ciencia y tecnología -...

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAOVicerrectorado de Investigación

Editorial Universitaria

Volumen 13 Nº 1 Julio - diciembre 2009

ISSN Nº 2070-089X

Ciencia y Tecnología

Callao - Perú


AUTORIDADES UNIVERSITARIAS

Rector

Dr. Víctor Manuel Merea Llanos

Vicerrector Administrativo

Dr. Manuel Alberto Mori Paredes

Vicerrector de Investigación

M.Sc. Ing. Víctor León Gutiérrez Tocas


Presidenta Ing. Gladis Enith Reyna Mendoza

Miembros M.Sc. Ing. Carlos Alejandro Ancieta DextreMg. Ing. José Ramón Cáceres Paredes

M.Sc. Ing. Ana Lucy Siccha Macassi

Dr. José Hugo Tezén Campos

COMITÉ EDITOR


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

Ing. Roberto Quesquén Fernández

Lic. Carmen Rosa Pérez Ramírez

Contenido

Editorial .................................................................................................................................. 05

Transferencia de masa en períodos de tiempos de almacenamiento y su relación

M.Sc. Ing. Isabel Berrocal Martínez

con las características organolépticas del néctarsaúco - lúcuma en envase flexible ........................................................................................... 06

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 ............................................................................................ 27M.SC. Carmen Barreto PíoColaborador: 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 .................................................................................................................................. 34M.Sc. Blgo. Edgar Zárate Sarapura

Estudio de la obtención de un nanocompuesto de caucho natural reforzado con arcilla ................................................................................................................ 51Dr. Hugo David Chirinos CollantesAsesor: Ing. Hugo Ávalos Jacobo

Editorial

niversidad, ciencia y tecnología, son

términos estrechamente relacionados e

inherentes al desarrollo, cambio, Uinnovación 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 t iendo 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

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

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: NeF a 11,5 ºBrix, NeF a 12,5 ºBrix, NeF a 13,0 ºBrix, NeF a 13,5 ºBrix. Los 1 2 3 4

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 NeF se obtuvieron los 2

siguientes flujos de velocidad molecular , y

a los 6, 12 y 18 meses.

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 N F de 12,5 ºBrix presentó características organolépticas variables: a 6 meses de e 2

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 N F de e 4

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 N F presenta mejores e 2

atributos sensoriales. El valor de permeabilidad hallado para el (néctar- empaque) con

respecto al oxigeno fue de .

email: [email protected]

RESUMEN


6

-68,55 x 10 2m - seg

kg - mol -611,55 x 10 2m - seg

kg - mol

-68,24 x 10 2m - seg

kg - mol

-51,4 x 10 2m - seg -

kg - molatmof

m

-611,55 x 10 2m - seg

kg - mol

7

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: N F to 11,5 º Brix, N F to 12,5 ° Brix, NeF to 13.0 ° Brix, N F to 13,5 ° Brix. The nectars e 1 e 2 3 e 4

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 sauce-lucuma nectar, taking into account that the higher concentration increased flow of molecular migration. For nectar N F yielded the following flows speed moleculare 2

, y at 6, 12 and 18

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 N F nectar of 12,5 ºBrix presented organoleptic e 2

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 N F nectar 13,5 ºBrix e 4

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 N F formulation provides better sensorial e 2

attributes. The permeability values found for the (nectar packaging) with respect to

oxygen was of .

Key words: mass transfer, storage times, organoleptic characteristics, nectar mix sauce

-68,55 x 10 2m - seg

kg - mol -611,55 x 10 2m - seg

kg - mol -611,55 x 10 2m - seg

kg - mol

-51,4 x 10 2m - seg -

kg - molatmof

m

Transferencia de masa en periodos de tiempos de almacenamiento y su relación con las características organolépticas del néctar saúco - lúcuma en envase flexible

lucuma.

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.

Materiales:-Empaques flexibles de Plástico PET trasparente de 250 ml-Pulpas de Saúco y Lúcuma-Estabilizantes (Goma Xantan)

INTRODUCCIÓN

MATERIAL Y MÉTODO


8

-Edulcorantes (Sacarosa)-H O tratada.2

-Modelo matemático. Ley de Fick de transferencia de masa conductiva convectiva.-H O tratada.2

-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 (N F , N F , N F , N f ).e 1 e 2 e 3 e 4

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.

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

RESULTADOS

9

Formulación

néctar N F e 1

(11,5 ºBrix)

N F e 2

( 12,5 ºBrix)

N F e 3

( 13,0 ºBrix)

N F e 4

( 13,5 ºBrix)

gr/lt % gr/lt % gr/lt % gr/lt %

Lúcuma pulpa centrifug. 27,60 4,71 30,00 4,71 31,20 4,68 32,40 4,71

Saúco pulpa centrifug. 147,20 25,17 160,00 25,13 166,40 24,99 172,80 25,13

Goma xantam (Keltrol Tf) 0,92 0,15 1,00 0,15 1,04 0,10 1,08 0,15

CMC 0,92 0,15 1,00 0,15 1,04 0,15 1,08 0,15

Acido cítrico S/P 1,65 0,28 1,80 0,28 1,87 0,28 1,94 0,28

Azúcar 57,36 9,80 62,35 9,79 68,32 10,30 67,34 9,79

Reforzador de saúco 0,27 0,05 0,30 0,04 0,31 0,04 0,32 0,04Reforzador de lúcuma 0,18 0,04 0,20 0,03 0,20 0,03 0,22 0,03

Agua 349, 00 59,65 380,00 59,68 395,20 59,38 410,40 59,72

Total 585, 10 100 636,65 100 665,80 100,00 687,51 100,00



10

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)

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

A. Primer nivel mayor aceptabilidad B. Concentración primer nivel en el sistema molecular néctarC. Segundo nivel de mayor aceptabilidad D. Concentración segundo nivel en el sistema molecular néctar

En el cuadro 4, el F calculado (F sabor =15,48; F aroma =5.73 ; F apariencia=25,81) c c c c

Tiempo meses Néctar F1

11,5 ºBrix

Néctar F2

12,5 ºBrix

Néctar F3

13 ºBrix

Nécta r F4

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

Atributosensorial

Tiempo de evaluación

6 MESES

(Almacenamiento)

12 meses

(Almacenamiento)

18 MESES

(Almacenamiento)

A B

Kgmol

m3

C D

Kgmol

m3

A B

Kgmol

m3

C D

Kgmol

m3

A B

Kgmol

m3

C D

Kgmol

m3

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

11

es mayor que el F tabular(F tabular = 2,96), determinándose que existe diferencias t

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 N F es la mejor para los atributos mencionados.e 2

CUADRO 4Análisis de varianza para el atributo sabor, aroma, apariencia

(12 meses de almacenamiento)

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 N F de 13,5% de e 4,

concentración y mayor proceso de migración molecular alimento - empaque.

A 6 meses de almacenamiento el flujo alcanza de velocidad molecular.A 12 meses de almacenamiento el flujo alcanza de velocidad molecular.A 18 meses de almacenamiento el flujo alcanza de velocidad molecular.Los néctares de formulación N F (11,5ºBrix) ; N F (12,5ºBrix) almacenados a los 6, 12 y e 1 e 2

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 N F , e 4

Fuente de variación

Grados

de

libertad

Suma

de

cuadrado

Cuadrado

medio

(varianza)

Valor de F

FC calculado FT tabular 5%

Aro

ma

Ap

ari

en

cia

Sabo

r

Aro

ma

Ap

ari

en

cia

Sabo

r

Aro

ma

Ap

ari

en

cia

Sabo

r

Aro

ma

Ap

ari

en

cia

Sabo

r

Aro

ma

Ap

ari

en

cia

Total : (tr -1)

39 39 39 23,0 23,02 23,02

Jueces: (r -

1)

9 9 9

0

0 0

0

0

0

Transf. masa

Néctar : (t -1 )3 3 3

14,4 8,96 17,04 4,8 2,98 5,68 15,48 5,73 25,81 2,96 2,96 2,96

Error:(r -1) (r -1) 27 27 27 8,6 14,06 5,98 0,31 0,52 0,22

Sabo

r

segm

mplKgx

-

--

2

610993,8

segm

mplKgx

-

--

2

5102581,1

segm

mplKgx

-

--

2

610188,9



12

por lo que a nivel de migración molecular no es conveniente la sinergia alimento-empaque que presenta el néctar N F , ya que el néctar adquirirá niveles altos de ciertas e 4

características organolépticas contaminantes que proceden de la composición de los constituyentes poliméricos. Los néctares de formulación N F y N F nos muestran mejores e 1 e 2

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 1Transferencia 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 N f .e 2

13

GRÁFICO 2Transferencia de masa del néctar mix (N Fe ) sauco - lúcuma en envase pet e 2

transparente al trascurrir 6,12 y18 meses de almacenamiento.

En el gráfico 2, a los 6 meses de almacenamiento del néctar mix sauco - lúcuma NeF 2

presenta un crecimiento del flujo de velocidad molecular de y

luego trascurrido los 12 meses se estabiliza en el tiempo con un flujo de velocidad

molecular de , sin embargo al trascurrir los 18 meses la

transferencia de masa con respecto a los meses anteriores a disminuido respectivamente, observándose que esto ocurre en todas las formulaciones del néctar N F ,N F ,N F , N F . e 1 e 2 e 3 e 4

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 (N F , N F , N F , N F ) e 1 e 2 e 3 e 4

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 N F para los atributos sabor, aroma, color, a e 2

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 N F . Se aplicó el ANVAR e 2

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 N F es la mejor para los atributos sabor, aroma y color. e 2

Luego se determinó el valor de permeabilidad para néctar

segm

mplKgx

-

--

2

61055,8

segm

molKgx

-

--

2

61065,11

-5 PM = 1,78 X 10XY atmosf2seg - m

3m

m



14

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.

DISEÑO Y SIMULACIÓN DE CONTROLADORES AVANZADOS PARA EL PROCESO DE MOLIENDA DE CEMENTO

M.SC., Ing. Raúl Benites Saraviaemail: [email protected]

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 (y ). La herramienta de f

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.

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 (y ) out put stream the simulation tool for both modeling an design and f

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.

RESUMEN

ABSTRACT

15


16

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 (y ) y la carga del clinker dentro del f

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 moliendaAntes 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.

17

Figura 1: Diagrama general del proceso de fabricación de cemento

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

Diseño y simulación de controladores avanzados para el proceso de molienda de cemento

Fuente: I. M. Sobrini, C. Martín, B. Gaite (4)

Fuente: I. M. Sobrini, C. Martín, B. Gaite (4)


18

El material con la finura necesaria es transportado fuera del sistema (y ) y pasado a otra f

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 (y ) es devuelta al molino, por recirculación, para su r

nueva molienda.A.1) Modelo no linealEn 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.

las ecuaciones del proceso no lineal pueden escribirse así:

( 1 )

( 2 )

( 3 )

( 4 )

( 5 )

zxvuyxuuyx rf ===== 32211 ;;;;

),(),( 31233 uxfuxdxzx KKKKKKK&& ++-==j

),(),()(

2232

2 uxfT

xdxuyx

rr KKKKKKK&&

-==

ja

),(),()(),(

11323

1 uxfT

xdxudxyx

ff KKK&&

--==

jaj

),(222 uxhxy KKKK=

),(111 uxhxy KKKK=

19

CUADRO 1Descripción de variables y constantes

A.2) Modelo linealizado y discretizadoEl modelo linealizado, considerando los siguientes puntos de equilibrio:

, viene dado por

( 6 )

( 7 )

100;50;10;100 21321 ===== uuxxx

0000

010

001

2

1

3

2

1

2

1÷øö

çèæ

øö

èæ+÷

ø

öçè

æ÷ø

öçè

æ=øö

èæ

u

u

xxx

y

y

01

8559.4600

3619.150

34.510

5632.1611000

4146.1203333.3

2

1

3

2

1

3

2

1

÷÷ø

öççè

æ÷ø

öçè

æ-

+÷ø

öçè

æ÷ø

öçè

æ

-

-

-

=÷ø

öçè

æu

u

x

x

x

x

x

x

&

&

&


Fuente: FRITSCH GmbH (6)

Discretizando en forma aproximada el sistema de ecuaciones (6) y (7), y considerando un período de muestreo de 1 minuto, se obtiene:

(8)

(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.

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 y seguirá a una 1

referencia r , y la salida y seguirá a una referencia r .1 2 2


20

)(

)(

00

00

)(

)(

)(

010001

)(

)(

2

1

3

2

1

2

1

øö

èæ

÷ø

öçè

æ+÷

ø

öç

è

æ

øö

èæ=÷

øö

çèæ

ku

ku

kx

kx

kx

ky

ky

)(

)(

0383.00160.0

7642.30134.0

2461.00016.0

)(

)(

)(

9278.00077.00

2480.11966.00

1935.00010.09460.0

)1(

)1(

)1(

2

1

3

2

1

3

2

1

÷÷ø

öççè

æ

÷÷

ø

ö

çç

è

æ -

+÷÷

ø

ö

çç

è

æ

÷÷

ø

ö

çç

è

æ=

÷÷

ø

ö

çç

è

æ

+

+

+

ku

ku

kx

kx

kx

kx

kx

kx

Y f zFigura 3.- Respuesta del caudal de salida ( ) y de la carga de molino ( ) ante una entrada escalón

21

B) Diseño y simulación de la estrategia de control óptimo cuadrático discretoEl 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:

(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:

(11)

Determinando las matrices ampliado y asumiendo apropiadamente las matrices de ponderación Q y R, y resolviendo la siguiente ecuación recursiva de Riccati:

obtenemos la matriz estacionaria P, que reemplazando en la siguiente ecuación:

, determinamos la matriz ganancia del

controlador óptimo proporcional integral:

Donde:

[ ])()()()(2

1

0å¥

=

+=k

TTkuRkukxQkxJ

)(~

)(~

)1( kHkGk wxx +=+

G y H

[ ] GkPHHkPHRHkPGGkPGQkPTTTT ~

)(~~~

)(~~

¨~

)(~~~

)(~~~

)1(~ 1-

+-+=+

[ ] []ITT

KKGPHHPHRK -=+=- ~~~~~~ 1

ûù

ëé

--

--=

0654.00990.00853.00207.05778.0

1419.00944.09603.30394.01351.1~K


úû

ùêë

é

-=

0853.00207.05778.0

9603.30394.01351.1K ; ú

û

ùêë

é

-=

0654.00990.0

1419.00944.0IK


22

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:

C) Diseño y simulación de la estrategia de control adaptivo autosintonizadoLa 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.

Figura 4.- Controlador óptimo proporcional integral

úû

ùêë

é=

4208.05440.00486.0

0372.00704.05854.0eK

Fuente: Ogata, Katsuhito (6)

23

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:- Obtener el vector de parámetros inicial usando los parámetros del modelo del proceso.

- Obtener el valor inicial del parámetro empleando la ecuación

con

(referencia).- La matriz de covarianza inicial P puede tener la forma P = I, donde I es la matriz identidad y >> 1.

- Tomar nuevas mediciones de Y(k) y de U(k) en el proceso, para obtener una nueva ecuación.

- Calcular el error de estimación:

- Sabiendo que , calcular

- Calcular:

- Actualizar: .

Para diseñar el estimador de estados por el método del Filtro de Kalman, se sigue los siguientes pasos:- Asumir matrices de covarianza Q y Ro o.

- Resolver la ecuación de Riccati dada por:

en forma recursiva, asumiendo una condición inicial para la matriz de Riccati P.- Determinar la ganancia matricial del estimador filtro de kalman K.

Figura 5.- Sistema de control adaptativo autosintonizado

)0(q̂

)0(Ç

UbbbbYaaaaÇ nnnn )()1( 121121 ++++-+++++= -- LL U = 0 e Y

)(ˆ)()()( kkkYkeT

qy-=

[ ]1)()()(-

= kkkPT

yy )()()( kkPki y=

lyggqq

lgy

/)()]()([)1();()()(ˆ)1(ˆ

)]([/)()();()()(

kPkkIkPkekkk

kjkikkikkj

T

T

-=++=+

+==

)()( kPkP = y )(ˆ)1(ˆ kk qq =+

)(ˆ)()(ˆ)()(ˆ)(ˆ)()(ˆ)1( kGkPkCkKkGkGkPkGQkP ooT

oT

oo -+=+


Fuente: Rojas Moreno, Arturo (7)

a a


24

Para el diseño del controlador óptimo proporcional integral, se siguen pasos similares a los

empleados en la sección B. Para nuestro caso, , usando para ello la matriz solución de Riccati en tiempo estacionario.

con:

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.

[]IaKKK -=

úû

ùêë

é

---

---=

0312.00019.00007.00189.00158.0

0018.00311.00000.02042.00428.0aK

úû

ùêë

é

--

-=

0007.00189.00158.0

0000.02042.00428.0K ; ú

û

ùêë

é

-=

0312.00019.0

0018.00311.0IK

Figura 6.- Caudal de salida y la correspondiente alimentación del material.

Figura 7.- Carga del molino y la correspondiente velocidad del ventilador.

25

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


Figura 8.- Caudal de salida y la correspondiente alimentación del material.

Figura 9.- Carga del molino y la correspondiente velocidad del ventilador.


26

mantener las salidas del proceso de molienda de cemento a niveles de referencia deseados, con sobrepicos moderados y tiempos de establecimiento razonables”.

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.

CUADRO 2Resumen de resultados de las dos técnicas de control


Fuente: elaboración propia

27

EFECTOS DE LOS EFLUENTES DOMÉSTICOS EN LA CALIDADDEL AGUA DEL MAR PARA USO EN LA INDUSTRIA PESQUERA

M.SC. Carmen Barreto Píoemail: [email protected]

Colaborador: Ing. Raymundo Carranza Noriegaemail: [email protected]

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), DBO (236,67 mg/L), coliformes totales y termotolerantes que superan los LMP 5

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 DBO hasta 70,50 mg/L frente al colector Comas, coliformes 5

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.

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), DBO (236,67 mg/L) 5

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 DBO , to 70.50 mg/L in front of Comas collector, total coliforms, thermotolerant 5

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.

RESUMEN

ABSTRACT


28

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 físico-química. 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.

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

Efectos de los efluentes domésticos en la calidaddel agua del mar para uso en la industria pesquera


30

CUADRO 1Indicadores físico-química del cuerpo receptor en la zona

de descarga de los efluentes en la bahía del Callao

CUADRO 2Indicadores microbiológicos del cuerpo receptor en la zona

de descarga de los efluentes en la bahía del Callao

ESTACIÓNpH

de - hasta

Temp

de - hasta

D.B.O

de - hasta

Aceites y

grasas

Oxígeno

disuelto

de - hasta

STS

de - hasta

ºC mg/L 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

LMP 6,0-8,5 CN ± 3 10 1 > 4 --


ESTACIÓNE-Coli

de - hasta

Coliformes

Fecales

de - hasta

Coliformes Totales

de - hasta

mg/L NMP/100ml NMP/100ml

C1- C4 70x10 - 49x10 2 70x10- 50x102 17x102 - 50x103

C5- C8 1,8- 16x104 2 - 16x10 4 2 - 16x104

C9- C12 16x10 4 16x10 4-- 70x10 4 > 16 x 104

C13-C16 92x10 3 - 16x10 4 90x10 3- -16x10 4 > 16 x 10 4

LMP -- 4 000 20 000


31

CUADRO 3Indicadores de metales pesados del cuerpo receptor en la zona

de descarga de los de los efluentes en la bahía del Callao

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, DBO 236,67 mg/L, aceites y grasas 52,26mg/L y altos valores de coliformes totales y 5

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

oencuentra con un promedio de 16,8 C 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

ES

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MA

GN

ES

IO

MG

mg/L mg/L

mg/L mg/L mg/L

mg/L

mg/L

mg/L

mg/L

C1-C40,025-

0,044

0,0021-

0,0059

0,003-

0,006<0,02

0,149-

0,197

<0,0250,006-

0,015

0,13-0,023600,706

273,384

C5-C8 <0,0250,0118

0,0156<0,003 <0,02

0,0248-

0,083

<0,025

0,006-

0,029

0,18-

0,32953,67

1 264,18

C9-C120,025-

0,059

0,0127

0,01340,003 0,02

0,054-

0,087

0,025

0,033

0,32-0,371 045,871

1 075,256

C14-C16 <0,0250,0054-

0,0060

0,003-

0,0040,02

0,062-

0,113 0,025

0,021-

0,034 0,26-0,45 1 218,794

LMP 0,03 0,05 0,004 0,05 0,17 0,05 0,1 0,3 --


< No detectados a valores menores No supera el valor límite Se encuentra en el valor límite Supera el valor límite


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 DBO varió de 4,9 mg/L frente al colector Centenario hasta 70,5mg/L frente 5

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

2 totales en el monitoreo presentaron valores en el rango de 17x10 NMP/100mL a valores 4mayores a 16x10 NMP/100mL registrándose valores máximos frente a los colectores

Centenario y Comas entre los puntos C6 y C16; de igual manera los coliformes 2 termotolerantes también presentaron valores que superan los LMP, de 14 x10

4NMP/100mL hasta 76x10 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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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 Sarapuraemail: [email protected]

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: √ì = (0.042*(T-4.00))* (1–exp (0.05* (T–53.01))). max

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 (µ ). max

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:

√ ìmax = (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 (ì ).max

Key words: Lactococcus lactis, predictive microbiology, Gompertz model, cinetics of growing.

RESUMEN

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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.

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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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 productodebido 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 - T ); en donde: k min

= 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); T = min

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

2= 1.01, R = 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

2 biomasa (valor de la pendiente = 1.04, R = 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

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 (µ ), m

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 crecimientoSe 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

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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.

( 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 adaptación (l) áxima de crecimiento exponencial (µ ) y el tiempo de

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 (µ ): m

[log (UFC/mL)/h] = b × C/exp (1) ( 3 )

Tiempo de generación (Tg):

[h] = exp(1) × log (2)/b × C ( 4 )

, la tasa m max

M))]-(-b(TiempoC.exp[-expA N log +=

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Del análisis con el modelo secundario La fase de adaptación , tasa máxima de crecimiento exponencial (µ ) y tiempo de m

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

= 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 (µ ) se m

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:

√µ = (bx(Temp.- T )) x (1-exp(c*Temp. - T )) (6)m min max

donde b y c son los parámetros de regresión del modelo; y T y T corresponden a las min max

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 estadísticasLos 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)

(l)

l


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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.

2Existe una elevada correlación (r ) 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 (µ ) y Tiempo generacional max

(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

2 de correlación obtenido para el tiempo de adaptación es de r = 0.94, y para el tiempo de 2generación (r ) = 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, T 0.05 y T = 56.5. En la ecuación 6, min= max

se integraron los estimadores y se obtuvo la siguiente ecuación de predicción: √ì = max

(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.

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

6 9sólidos totales de la leche, permite cultivos con densidades poblacionales de 10 a 10 , 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

2crecimiento fue de 2,98 horas. Además se puede apreciar como los valores del r 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 (µ ) y el tiempo generacional (tg). Se destaca que la mejor max

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



42

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

2correlación (r ) 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 (µ ) presenta max

cuatro parámetros de regresión (b, c, T y T ) estimados por el modelo de la raíz min max

cuadrada. Estos parámetros se integraron al modelo y se obtuvo la siguiente ecuación de

predicción √µ = (0.042*(T- 4.00))* (1–exp (0.05* (T–53.01))). Aplicando el modelo se max

observa que a la temperatura de 10 ºC la µ estimada tiene un valor elevado comparado max

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 µ . El análisis de los max

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

2 es confirmado por r = 0.95.El presente estudio predice que para una temperatura de 30 ºC la tasa de crecimiento exponencial (µ ) es 0.598 Log UFC/mL/h y las investigaciones como el de Meijer y col max

(1995) reportan µ = 0.60, Valbuena y col (2005) µ = 0.796 Log UFC/mL/h, max max

Zwietering y col.(1991)µ = 1.011 Log UFC/mL/h., concuerdan satisfactoriamente los max

resultados hallados en este estudio.

43

CUADRO 1Crecimiento de Lactococcus lactis Subsp. Lactis en leche

CUADRO 2

CUADRO 3

Parámetros de crecimiento de Lactococcus lactis Subsp.Lactis

Correlación y valores residuales de la bondad de ajuste del modelo primario de Gompertz para temperaturas de 10, 20, 30 y 40 ºC

Indicador

TEMPERATURAS

10 ºC 20 ºC 30 ºC 40 ºC

n (UFC/mL) 17 ,24 21 ,83 29 ,77 17 ,77

r (UFC/mL/h) 0 ,08 0 ,45 2 ,48 0 ,37


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


Temperaturas r2 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


CUADRO 4

CUADRO 5

CUADRO 6

Parámetros de crecimiento de Lactococcus lactis Subs.. Lactis derivados de los modelos de regresión de tiempo de latencia (l) , tasa máxima

de crecimiento exponencial (µ ) y tiempo de generación (tg)max

Tiempo de adaptación y generación estimado por modelos secundarios

Tasa máxima de crecimiento exponencial (µ )max

estimado por el modelo de la raiz cuadrada

Temperatura

(ºC)

Tiempo de adaptación

(?)

Tiempo de generación

(Tg)

Tg (h)

Origen

Tg (h)

Estimado Residual

ë (h)

Origen

ë (h)

Estimado Residual

10 17 ,44 22,95 2,589 10 ,19 11,22 0 ,41

20 4 ,19 4,82 - 32 ,45 1 ,33 1 ,35 - 0,32

30 1 ,61 1,86 - 12 ,80 0 ,28 0 ,72 - 0,58

40 2 ,31 2,20 19 ,35 0 ,47 0 ,48 0 ,49


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



44

Temperatura

(ºC)

Tasa máxima de crecimiento exponencial (µmax) Log UFC/mL/h

µ max

Origen

µmax

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


45

Figura 1

Figura 1a





46

Figura 2

Figura 2a



47

Figura 3

Figura 3a





48

Figura 4

Figura 4a



49


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51

ESTUDIO DE LA OBTENCIÓN DE UN NANOCOMPUESTO DE CAUCHO NATURAL REFORZADO CON ARCILLA

Dr. Hugo David Chirinos Collantesemail: [email protected]

Asesor: Ing. Hugo Ávalos Jacobo

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.

RESUMEN


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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 SiO nanométrico [Amalvy (2005)].2

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

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 primasEl 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 nanocompuestoSe 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 obtenidoLas 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

53

Estudio de la obtención de un nanocompuesto de caucho natural reforzado con arcilla


54

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 membranaEquipos 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 arcillaLos 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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Figura 2: morfología de las láminas de arcilla mostrada por SEM.

Estructura de los nanocompuestosLas 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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Figura 4 : microtomografia de secciones transversales de : (a) muestra 5, (b) muestra 5N. Son imágenes reconstruidas de secciones transversas de esas muestras.

Estructura nanométricaLa 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.

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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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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Impreso en los talleres gráficosde la Universidad Nacional del Callao

Jr. Miró Quesada 950 - CallaoTeléfono: 429-2081

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