraciones estimando un crecimiento idealizado basado en los datos
experimentales. El estudio reporta que la temperatura óptima es de 30 ºC, en donde el
crecimiento logarítmico es de 0,51 Log UFC/mL/h y el tiempo para alcanzar el máximo
crecimiento fue de 2,98 horas. Además se puede apreciar como los valores del r2 son
elevados, lo cual indica la bondad del modelo para el ajuste de los datos analizados, más
aún cuando el análisis de los residuales es muy pequeño indicando que el error
experimental es mínimo. Las otras temperaturas ofrecieron menores valores debido a que
afectan de alguna forma la cinética de crecimiento. Estos valores son aproximados a los
reportados por Valbuena y col. (2005) que para el parámetro b es 0.32 y 4.21 para M.
(Cuadro 2).
Observando los gráficos de las curvas de crecimiento (figuras 1 a 4 y 1a a 4a) se establece
que la fase de adaptación, considerando que es la proyección de una línea recta
tangencial a la línea de crecimiento exponencial, hasta el eje de las ordenadas (tiempo),
reflejan que en todos los casos la cantidad del inóculo o población inicial fue apropiada y
que dependiendo del incremento de la temperatura el tiempo de adaptación disminuye,
excepto para 40 ºC, en el cual se incrementa. Respuestas parecidas tienen los parámetros
tasa específica del crecimiento (µmax) y el tiempo generacional (tg). Se destaca que la mejor
expresión del crecimiento es a los 30 ºC en los cuales se registra un tiempo de adaptación
de 1,608 horas, tasa de crecimiento logarítmico de 1,09 Log UFC/mL/h y que el tiempo
que requiere para duplicarse es de 0,27 horas. Todos los valores de los parámetros
cinéticos del crecimiento hallados mediante las ecuaciones propuestas se corroboran
gráficamente que corresponden a la realidad. Las figuras 1, 2, 3 y 4 permiten apreciar lo
mencionado anteriormente. Comparativamente encontramos que Lade (2006) reporta
valores de 1,89 h, 1,16 Log UFC/mL/h y 0,22 h, respectivamente. Asimismo, Cayré
(2007) halló para los mismos parámetros y en forma respectiva los siguientes valores,
1,78 h, 1.35 Log UFC/mL/h y 0,19 h. Estos datos permite afirmar que los ensayos
realizados ofrecen respuestas fisiológicas bastantes homogéneas de Lactococcus lactis
Subs.. Lactis dentro su temperatura óptima de crecimiento.
41
Ciencia y Tecnología
Para el caso de la fase de adaptación (
l
)
y el tiempo generacional los modelos
matemáticos utilizados en definitiva se sintetizan en las ecuaciones siguientes:
l
=31,55/(Temperatura-4,02) y Tg=14,19/(Temperatura-7,42). En el cuadro 5, se
presentan los tiempos obtenidos como fase de adaptación o retardo y Tiempo de
generación o duplicación para cada una de las temperaturas, los tiempos estimados por el
modelo secundario aplicado y los residuales encontrados para cada caso. Por otro lado
los parámetros estimadores p y q responden al número de iteraciones utilizados por el
modelo primario y pudieron ser más precisos. También se debe considerar que la fase de
adaptación es determinada con pocas iteraciones por lo que el inicio de la fase logarítmica
no es tan preciso que hace que la pendiente de esta fase no sea tan realista. los valores de
correlación (r2) hallados para l
=0,94 y Tg=0,91, permiten aún considerar como un buen
ajuste. Langeveld y Cuperus (1980) calcularon un tiempo de generación específico de
0,67 horas a 27°C y en condiciones similares a las empleadas en este trabajo, con la
diferencia que ellos no emplearon el modelo de Gompertz. Valbuena y col. (2005)
presentan un modelo hiperbólico para el tiempo de adaptación en la que el valor del
parámetro q = 4.41, y l
= 1.24 a una temperatura de 30 ºC. De estas comparaciones
rescatamos el estar de acuerdo que el parámetro q es muy similar indicando que es una
constante en la cual la tasa de crecimiento es nula. Esta apreciación permitiría estimar
predicciones de temperaturas en la cual L. lactis no crecería y sus efectos benéficos en
productos lácteos no se manifestarían.
El modelo secundario para la tasa máxima de crecimiento exponencial (µmax) presenta
cuatro parámetros de regresión (b, c, Tmin y Tmax) estimados por el modelo de la raíz
cuadrada. Estos parámetros se integraron al modelo y se obtuvo la siguiente ecuación de
predicción √µmax= (0.042*(T- 4.00))* (1–exp (0.05* (T–53.01))). Aplicando el modelo se
observa que a la temperatura de 10 ºC la µmax estimada tiene un valor elevado comparado
con el hallado por el modelo primario y que no es común para la bacteria como si lo son
los valores o puntos inmediatos superiores. Esta observación indicaría que la respuesta
fisiológica de la bacteria por debajo de la temperatura óptima no es adecuada por lo que
no se puede establecer claramente la fase de adaptación la cual no permite determinar el
tiempo preciso del inicio de la fase logarítmica. Se puede inferir que existió un número de
iteraciones insuficiente durante esta etapa para alimentar al modelo primario no
permitiendo una mayor definición del valor de la pendiente o µmax. El análisis de los
residuales permite establecer que las magnitudes de los mismos son pequeños por lo cual
se concluye que el modelo aplicado expresa la realidad del crecimiento de L. lactis y esto
es confirmado por r2 = 0.95.
El presente estudio predice que para una temperatura de 30 ºC la tasa de crecimiento
exponencial (µmax) es 0.598 Log UFC/mL/h y las investigaciones como el de Meijer y col
(1995) reportan µmax= 0.60, Valbuena y col (2005) µmax= 0.796 Log UFC/mL/h,
Zwietering y col.(1991)µmax= 1.011 Log UFC/mL/h., concuerdan satisfactoriamente los
resultados hallados en este estudio.
42
Aplicación del modelo cinético de Gompertz a la interacción del efecto
de la temperatura sobre el crecimiento de Lactococcus lactis Subsp. Lactis en leche
CUADRO 1
Crecimiento de Lactococcus lactis Subsp. Lactis en leche
TEMPERATURAS
Indicador
n (UFC/mL)
r (UFC/mL/h)
10 ºC
20 ºC
30 ºC
40 ºC
17 , 24
21 ,83
29 , 77
17 , 77
0 ,08
0 , 45
2 ,48
0 ,37
Fuente: elaboración propia
CUADRO 2
Parámetros de crecimiento de Lactococcus lactis Subsp.Lactis
Temperaturas
A
b
C
M
10 ºC
2 ,48
0 ,01
6, 67
79 , 08
20 ºC
2 ,29
0 ,08
7, 38
12 , 74
30 ºC
3 ,13
0 ,51
5, 82
2 ,98
40 ºC
3 ,03
0 ,29
6, 01
3 ,13
Fuente: elaboración propia
CUADRO 3
Correlación y valores residuales de la bondad de ajuste del modelo
primario de Gompertz para temperaturas de 10, 20, 30 y 40 ºC
Temperaturas
r
2
D.E.
Ó Residual/ N
10 ºC
0,981
0,089
7,64E - 4
20 ºC
0,983
0,182
1,29E - 08
30 ºC
0,997
0,179
1,03E - 07
40 ºC
0,976
0,221
9,61E - 09
Fuente: elaboración propia
r2
= Coeficiente Correlación
D.E. = Desviación estándar
N
= Número de iteraciones
43
Ciencia y Tecnología
CUADRO 4
Parámetros de crecimiento de Lactococcus lactis Subs.. Lactis derivados
de los modelos de regresión de tiempo de latencia (
l
)
, tasa máxima
de crecimiento exponencial (µmax) y tiempo de generación (tg)
Temperatura
? (h)
µ max
log UFC/mL/h
Tg
(h)
10 ºC
17,439
0,029
10,195
20 ºC
4,185
0,224
1,335
30 ºC
1,608
1,0923
0,274
40 ºC
2,313
0,645
0,465
Fuente: elaboración propia
CUADRO 5
Tiempo de adaptación y generación estimado por modelos secundarios
Tiempo de adaptación
Tiempo de generación
(Tg)
(?)
Temperatura
Tg (h)
Tg (h)
Origen
Estimado
10
17 , 44
20
30
40
(ºC)
ë (h)
ë (h)
Residual
Origen
Estimado
Residual
22,95
2,589
10 ,19
11,22
0 ,41
4 ,19
4, 82
- 32 , 45
1 , 33
1 ,35
- 0, 32
1 ,61
1, 86
- 12 , 80
0 , 28
0 ,72
- 0, 58
2 ,31
2, 20
19 , 35
0 , 47
0 ,48
0 ,49
Fuente: elaboración propia
CUADRO 6
Tasa máxima de crecimiento exponencial (µmax)
estimado por el modelo de la raiz cuadrada
Temperatura
(ºC)
Tasa máxima de crecimiento exponencial (µ max)
Log UFC/mL/h
µ max
µ max
Origen
Estimado
Residual
10
0.029432713
0.191
- 0.0611
20
0.224695674
0.366
- 0.1377
30
1.092349209
0.598
0.4587
40
0.645041325
0.886
- 0.2599
Fuente: elaboración propia
44
Aplicación del modelo cinético de Gompertz a la interacción del efecto
de la temperatura sobre el crecimiento de Lactococcus lactis Subsp. Lactis en leche
Figura 1
Fuente: elaboración propia
Figura 1a
Fuente: elaboración propia
45
Ciencia y Tecnología
Figura 2
Fuente: elaboración propia
Figura 2a
Fuente: elaboración propia
46
Aplicación del modelo cinético de Gompertz a la interacción del efecto
de la temperatura sobre el crecimiento de Lactococcus lactis Subsp. Lactis en leche
Figura 3
Fuente: elaboración propia
Figura 3a
Fuente: elaboración propia
47
Ciencia y Tecnología
Figura 4
Fuente: elaboración propia
Figura 4a
Fuente: elaboración propia
48
Aplicación del modelo cinético de Gompertz a la interacción del efecto
de la temperatura sobre el crecimiento de Lactococcus lactis Subsp. Lactis en leche
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50
ESTUDIO DE LA OBTENCIÓN DE UN NANOCOMPUESTO
DE CAUCHO NATURAL REFORZADO CON ARCILLA
Dr. Hugo David Chirinos Collantes
email: [email protected]
Asesor: Ing. Hugo Ávalos Jacobo
RESUMEN
En el presente trabajo se ha obtenido un nanocompuestos a partir de látex de caucho
natural reforzado con arcilla. Se observó la influencia de la concentración de arcilla en la
estructura del caucho natural y en las propiedades del nanocompuesto obtenido,
mediante los ensayos de difractometria de rayos X (XRD) y microscopia electrónica de
transmisión (TEM). Constatándose la formación de un nanocompuesto con estructura
exfoliada y/o intercalada, con laminas orientadas preferentemente en el plano del secado
del material. Por lo tanto, el proceso de fabricación de un nanocompuesto de caucho
natural reforzado con arcilla es simple ya que usan dispersiones acuosas, no necesitan
temperaturas y presiones elevadas y por lo tanto no supone gasto energético elevado.
Palabras clave: nanocompuesto, caucho natural, arcilla, nanopartícula,
nanotecnologia.
ABSTRACT
In this contribution it is shown the manufacture of nanocomposities from natural rubber
latex reforced with clay particles. Results of X-ray diffraction (XRD) and transmission
electron microscopy (TEM) show that clay particles concentration influence the estructure
of natural rubber and the manocomposite properties. XRD and TEM results showed
nanocomposite formation with exfoliated and/or intercalated structure, with lamellae
preferentially oriented in the material drying plane. Therefore, this new simple process
yields natural rubber nanocomposities presenting singular because uses liquid dispersion,
and not high temperature and pressure, therefore there aren't high power consumation.
Key words: nanocomposite, natural rubber, clay, nanoparticle, nanotechnology.
51
Ciencia y Tecnología
INTRODUCCIÓN
Nanocompuestos son todos los sistemas que presentan interfaces en escala nanométrica
[Giannelis (1996); Alexandre (2000)]. Hay un gran interés tecnológico por los
nanocompuestos polímeros-orgánicos/cargas-inorgánicas, mas específicamente en los
sistemas polímeros-arcillas [Varghese (2004); Ray (2003); Lebaron (1999)]. Los trabajos
pioneros, de Wu [Wu (1993)] y de Lan [Lan (1994)] describen la síntesis de
nanocompuestos convencionales. Las mejoras significativas en sus propiedades
motivaron estudios sistemáticos en varios sistemas polimérico en la adición de
nanotubos, nanofibras o nanopartículas como SiO2 nanométrico [Amalvy (2005)].
El gran interés por los sistemas con arcillas se debe a su estructura laminar con dimensión
nanométrica [Giannelis (1996), Alexandre (2000), Lebaron (1999), Ray (2003)]. La
altísima relación entre el área superficial y el espesor resulta en una gran área interfacial
permitiendo un alto grado de enlaces con el polímero, lo que implica un alto índice de
refuerzo para poca carga incorporada. La mayor parte de los estudios se realizan
utilizándose arcillas sintéticas del tipo Motmorillonita-sódica, pero, las motmorillonitas
naturales, comúnmente identificadas como bentonitas, son mas importantes [Galembeck
(2003); Valadares (2006)]. La capacidad de intercambio de cationes de estas arcillas
permite la rápida formación de un coloide o gel tixotrópico con la adición de agua,
hinchando la partícula de arcilla en hasta 20 veces su volumen original.
En la mayoría de los estudios se enfoca la necesidad de obtener arcillas que presenten
superficies organofílicas, siendo que mayormente son hidrofóbicas, con la finalidad de
compatibilizar la carga y el polímero a ser reforzado [Elpass (1999); Kamigaito (1984)].
Hay trabajos que describen métodos de modificación de la superficie de las arcillas,
utilizándose de la capacidad de intercambio de catiónico asociado a solventes orgánicos.
En general, dependiendo de la compatibilidad entre la matriz polimérica y la arcilla, se
puede obtener dos tipos de materiales donde la partícula de arcilla puede estar formando
membranas nanoestructuradas intercaladas y/o estructuras exfoliadas. Hay tres métodos
de obtención de membranas nanoestructuradas de caucho natural: intercalación del
polímero por fusión y acción mecánica en extrusora [Giannelis (1996)]; polimerización
“in situ” [Dolozier, 2002] utilizados en sistemas polimerizados por presión (autoclave) y
obteniendo estructuras intercaladas; intercalación por solución [Jeon, 2003] por la
solubilización del polímero en solvente compatible a la superficie modificada de la arcilla
o no.
La incorporación de arcillas en polímeros a base de agua como solvente se estudió por
Valadares y colaboradores [Valadares (2006)] en mezclas de dispersiones acuosas de
arcillas y látex. El látex de caucho natural está constituido por una dispersión coloidal del
polímero cis 1,4 poli-isopreno en medio acuoso. La partícula de látex, de tamaño
nanométrico, contiene al menos una terminación hidrofílica y otra hidrofóbica. De esta
manera, la compatibilidad entre el polímero y la carga en el estado coloidal ocurre
naturalmente, permitiendo un excelente grado de homogenización de acuerdo a la
cantidad de agua utilizada [Galembeck (2003)].
Los sistemas de polímeros del tipo látex son muy versátiles y se pueden utilizar
directamente en la forma coloidal o, después del secado controlado, como material sólido.
En este caso, los estudios de Valadares [Valadares (2006)] demostraron que la tendencia
de la distribución del material arcilloso en medio de la suspensión en reposo puede darle
propiedades anisotrópicas, o sea, que dependen de la dimensión en la cual se evalúa la
52
Estudio de la obtención de un nanocompuesto
de caucho natural reforzado con arcilla
propiedad. Esta anisotropía puede ser controlada por medio de métodos de rápida
eliminación del medio acuoso como por ejemplo la liofilización. Los sistema de polímeros
del tipo látex también permiten la obtención de caucho sólido a través de la
desestabilización química de la dispersión coloidal, las partículas del polímero se
aglomeran formando bloques de material denso. Se encuentran en la literatura trabajos
que utilizan únicamente la etapa de la coagulación para la obtención de
nanocompuestos, como los descritos por Wu [Wu (2005)]. En este contexto, surge la idea
de desarrollar el presente trabajo de investigación ya que hay una gran cantidad de
polímeros sintéticos que pueden ser procesados en la forma de látex y que torna esta
alternativa interesante desde el punto de vista de aplicabilidad, además de observar la
viabilidad técnica para la producción en gran escala que no es contemplada en la mayoría
de los estudios citados y la viabilidad económica que resulta de la utilización de insumos
nacionales de bajo costo y de fácil acceso, como las arcillas bentonitas y zeolitas que están
distribuidas a lo largo de la Costa del Perú y de la Franja Interandina.
MATERIAL Y MÉTODO
La metodología para la preparación del nanocompuesto de caucho natural y arcilla esta
constituido de tres etapas principales: la dispersión de la arcilla en agua, la
homogenización del látex con la dispersión de arcilla exfoliada y el secado de la mezcla.
Materias primas
El látex caucho natural es de grado comercial, concentrado por centrifugación a 60%, del
tipo alta concentración de amoniaco (HA, 0.7%), proveniente de las seringueras del
Planalto Central del Brasil o importado de la Malasia. Es necesario analizar la viscosidad,
la concentración de KOH y la alcalinidad del látex. La arcilla montmorillonita-Na+,
conocida comercialmente como bentonita sódica y otros tipos de arcillas nacionales es de
grado comercial. Se controla la calidad de la arcilla retirando una muestra para realizar
análisis de entumecimiento (hinchamiento) con agua deionizada.
Método de preparación del nanocompuesto
Se utiliza la siguiente metodología que consiste: en primer lugar preparar la suspensión de
arcilla en agua deionizada en concentración de 1% hasta 5% del producto seco. La
suspensión de la arcilla se realiza en un dispersor de tipo cowles (2500rpm) controlando el
tiempo de agitación para conseguir el hinchamiento total de la partículas de arcilla. En
seguida, se filtra la suspensión en filtros de tipo bag de 50 micrones. La modificación de la
superficie de la partícula de la suspensión de la arcilla se realiza variando su pH llegando a
valores próximos de 10 para después ser adicionado al látex de caucho natural. En esta
etapa se estudian proporciones de dispersión de arcilla y látex de caucho natural en un
intervalo de 10-20% de concentración de sólidos totales y de 2-5% de caucho seco del
nanocompuesto producido. Se prepara el nanocompuesto en agitador de baja rotación
(100rpm) de tipo ancla y con alto torque ya que la viscosidad del mismo aumenta
dependiendo de la concentración de arcilla. Es importante monitorar la estabilidad del
nanocompuesto producido para evitar la coagulación espontánea del mismo.
Preparación de las membranas del nanocompuesto obtenido
Las membranas de caucho a partir del nanocompuesto de 2mm de grosor son
confeccionadas por el método casting. Por ese método la suspensión del nanocompuesto
se derrama en porta muestra de vidrio (120x120x40mm), debidamente limpio y seco y
dejado en superficies niveladas. La coacervación, que consiste en la unión de las
partículas de caucho y arcilla dando origen a un sólido, ocurrirá a la temperatura
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Ciencia y Tecnología
ambiente. El tiempo que ocurre la completa coacervación es de aproximadamente 48h
que depende de los siguientes factores: del grosor de la membrana, porque cuanto mayor
el grosor mayor el tiempo de coacervación; de la temperatura y de la humedad del medio
ambiente. Después, la membrana suficientemente consistente se retira de la placa de
vidrio y se realizan las etapas de lixiviación húmeda y seca. Luego la membrana se corta
en cuerpos de prueba para realizar los ensayos mecánicos.
Ensayos de caracterización de la membrana
Equipos utilizados: Para la ejecución de este estudio se utilizaron los siguientes
equipos: de caracterización estructural (FT-IR), análisis térmicas (DSC, DMA, TGA),
acoplamiento TGA/FT-IR, ensayos mecánicos (tensión x deformación), equipos de
medidas de propiedades eléctricas, difracción de rayos x.
RESULTADOS
Estructura de la arcilla
Los picos observados en los difracto gramas de la figura 1 se asignaron a los reflejos libres
en los planos 00l y las bandas bidimensionales de difracción hk. En los picos observados
la intensidad depende de la espesura de la muestra, de la orientación de las capas de
arcilla, entre otros factores. El espacio libre depende de la naturaleza de las especies
interlaminares y de los grados de hidratación.
Figura 1 : Difractogramas de rayos X de la Cloisite-Na+ obtenido por el método
del polvo y por el método de la sedimentación
Se observa en los difracto gramas de la figura 1, que la arcilla presentó un pico mas intenso
(d001) equivalente a las distancias de 1.18 y de 1.23 nm para el método de la
sedimentación y del polvo respectivamente.
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Estudio de la obtención de un nanocompuesto
de caucho natural reforzado con arcilla
Figura 2: morfología de las láminas de arcilla mostrada por SEM.
Estructura de los nanocompuestos
Las muestras obtenidas se presentan en forma de placas de cerca de 2mm de espesor,
translucidas, aparentemente homogéneas, siendo que algunas muestras presentan
rupturas macroscópicas formadas durante el secado. Las muestras de 10x20cm se
fotografiaron y sus imágenes se muestran en la figura 3. El hecho que dichas placas sean
translucidas y poseyeran transparencia de contacto es un indicativo de que la arcilla está
dispersa nanometricamente, formando nanocompuestos, pues la presencia de
aglomerados micrométricos causaría la reflexión de la luz, resultando en opacidad en el
material. Las muestras 5 y 5N se sometieron a análisis microtomográficas para verificar la
influencia de la roto evaporación en la estructura de las muestras.
Figura 3 : Fotografía de las muestras de los nanocompuestos.
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Ciencia y Tecnología
Figura 4 : microtomografia de secciones transversales de : (a) muestra 5, (b) muestra 5N.
Son imágenes reconstruidas de secciones transversas de esas muestras.
Estructura nanométrica
La estructura nanométrica de un nanocompuesto se determina mediante análisis de XRD
y TEM. Se hicieron análisis de XRD en todas las muestras y los resultados se muestran en
la figura 5.
Figura 5 : Difractograma de rayos X de las muestras de los nanocompuestos y de la arcilla.
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Estudio de la obtención de un nanocompuesto
de caucho natural reforzado con arcilla
Es posible identificar dos distintos comportamientos entre las muestras conteniendo 5phr
y 30phr de arcilla. La razón por la cual los nanocompuestos presenten picos en ángulos
menores que con la arcilla pura, correspondiendo a un menor espacio interlaminar, indica
la presencia de estructuras intercaladas, por una capa próxima de 3A. Como se esperaba
las muestras con 5phr presentan picos menos intensos debido al bajo contenido de arcilla.
Pero estas muestras presentan picos de difracción ancha y poco definida que es
característico a la exfoliación de las láminas. Se observan en estos difractogramas la
presencia de un pico muy ancho en Angulo semejante al observado en muestras de 30phr
(1.61nm) y también la presencia de un pico entre 2.5° y 4° correspondiendo a una
distancia interlaminar media de 2.8nm. Las muestras 1 y 6 se escogieron para ser
analizados por TEM por presentar difractogramas de rayos X característicos de una
muestra exfoliada y de una muestra intercalada, respectivamente. En la Figura 6 están las
imágenes de campo claro de esas muestras, respectivamente.
Figura 6: imágenes de campo claro, obtenidas por TEM, de la muestra 1 (5 phr de arcilla).
Figura 7: micrográfica electrónica de transmisión de la muestra 6 (30 phr de arcilla).
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Ciencia y Tecnología
DISCUSIÓN
Estructura de la arcilla
La orientación preferencial de las láminas se pueden observar en las micrografías de una
región de fractura del film preparado por sedimentación, mostrado en la figura 2. Es
posible mostrar en la figura 2 varias hojas de arcilla posicionadas casi paralelamente una a
las otras. Se realizaron barridos de líneas para medir el espacio libre entre las capas,
encontrando el valor medio de 500nm, encontrándose varios vacíos entre las capas, lo
que explica la baja densidad aparente de la arcilla sedimentada. Los barridos de línea no
se refieren a capas individuales. Se observa también que esas capas poseen gran
plasticidad y que sufrirán deformaciones durante la fractura.
Estructura de los nanocompuestos
A través del análisis microtomográfico se verifica que la muestra 5, que tubo en su etapa
de preparación la mezcla roto evaporada, tiene estructura interna aparentemente
homogénea mientras en la muestra 5N, que no pasó por el proceso de roto evaporación,
se detecta una variación de concentración de arcilla, desde que la arcilla absorbe más
rayos X que el polímero. La muestra que se secó sin roto evaporación, tuvo la arcilla
sedimentada debido al hecho que la mezcla sometida a secado tiene menor viscosidad
(por ser menos concentrada) que la muestra roto evaporada.
Estructura de los nanométrica
Es posible distinguir el caucho de la arcilla en esas microscopias, ya que la arcilla aparece
en tonalidades obscuras. En esas fotos se observa la morfología laminar en corte, siendo
posible observar capas perpendiculares al plano de la foto en (a) e inclinadas en (b). Se
puede ver como las láminas de arcilla están separadas por distancias irregulares, lo que
caracteriza a los nanocompuestos exfoliados. Pero, es posible averiguar el grado de
ordenamiento entre las láminas observando que varias de ellas están dispuestas en el
mismo sentido. En la figura 7(a) se observan capas de arcilla que tienen espesores de 3nm
o menos, con un ancho medio de 130nm. Los espesores medidos son mayores que de la
única placa de montmorillonita, que debe poseer en torno de 1nm de espesor. Ese
fenómeno ya fue observado por Paul [Paul, D.R, 2001].
En la muestra 6 (figura 7), que posee una carga de arcilla mayor que de la muestra 1, se
observa una mayor cantidad de laminas de arcilla. Debido a eso, las láminas se muestran
menos distanciadas. Se observa que las láminas están posicionadas lado a lado formando
aglomerados, pero es posible ver también láminas completamente aisladas. Medidas
realizadas en los aglomerados de la figura 7 (a) presentaron el tamaño medio de 430nm.
En la figura 7 (b) capas con 1nm de espesor indicando que algunas capas están
completamente exfoliadas. La plasticidad de las láminas también se observan en esas
imágenes, observando láminas que se curvan sin que se rompan. Es importante citar que
no se observó la presencia de vacíos en la interfase entre el caucho y la arcilla, lo que es un
indicio de fuerte adhesión del silicato laminar con la matriz polimérica. Como se observó
anteriormente por XRD, se confirmó la estructura intercalada en la muestra 6, pero, no fue
posible distinguir en las micrografías esas estructuras observándose principalmente
aglomerados con algunas láminas completamente dispersas en la matriz polimérica.
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Estudio de la obtención de un nanocompuesto
de caucho natural reforzado con arcilla
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