ESTUDIO CINETICO DE LA FERMENTACIÒN ALCOHOLICA DEL JUGO DE CAÑA DE AZUCAR PARA LA OBTENCIÒN DE ETANOL

ESTUDIO CINETICO DE LA FERMENTACIÓN ALCOHOLICA DEL JUGO DE CAÑA DE AZUCAR (Saccharum officinarum ) PARA LA OBTENCIÒN DE ETANOL Autores: Marlo García, Pamela; Saravia Rivera, Evelyn; Shiroma Tolentino, Sandra; Taype Gonzales, Alina. Asesor: Mg. Terry Calderón, Víctor Manuel [email protected] FACULTAD DE OCEANOGRAFIA, PESQUERIA, CIENCIAS ALIMENTARIAS Y ACUICULTURA, INSTITUTO DE INVESTIGACION FOPCA –UNFV. Roma 350 Miraflores Lima - Perú

RESUMEN En el presente estudio se desarrollo el proceso de obtención de etanol usando como materia prima el jugo de la caña de azúcar (Saccharum officinarum) y a partir de la cual se realizo la fermentación alcohólica en lo cual se determino las constantes cinéticas del respectivo proceso. El hongo utilizado es la levadura Saccharomyces cerevisiae por su capacidad de hidrolizar la sacarosa a través de la invertasa, por lo cual le sirve a la Saccharomyces cerevisiae para la transformar los azucares en etanol y dióxido de carbono. Las unidades experimentales utilizadas fueron a través del empleo del bioreactor operando a temperatura de 30ºC. De los datos analizados se obtuvieron los valores cinéticos para los dos tratamientos así como el modelo que va interpretar estos dos tratamientos. Obteniendo los resultados que el verdadero valor de la constante de velocidad de consumo de sustrato (k,dia-1) se encuentra ente 0,0922 y 0,1457 dia -1 , a un nivel del 95% o 5% de nivel significancia





LC 0,0922, k (dia 1 ),0,1457 5%

También se determino la ecuación que interpreta el experimento, a través de un análisis de probabilidades, mostrando como varia la concentración en función del tiempo

C  12,00.e 0,10899t  Con los cual se consiguió una simulación de proceso de fermentación, donde se considera el sustrato (S), El Producto (P), la generación de biomasa (X), como valores teóricos, para las condiciones de la experiencia. Palabras claves: fermentación alcohólica, constante cinética de la fermentación, modelos matemáticos para la ingeniería de alimentos.

1

ABSTRACT This study is developing the ethanol process using as raw juice of sugar cane (Saccharum officinarum) and from which took place the fermentation which determine the kinetic constants of the corresponding process. The fungus used is the Yeast Saccharomyces cerevisiae by its ability to hydrolyze sucrose through Invertase, by which it serves to the Saccharomyces cerevisiae to the transform sugars into ethanol and carbon dioxide. The used experimental units were through the use of the bioreactor operating at temperature of 30 ° C. The kinetic values for the two treatments as well as the model that will interpret these two treatments were obtained from the analyzed data. Obtaining the results that the true value of the consumption of substrate (k, day-1) rate constant is between 0,0922 and 0,1457 day-1, to a level of 95% or 5%...





LC 0,0922, k (dia 1 ),0,1457 5%

Also determine the equation that interprets the experiment, through an analysis of likely

C  12,00.e 0,10899t  With which was a simulation of process of fermentation, where it is considered the substrate (S), product (P), the generation of biomass (X), as theoretical, to the conditions of experience values. Key words: alcoholic fermentation, constant fermentation kinetics model mathematicians for food engineering. Key

words:

alcoholic

fermentation,

mathematicians for food engineering.

2

constant

fermentation

kinetics

models

INTRODUCCIÓN Actualmente se viene implementando aérea de cultivo de caña de azúcar para la obtención de etanol (biocombustible) sin que reste aéreas de cultivo por el consumo humano. El etanol se considera un combustible ecológico debido a que sus emisiones de CO 2 entra en el ciclo de carbono de la biomasa de origen vegetal eso significa que las plantaciones de azúcar tomen el carbono de la atmosfera, y que ser transformado el carbono de la azúcar a etanol y este combustión para formar C02 y H2O y donde el carbono del C02 regresara al proceso de fotosíntesis, lo que no sucede con los combustible no renovables o también denominado fósiles, cuya emisiones si van a formar parte de la atmosfera causando los problemas conocido como efecto de invernadero.(Chaves, 2001) Las levaduras son los microorganismos más utilizados para producción de etanol por la vía fermentativa, debido a su alta productividad en la conversión de azúcar al bioetanol y que se separa mejor después de la fermentación. Además, la producción de toxina es muy inferior a la de otro microorganismo. Entre las especies más utilizadas están: Saccharomyces cerevisiae, S. ellipsoideus, s. anamensisi, Candida seudotropicalis, S. carlsbergensis,

Kluyveromyces

marxiamus,

Candida

bytyrii,

pichia

stipatis,

Schizosaccharomyces. (Echegaray 2000) Los microorganismos mencionados tienen las características tales como: tolerancia al etanol, tolerancia a las altas temperaturas, tolerancia a altas concentraciones de azúcar, rendimiento alcohólico y eficiencia en la fermentación y productividad. El etanol obtenida a partir de la fermentación de los azucares se encuentran en los productos vegetales tale como seriales, remolacha, caña de azúcar, sorgo o biomasa. Se obtiene por fermentación de los azucares y de acuerdo a ciertos autores estos vegetales se pueden calificar directamente fermentables como son pulpas de fruta, caña de azúcar, remolacha, sorgo o indirectamente fermentables a los almidones obtenidos en la yuca,

3

maíz, camote, papa, plátano o la celulosa contenido en bagazo de caña de azúcar y en planta.(Ochoa , 2010) Aunque todas las fuentes de carbohidrato pueden ser fermentables se pueden considerar aquellos que presentan alta concentración de este componente en la materia prima, de la cual debe presentar alta productividad agrícola, rendimiento de alcohol y rentabilidad. De todo lo observado la que mejor es el jugo de la caña de azúcar donde el promedio de la composición química de los jugos de la caña de azúcar es: sacarosa a 75-90%, glucosa 7098% y fructosa 2-4%. (Gonzales, 2002) Dentro de la clasificación de Gaden, las fermentaciones alcohólicas por lotes se clasifican dentro de los procesos tipo I, es decir, aquellos donde la formación del producto está directamente relacionada con la utilización del sustrato. Considerando que el consumo de sustrato según Gaden que consideran a la fermentación alcohólica como una reacción de primer orden y donde el ratio de consumo es directamente proporcional al consumo. Estas suposiciones hace que el tratamiento de los datos se analizó a través de los modelos matemáticos utilizando el análisis de regresión (Quezada, 2000) para poder obtener la constante cinética y el respectivo modelo que intérprete el modelo. (Quintero 1981) Siendo los objetivos es la determinación de las constantes cinéticas en el proceso de fermentación alcohólica, así como la obtención de un modelo matemático que nos permite realizar simulaciones a diferentes temperaturas para ingeniería a escala. (Cardona, 2005)

METODOLOGIA El trabajo fue realizado en el laboratorio de Tecnología de los Alimentos de la UNFV FOPCA, el estudio fue realizado por un año. Y es de carácter empírico, analizado de acuerdo a los parámetros de la Estadística y la estructura de los modelos matemáticos

Tamaño de la muestra: La muestra de jugo de caña de azúcar fue procedente de Cooperativa Laredo (5 galones) enviada al laboratorio de Tecnología de Alimentos.

4

La unidad de análisis que se realizo para la obtención de datos fue un bioreactor condicionado para operar a una temperatura programada. Sobre una muestra de 5 galones se determino el número de ensayos que se debían realizar.

Materiales y métodos Los métodos e instrumentos que se emplearon para realizar los ensayos y poder controlar la hipótesis planteada a través de los objetivos fueron: Bioreactor, cronometro, jugo de caña, sulfato de amonio, refractómetro, potenciómetro, termostato y materiales de vidrio y vagueta, jeringa, El análisis de los resultados se llevó de acuerdo al diseño del modelo matemático planteado que como se puede observar que la formula general favorece a una ecuación de primer orden. Estructura del modelo matemático para el consumo de sustrato siendo la ecuación general: E – S + G – C = A…………………… (1) Donde: E = entradas S = salidas G = generación C = consumo A = acumulación Para el presente trabajo se ha considerado ensayo por lotes donde : E=0 S=0 G=0 Quedando la ecuación de balance de energía

5

-C = A…………. (2) Con las suposiciones de Belamy y de Gaden se muestran en el presente diagrama de flujo la estructura del modelo utilizando los dos primeros términos de la serie de Taylor.

6

Planteando el modelo matemático

E=0 C S: Sustrato -KCVSs t=0; S=So

S=0

Aplicando la ecuacion de Taylor ENTRADA

t 0

t + st 0

SALIDA

t 0

t + st 0

ACUMULACION

C

CONSUMO

KC

C 

dC t dt

KC 

d (  KC ) t dt

Aplicando la ecuación general

E-S-C=A -C=A Sustituyendo valaores

 dC   dKC     KC  KC  t  C t  t  C  dt  dt    dC   K (E ) dt La condición inicial

t=0

C = Co

Determinando el valor de la constante

ln C  k ( t )  cte

ln Co  cte ln C   k ( t )  ln Co ln C   k (t ) ln Co

7 C Co

 e

 k (t )

La ecuación deducida para la presente experiencia fue:

C  Co.e  k (t )

……..(3)

Donde : C: concentración del sustrato remanente (% sólidos) Co: Concentración inicial del sustrato (% sólidos) k: constante de la velocidad de consumo del sustrato (dia -1) t: tiempo de proceso (día) También es viable el uso de la ecuación

Ln(C )  Ln(Co   k t  ………(4) El diseño experimental. 1. Caracterización de la muestra, física y química. 2. Formulación de la muestra para realizar la fermentación 3. Sobre la base de 6 experimentos de fermentación alcohólica realizados a 30 ºC 4. Determinar para cada experimento, el valor de la constante velocidad de consumo del sustrato ( k), establecer su límite de confianza, para pequeñas muestras, a un nivel de significación de 5%. 5. Determinar la curva probabilística en base a una ecuación promedio de los seis experimentos. A un nivel de significación del 95% 6. Se definió la ecuación de los ensayos. 7. Simular la producción de etanol y consumo de sustrato

8

EL DISEÑO EXPERIMENTAL

INICIO

RECEPCION DE LA MUESTRA

CARACTERIZAR FISICA Y QUIMICA DE LA MUESTRA

DETERMINACION DEL NUMERO ENSAYOS

ENSAYOS DE FERMENTACION

DESTILACION

ETANOL

VINAZA ANALISIS DE REGRESION DE ACUERDO AL MODELO

DETERMINAR EL PROMEDIO DE LOS ENSAYOS

LIMITE DE CONFIANZA PARA LA CONSTANTE DE VELOCIDAD DE CONSUMO DE SUSTRATO

DETERMINAR LA CURVA PROBABILISTICA

DETERMINAR LA ECUACION DE LA EXPERIENCIA

FIN

9

RESULTADOS Población.- Se recepciono, 5galones ( 19 litros aprox) de una muestra de jugo de caña, proveniente de la Cooperativa Laredo, sito en Trujillo. Al ser un proceso experimental

sometido a un control de operaciones, donde

las

experiencias previas han sido favorables, por lo que se asumió que el 95 % de las pruebas efectuadas son favorables, y se considero que el 5% no son favorables aceptándose un 10 % de error, en las mediciones, por lo que se considero la realización de 6 ensayos de 1 litro de jugo de caña de azúcar cada uno. Formulación del sustrato En la tabla 1, se presenta la formulación que tuvo cada una de las experiencias Tabla 1. Formulación de la experiencia Jugo de caña de azúcar

2000 ml

Nutriente sulfato de amonio

2g

Levadura

2g

Sólidos totales

11 – 12 %

Temperatura de trabajo

30 ºC

Numero de muestra

6

pH

5,5

Resultado de la experiencia 1 Efectuada con la formulación de tabla 1 y a temperatura constante T= 30ºC En la figura numero 0 1 se muestra el análisis de regresión efectuado a los datos de la tabla 01 aplicando la ecuación del modelo matemático deducido.

10

C  Co.e  k t  C: concentración remanente del sustrato (%) Co: concentración del sustrato (%) K: constante residual de consumo (dia-1) t: tiempo (día)

Tabla 2 Variación de la concentración del sustrato en función del tiempo Tiempo (t)hora 0 1 2 3 4 5 6 7 8

Concentracion ( C ) % 11 10,3 10 9,9 9 8,7 8 4 3

El análisis de regresión de acuerdo al modelo matemático da como resultado el valor de l constante de la velocidad de consumo de sustrato: k1= 0.144 dia-1 Donde el coeficiente de regresión: R = 0.8525

11

Concentracion de sustrato (S) %

Figura 1: Fermentacion alcoholica muestra 1 16

S = 13,488e-0,144(t) R² = 0,7269

14 12 10 8

Series1

6

Exponencial (Series1)

4 2 0 0

5

10

tiempo(t) horas

Resultado de la experiencia 2 Efectuada con la formulación de tabla 1

y a temperatura constante T= 30ºC

Tabla2 Concentración de sustrato remanente en función del tiempo Tiempo (t)hora 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Concentracion ( C ) % 12,5 12 12 12 12 12 11,8 11,5 11 7,5 7 6,5 6,5 6 5 5

El análisis de regresión de acuerdo al modelo matemático da como resultado el valor de l constante de la velocidad de consumo de sustrato: K2= 0.069 dia-1 Donde el coeficiente de regresión: R = 0.9284

12

Concentracion de sustrato (S) %

Figura 2: Fermentacion alcoholica muestra 2 S = 14,887e-0,069(t) R² = 0,862

20 15 10

Series1

5

Exponencial (Series1)

0 0

5

10

15

20

Tiempo (t) dia

Resultado de la experiencia 3 Efectuada con la formulación de tabla 1 y a temperatura constante T= 30ºC Tabla 3 Concentración de sustrato remanente en función del tiempo

Tiempo (t)hora 0 1 2 3 4 5 6 7 8

Concentracion ( C ) % 12,5 12 12,3 12,3 12 10 9 5 4,5

El análisis de regresión de acuerdo al modelo matemático da como resultado el valor del constante de la velocidad de consumo de sustrato: K3= 0.126 dia-1 Donde el coeficiente de regresión: R = 0.8562

13

Concentracion de sustrato (S) %

Figura 3: Fermentacion alcoholica, muestra 3 20

S = 15,478e-0,126(t) R² = 0,7344

15 10

Series1

5

Exponencial (Series1)

0 0

2

4

6

8

10

TTiempo (t) dia

Resultado de la experiencia 4 Efectuada con la formulación de tabla 1 y a temperatura constante T= 30ºC Tabla4 Concentración de sustrato remanente en función del tiempo

Tiempo (t)hora 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Concentracion ( C ) % 13 13 12,5 12 11 10 6 6 5,5 5 5

El análisis de regresión de acuerdo al modelo matemático da como resultado el valor de la constante de velocidad de consumo de sustrato: k4= 0.199 dia-1 Donde el coeficiente de regresión: R = 0.9509

14

Concentracion de sustrato (S) %

Figura 4: Fermentacion alcholica, muestra 4 16

S = 15,119e-0,119(t) R² = 0,9042

14 12 10 8

Series1

6

Exponencial (Series1)

4 2 0 0

2

4

6

8

10

12

Tiempor (t) dia

Resultado de la experiencia 5 Efectuada con la formulación de tabla 1 y a temperatura constante T= 30ºC

Tabla5 Concentración de sustrato remanente en función del tiempo

Tiempo (t)hora 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Concentracion ( C ) % 12 12 11,5 10 9 6 5,5 5 5 5

El análisis de regresión de acuerdo al modelo matemático da como resultado el valor del constante de la velocidad de consumo de sustrato: K5= 0.123dia-1 Donde el coeficiente de regresión: R = 0.9541

15

Concentracion de sustrato (S) dia

Figura 5: Fermentacion alcoholica, muestra 5 14 12

S = 13,187e-0,123(t) R² = 0,9119

10

8 6

Series1

4

Exponencial (Series1)

2 0 0

2

4

6

8

10

Tiempo (t) dia

Resultado de la experiencia 6 Efectuada con la formulación de tabla 1

y a temperatura constante T= 30ºC

Tabla 6 Concentración de sustrato remanente en función del tiempo

Tiempo (t)hora 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Concentración ( C ) % 11 10 9 8 7 6 5,5 4,8 4 3

El análisis de regresión de acuerdo al modelo matemático da como resultado el valor de l constante de la velocidad de consumo de sustrato: K6= 0.137dia-1 Donde el coeficiente de regresión: R = 0.985

16

Concentracion de sustrato (S) %

Figura 6: fermentacion alcoholica, muestra 6 14 12

S = 11,725e-0,137(t) R² = 0,9792

10 8 6

Series1

4

Exponencial (Series1)

2 0 0

2

4

6

8

10

Tiempo (t) dia

El valor promedio de las seis experiencias realizadas se muestras en la siguiente tabla, la cual fue utilizada para encontrar la curva probabilística Tabla 7 Valor promedio de la concentración de sustrato en función del tiempo. tiempo(t) h 0 1 2 4 5 6 7 8 9

17

Promedio C (%) 12,0 11,6 11,2 10,7 10,0 8,8 7,6 6,1 5,5

Figura 7: Determinacion del Valor calculado Cc Ln( C) = -0,1089(t) + 2,6618 R² = 0,825

Ln(concentración C)%

3 2,5 2 1,5

Series1

1

Lineal (Series1)

0,5 0 0

2

4

6

8

10

Tiempo (t) dia

Para poder realizar el intervalo de confianza probabilístico de las 6 muestras de bio conversión del sustrato a etanol se tomo el promedio de las 6 muestras y se aplicó la ecuación del modelo matemático dando como resultado el valor de K7 =0, 1089 dia-1, y con un coeficiente de regresión R=0.9083 habiéndose determinado su ecuación se procedió a realizar el respectivo análisis de intervalo de confianza probabilística que se aprecia en la figura numero 08.

18

Figura 8:Curva Intervalo de confianza probabilistica 3,50000 3,00000

Concentracion ( C) %

2,50000 2,00000

Series1 Series2

1,50000

Series3 Series4

1,00000 0,50000 0,00000

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

Tiempo (t) dia

Se observa que el 88% de los puntos de la curva promedio están dentro de los límites de la curva probabilística donde está el Ls y el Li.

I  YC  t.SYC  Ln C = 2.618 -0.1089 (t) ± (t studend) Syx

La ecuación: Ln C = LnCo - K(t) ± (t studend) Syx

La relación que existe entre la ecuación de relación y los datos se puede observar de manera cuantitativa y esto es clculando el error típico de la estima Syx cuya ecuación es:

 y  y 

2

Sy  x

19

c

n

.

n nm

Syx , tiene propiedades análogas a la desviación típica y que al momento de plotearse se encontrara los puntos muestréales tal como se muestra en la figura 08, donde el 88% se encuentra dentro de los respectivos limites. De acuerdo a los valores encontrados por análisis de regresión en los seis ensayos, la ecuación que interpreta el proceso de fermentación se determino, en primera instancia determinando el valor promedio de las constantes de velocidad de consumo de sustrato y su respectiva validez, utilizando el análisis estadístico. Tabla 8 Valores obtenidos de constantes de la velocidad de consumo de sustrato, en los seis ensayos Muestras 1 2 3 4 5 6 Promedio (X) Desviación estándar (s) Numero de muestras (n) Valore de tstudent t0,975 (95%)

K(dia-1) 0.144 0.126 0,119 0.123 0.137 0.069 0,119 0,0265

Co 11 12.5 12.5 13 12 11

6 2,26

Utilizando la ecuación para pequeñas muestras

X  t 0,975

s n 1

…… (5)

Y sustituyendo los valores se obtiene la ecuación  0,265  0,144  2,26   6 1 

De donde se deduce que: El verdadero valor de la constante de velocidad de consumo de sustrato (k) se encuentra ente 0,0922 y 0,1457 dia-1 a un nivel del 95% o 5% de nivel significancia





LC 0,0922, k (dia 1 ),0,1457 5%

20

Con este valor de la constante de velocidad promedio k= 0,144 dia-1, asi como el valor encontrado en la ecuación de la curva probabilística k= 0,1089 dia -1, las cuales se encuentran dentro de los limites de confianza deducidos en la ecuación Se planteo la ecuación que interpreta los las seis experiencias realizadas a una temperatura de 30 ºC a un nivel de confianza del 95% ( C: concentración remanente de sustrato; t: tiempo de procesamiento

C  12,00.e 0,10899t 

El obtener la ecuación de consumo de sustrato nos permitió realizar una simulación de la fermentación alcohólica, considerando, el sustrato (S) y el producto (P) De acuerdo a la ecuación estequiométrica de la fermentación alcohólica se puede determinar los valores teóricos de consumo de sustrato, producción de etanol y generación de biomasa

C12 H 22O11  H 2O invertasa  C6 H12O6  C6 H12O6 levadura   4C2 H 5OH  4CO2 Tabla 9 Simulación de la generación de etanol de acuerdo a la ecuación integrada Tiempo(t)h 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

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%C 12,00 10,76 9,65 8,65 7,76 6,96 6,24 5,60 5,02 4,50 4,04 3,62

C Remanente (g) C(consumido)g etanol (g) 120,00 0 107,61 12,39 6,23 96,50 23,50 11,82 86,53 33,47 16,83 77,60 42,40 21,33 69,58 50,42 25,36 62,40 57,60 28,97 55,96 64,04 32,22 50,18 69,82 35,12 45,00 75,00 37,73 40,35 79,65 40,06 36,18 83,82 42,16

De donde podemos deducir una productividad teórica de:

YP  S

42,16 g ( E tan ol )  0,355 120 g ( Sustrato)

La figura 9, presenta la simulación del del proceso de fermentación del jugo de caña de azúcar a una temperatura de 30 ºC

Concentracion de sustrato C,(%); Etanol(g)

Figura 9 Simulación de fermentación 140,00 120,00

Sustrato Remanente (g)

100,00 80,00

Series1

60,00

Series2

40,00 20,00

Etanol (g)

0

2

4

6

8

10

12

Tiempo (t) dia

DISCUSION Los resultados obtenidos de los procesos de fermentación y que se reportan en las tablas del 2 al 7, se deduce que la bio conversión del sustrato a etanol, sigue un curso de una reacción de primer orden tal como lo especifica Gaden, en tipos de fermentación, y por lo que el modelo propuesto es válido, en las experiencias realizadas. (Quintero 1981). Los valores de la constantes de velocidad de conversión de sustrato a etanol ( k) , que obtuvieron, están dentro del rango del limite de confianza obtenido, según el método que se deriva de la estadística descriptiva, (Quezada 2000)

22

La curva probabilística de la figura 8 (Quezada 2000), comprueba que las experiencias realizadas y evaluadas, según el modelo matemático propuesto y considerando que es una reacción de primer orden según Gaden ( Quintero 1981), permitió la obtención de una curva promedio con la se procedió a realizar una simulación para el consumo de sustrato, producción de etanol en función del tiempo como se aprecia en la tabla 9 y figura 9. Y con lo cual se obtiene una productividad teórica 0,355 g/g CONCLUSIONES Las unidades experimentales utilizadas fueron a través del empleo del bioreactor operando a temperatura de 30ºC.De los datos obtenidos se determino los valores cinéticos para los tratamientos así como el modelo que va interpretar estos dos tratamientos. Obteniendose los resultados que el verdadero valor de la constante de velocidad de consumo de sustrato (k,dia-1) se encuentra ente 0,0922 y 0,1457 dia -1 , a un nivel del 95% o 5% de nivel significancia





LC 0,0922, k (dia 1 ),0,1457 5%

Se comprobó que la ecuación que interpreta el experimento, a través de un análisis de probabilidades, y mostrando como varia la concentración en función del tiempo es.

C  12,00.e 0,10899t  Con los cual se consiguió una simulación de proceso de fermentación, donde se considera el sustrato (S), El Producto (P), la generación de biomasa (X), como valores teóricos, para las condiciones de la experiencia. Obteniéndose una productividad de

YP  S

42,16 g ( E tan ol )  0,355 120 g ( Sustrato)

RECOMENDACIONES A partir de los valores obtenidos programar una serie de ensayos a nivel de escala, que permita la obtención de valores de la cinética de la fermentación y una la operación de una columna de destilación de platos. Como residuo se obtuvo un efluente denominado vinaza, con alto valor en DBO, que debe ser estudiado a fin de mitigar sus efectos contaminantes (foto 7)

23

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS ECHEGARAY, O.F., et al: Fed-Batch Culture of Saccharomyces cerevisiae in Sugar-Cane Blackstrap Molasses: Invertase Activity of Intact Cells in Ethanol Fermentation. Biomass and Bioenergy. Vol. 19.2000. 39-50. CARDONA, C.A. et al: Simulación de los Procesos de Obtención de Etanol a partir de Caña de Azúcar y Maíz. Scientia et Técnica. Año XI. No 28. Octubre de 2005. U.T.P. 187192 QUINTERO, R.: Ingeniería Bioquímica. Teoría y Aplicaciones. Primera Edición. México. Alhambra Mexicana. 1981. 332 p.) QUEZADA, L.: Estadística para Ingenieros. Primera Edición. Perú Empresa Editora Macro E.I.R.L, 2000

Páginas Web: OCHOA, I.: BIOETANOL http://www.uninorte.edu.co/extensiones/IDS/Ponencias/biocombustibles/BIOETANOL_ Ivan_Ochoa1.pdf (2010) GONZALES, D.: La caña de azúcar en la alimentación de cerdos http://www.sian.info.ve/porcinos/eventos/expoferia2002/daniel.htm

CHAVES, M.: Producción de bioetanol a partir de la caña de azúcar. http://www.una.ac.cr/redibec-cisda/ponencias/Energia/Marco.pdf. 2001

24

Anexo 1 CALCULO

DEL

INTERVALOS

DE

CONFIANZA

PARA

LA

CURVA

PROBABILISTICA Resultados de ensayos realizados sobre 06 muestras y su promedio

X 

tiempo(t) h 0 1 2 4 5 6 7 8 9 42 4,666666667

Muestra 1 Muestra 2 Muestra 3 Muestra 4 Muestra 5 Muestra 6 C (%) C (%) C (%) C (%) C (%) C (%) 11,0 12,5 13,0 12,0 11,0 12,50 10,3 12,0 13,0 12,0 10,0 12,00 10,0 12,3 12,5 11,5 9,0 12,00 9,9 12,3 12,0 10,0 8,0 12,00 9,0 12,0 11,0 9,0 7,0 12,00 8,7 10,0 10,0 6,0 6,0 12,00 8,0 9,0 6,0 5,5 5,5 11,80 4,0 5,0 6,0 5,0 4,8 11,50 3,0 4,5 5,5 5,0 4,0 11,00

Promedio C (%) 12,0 11,6 11,2 10,7 10,0 8,8 7,6 6,1 5,5

Calculo de la curva probabilística y su determinación de los parámetros respectivos Promedio Ln ( C) C cal (Y-Yc)^2 C (%) Ln(Cobs) Ln(C cal) (Ln(C )-Ln(C calc))^2 12,0 2,49527 2,66180 0,02773 11,6 2,47022 2,55290 0,00684 11,2 2,44885 2,44400 0,00002 10,7 2,40243 2,22620 0,03106 10,0 2,32728 2,11730 0,04409 8,8 2,16045 2,00840 0,02312 7,6 1,96361 1,89950 0,00411 6,1 1,60944 1,79060 0,03282 5,5 1,50408 1,68170 0,03155 Suma= 0,02237

25

(x-X)^2 21,77778 13,44444 7,11111 0,44444 0,11111 1,77778 5,44444 11,11111 18,77778 8,88889

(x-X) -4,667 -3,667 -2,667 -0,667 0,333 1,333 2,333 3,333 4,333

(1/n)-(x-X)^2/S(x-X)^2 2,57500 1,63750 0,92500 0,17500 0,13750 0,32500 0,73750 1,37500 2,23750

1,60468065 1,27964839 0,9617692 0,41833001 0,37080992 0,57008771 0,8587782 1,17260394 1,49582753

Syc 0,09798193 0,07813543 0,0587257 0,02554326 0,02264168 0,0348096 0,05243707 0,07159929 0,09133535

Isup 2,9735785 2,80152695 2,63086519 2,30747867 2,18934584 2,11916415 2,06635474 2,01842894 1,97232908

Iinf 2,3500215 2,30427305 2,25713481 2,14492133 2,04525416 1,89763585 1,73264526 1,56277106 1,39107092

Tiempo(t) dia 0,0 1,0 2,0 4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0

Valor calculado 2,66180 2,55290 2,44400 2,22620 2,11730 2,00840 1,89950 1,79060 1,68170

I, superior I,Inferior Valor observado 2,97358 2,3500215 2,495269437 2,80153 2,30427305 2,470215934 2,63087 2,25713481 2,4488476 2,30748 2,14492133 2,402430428 2,18935 2,04525416 2,327277706 2,11916 1,89763585 2,160445326 2,06635 1,73264526 1,963609726 2,01843 1,56277106 1,609437912 1,97233 1,39107092 1,504077397

I  YC  t.SYC 

SYC  S y x





2 1  x  X  n  x X 



 y  y 

2

Sy  x

c

n

.

  2  



n nm

  8,88889

 x  X

2

 y  y 

2

c

Sy  x

26

 0,02237

0.02237 8 .  8 82

0,06106

Anexo 2

Foto 1: Equipo de fermentación

Foto 2: Equipo de fermentación

27

Foto 3: Bioreactor

Foto 4: Bioreactor y gasómetro

28

Foto 5: Bioreactor

Foto 6: Equipo de destilación para obtener etanol

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Foto 7, Vinaza efluente derivado de la destilación para obtener etanol

Foto 8, potenciómetro

30

31