UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE INGENIERÍA AGROINDUSTRIAL
“EFECTO DE LA PRESIÓN DE VAPOR Y TIEMPO DE EXTRACCIÓN EN EL RENDIMIENTO Y
CARACTERISTICAS CARACTERISTICAS FISICOQUIMICAS DE ACEITE ESENCIAL DE CEDRÓN ( Aloysia triphylla)”
TESIS PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE INGENIERO AGROINDUSTRIAL PRESENTADO POR EL BACHILLER: AQUINO CRUZADO EVERT LEONIDAS ASESOR: M. Sc. HUBERT ARTEAGA MIÑANO
TRUJILLO – PERÚ 2012
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DEDICATORIA A mis padres, Maximo e Idelsa, Idelsa, por ser el motivo y la fuente de mis logros; y por creer y confiar en mí. A Dios, por ser el hombre y la fuerza en los momentos más difíciles y porque con sus acciones me demostró su existencia. A mi hermana, Sonia, Sonia, por darme siempre una palabra de aliento durante mis estudios y por haber depositado toda su confianza en mí.
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DEDICATORIA A mis padres, Maximo e Idelsa, Idelsa, por ser el motivo y la fuente de mis logros; y por creer y confiar en mí. A Dios, por ser el hombre y la fuerza en los momentos más difíciles y porque con sus acciones me demostró su existencia. A mi hermana, Sonia, Sonia, por darme siempre una palabra de aliento durante mis estudios y por haber depositado toda su confianza en mí.
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AGRADECIMIENTO
De manera muy especial quiero agradecer a mi asesor: Ing. Hubert Arteaga, por todo el apoyo profesional que me ha brindado. Por servirme de guía en la la culminación de mi formación profesional y por su apoyo incondicional.
Quiero además extender un sincero agradecimiento a Félix De la Cruz por compartir los conocimientos del manejo del programa estadístico STATISTIC 7.0.
Agradezco a todas las personas que colaboraron conmigo durante el desarrollo de esta investigación, principalmente en el proceso de extracción: Eduardo Correa, Jesús Aguirre, Leonardi León, entre otros.
Por último, y no menos importante, quiero agradecer a mi familia, amigos, compañeros y a todas aquellas personas que de una u otra forma estuvieron ahí brindándome su ayuda y motivándome para sacar adelante la carrera.
Para todos ellos,
¡Muchas Gracias!
III
RESUMEN Los objetivos de esta investigación fueron evaluar por el método de Superficie de Respuesta el efecto de la presión y el tiempo en el rendimiento; y en las características fisicoquímicas índice de refracción refracción e índice de carbonilo del aceite aceite de cedrón Aloysia (Aloysia triphilla). triphilla). Las pruebas fueron llevadas a cabo en un equipo de extracción por arrastre de vapor, el cual permite controlar los parámetros operacionales operac ionales de extracción, como son: presión y temperatura. Para el planeamiento experimental se planteó el Diseño Compuesto Central Rotacional (DCCR) empleándose dos variables operacionales: Presión manométrica y tiempo de extracción del aceite de cedrón, obteniéndose 11 tratamientos de los cuales 4 son factoriales, 4 axiales y 3 centrales. Se trabajó con presiones en el rango de 101.325 a 202.650 Kpa y tiempos entre 50 y 100 minutos. Los resultados fueron evaluados en el software STATISTIC 7.0 mediante el diseño de Superficie de Respuesta empleándose un nivel de significancia de 0.05 para ambas respuestas, donde se obtuvieron los modelos matemáticos de segundo orden para el rendimiento (R), índice de refracción (IR ) e índice de carbonilo (IC) los cuales fueron validados estadísticamente a través del análisis de regresión (R 2 R = 0.9348; R 2 IR = 0.9628 y R 2 IC = 0.8745) y ANVA (significativo en cada caso), lo cual permitió generar las superficies de respuesta y gráficos de contorno para cada variable, comprobándose que existe influencia de la presión y el tiempo, donde a mayor presión y tiempo se tiene un mayor rendimiento e índice de refracción del producto, pero a menor presión y tiempo se tiene mayor índice de carbonilo. Por otro lado, utilizando la técnica de superposición de los gráficos de contorno se determinaron los valores adecuados para el rendimiento, índice de refracción e índice índice de carbonilo (Presión = 140 a 160 Kpa, tiempo 95 a 100 min); (Presión = 180 a 200 Kpa, tiempo 80 a 100 min) y (Presión = 100 a 120 Kpa, tiempo 50 a 60 min).
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ABSTRACT The goals of this research were to evaluate the effect of pressure and time on the performance and physicochemical characteristics refractive index and index of carbonyl to cedar oil ( Aloysia triphilla) by the Response Surface plot method. The tests were carried out on a stripping steam, which can control the operational parameters of extraction, such as: pressure and temperature. For the experimental planning we used the Central Composite Rotational Design (CCRD) using two operational variables: pressure gauge and length of cedar oil extraction, getting in 11 treatments of which 4 are factorial, 4 axial and 3 central. We worked with pressures in the range of 101.325 to 202.650 Kpa and times between 50 and 100 minutes. The results were evaluated in the Software STATISTIC v7.0 by the Response Surface plot and using a significance level of 0.05 for both responses, which yielded the second-order mathematical models to yield (R), refractive index (RI ) and carbonyl index (CI) were validated statistically through regression analysis (R 2R = 0.9348; R 2IR = 0.9628 and R 2IC = 0.8745) and ANOVA (significant in each case), which allowed the generation of surfaces response and contour plots for each variable, checking that there is influence of pressure and time, where the higher pressure and lower time has a higher throughput and refractive index of the product, but at lower pressure and less time is more carbonyl index. Furthermore, the overlapping technique of the contour graphs were determined appropriate values for yield, refractive index and carbonyl index (pressure = 140 to 160 Kpa; time 95 to 100 min), (pressure = 180 a 200 Kpa, time 80 a 100 min) y (pressure = 100 a 120 Kpa; time 50 a 60 min).
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ÍNDICE GENERAL
1 1. INTRODUCCION 3 2. REVISION BIBLIOGRAFICA 3 2.1. Cedrón (Aloysia triphylla) 3 2.1.1. Generalidades y Cultivo 5 2.2. Composición Química del Aceite Esencial de Cedrón 5 2.2.1. Citral 6 2.2.2. Limoneno 7 2.3. Generalidades de los Aceites Esenciales Aceite esenciales 7 2.3.1. Aceite esenciales 8 2.3.2. Composición química de los aceites esenciales 9 2.3.3. Aplicaciones de los aceites esenciales 10 2.3.4. Control de calidad de los aceites esenciales 11 2.3.5. Tipos de aceites esenciales 12 2.3.6. Formas de extracción 13 2.3.6.1. Hidrodestilación (HD) 13 2.3.6.2. Destilación con agua y vapor 13 2.3.6.3. Destilación por arrastre con vapor 2.3.6.4. Hidrodestilación asistida por la radiación con microondas (MWHD) 17 17 2.3.6.5. Expresión 18 2.3.6.6. Efleurage 18 2.3.6.7. Fluidos Supercríticos 19 2.3.7. Purificación de aceites esenciales 19 2.3.7.1. Deshidratación 19 2.3.7.2. Desterpenación 20 2.4. Metodología Superficie de Respuesta 21 2.4.1. Función de respuesta 21 2.4.2. Función de respuesta predicha 21 2.4.3. Superficie de respuesta 23 2.4.4. Gráfica de contornos 23 2.4.5. Región experimental 24 2.4.6. Diseños experimentales para ajustar Superficies de Respuesta 24 2.4.7. Diseños para ajustar modelos de primer orden 24 2.4.8. Diseños para ajustar modelos de segundo orden 25 2.4.9. Diseño central compuesto (DCCR)
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3. MATERIALES Y MÉTODOS 3.1. Materiales y Equipos 3.1.1. Materia prima, materiales y reactivos 3.1.2. Equipos 3.2. Metodología 3.2.1. Secuencia experimental 3.2.2. Diseño de contrastación 3.2.3. Diseño experimental 3.2.4. Análisis Estadístico 3.2.5. Hipótesis estadística 3.2.6. Diagrama de flujo para la extracción de aceite de cedrón 3.2.7. Descripción del proceso 3.2.8. Análisis fisicoquímico
26 26 26 26 27 27 28 28 31 31 33 34 37
4. RESULTADOS Y DISCUSIONES 4.1.Caracterización de la Materia Prima 4.2.Modelación y optimización del aceite y sus características fisicoquímicas 4.3.Modelos matemáticos de segundo orden 4.4.Superficie de superficie 4.5.Validación experimental de los modelos matemáticos
38 38 38 40 48 53
5. 6. 7. 8.
55 CONCLUSIONES 56 RECOMENDACIONES 57 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 61 ANEXOS ANEXO 1. Caracterización de la Materia Prima 61 ANEXO 2.Calculo del rendimiento de extracción de aceite esencial de cedrón (Aloysia triphilla) 63 ANEXO 3. Análisis fisicoquímicos del aceite de cedrón 63 ANEXO 4. Ratios Estadísticos 66 ANEXO 5. Imágenes de la Experimentación 69
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ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Composición química del aceite esencial con base en los grupos funcionales de moléculas constituyentes. 8 Tabla 2. Industrias usuarias de productos aromáticos naturales y aceites esenciales. 10 Tabla 3. Parámetros utilizados para el control de calidad de los aceites esenciales 11 Tabla 4. Descripción general de los métodos más usados en la destilación de aceite 12 Tabla 5. Ventajas y desventajas de las diferentes técnicas de obtención de los aceites esenciales 15 Tabla 6. Valores de α según el número de variables 28 Tabla 7. Diseño codificado para la evaluación del efecto de la presión y el tiempo de extracción en el rendimiento, índice de refracción e índice de carbonilo 29 Tabla 8. Valores utilizados en DCCR para dos factores 30 Tabla 9. Matriz de simbolización de resultados 30 Tabla 10. Coeficientes de regresión para las respuestas Y 1 , Y 2 y Y 3 32 Tabla 11. ANOVA para la respuesta Y 1 , Y 2 , y Y 3 32 Tabla 12. Características fisicoquímicas de la materia prima 38 Tabla 13. Respuestas de la matriz con datos reales y codificados de DCCR para las variables independientes 40 Tabla 14 .Coeficiente de regresión para la variable rendimiento 41 Tabla 15. Análisis de varianza para la variable rendimiento 42 Tabla 16 .Coeficiente de regresión para la variable índice de refracción 43 Tabla 17. Análisis de varianza para la variable Índice de refracción 44 Tabla 18 .Coeficiente de regresión para la variable índice de carbonilo 44 Tabla 19. Análisis de varianza para la variable Índice de carbonilo 45 Tabla 20. Valores del rendimiento experimental, previsto por el modelo y desvíos para el DCCR 51 Tabla 21. Valores del índice de refracción experimental, previsto por el modelo y desvíos para el DCC 51 Tabla 22. Valores del índice de carbonilo experimental, previsto por el modelo y desvíos para el DCCR 52 Tabla 23.Valores empleados para validación y resultados predichos y observados 53
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ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1. Planta de cedrón 3 Figura 2. Isómeros geométricos del citral: geranial y neral. 5 Figura 3. Reacciones de hidrogenación del citral. 6 Figura 4. Isómeros ópticos del limoneno 7 Figura 5. Modos de destilación para la obtención de aceite esencial 16 Figura 6. Superficie de respuesta en dos dimensiones. 22 Figura 7. Superficie de respuesta tridimensional. 22 Figura 8. Gráfica de Contornos 23 Figura 9. Esquema de extracción de aceite por arrastre de vapor 26 Figura 10. Diagrama de flujo para la extracción de aceite 33 Figura 11. Esquema de equipo de extracción de aceite esencial 35 Figura 12. Separación de aceite esencial 36 Figura 13. Envasado y pesado de aceite esencial 37 Figura 14. Valores predichos y valores observados para el rendimiento 46 Figura 15. Valores predichos y valores observados para el índice de refracción 47 Figura 16. Valores predichos y valores observados para el índice de carbonilo 47 Figura 17. Superficie de respuesta (a) curvas de contorno (b) en función de la presión y el tiempo de extracción para el rendimiento 48 Figura 18. Superficie de respuesta (c) curvas de contorno (d) en función de la presión y el tiempo de extracción para el índice de refracción 49 Figura 19. Superficie de respuesta (e) curvas de contorno (f) en función de la presión y el tiempo de extracción para el índice de carbonilo 50 Figura 20. Comportamiento de los valores experimentales y predichos 53 Figura 21. Vistas del esquema de equipo de extracción de aceite esencial. 68 Figura 22. Estufa utilizada para la determinación del % Humedad. 69 Figura 23. Muestra introducida en la estufa. 69 Figura 24. Muestra introducida en la Mufla para la determinación del %ceniza 70 Figura 25. Muestra Final del %ceniza. 70 Figura 26. Calculo de la porosidad 70 Figura 27. Hojas de cedrón 71 Figura 28. Acondicionamiento de la Materia Prima 71 Figura 29. Equipo de extracción por arrastre de vapor 72 Figura 30. Centrifugación de las muestras de agua y aceite esencial 72 Figura 31. Separación de las dos fases de AE y agua 73 Figura 32. Deshidratación mediante la congelación del agua 73 Figura 33. Trasvase del AE extraído 73 Figura 34. Almacenamiento y pesado del AE 74 Figura 35. Refractómetro digital Refactometer 74 Figura 36. Determinación de índice de carbonilo expresado como citral 75 IX
1. INTRODUCCION Los avances científicos y agrícolas han generado consigo diversas opciones de consumo de alimento en la población, en especial aquellos que tienen propiedades beneficiosas para la salud. El cuidado de la salud es una preocupación cada vez más importante para la mayoría de las personas a nivel mundial (Fernández, 2003). Actualmente la industria de aceites esenciales extraídos de plantas aromáticas enfrenta una creciente demanda, por parte del consumidor, ya que exige alimentos de calidad con mayor capacidad de conservación, por lo que se hace cada vez más necesaria la eliminación de aditivos sintéticos sustituyéndolos por productos naturales con menor impacto contra el ambiente, siendo los aceites esenciales una alternativa a esta situación (FAO, 2006). El estudio de los aceites esenciales viene transformándose en una de las áreas de investigación y de desarrollo agroindustrial con la tendencia global de biocomercio sostenible y su potencial aprovechamiento (Díaz, 2007). En este contexto podemos referirnos a numerosos estudios sobre los aceites esenciales, en los cuales se destaca su gran utilidad en diversas áreas tales como la fabricación de los perfumes, productos cosméticos, saborizantes, en la industria farmacéutica, etc. Las hojas de cedrón cuyo nombre científico es Aloysia triphylla, posee en su composición, aceites esenciales los cuales son estudiadas en el ámbito mundial, entre los que se destacan el citral y el linalol. El proceso de extracción por arrastre de vapor de agua es uno de los principales procesos utilizados para la extracción de aceites esenciales (Díaz, 2007). El citral que es una mezcla de dos isómeros, neral (22.5%) y geranial (27.3%), que se usan como materia prima para la síntesis de otros compuestos como la vitamina A y iononas, lo que hace que aumente el valor comercial del aceite. Por todo lo descrito, se ha creído conveniente investigar este aceite esencial (Díaz, 2007). Así mismo en investigaciones de procesos complejos se emplea métodos estadísticos que permiten un mejor análisis de los datos, tal es el caso de la Metodología de Superficie de Respuesta (MSR), la cual es una técnica estadística desarrollada para estudiar la relación
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entre una respuesta y varios factores relacionados, y se ha aplicado en diferentes procesos biológicos, siendo altamente eficiente y su fundamento teórico es muy simple (Arteaga y Rodríguez, 2004). En este trabajo de investigación se ha planteado la siguiente pregunta: ¿Cuál será el efecto de la presión de vapor y tiempo de extracción en el rendimiento y características fisicoquímicas de aceite esencial de cedrón (Al oysi a tri phylla )? Los objetivos considerados en el presente trabajo de investigación fueron:
Evaluar el efecto de la presión de vapor y tiempo de extracción en el proceso de extracción por arrastre de vapor del aceite esencial de cedrón (Al oysia tri phil la), determinando los rangos que permitan obtener el mayor rendimiento.
Determinar los rangos de la presión de vapor y tiempo de extracción en el proceso de extracción por arrastre de vapor del aceite esencial de cedrón (Al oysia triphi ll a), que nos permitan obtener adecuadas características fisicoquímicas (Índice de refracción y el índice de carbonilo expresado en citral)
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2. REVISION BIBLIOGRAFICA 2.1.
Cedrón (Al oysia tri phylla )
2.1.1. Generalidades y Cultivo La Aloysia triphylla, pertenece a la familia de las Verbenáceas y es también conocida botánicamente con los nombres de Lippia citriodora Kunth, Lippia triphylla Kuntze, Aloysia citriodora Ortega. Popularmente, se le conoce en Colombia como “Cidrón”; en Argentina, “Cedrón”, “Hierba Luisa”; “María Luisa” y “Hierba de la princesa”, en
España. Es apreciada como planta ornamental en los jardines y solares, debido al intenso y agradable olor a limón que desprenden sus hojas (Muñoz, 2002).
Fi gura 1 . Planta de cedrón
Es un arbusto perenne, que puede medir más de 1.50 m de altura. Su nombre “triphylla” se debe a que sus hojas simples, rugosas e insertadas en cada nudo, están
reunidas en vértices de tres; sus flores son pequeñas, blancas por fuera y violáceas por dentro (Muñoz, 2002). Esta planta es originaria de la región montañosa del norte de Argentina (la Rioja, Salta), donde crece silvestre. Es cultivada en México, Venezuela, Brasil, Perú, Uruguay, Chile, Estados Unidos e introducida en Europa y Norte de África. Los cultivos pueden durar hasta 15 años y se ubican en lugares soleados o en semisombra; se ha observado, que la concentración de aceite esencial en las hojas aumenta con iluminación solar alta; y disminuye en las plantas que crecen bajo la sombra (Pomilio et al ., 1985).
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La planta se adapta bien en climas templado y templado-cálido. Con frío riguroso suele perder las hojas. Prospera bien en buenos suelos, de consistencia media, sueltos, permeables, profundos, con pH entre 6.5 y 7.2, más bien frescos, pero no húmedos, pues el exceso de agua favorece la podredumbre de raíces (Muñoz, 2002). La Aloysia triphylla es una hierba astringente y aromática, rica en aceites volátiles, que posee propiedades antiespasmódicas, es un analgésico local, carminativa, antiséptica y es ligeramente sedante. Además, se usa para controlar el vértigo, náuseas, insomnio, flatulencia, dispepsia, desordenes neuronales leves, para apaciguar la congestión nasal y bronquial, alivia la hinchazón de ojos. Es recetada para diferentes tipos de alteraciones nerviosas, especialmente la ansiedad, ya que en muchos casos, se consiguen mejores resultados con infusiones de esta planta, que con algunos tranquilizantes químicos, que generan efectos secundarios. Es un ingrediente común en repelentes de insectos, ya que su aceite esencial posee propiedades insecticida y bactericida (Bandoni, 2000). El aceite esencial de Aloysia triphylla ha demostrado tener actividad antiespasmódica, por el contenido de compuestos polifenólicos, tales como hidroxicinámatos, flavonoides tipo el luteolin-7- glucósido (Carnat et al ., 1999), exhiben actividad antibacteriana fuerte sobre la Helicobacter pylori, mientras que presenta una acción moderada contra la Fusarium verticillioides, Staphylococcus aureus, Bacillus cereus, Escherichia coli, Candida albicans (Ohno, 2003). Los verbascósidos aislados de las hojas de Aloysia triphylla presentan propiedades analgésicas. El aceite esencial de Aloysia triphylla también posee una alta actividad nematicida contra la Meloidogyne sp.. El contenido de flavonoides y varios compuestos fenólicos en la Aloysia triphylla le proporcionan actividad antioxidante. Resultados han demostrado que la infusión tiene una potente actividad contra el radical superóxido, pero moderada contra el radical hidroxilo y ácido hipocloroso (Ricciardi, 2000).
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2.2. Composición Química del Aceite Esencial de Cedrón 2.2.1. Citral Es una mezcla de dos aldehídos monoterpénicos isoméricos, geranial y neral. El isómero trans- se conoce como geranial o citral A, (E)- 3,7- dimetil-2,6- octadienal y el isómero cis- se conoce como neral o citral B, (Z)- 3,7- dimetil-2,6-octadienal (Figura 2 ).
Fuente: Díaz (2007) Fi gura 2. Isómeros geométricos del citral: geranial y neral.
El citral es el componente mayoritario del aceite esencial de Aloysia triphylla, se caracteriza por un fuerte olor a limón; su sensibilidad a la exposición de la luz, calor, oxígeno y pH bajos o altos, provoca, con el paso del tiempo, un aumento en la densidad del aceite esencial; citral está presente en otras plantas como el lemon grass, jengibre, naranja y algunas variedades de albahaca. Este compuesto, es materia prima para la síntesis de iononas, vitaminas A y E, así como un ingrediente importante en la industria de alimentos y perfumes (Masuda et al ., 2002). Por ser un aldehído α, β-insaturado, el citral puede presentar reacciones de hidrogenación con la formación de alcoholes insaturados, por ejemplo el geraniol, nerol y citronelol (Figura 3 ); productos que son de gran interés como intermediarios en síntesis orgánica en la industria química, industrias de sabores y fragancias y la
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industria farmacéutica (Pato y Paris, 2006). Se considera, que los compuestos responsables por el olor “cítrico” del aceite esencial
de esta especie son el citral, limoneno, geraniol y nerol.
Fuente: Díaz (2007) Fi gura 3. Reacciones de hidrogenación del citral.
2.2.2. Limoneno El limoneno es el otro componente abundante en el aceite esencial de Aloysia triphylla (7-11%), es un monoterpeno de fórmula C10H16, presenta dos isómeros ópticos, el R-(+)-limoneno y el S-(-)-limoneno (Fi gura 4 ). Se encuentra abundante en muchos aceites esenciales, el (+) limoneno en la corteza de naranja y en el aceite de alcaravea, el (-) limoneno en las hojas de pino. Tiene una gran importancia en la industria, se emplea en la producción de p-cimeno, como disolventes de resinas, pigmentos, tintas, en la fabricación de adhesivos y en la obtención de la carvona. Últimamente, la demanda del compuesto se debe a su aplicación como disolvente biodegradable (Fernández et al ., 2006). Es utilizado en muchos procesos farmacéuticos y de alimentos, para dar sabor, por ejemplo en la obtención de sabores artificiales de menta, en la fabricación de dulces y goma de mascar. Recientes estudios apuntan a que el limoneno tiene efectos anticancerígenos, incrementa los niveles de enzimas hepáticas implicadas en la 6
detoxificación de carcinógenos (Fernández et al ., 2006).
Fuente: Díaz (2007) Figura 4 . Isómeros ópticos del limoneno.
Los siguientes son los componentes presentes en el aceite esencial de Aloysia triphylla, que muestran actividad biológica:
Citral: antibacterial, fungicida.
Linalol: antibacterial.
Canfeno: antioxidante.
2.3.
α-Terpineol: antibacterial.
trans-β-Cariofileno: antibacterial.
Limoneno: antibacterial.
Generalidades de los Aceites Esenciales
2.3.1. Aceite esenciales Son mezclas de componentes volátiles, producto del metabolismo secundario de las plantas; en su composición química entran hidrocarburos del grupo de los terpenos, junto con compuestos oxigenados de bajo peso molecular (alcoholes, aldehídos, cetonas, ésteres y ácidos), que son los que les dan a los aceite esencial el aroma que los caracteriza (Stashenko et al .,1998). 7
Los metabolitos secundarios volátiles tienen una distribución restringida en la naturaleza, la cual se limita a ciertas plantas llamadas “aromáticas”, en algunos casos,
a solo algunas especies o subespecies, por lo que son consideradas como una manifestación individual del organismo que las contiene y se les atribuye una gran variedad de funciones específicas, por lo que éstos deben tener algún significado biológico, ya que son biosintetizados y biodegradados (Bandoni, 2000). Los aceite esencial se biosintetizan en tricomas glandulares (hojas) o en glándulas (cáscaras); en las plantas se pueden ubicar e.g. en pelos glandulares (menta, lavanda), células modificadas del parénquima: Piperáceas (pimienta), tubos oleíferos (canela), tubos esquizógenos (anís, hinojo), canales lisígenos (pino), entre otros (Bandoni, 2000).
2.3.2. Composición química de los aceites esenciales La composición química de los aceites esenciales es muy compleja, los metabolitos secundarios volátiles se pueden clasificar con base en los grupos funcionales que contienen sus moléculas, según se muestra en la Tabla 1 . Tabla 1. Composición química del aceite esencial con base en los grupos funcionales de
moléculas constituyentes. Grupo funcional Hidrocarburos
Aldehídos
Alcoholes
Fenoles
Naturaleza química Terpénicos Aromáticos Sesquiterpénicos Monoterpénicos Alifáticos Aromáticos Monoterpénicos Alifáticos Sesquiterpénicos Aromáticos Aromáticos
Fuente: Díaz (2007)
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Ejemplo Limoneno, α-terpineno Cumeno, ρ-cimeno trans-β-Cariofileno Citral Nonanal, octadenal Cinamaldehido Geraniol, citronelol 3-Decanol Espatulenol, cedrol Alcohol bencílico Timol, carvacrol
Según Bandoni (2000), respecto a la formación y evolución de los aceites esenciales en las plantas es necesario tener en cuenta algunos aspectos externos, que pueden afectar la composición química de las esencias de manera cualitativa y cuantitativa, entre ellos, se pueden destacar los siguientes: condiciones geobotánicas (clima, altitud, tipo de suelo, pluviosidad), labores culturales (uso de fertilizantes, abonos y pesticidas), parte y estado de desarrollo fenológico de la planta, época de recolección, modo de almacenamiento y manejo del material vegetal (fresco, seco, fermentado, tratamiento postcosecha), modo de obtención del aceite (destilación o expresión).
2.3.3. Aplicaciones de los aceites esenciales El tipo de aceite esencial y su calidad, determinan en qué producto final será incorporado un aceite. Los aceite esencial son ampliamente utilizados como materia prima en diferentes tipos de industria, cosmética, alimenticia, bebidas, textil, etc., mientras que otras industrias pueden usar productos aislados de esencias, como es el caso de la industria farmacéutica (Biocomercio Sostenible, 2003). La Tabla 2 proporciona una visión general del uso del aceite esencial en las diferentes ramas de consumo.
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Tabla 2. Industrias usuarias de productos aromáticos naturales y aceites esenciales.
Industrias
Alimenticia
Aplicaciones Salsas, condimentos, bebidas refrescantes, alimentos procesados y enlatados
Licorera
Aperitivos y saborizantes
Cosmética
Perfumes, dentífricos, cremas, lociones
Farmacéutica
Veterinaria, antisépticos, analgésicos, aromaterapia y homeopatía.
Uso domestico
Desodorantes, desinfectantes del ambiente y jabones.
Agroquímica
Bioinsecticidas y aleloquímicos
Textil
Elaboración de enmascaradores de olores y tratamiento con mordientes después del teñido
Petroquímica y minería Utiliza esencias o terpenos derivados de ellas como vehículos flotantes y lubricantes.
Pinturas
Enmascaradores de olores disolvente biodegradable.
Química Fina
Precursores químicos, por ejemplo citral, safrol, trementina.
Fuente: Díaz (2007) 2.3.4. Control de calidad de los aceites esenciales Dentro de todos los niveles de la cadena productiva de aceites esenciales, el primer control que se realiza, es el de los parámetros organolépticos. Esta prueba se realiza para saber si el aceite esencial presenta adulteración, por ejemplo la dilución, aunque en otros casos, el comprador puede exigir un análisis químico con el fin de saber la proporción en la cual se encuentran sus componentes principales, o en el peor de los casos, exigirle a la empresa certificaciones en BPM, ISO (Díaz, 2007). En la Tabla 3 , se observan los parámetros que más se utilizan para el control de calidad del aceite esencial.
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Tabla 3. Parámetros utilizados para el control de calidad de los aceites esenciales
Características organolépticas Determinaciones físicas
Índices químicos
Características Cromatografías
Características espectroscópicas
Olor Color Densidad Miscibilidad en etanol Índice de refracción Poder rotatorio ndice de acidez Índice de fenoles Índice de éster Determinación de aldehídos y cetonas Cuantificación de los componentes principales Análisis por cromatografía de gases (GCMS, GC) Ultravioleta Infrarrojo RMN
Fuente: Díaz (2007) 2.3.5. Tipos de aceites esenciales Se pueden clasificar en dos grandes grupos: los aceites esenciales crudos o de baja calidad y los aceites esenciales purificados o refinados que son de alta calidad (Biocomercio Sostenible, 2003). Entre estos dos grados se encuentran muchas calidades, pero en términos generales podemos decir que:
L os aceites esenciales crudos, no se les ha agregado mayor valor y se utilizan
como materia prima para velas, pebeteros, artículos de aseo y limpieza e incluso insecticidas, papelería o juguetería de plástico (Chisowa, 1998).
Los aceites crudos purificados o de alta calidad, tienen el mayor valor
agregado y son utilizados en la industria alimenticia, farmacéutica, cosmética y de perfumes (Chisowa, 1998).
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2.3.6. Formas de extracción La destilación es el principal método para extraer los aceite esencial de las plantas aromáticas, puede ser directo o con vapor de agua. La elección del método depende de la cantidad o características del aceite (volatilidad, punto de ebullición de los componentes, etc.), como de la planta o su parte de la cual se va a extraer el aceite esencial. (Díaz, 2007). Dentro de las prácticas existen tres métodos que son los más utilizados tanto a nivel industrial, como de laboratorio y dependen del grado de contacto entre el material vegetal y el agua, estos son: la hidrodestilación, destilación con agua/vapor y destilación por arrastre con vapor. En la Tabla 4, se muestra una descripción general de estos métodos de extracción (Díaz, 2007). Tabla 4. Descripción general de los métodos más usados en la destilación de aceite
Métodos de Destilación Destilación con
Descripción Es el método de destilación más simple y relativamente económico.
agua
El material es inmerso en agua y puesto a hervir. El vapor y aceite se
(hidrodestilación)
condensan y se separan del agua. Este método es apropiado para plantas finamente pulverizadas. El inconveniente es que los compuestos pueden sufrir hidrólisis durante la destilación.
Destilación con
Similar a la destilación con agua solo que el material vegetal no
agua y vapor
necesita ser pulverizado o picado, y es mantenido sobre una criba perforada, que lo separa del agua. Este método es ligeramente más costoso que el anterior.
Destilación por
Este método utiliza vapor seco para extraer el aceite. Es más caro
arrastre con vapor
que los dos anteriores. Es apropiado para plantas con aceites que tienen compuestos con puntos de ebullición muy alto. La calidad del aceite obtenido es buena.
Fuente: Díaz (2007)
12
2.3.6.1. Hidrodestilación (HD) El principio del método es llevar el agua hasta su punto de ebullición, la cual está en contacto directo con el material vegetal, de tal forma que los vapores generados atraviesen los tejidos de la planta, arrastrando las sustancias de interés. Los aceites esenciales obtenidos mediante hidrodestilación presentan olores fuertes y colores más oscuros, en comparación con los producidos por otros métodos. Podrán resultar de menor calidad, ya que algunos componentes, como los ésteres, pueden experimentar la hidrólisis, algunos hidrocarburos monoterpénicos o aldehídos son susceptibles a la polimerización. Los compuestos oxigenados, por ejemplo fenoles, tienden a ser algo solubles en agua (Díaz, 2007).
2.3.6.2. Destilación con agua y vapor El material vegetal se coloca sobre un fondo perforado o criba, la cual está ubicada a cierta distancia del fondo de un tanque llamado retorta. La parte más baja contiene agua hasta una altura algo menor que el nivel de la criba. El principio de la destilación con agua/vapor es llevar el agua a su estado de ebullición, en donde el vapor generado atraviesa el material vegetal, arrastrando los metabolitos secundarios volátiles, de tal manera, que todos los vapores generados puedan ser luego condensados y recolectados. El tiempo total de destilación es función de la naturaleza de los componentes presentes en el aceite esencial. Si el aceite contiene compuestos con puntos de ebullición altos, el tiempo de destilación es muy largo (Díaz, 2007).
2.3.6.3. Destilación por arrastre con vapor Este método que requiere mayor sofisticación pues es necesario con un generador de vapor externo, en este caso, un caldero, el cual genera vapor que puede ser transportado por tuberías hacia la cámara de extracción, este vapor puede ser seco o húmedo y puede estar aprisiones promedio 3 kg-f/cm2 (Palomino y Cerpa, 1999).
13
De manera general, la extracción por arrastre de vapor se describe de la siguiente manera: la materia prima vegetal es cargada en un extractor, de manera que forme un lecho fijo compactado. Su estado es entero. El vapor de agua es inyectado por la parte inferior, próximo a su base y con la presión suficiente para vencer la resistencia hidráulica del lecho. La generación del vapor es remota (caldera). Conforme el vapor entra en contacto con el lecho, la materia prima se calienta y va liberando el aceite esencial contenido y éste, a su vez, debido a su alta volatilidad se va evaporando. Al ser soluble en el vapor circundante, es “arrastrado”, corriente arriba hacia el tope del extractor. La mezcla, vapor
saturado y aceite esencial, fluye hacia un condensador, mediante un “cuello de cisne” o prolongación curvada del conducto de salida del extractor. En el
condensador, la mezcla es condensada y enfriada, hasta la temperatura ambiental. A la salida del condensador, se obtiene una emulsión líquida inestable. La cual, es separada en un decantador dinámico o florentino (Palomino y Cerpa, 1999). Este equipo está lleno de agua fría al inicio de la operación y el aceite esencial se va acumulando, debido a su casi inmiscibilidad en el agua y a la diferencia de densidad y viscosidad con el agua. Posee un ramal lateral, por el cual, el agua es desplazada para favorecer la acumulación del aceite. El vapor condensado acompañante del aceite esencial y que también se obtiene en el florentino, es llamado “agua floral”. Posee una pequeña concentración de los compuestos químicos solubles del aceite esencial, lo cual le otorga un ligero aroma, semejante al aceite obtenido. Si un hervidor es usado para suministrar el vapor saturado, el agua floral puede ser reciclada continuamente (Palomino y Cerpa, 1999). De otro modo, es almacenada como un subproducto. El proceso termina, cuando el volumen del aceite esencial acumulado en el florentino no varíe con el tiempo. A continuación, el aceite es retirado del florentino y almacenado en un recipiente y en lugar apropiado. El extractor es evacuado y llenado con la siguiente carga de materia prima vegetal, para iniciar una nueva operación (Günther, 1948; Al Di Cara, 1983; Parry, 1921; Heath and Reineccius, 1986).
14
Tabla 5. Ventajas y desventajas de las diferentes técnicas de obtención de los aceites
esenciales
Técnica
Ventajas
Desventajas Calentamiento difícil de controlar. El sobrecalentamiento puede quemar el
Configuración simple y
material vegetal, produciéndose un
económica.
aceite de baja calidad.
Hidrodestilación Método ampliamente
Mayor costo desde el punto de vista
utilizado.
energético Períodos de extracción más largos. Parcial solubilización de los compuestos más polares.
La muestra no es calentada
Destilación con directamente. agua y vapor
Riesgo de la extracción incompleta. El tiempo de extracción está limitado
Tiempos de extracción.
por el volumen de agua utilizado.
Configuración simple y económica. La muestra no se calienta
Las temperaturas altas pueden causar la
directamente.
hidrólisis de los ésteres, y la
Destilación con Tiempos de extracción más vapor seco
cortos.
polimerización y resinificación de los terpenos presentes en el aceite esencial. Necesita infraestructura más costosa.
Fuente: Vargas y Bottia (2008)
15
Fuente: Vargas y Bottia (2008) Fi gura 5. Modos de destilación para la obtención de aceite esencial
16
2.3.6.4. Hidrodestilación asistida por la radiación con microondas (MWHD) El método consiste en sumergir el material vegetal al agua y someterlo a la acción de la radiación de microondas, el agua se calienta hasta su punto de ebullición, libera los compuestos del aceite esencial contenidos en glándulas, por efecto de la presión de vapor; los compuestos volátiles en fase gaseosa son arrastrados hasta el condensador, en donde se forman dos capas, una rica en aceite y otra es hidrolato, las cuales se separan por decantación. El periodo de destilación por MWHD toma de 10 a 30 min. Se debe tener en cuenta que el tiempo de hidrodestilación influye tanto sobre la cantidad de aceite aislado, como en su composición (Díaz, 2007). El método de extracción asistida por la radiación de microondas, presenta ventajas sobresalientes con respecto a las técnicas tradicionales de destilación: es un proceso muy rápido y relativamente económico y los aceites esenciales obtenidos se encuentran libres de los productos de descomposición térmica y de contaminantes (Kingstone y Jassie, 1988).
2.3.6.5. Expresión La expresión es un método simple por medio del cual es posible obtener un aceite esencial de características muy cercanas al producto natural, porque no se realizan tratamientos térmicos. Sin embargo, esta técnica extractiva sólo es aplicable a materiales vegetales que contienen la esencia, en gran contenido, en las células superficiales, como el pericarpio de los frutos cítricos. Este proceso puede ser efectuado manualmente o por medios mecánicos “cold pressing” e involucra la
perforación de las glándulas que contienen el aceite en el pericarpio del fruto, la expresión mecánica y el lavado con agua. La emulsión agua-aceite es impura debido a la presencia de sustancias proteicas y mucilaginosas; entonces, la esencia debe ser separada por centrifugación (Bandoni, 2000; Jirovetz y Buchbauer, 2005).
17
2.3.6.6. Efleurage En el método de enflorado o enfleurage, el material vegetal (generalmente flores) es puesto en contacto con un aceite vegetal. La esencia es solubilizada en el aceite vegetal que actúa como vehículo extractor. Se obtiene inicialmente una mezcla de aceite esencial y aceite vegetal la cual es separada posteriormente por otros medios físico-químicos. Esta técnica es empleada para la obtención de esencias florales (rosa, jazmín, azahar, etc.), pero su bajo rendimiento y la difícil separación del aceite extractor la hacen costosa (Martínez, 2001).
2.3.6.7. Fluidos Supercríticos El método de extracción con fluidos supercríticos, es de desarrollo más reciente. El material vegetal cortado en trozos pequeños, licuado o molido, se empaca en una cámara de acero inoxidable y se hace circular a través de la muestra un líquido supercrítico (por ejemplo bióxido de carbono líquido), las esencias son así solubilizadas y arrastradas y el líquido supercrítico que actúa como solvente extractor y se elimina por descompresión progresiva hasta alcanzar la presión y temperatura ambiente, y finalmente se obtiene una esencia pura. Aunque presenta varias ventajas como rendimiento alto, es ecológicamente compatible, el solvente se elimina fácilmente e inclusive se puede reciclar, y las bajas temperaturas utilizadas para la extracción no cambian químicamente los componentes de la esencia, sin embargo el equipo requerido es relativamente costoso, ya que se requieren bombas de alta presión y sistemas de extracción también resistentes a las altas presiones (Martínez, 2001).
18
2.3.7. Purificación de aceites esenciales 2.3.7.1. Deshidratación El agua residual presente en el aceite esencial puede ser eliminada por congelación o mediantes el uso de químicos hidroscópicos como el sulfato de sodio anhidro (Vargas y Bottia, 2008).
2.3.7.2. Desterpenación La desterpenación requiere un proceso especial. Se pueden aplicar dos métodos, ya sea la eliminación de terpenos, sesquiterpenos y parafinas por destilación fraccionada a presión reducida, o la extracción de los compuestos oxigenados más solubles (principales portadores del olor), con alcohol diluido u otros disolventes (Palomino y Cerpa, 1999). Por otra parte, los métodos analíticos instrumentales son ampliamente utilizados para determinar la composición química de diversos materiales fragantes, entre ellos los aceites esenciales. Estos métodos comprenden técnicas de separación como cromatografía de gases (GC), cromatografía líquida de alta eficiencia (HPLC), electroforesis capilar (EC); espectroscopías de infrarrojo (IR), de resonancia magnética nuclear, como RMN-H1 y RMN-C13; espectrometría de masas (MS) y técnicas acopladas como GC-MS, GC-GC, GCxGC, GC-FTIR, HPLC-MS(n) y EC-MS (Bauer et al ., 2001)
19
2.4.
Metodología Superficie de Respuesta
La tendencia mundial, hacia la opción de una economía de libre mercado, ha incrementado la competitividad en las industrias en general, el mismo que ha obligado a las empresas incrementar su eficiencia, mediante la optimización del proceso de fabricación, desarrollo de nuevos procesos y productos. Generalmente para conseguir estos objetivos, se utiliza (conciente o inconcientemente) de un método de experimentación, desde la experimentación intuitiva pasando por los diseños experimentales tradicionales hasta los diseños robustos de Taguchix. Si bien el uso de las técnicas de los diseños experimentales es amplio, el objetivo es su aplicación en la optimización de procesos (Arteaga y Rodríguez, 2004). La Metodología de Superficie de Respuesta (MSR) es un conjunto de técnicas matemáticas y estadísticas para modelar y analizar problemas en los que una variable de interés es influenciada por otras. Mayormente el objetivo es optimizar la variable de interés. Esto se logra al determinar las condiciones óptimas de operación del sistema (Cornell, 1990). La superficie de respuesta se define como la representación geométrica de la función objetivo (relación entre la variable dependiente y las independientes consideradas en la investigación) o más propiamente dicho del modelo matemático obtenido (Ayala y Pardo, 1985). A continuación se definen algunos términos que ayudan a comprender mejor esta metodología:
Factores: Son las condiciones del proceso que influencian la variable de respuesta. Estas pueden ser cuantitativas o cualitativas.
Respuesta: Es una cantidad medible cuyo valor se ve afectado al cambiar los niveles de los factores. El interés principal es optimizar dicho valor.
20
2.4.1 Función de respuesta Al decir que un valor de respuesta Y depende de los niveles x1, x2,......xn de k factores, estamos diciendo que existe una función matemática de x1, x2,......xn cuyo valor para una combinación dada de los niveles de los factores corresponde a Y = ƒ(x1, x2,......xn).
2.4.2 Función de respuesta predicha La función de respuesta se puede representar con una ecuación polinomial. El éxito de una investigación de una superficie de respuesta depende de que la respuesta se pueda ajustar a un polinomio de primer o segundo orden (Montgomery, 1991). Supongamos que la función de respuesta para los niveles de dos factores se puede expresar utilizando un polinomio de primer grado: Y = ß0 +ß1 X 1 + ß2 X 2 Donde ß0, ß1, ß2 son los coeficientes de regresión a estimar x1, x2 representan los niveles de ξ1 , ξ2 respectivamente. Suponiendo que se recolectan n≥3 valores de
respuesta (Y), con los estimadores b0, b1 y b 2 se obtienen ß0, ß1, y ß 2 respectivamente. Al reemplazar los coeficientes de regresión por sus estimadores obtenemos: ŷ = b0+ b1 X 1 + b2 X 2
Donde: ŷ denota el valor estimado de Y dado por X1 y X2
2.4.3 Superficie de respuesta La relación Y = ƒ(x1, x2 .. .....xk ) entre Y y los niveles de los k factores ξ1, ξ2 .... ξk
representa una superficie. Con k factores la superficie está en k=1 dimensiones. Por ejemplo cuando se tiene Y = ƒ(x1) la superficie está en dos dimensiones como se
muestra en la Figura 11 mientras que si tenemos Y = ƒ(x1, x2) la superficie está en tres dimensiones esto se observa en la figura 12 (Cornell, 1990).
21
n
β0
0
1
2
3
4
5
Valores de X1
Fuente: Manual Statistica (2008) Fi gura 6. Superficie de respuesta en dos dimensiones
Fuente: Manual Statistica (2008) Fi gura 7. Superficie de respuesta tridimensional
22
2.4.4 Gráfica de contornos La gráfica de contornos facilita la visualización de la forma de una superficie de respuesta en tres dimensiones. En éstas las curvas de los valores iguales de respuesta grafican en un plano donde los ejes coordenados representan los niveles de los factores. Cada curva representa un valor específico de la altura de la superficie, es decir un valor específico Y. Esto se muestra en la figura 13, ésta gráfica nos ayuda a enfocar nuestra atención en los niveles de los factores en los cuales ocurre un cambio en la altura de la superficie (Montgomery, 1991)
Fuente: Manual Statistica (2008) Fi gura 8 . Gráfica de Contornos
2.4.5 Región experimental La región experimental específica la región de valores para los niveles de los factores. Esto se puede hacer empleando los niveles actuales de operación para cada factor; si se desea explorar el vecindario se incrementa y decrementa el valor del nivel en una cantidad determinada (Cornell, 1990).
23
2.4.6 Diseños experimentales para ajustar Superficies de Respuesta El ajuste y análisis de una superficie de repuesta se facilita con la elección apropiada de un diseño experimental. Un diseño es el conjunto específico de combinaciones de los niveles de las k variables que se utilizará al llevar cabo el experimento (Cornell, 1990).
2.4.7 Diseños para ajustar modelos de primer orden Una clase de diseños que minimizan la varianza de los coeficientes de regresión (ß) son los diseños ortogonales de primer orden. Por ortogonal se entiende que los elementos fuera de la diagonal de la matriz (x`x) son iguales a cero, lo cual implica que los productos cruzados de las columnas de la matriz x es igual a cero (Cornell, 1990). En esta clase de diseños ortogonales se incluyen diseños factoriales, fracciones de serie, simples y de Placket-Burman.
2.4.8 Diseños para ajustar modelos de segundo orden Un diseño experimental para ajustar un modelo de segundo orden debe tener tres niveles de cada factor (-1, 0,+1). Así como en el diseño de primer orden se desea la ortogonalidad, en éste se desea que sea un diseño rotable. Se dice que un diseño es rotable cuando la varianza de la respuesta predicha en algún punto es función sólo de la distancia del punto al centro y no es una función de la dirección (Cornell, 1990). La rotabilidad es una propiedad importante, dado que la finalidad de la Metodología de Superficie de Respuesta es optimizar y desconocemos la localización del óptimo, tiene sentido utilizar un diseño que proporcione estimaciones precisas en todas direcciones. Dentro de los diseños rotables de segundo orden se incluyen los Diseños Central Compuesto, Equirradial, Box-Behnken.
24
2.4.9 Diseño central compuesto (DCCR) Este diseño central compuesto rotacional consiste en un factorial o factorial fraccionado 2k, donde los factores son codificados de tal manera que el centro sea (0, 0, ....0), aumentado por 2k puntos axiales (±a, 0,.....0), (0, ±a, 0....0), (0, 0, ±a,...0), (0, 0, 0, .... ±a), y n puntos centrales (0, 0,...... 0), según Montgomery (1991) este diseño es el más usado. Este diseño se convierte en rotable mediante la elección de α, ésta se calcula de la
siguiente manera: α = (nf)¼
Donde: f es el número de puntos en la porción factorial del diseño. Otra propiedad útil del diseño es que puede “crecer” a partir de un diseño 2k de primer orden, agregando puntos axiales y quizá algunos puntos centrales. Con la elección del número de puntos centrales (n), el diseño puede hacerse ortogonal o se puede transformar en uno de precisión uniforme (Cornell, 1990).
25
3. MATERIALES Y MÉTODOS 3.1. Materiales y Equipos 3.1.1. Materia prima, materiales y reactivos a. Materia prima de estudio
Cedrón ( Aloysia triphylla), proveniente de la provincia de Otuzco.
b. Materiales
Tubos de centrifugación de 5 ml
bureta de 100 ml
probeta de 100 ml
Campana de vidrio
Frascos de color ámbar 8 ml
Jeringas hipodérmicas de 5 ml.
Mangueras ¾ pulg.
Algodón
Bolsas de polietileno (8x12)
Balde 18 L
c. Reactivos
Agua destilada
3.1.2. Equipos
Equipo de extracción por arrastre de vapor
Calderín de 6 pulg. de diámetro.
Cámara de extracción de 4 pulg. de diámetro marca LabTech Modelo LFH150SCI
Condensador
Matraz
Manómetro rango 0-5 psi SOLFRUNT ® 1929
Centrifugadora WIFUG 3700 Rot / min
Balanza analítica Sartorius CPA 224S Cap máx 220 g d=0.1 mg
Equipo de recirculación de agua
Bomba 0.5 HP
26
3.2.
Metodología
3.2.1. Secuencia experimental
Cedrón Caracterización de Materia Prima % Humedad Hojas de Densidad cedrón Porosidad % Ceniza
Variables entradas
Presión (Kpa) 101.325 - 202.650 Tiempo extracción (Min) 50 - 100
EXTRACCIÓN DE ACEITE ESENCIAL
Variables respuetas Rendimiento (mL/ 100 g Muestra) Índice de refracción Índice de carbonilo Expresado en Citral
Aceite esencial
Fuente: Elaboración Propia (2012) Figura 9 . Esquema de extracción de aceite por arrastre de vapor
El cedrón ( Aloysia triphylla) fue caracterizado en cuanto a su % humedad, densidad, % ceniza y porosidad, previamente se realizó su selección para descartar la materia prima que no cumpliera con los requisitos establecidos. Luego las hojas de cedrón acondicionadas fueron sometidas al proceso de extracción por arrastre de vapor a una presión manométrica de 101.325 – 202.650 Kpa y a tiempos de extracción de 50 - 100 minutos, para obtener los valores de interés que fueron optimizados mediante el método y diseño de superficie de respuesta (MSR).
27
3.2.2. Diseño de contrastación El diseño de contrastación se realizó con la metodología de “Superf icie de respuesta ”.
3.2.3. Diseño experimental Se realizó un diseño compuesto central rotacional (DCCR) con 4(2k ) puntos exponenciales + 4(2k) puntos axiales y 3(t) repeticiones en el punto central, lo que nos dio un número total de 11 ensayos realizados, donde k=2 es el número de variables independientes (Presión y tiempo de extracción). Para el cálculo de las variables se utilizó la fórmula (1) como se muestra en el Tabla 6 y los valores codificados de la Tabla 7 (Rodríguez y Lemma, 2005). Tabla 6 . Valores de α según el número de variables α
1.41
1.68
2.00
2.38
2.83
Var iables I ndependi entes (k)
2
3
4
5
6
Donde:
2
k 1 / 4
(1)
28
Tabla 7 . Diseño codificado para la evaluación del efecto de la presión y el tiempo de
extracción en el rendimiento, índice de refracción e índice de carbonilo Presión (Kpa)
Ti empo de extracción (min)
-1
-1
-1
+1
+1
-1
+1
+1
-1.41
0
+1.41
0
0
-1.41
0
+1.41
0
0
0
0
0
0
En la Tabla 8 se muestran los valores que fueron utilizados en el planeamiento, utilizando la mejor alternativa para dos variables el Diseño Compuesto Central Rotacional (DCCR) donde se consideraron los puntos axiales y centrales (Rodríguez y Lemma, 2005), según nuestras variables siguientes: Var iables independi entes
X1 = Presión manométrica = 101.325Kpa – 202.650Kpa X2 = Tiempo de extracción = 50 – 100 min Variables respuestas
Y1 = Rendimiento (mL/100g Muestra) Y2 = Índice de refracción Y3 = Índice de carbonil (Expresado como Citral)
29
En la Tabla 8 se muestra los parámetros utilizados en el experimento, los valores utilizados han sido validados mediante una pre experimentación realizada con un rango de valores, los cuales han sido ajustados solamente para la presión con la finalidad de poder obtener valores en la variable respuesta rendimiento. Tabla 8 . Valores utilizados en DCCR para dos factores Niveles Variables
-1.41
-1
0
1
1,41
X 1 : Pr esión (K pa)
101.325
116.163
151.987
187.918
202.650
X 2 : Ti empo (min)
50.0
57.27
75.0
92.75
100.0
Tabla 9 . Matriz de simbolización de resultados Variables
Variables
independientes o y a s n E
Dependientes Índi ce de
Presión Tiempo (kpa)
(min)
Rendimiento
Índi ce de
(ml/ 100g M uestra) refracción
carbonilo
Índi ce
(expresado
de
en citr al)
acidez
1
116.163 57.27
Y 1.1
Y 2.1
Y 3.1
Y 4.1
2
187.918 57.27
Y 1.2
Y 2.2
Y 3.2
Y 4.2
3
116.163 92.75
Y 1.3
Y 2.3
Y 3.3
Y 4.3
4
187.918 92.75
Y 1.4
Y 2.4
Y 3.4
Y 4.4
5
101.325
75.0
Y 1.5
Y 2.5
Y 3.5
Y 4.5
6
202.650
75.0
Y 1.6
Y 2.6
Y 3.6
Y 4.6
7
151.987
50.0
Y 1.7
Y 2.7
Y 3.7
Y 4.7
8
151.987 100.0
Y 1.8
Y 2.8
Y 3.8
Y 4.8
9
151.987
75.0
Y 1.9
Y 2.9
Y 3.9
Y 4.9
10 151.987
75.0
Y 1.10
Y 2.10
Y 3.10
Y 4.10
11 151.987
75.0
Y 1.11
Y 2.11
Y 3.11
Y 4.11
30
3.2.4. Análisis Estadístico 3.2.4.1. Hipótesis estadística
Hipótesis nula. H0: No existe diferencia significativa entre los tratamientos
Hipótesis alterna. H0: Al menos un tratamiento posee diferencia significativa Decisión: Se rechaza H0, si Fcal > Ftab o su equivalente como lo es p-valor ≤ α Donde: α = 0.05 para ambos casos
Si p < 0.05, variables son significativas o, Si p > 0.05, variables no significativas A través de los resultados en la tabla anterior es posible determinar los coeficientes de regresión que son representados en el Tabla 11, donde se determinan que parámetros son altamente significativos y con lo que se logra elaborar un modelo como el que se muestra a continuación con las variables codificadas tanto para la respuesta Y 1, Y 2 , Y 3 y Y 4. (Rodríguez y Lemma, 2005). 2
Y o 1 X 1 2 X 2 11 X 1
Donde: ßo, ß1, ß2 = Coeficientes de regresión X 1 , X 2 = Variables independientes.
31
2
22 X 2 12 X 1 X 2
Tabla 10 . Coeficientes de regresión para las respuestas Y 1 , Y 2 , Y 3 y Y 4 Coeficiente de
p – valor
Regresión Media
V 1
v 1
X 1 (L)
V 2
v 2
X 1 (Q)
V 3
v 3
X 2 ( L)
V 4
v 4
X 2 (Q)
V 5
v 5
X 1 X 2
V 6
v 6
(L): Lineal, (Q): Cuadrático Se analizó la Tabla 9 para las respuestas Y 1 , Y 2 , Y 3 y Y 4 verificando según el método estadístico, las variables que fueron altamente significativas (si p<α, o no si p>α).
Estos resultados indicaron la concordancia entre los valores experimentales y previstos para el modelo. Para validar los modelos matemáticos obtenidos, se realizó un análisis de varianza donde se analiza el valor del Fcal, donde la decisión a tomar fue la siguiente:
Se rechaza H0, si Fcal > Ftab o su equivalente como lo es p-valor Tabla 11 . ANOVA para la respuesta Y 1 , Y 2 , Y 3 y Y 4
Fuente de Variables
Grados de Libertad (GL)
Suma de Cuadrados (SQ)
Regresión L ineal (RL)
k-1
/(n-k) n-k n
Total
n-1
F calc.
/(k-1)
Residuos (Res.)
Media de Cuadrados (QM)
2
i
2
n
i 1
K: coeficiente de la regresión lineal
n: número total de ensayos
32
QM RL /QM Res
El diseño compuesto central rotacional (DCCR) que fue utilizado en este análisis nos permitió evaluar los factores que afectan a las variables dependientes. Y poder determinar la región del óptimo a partir de las condiciones de operación actuales.
3.2.5. Diagrama de flujo para la extracción de aceite de cedrón Cedrón
RECEPCION
SELECCIÓN Y CLASIFICACIÓN
SECADO Y PESADO
EXTRACCIÓN
SEPARACIÓN
DESHIDRATACIÓN
ENVASADO Y PESADO
ALMACENAMIENTO
Aceite de cedrón
Fi gura 10. Diagrama de flujo para la extracción de aceite
33
3.2.6. Descripción del proceso
Recepción y selección La materia prima “cedrón” fue adquirida en el mercado “La Hermelinda”,
adquiriéndose un total de 5 kg para el total de ensayos requeridos. Previamente se seleccionó la materia prima eliminándose las que presentaron magulladuras, cortes y/o lesiones o descomposición en su superficie.
Acondicionamiento Recepcionada la materia prima, se procedió a realizar el lavado en tinas cloradas para la eliminación de materia extraña (Polvo, arena y otros) adheridas a la superficie de las hojas. Posteriormente las hojas se orearon por ambas caras sobre una superficie lisa con una adecuada ventilación para, luego proceder con el corte de los tallo para obtener solo hojas.
Secado y pesado Una vez acondicionada las hojas se procedió al secado al aire por 3 días para reducir la humedad. Posteriormente se procedió a pesar 100 g de hojas para cada uno de los ensayos. Luego se realizó una caracterización de la materia prima obteniéndose una densidad de 430 kg/m3, una humedad 34.4%, un % cenizas de 7.38 y una porosidad de 0.55.
Extracción Una vez pesada la muestra se procedió a cargarla dentro de la cámara de extracción a una altura de lecho de 15 cm. Luego se realizó el vertido de 1.5 litros de agua a temperatura ambiente en el calderín; posteriormente se realizó el cierre de las válvulas ubicadas en la entrada y salida de la cámara de extracción. Una vez alcanzado la presión manométrica requerida por el ensayo se abrió la válvula de entrada hacia la cámara de extracción, manteniendo cerrada la válvula de salida de esta cámara, estando bajo estas condiciones se controló el tiempo extracción para cada ensayo.
34
Cuidadosamente transcurrido el tiempo de extracción la válvula superior es abierta para la condensación del vapor; la recepción del condensado (mezcla inmiscible aguaaceite esencial) en un matraz. Para mantener una temperatura de 2 ± 2 ºC en el condensador, se adicionó hielo (solución Salina 12%) en el tanque de recirculación de agua fría se utilizó una bomba para bombear el agua a fin de mantener un reflujo constante. Válvula de salida de la mezcla inmiscible Condensador Válvula de salida de vapor Cámara de extracción
Manómetro de presión Cuerpo del calderin
Válvula de control o purga
Fi gura 11. Esquema de equipo de extracción de aceite esencial
Separación La cantidad extraída de agua-aceite fue añadida en una bureta de 50ml para su separación en primera instancia por diferencia de densidades; el aceite y parte de agua próxima a éste fue extraído con una jeringa hipodérmica para ser colocados en tubos de ensayo (pequeños), los cuales fueron acondicionados para su centrifugación por 15 minutos obteniéndose las dos fases separadas.
35
Fi gura 12. Separación de aceite esencial
Deshidratación El aceite extraído en los tubos de ensayo una vez centrifugados, se deshidrataron mediante congelación del agua presente como fase. Posteriormente se trasvasó el aceite a otro recipiente, dejando el cristal de hielo en el recipiente original.
Envasado y pesado El aceite extraído de cada tratamiento fue depositado en un frasco de 8 ml previamente pesado balanza analítica.
36
F igur a 13. Envasado y pesado de aceite esencial
Almacenamiento El aceite esencial envasado de todos los tratamientos fue almacenado a refrigeración en una temperatura promedio 4ºC ± 3.
3.2.7. Análisis fisicoquímico
Caracterización de la materia prima
Contenido de humedad: Se determinó según el Método gravimétrico de la estufa AOAC 930.04 (2005) detallado en el Anexo 1.
Contenido de cenizas: Se determinó según el Método por incineración directa NTP 209.265 (2001) detallado en el Anexo 1.
Porosidad: Se determinó según el Método hidrostático (Principio de Arqu ímedes) procedimiento detallado Anexo 1.
Densidad.- Se determinó según el Método hidrostático (Principio de Arqu ímedes) procedimiento detallado Anexo 1.
Rendimiento Se determinó según el procedimiento del Anexo 1.
Análisis fisicoquímico del aceite esencial
Índice de Carbonilo (Expresado como Citral) Se aplicó el Método de Cloruro de hidroxilamina (ISO 1279, 1984) detallado en el Anexo 2
Índice de refracción.- Se siguió el protocolo que se detalla en la NTP 209.121 (1975), detallado en el Anexo 2
37
4. RESULTADOS Y DISCUSIONES 4.1.Caracterización de la materia prima Tabla 12. 12. Características fisicoquímicas de la materia prima Caracterí Car acterísti ca
valor val or
% H umedad
34.4 34. 4 % ±2
% Ceniza
7.38% 7.3 8% ±2
Densidad real real
430 kg/m
Porosidad
0.55 0. 55 ±2
3
En la Tabla 12 se presentan las características de la materia prima con la que se trabajó en todos los tratamientos. La humedad se mantuvo constante (34.4 ± 2%), ya que si varía la humedad, el rendimiento de aceite esencial se vería afectado. El % humedad nos indica que la materia prima ha sido acondicionada favorablemente, ya que según VanArsdel y Copley (1979) la humedad promedio en forrajes forrajes para procesos de extracción es 30-35%.
4.2.Modelación y optimización del aceite y sus características fisicoquímicas En la Tabla 13 se observan los valores de las variables experimentales obtenidas para cada variable respuesta. También se puede observar la relación directamente proporcional que ejerce la presión sobre el rendimiento, re ndimiento, debido a que un incremento de presión (Kpa) ( Kpa) ejerce un incremento positivo en el rendimiento. Se S e puede visualizar que a presiones mayores o iguales a 202, 650 kpa el rendimiento sufre una disminución, tal y como lo señala Baley (1979), a presiones mayores o iguales 202,650 kpa la capacidad de extracción de aceite disminuye debido a que disminuye el proceso de coagulación de las proteínas de las paredes celulares, haciendo menos permeable el paso del aceite y aumentando su viscosidad. Los valores máximos de rendimiento se dieron en los tratamientos 3 y 8 con valores de extracción de 0.954 y 1.191 respectivamente. Estos tratamientos se realizaron a valores
38
de presión de 116.163 y 151.987 Kpa y con tiempos de extracción de 92.73; y 100 minutos respectivamente; mientras que el valor mínimo de rendimiento fue obtenido en el tratamientos 6, con un valor de 0.450, donde el valor de la presión fue de 202.650 Kpa con tiempo de extracción de 75 minutos. Medina (2009) indica que el aumento de la presión interna (Presión Total - Presión Atmosférica) influenciada por el tiempo de acción influye directamente en el índice de refracción debido a que permite un incrementa en la densidad y en la constante dieléctrica del medio, ese tipo de comportamiento se puede observar en cada uno de los ensayos realizados donde se ve incrementado el índice de refracción a medida que aumenta tanto la la presión como el tiempo de extracción. Así Así mismo los los valores del índice de ref racción racción están dentro del rango establecido por la American Oil Chemist’s Society (1993). Pascual y Mejía (2000) indican que el índice de carbonilo, expresado como porcentaje de citral, para un proceso de extracción por arrastre de vapor aumenta cuando los niveles de presión y tiempo son menores. El porcentaje de citral es usado como indicativo de calidad, cuyo valor corresponde, por exceso, con el porcentaje total de aldehídos que se obtiene por cromatografía de gases. En los ensayos se puede observar que a niveles bajos de presión y tiempo de extracción el índice de carbonilo aumenta.
39
Tabla 13 . Respuestas de la matriz con datos reales y codificados de DCCR para las variables
independientes
Variable independiente s o y a s n E
Variables Dependientes
X 1 1
X 2 2
Y 1 1
Y 2 2
Y 3 3
Y 4 4
Presión (Kpa)
Tiempo de extracción (min)
Rendimient o
Índice de refracción
Índice de carbonil o
Índice de Acidez
1
116.163
57.27
0.653
1.4655
83.71
2.50
2
187.918
57.27
0.532
1.4888
68.49
4.04
3
116.163
92.73
0.954
1.4868
76.10
3.18
4
187.918
92.73
0.764
1.5152
60.88
4.95
5
101.325
75.00
0.551
1.4698
76.10
3.09
6
202.650
75.00
0.450
1.5211
60.88
5.99
7
151.987
50.00
0.552
1.4526
83.71
2.18
8
151.987
100.00
1.191
1.4867
60.88
3.74
9
151.987
75.00
0.791
1.4851
76.10
3.09
10
151.987
75.00
0.690
1.4823
76.10
3.27
11
151.987
75.00
0.792
1.4823
68.49
2.62
4.3.Modelos matemáticos de segundo orden En la Tabla 14, 16 y 18 se muestran el análisis de los coeficientes de regresión para los modelos ajustados de las variables rendimiento, índice de refracción y el índice de carbonilo, los cuales presentan significancia (p<0.05) a diferencia del índice de acidez que no presento significancia. Para el análisis de estos datos, se recurrió al valor “p” también denominado nivel descriptivo o probabilidad de significancia de la prueba, que es la probabilidad de ocurrencia de los valores de la variable respuesta de la prueba, que son obtenidos a partir de la muestra. La decisiones tomadas fueron fuero n hechas en términos del valor p conforme sea su valor, sea menor o no que el nivel de α, de
significancia establecido, a priori (α=5%, nivel de significancia).
40
Siguiendo la secuencia de validación, se procedió a encontrar los coeficientes de regresión significativos para cada variable respuesta, con los cuales se elaboraron modelos matemáticos polinomios de segundo orden; posteriormente se realizó un análisis de varianza para verificar la significancia de cada modelo. La significancia del modelo y los coeficientes de determinación (R 2) cercanos a 1, indicaron la concordancia entre los valores experimentales y previstos (Montgomery, 2006). Para finalmente construir las superficies de respuestas para definir las regiones de interés y encontrar valores altos de rendimiento conservando las propiedades fisicoquímicas del aceite de cedrón. En las Tablas 14, 16 y 18 se muestran los coeficientes de regresión significativos y los modelos matemáticos de segundo orden para el rendimiento, índice de refracción e índice de carbonilo respectivamente los cuales servirán para elaborar sus respectivas superficies de respuestas, esto corrobora lo descrito por Montgomery quien describe que las ecuaciones polinómicas forman curvaturas en sus gráficos de superficies. Tabla 14 .Coeficiente de regresión para la variable rendimiento .Coeficiente
Factor Media (1) Presión (Kpa) (L) Presión (Kpa) (Q) (2) Tiempo (Minutos) (L) Tiempo (Minutos) (Q) 1L by 2L (L)=Lineal;
Coef. de Regresión
Error Puro
Valor p
Lim. Conf. 95%
Lim. Conf. 95%
-1.00351 0.02856 -0.00009 -0.01786 0.00021 -0.00003
0.871317 0.006806 0.000019 0.013786 0.000079 0.000046
0.368528 0.052372 0.040522 0.324582 0.112802 0.614399
-4.75248 - 0.00073 -0.00018 -0.07717 - 0.00012 -0.00023
2.745470 0.057843 -0.000010 0.041459 0.000553 0.000171
(Q)=Cuadrática
Rendimiento: R2 = 93.28 % , R2 Ajustado =86.56 % Para el caso de la respuesta rendimiento (Y 1 ) se observa que solo el coeficiente 1 cuadrático de la variable independiente presión presentan significancia (p<0.05), no siendo así para los coeficientes que representan representa n a las demás factores de las variables mencionadas según se muestra en la Tabla 14. Este modelo encontrado presenta un coeficiente de determinación de 0.9398 y un R 2 ajustado de 0.8656, lo cual indica que el modelo representa bien el proceso siendo explicado el rendimiento en un 86.56% por la presión y el tiempo de extracción. 41
El modelo matemático para el rendimiento de aceite extraído se denota por la siguiente ecuación cuadrática.
Donde: R = Rendimiento (mL/100g muestra) P = Presión (Kpa) t = Tiempo (Min) Tabla 15. Análisis de varianza para la variable rendimiento
Factores Regresión Error Total
Suma Cuadrados 0.42831 0.03086 0.45917
Rendimiento Grados Cuadrado libertad Medio 5 5 10
0.085662 0.006172
F Calc.
F Tab.
13.87
5.05
% Variación explicada (R 2=93.98%); F5, 5:0.05 = 5.05 Rendimiento: R 2 = 93.98 %, R 2 Ajustado = 86.56 %, Ftab =5.05< Fcal =13.87 La validez del modelo de rendimiento se puede corroborar por el análisis del coeficiente de determinación (R 2). Ya que se obtuvo un valor de R 2 =93.98 %; con un R 2 ajustado = 86.56 % según Gutiérrez y De la Vera (2004) indican que modelos adecuados son aquellos que presentan R² ajustado mayores a 70 %.
42
Tabla 16 .Coeficiente de regresión para la variable índice de refracción
Factor Media (1) Presión (Kpa) (L) Presión (Kpa) (Q) (2) Tiempo (Minutos) (L) Tiempo (Minutos) (Q) 1L by 2L (L)=Lineal;
Coef. de Regresión
Error Puro
Valor p
1.436113 -0.001551 0.000006 0.002845 -0.000016 0.000002
0.024035 0.000188 0.000001 0.000380 0.000002 0.000001
0,000280 0,014338 0,007616 0,017405 0,016947 0,255460
Lim. Conf. 95% 1,332697 -0,002359 0,000004 0,001209 -0,000026 -0,000003
Lim. Conf. 95% 1,539530 -0,000743 0,000008 0,004481 -0,000007 0,000007
(Q)=Cuadrática
Índice de refracción: R2 = 96.28 , R2 Ajustado = 92.56 % Para el caso de la respuesta índice de refracción (Y 2 ) se observa que para los coeficientes cuadráticos y lineales de las variables independientes presentan significancia (p<0.05), no siendo así para el coeficiente que representa al producto de ambas variables según la Tabla 16. Este modelo encontrado presenta un coeficiente de determinación de 0.9628 y un R 2 ajustado de 0.9256 lo cual indica que el modelo representa bien el proceso siendo explicado el índice de refracción en un 92,56% por la presión y el tiempo de extracción. El modelo matemático para el índice de refracción se denota por la siguiente ecuación cuadrática.
Donde: I R = Índice de refracción P = Presión (Kpa) t = Tiempo (Min)
43
Tabla 17 . Análisis de varianza para la variable Índice de refracción
Factores Regresión Error Total
Suma Cuadrados
Índice de refracción Grados Cuadrado libertad Medio
0.003766 0.000145 0.003911
5 5 10
0.000753 0.000029
F Calc.
F Tab.
25.97
5.05
% Variación explicada (R 2=96.99%); F5, 5:0.05 = 5.05 Índice de refracción: R 2 = 96.28 %, R 2 Ajustado = 92.56 %, Ftab =5.05< Fcal =25.97 La validez del modelo de índice de refracción se puede corroborar por el análisis del coeficiente de determinación (R 2). Ya que se obtuvo un valor de R 2 =96.28 %; con un R 2 ajustado = 92.56 % según Gutiérrez y De la Vera (2004) indican que modelos adecuados son aquellos que presentan R² ajustado mayores a 70 %. Tabla 18 .Coeficiente de regresión para la variable índice de carbonilo
Factor Media (1) Presión (Kpa) (L) Presión (Kpa) (Q) (2) Tiempo (Minutos) (L) Tiempo (Minutos) (Q) 1L by 2L (L)=Lineal;
Coef. de Regresión
Error Puro
Valor p
Lim. Conf. 95%
Lim. Conf. 95%
86,56807 0,30552 -0,00160 -0,26378 -0,00048 0,000005
65,32496 0,51027 0,00144 1,03355 0,00591 0,00345
0,316233 0,610122 0,381428 0,822403 0,942459 0,998993
-194,503 - 1,890 -0,008 -4,711 -0,026 -0,015
367,6387 2,5010 0,0046 4,1832 0,0249 0,0149
(Q)=Cuadrática
Índice de carbonilo: R2 = 87.45 , R2 Ajustado = 74.90 % Para el caso de la respuesta índice de carbonilo (Y 3) se observa que para todos los coeficientes cuadráticos, lineales e intersección de las variables independientes estas no presentan significancia (p<0.05) según la Tabla 18. Este modelo encontrado presenta un coeficiente de determinación de 0.8745 y un R 2 ajustado de 0.7490 lo cual indica que el modelo representa bien el proceso siendo explicado el índice de carbonilo en un 74,90% por la presión y el tiempo de extracción.
44
El modelo matemático para el índice de carbonilo se denota por la siguiente ecuación cuadrática.
Donde: I C = Índice de carbonilo P = Presión (Kpa) t = Tiempo (Min) Tabla 19 . Análisis de varianza para la variable Índice de carbonilo
Factores
Suma Cuadrados
Regresión Error Total
644.5851 92.4780 737.0631
Índice De Carbonilo Grados Cuadrado libertad Medio 5 5 10
128.91702 18.4956
F Calc.
F Tab.
6.97
5.05
% Variación explicada (R 2=87.45%); F5, 5:0.05 = 5.05 Índice de carbonilo: R 2 = 87.45 %, R 2 Ajustado = 74.90 %, Ftab =5.05< Fcal =6.97 La validez del modelo de índice de carbonilo se puede corroborar por el análisis del coeficiente de determinación (R 2). Ya que se obtuvo un valor de R 2 =87.45 %; con un R 2 ajustado = 74.90 % según Gutiérrez y De la Vera (2004) indican que modelos adecuados son aquellos que presentan R² ajustado mayores a 70 %. En la Tabla 15, 17 y 19 se puede apreciar el análisis de varianza para los modelos de la rendimiento, índice de refracción e índice de carbonilo; donde estos resultaron ser significativos pues en ambos casos Fcal > Ftab, por lo que el modelo de rendimiento, índice de refracción e índice de carbonilo pueden ser considerado predictivo en un 93.98%, 96.28% y 87.45% de variación de los datos experimentales, con lo cual se puede afirmar que existe una buena concordancia entre los valores experimentales y los predichos por cada uno de los modelos, por lo tanto los modelos son adecuados para describir los resultados a través de la superficie de respuesta ya que presentan un R² ajustado mayor a 70 % (Gutiérrez y De la Vera, 2004). .
45
Sin embargo, para el rendimiento e índice de carbonilo (Tabla 15 y 19) confirman que existen, además de los factores y rangos descritos en el experimento otros variables que tienen gran influencia. Entre los que pueden estar la temperatura interna de la cámara de extracción, la densidad de la superficie de la muestra y la superficie de contacto de la muestra durante el proceso de extracción. Según Medina (2009) indica que la temperatura disminuye el índice de refracción porque el calor desestabiliza la configuración de los dobles enlaces presentes en los ácidos grasos.
F igura 14. Valores predichos y valores observados para el rendimiento
46
Fi gura 15. Valores predichos y valores observados para el índice de refracción
Fi gura 16. Valores predichos y valores observados para el índice de carbonilo
47
4.4.Superficie de respuesta Tal como se encontró en el análisis de varianza, los modelos son significativos, por tanto valida la construcción de sus respectivas superficies de respuestas y de esa manera definir las regiones de interés.
(a)
(b) Fi gura 17 . Superficie de respuesta (a) curvas de contorno (b) en función de la presión y
el tiempo de extracción para el rendimiento 48
Se detalla en la Figura 17 mediante la superposición de contornos, el mayor rendimiento en la extracción de aceite para un rango de 140-160 Kpa y 95-100 minutos. Según Collao et al. (2007),
indican que la presión influye positivamente hasta cierto rango máximo y
posteriormente influyen negativamente en el rendimiento debido a que otras variables internas dentro del sistema de arrastre de vapor (densidad y temperatura ) actúan influyendo en la estructura interna de la célula y en la viscosidad del aceite para la cinética de extracción.
(c)
(d) F igura 18. Superficie de respuesta (c) curvas de contorno (d) en función de la presión y
el tiempo de extracción para el índice de refracción 49
En la Figura 18 se muestra que a medida que aumenta la presión y el tiempo esto influye directamente en el índice de refracción, obteniéndose valores óptimos en el índice de refracción en rangos de presión de 180-200 Kpa y tiempos de 80-100 minutos. Martínez (2000) indica que el incremento del índice de refracción se da por el disminución de la densidad la cual es afectada directamente por la presión, el cual se puede observar en el gráfico de contorno.
(e)
(f) F igura 19. Superficie de respuesta (e) curvas de contorno (f) en función de la presión y el
tiempo de extracción para el índice de carbonilo
50
Pascual y Mejía (2000) indican que el índice de carbonilo, expresado como porcentaje de citral, aumenta cuando los niveles de presión y tiempo son menores, obteniéndose valores óptimos en rangos de presión 100-120 Kpa y tiempos de 50-60 minutos según la Figura
19. En el gráfico de superficie de respuesta (e) y el grafico de contorno (f) se puede observar una región creciente donde superponen los datos indicando incremento en el índice de citral a menores valores de tiempo y presión. Tabla 20 . Valores del rendimiento experimental, previsto por el modelo y desvíos para el
DCCR Ensayos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Rendimiento
Rendimiento
experimental
previsto
0.653 0.532 0.954 0.764 0.551 0.45 0.552 1.191 0.791 0.69 0.792
0.566 0.528 0.926 0.812 0.580 0.474 0.662 1.116 0.758 0.758 0.758
Desvió
Desvió relativo (%)
0.08699 0.00369 0.02789 -0.04807 -0.02909 -0.02392 -0.11025 0.07473 0.03299 -0.06801 0.03399
13.3220 0.6941 2.9238 -6.2924 -5.2799 -5.31766 -19.9734 6.2744 4.1703 -9.8568 4.2913
Tabla 21. Valores del índice de refracción experimental, previsto por el modelo y desvíos
para el DCCR Ensayos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Índice de
Rendimiento
refracción
previsto
1.4655 1.4888 1.4868 1.5152 1.4698 1.5211 1.4526 1.4867 1.4851 1.4823 1.4823
1.4607 1.4885 1.4847 1.5176 1.4791 1.5220 1.4564 1.4852 1.4852 1.4852 1.4852
51
Desvió
Desvió relativo (%)
0.0048 0.0003 0.0021 -0.0024 -0.0093 -0.0009 -0.0038 0.0015 -0.0001 -0.0029 -0.0029
0.331 0.019 0.142 -0.159 -0.631 -0.058 -0.263 0.104 -0.004 -0.192 -0.192
Tabla 22 . Valores del índice de carbonilo experimental, previsto por el modelo y desvíos
para el DCCR Ensayos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Índice de
Rendimiento
refracción
previsto
83.71 68.49 76.10 60.88 76.10 60.88 83.71 60.88 76.10 76.10 68.49
83.79 70.77 71.89 58.89 78.62 60.27 81.64 64.88 73.56 73.56 73.56
Desvió
Desvió relativo (%)
-0.08 -2.28 4.21 1.99 -2.52 0.61 2.07 -4.00 2.54 2.54 -5.07
-0.09 -3.23 5.85 3.37 -3.21 1.01 2.54 -6.16 3.45 3.45 -6.89
Para el rendimiento, índice de refracción e índice de carbonilo el modelo polinómico presenta un valor de error relativo medio entre los datos experimentales y predictivos de -1.36%; -0.08% y 0.008% así como errores relativos máximos a 13.3%; 0.3% y 5.8 y errores relativos menores a , -19.9%;-0.6% y -6.8% los cuales son ajustables, lo que nos indica que estos modelos polinómicos obtenido vía metodología de superficie de respuesta se ajustan bien para todos los datos experimentales (Ver tabla 20, 21 y 22).
52
4.5.Validación experimental de los modelos matemáticos Tabla 23. Valores empleados para validación y resultados predichos y observados
Presión (Kpa) 160 160 140 140
Tiempo (min) 95 100 95 100
Modelo 0.890 0.992 0.969 1.001
Experiment al 0.801 0.901 0.902 0.954
Desvío
Desvió relativo 11.25 10.0 7.77 5.26
0.09 0.09 0.07 0.05
0,96 0,94 0,92 s o h c i d e r p s e r o l a v
0,9 0,88
R² = 0,938
0,86 0,84 0,82 0,8 0,78 0,88
0,9
0,92
0,94
0,96
0,98
1
1,02
valores observados
F igur a 20. Comportamiento de los valores experimentales y predichos
El valor de R 2 obtenido es de 0.938, lo que nos indica que el modelo funciona, siempre y cuando se trabajen dentro de los rangos de la experimentación y se mantengan la presión, tiempo, área de contacto, cantidad de muestra etc. lo más constante posible. Así mismo se pudo encontrar que desvió relativo es menor del 15% el cual es tolerable para el modelo. Sin embargo los tres modelos matemáticos son aceptables y validados debido a que los valores de rendimiento, índice de refracción y índice de carbonilo obtenidos mediantes sus modelos y valores experimentales, no guardan gran diferencia.
53
5. CONCLUSIONES
Se determinó que solo la variable presión ejerce un efecto significativo sobre el rendimiento de extracción, obteniéndose mayores rendimientos de 0.8 - 0.95 a presiones de 140-160 Kpa y tiempos de 95-100 minutos.
Se logró obtener los rangos de presión y tiempo de extracción adecuados en el índice de refracción e índice de carbonilo, siendo el valor de la presión de 180 a 200 kpa y el tiempo de 80 a 100 minutos; y de 100 a 120 Kpa y 50 a 60 minutos respectivamente.
54
6. RECOMENDACIONES
Extraer aceite esencial de cedrón a presiones menores de 200.650 Kpa, para reducir el efecto de las variables intrínsecas del producto.
Se recomienda armar un sistema mejorado para la separación de aceite esencial y agua, como por ejemplo la utilización de un decantador o vaso florentino.
Se necesita profundizar más en el estudio de otras variables o factores que afectan el rendimiento y producción del aceite esencial de cedrón (Aloysia triphylla), variables como el estado vegetativo y manejo agronómico, de esta forma ofrecer un producto de alta calidad, con buen rendimiento de aceite, económicamente viable.
Debemos tener presente que en todo procesamiento de alimentos para consumo humano, se debe observar y cumplir todas las normas de higiene e inocuidad que nos exige la protección de la salud de los consumidores, sobre todo en productos tan sensibles como los aceites cuyo manejo inadecuado de las condiciones externas podría alterar su composición reduciendo el aporte nutritivo de ellas.
55
7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ACOSTA, D.; RODRÍGUEZ, F. 2006. Plantas medicinales: bases para su producción sostenible. Agrinfor, Impresiones MINAG, La Habana, Cuba. 203 pp. 91-92.
ARADEL, T.; COPLEY, I. 1976. Evaluación fisicoquímica de forrajes para la extracción de sustancias. Editorial Universal. Colombia.
ANZALDÚA, A. 1994. Evaluación sensorial de los alimentos en la teoría y en la práctica. Editorial Acribia, S.A. Zaragoza - España.
ASSOCIATION OF OFFICIAL ANALYTICAL CHEMISTS (AOAC), 1997. Official Methods of Analysis of the Association of Official Analytical Chemists, 16th Edition. Arlington.
AYALA J.; PARDO R. 1985. Optimización por Diseños Experimentales con Aplicaciones en Ingeniería. Lima - Perú. pp 261.
ALBARRACIN, G.; GALLO, S. 2003. Comparación de dos Métodos de Extracción de Aceite Esencial utilizando Piper Aduncum (Cordoncillo)
Procedente De La Zona
Cafetera; Universidad Nacional De Colombia – Manizales.
BANDONI, A. 2000. Los recursos vegetales aromáticos en Latinoamérica. Su aprovechamiento industrial para la producción de aromas y sabores. 1 ª Ed, Editorial U. Nacional de la Plata, La Plata. p.p. 13 – 42.
BIOCOMERCIO SOSTENIBLE. 2003. Estudio del mercado nacional de aceites esenciales. Instituto de Investigación de Recursos Biológicos “Alexander von Humboldt”. Bogotá, Colombia, 85 p.
BENAVIDES, N. 1987. Procesamiento del Pijuayo (Guillelma Gasipaceite esencials 56
): Deshidratacion por Flujo de Aire Caliente”. Lima – Perú.
BÖHM, A.; KAISER, I.; TREBSTEIN, A. y HENLE, T. 2004. Heat-induced degradation of inulin. Czech Journal of Food Sciences (Special Issue): pp 90-92. Disponible en: http://www.mag.go.cr /rev_meso/v17n02_265.pdf. . Accedido el 21 - 09 – 2009.
BRENNAN, J.; BUTTERS, J.; N. COWELL 1998. Las Operaciones de la Ingeniería de los Alimentos. Tercera Edición. Editorial Acribia S.A. Zaragoza. España.
CARNAT, A.; CARNAT, A. P.; FRAISSE, D. y LAMAISON, J. 1999 The aromatic and polyphenolic composition of lemon verbena tea., Fitoter. 70 (1), : 44-49.
CORNELL, J. 1990. How to apply response surface methodology. WI. COLLAO et al . 2007. Aplicación de metodos para la extracción de aceites esenciales. Acribia S.A. Zaragoza. España
DESROSIER, N. 1997. Conservación de Alimentos. Vigésimo Segunda Edición Reimpresión. Editorial Continental. México. (pp 468).
DE LEON, M. 2008. “Comparación del rendimiento del aceite esencial de dos especies de eucalipto (eucalyptus citriodora hook y eucaliptus camaldulensis dehnh), aplicando el método de hidrodestilación a nivel laboratorio”
Universidad de San Carlos de
Guatemala, disponible en: http://biblioteca.usac.edu.gt/tesis/08/08_8451.pdf
DÍAZ, O. 2007. Estudio comparativo de la composición química y evaluación de la actividad antioxidante del aceite esencial de Aloysia triphylla cultivada en 3 regiones de Colombia.
ESPINOSA, J. 2007. Evaluación Sensorial de los Alimentos. Editorial Universitaria. 57
Cuba.
FERNANDEZ, C.; CATRINESCU, C.; CASTILLO, P.; RUSSO, P. y CARROTT, M. 2006 Catalytic conversion of limonene over acid activated serra de Dentro (SD) bentonite. Appl. Catal, A. 318, p.p. 108-120.
GARCÍA, D. 2004. Los metabolitos secundarios de las especies vegetales. Pastos y Forrajes.27 (1), p.p. 1-12.
GEANKOPLIS, C. 2006. Procesos de Transporte y Operaciones Unitarias. Cuarta edición. CECSA. México.
GÜENTHER, E. The Essential Oils. 1948. Volume I: History-Origin in plants production-Analysis. 3 Ed. Litton Educational, New York, Vol I, p.p. 241-248.
GUTIERREZ, H.; DE LA VERA. 2004. Análisis y diseño de Experimentos. Mc Graw-Hill. Interamericana Editores. México.
IIJIMA, Y.; WANG, G. y FRIDMAN, E. 2006. Analysis of the enzymatic formation of citral in the glands of sweet basil. Arch. Biochem Biophys. 448, p.p. 141-149.
KINGSTON, H. M; JASSIE, L. B. 1988. Introduction to microwave sample preparation, theory and practice. Washington: American Chemical Society., p.p. 7-3.
MARTÍNEZ, N.; ANDRÉS, A.; CHIRALT, A. y FITO, P., 2000. Termodinámica y cinética de sistema alimento entorno. Servicio de publicaciones. Universidad Politécnica de Valencia.
MASUDA, H.; UENO, T. y MURANISHI, S. 2002.
Inhibition of citral
deterioration. ACS Symp. Ser. Free radicals in Food Chemistry, Nutrition and Health Effects, 807, p.p. 176-187.
MAGUNA, F.; ROMERO, A. y GARRO, O. 2006. A. Actividad antimicrobiana de
58
un grupo de terpenoides. Comunicaciones Científicas y Tecnológicas. Corrientes. 57.
MEDINA, 2009. Métodos y Diseños de Superficie de Respuesta en aceites. Iberoamericana. México. pp. 347-409.
MONTGOMERY, D. 1991. Métodos y Diseños de Superficie de Respuesta. Iberoamericana. México. pp. 467-509.
MUÑOZ, L. 2002. Plantas medicinales y aromáticas; estudio, cultivo y procesado. Ed. Mundi-Prensa, Madrid, 4a Ed., p.p. 175-179.
PASCUAL y MEJIA. 2000. Estudios de rendimientos en aceites esenciales, Tomo III – cuarta edición, Editorial Mc Graw – Hill. México. Sección 21, pp 78 – 82.
PERRY, J. 1997. Manual del Ingeniero Químico, Tomo III – sexta edición, Editorial Mc Graw – Hill. México. Sección 21, pp 78 – 82.
RODRIGUEZ, M. y LEMMA, A. 2005. Planeamiento de Experimentos y Optimización de Procesos. Una estrategia secuencial de planeamientos. Edit. Casa do Pao. Brasil.
STASHENKO, E.; COMBARIZA, J. y PUERTAS, M. 1998. Aceites esenciales: Técnicas de extracción y análisis. Laboratorio de Cromatografía, UIS, 30 p.
SINGH, P.; HELDMAN, D. 1998. Introducción a la Ingeniería de los Alimentos. Editorial Acribía, S.A. Zaragoza-España. UREÑA, M.; D’ARRIGO, M.; GIRÓN, O., 1999. Evaluación sensorial de los
alimentos. 1era edición. Editorial Agraria. Perú.
59
8. ANEXOS ANEXO 1. Caracterización de la Materia Prima A. Humedad (Método gravimétrico de la estufa) Se coloca 5g de cedrón en una placa petri previamente pesada, luego se introducirá en una estufa a 105ºC por 4 horas. Finalmente se pesara la placa y la muestra seca, y se calculara la humedad usando la fórmula (1).
............
(2)
B. Cenizas (Método por incineración directa) Se coloca 5g de cedrón en un crisol previamente pesado, luego se introducirá en la mufla a 500ºC por 8 horas. Finalmente se pesara el crisol con las cenizas, y se calculara la humedad usando la fórmula (2).
............
(3)
C. Porosidad Se llenara una probeta con el producto hasta 100ml, y luego se completara los espacios con agua. El agua se vaciara a otra probeta y se medira su volumen. La porosidad se calculara con la siguiente fórmula.
60
............
(4)
D. Densidad aparente Se llenara 100ml de cada producto en una probeta de peso conocido. Luego se pesara la probeta con el producto, y se aplicara la siguiente fórmula:
............
(5)
Donde W = peso en gramos
E. Densidad real Teniendo la densidad aparente y la porosidad, la densidad real se calculara con la siguiente fórmula:
............
(6)
ANEXO 2. Calculo del rendimiento de extracción de aceite esencial de cedrón (Aloysia triphi ll a)
Se calculo el rendimiento de extracción de aceite esencial de cedrón utilizando la siguiente fórmula.
61
………..
(7)
ANEXO 3. Análisis fisicoquímicos del aceite de cedrón A. Procedimiento para la determinación del índice de refracción en aceites y grasas. 1. Se debe regular el refractómetro siguiendo las instrucciones de los fabricantes y utilizando un líquido de pureza o índice de refracción conocidos, o un prisma de índice de refracción conocido. También se puede utilizar agua destilada (Índice de refracción, 1.3330 a 20.0 °C), libra de anhídrido carbónico.
2. En el caso de aceites, se filtra la muestra; en el caso de grasas, si la muestra no está completamente líquida, se funde y se filtra, para remover cualquier impureza y las ultimas trazas de humedad.
3. Se debe ajustar la temperatura del refractómetro a 40 °C para aceites y grasas de bajo punto de fusión. Para muestra de alto punto de fusión, se debe ajustar la temperatura a 60.0 °C.
4. A continuación se debe verificar que los prismas del refractómetro estén completamente limpios y secos. Después se colocan varias gotas de la muestra ene l prisma inferior del refractómetro y se cierran y ajustan bien los dos prismas.
5. Se dejan pasar uno a dos minutos, o hasta que la muestra alcance la temperatura del refractómetro.
6. Se ajusta e ilumina el refractómetro para poder obtener la lectura más clara posible y después se determina el índice de refracción.
7. Se efectúan varias lecturas y se obtiene el promedio.
62
B. Procedimiento para la determinación del índice de acidez 1.
Preparación de la solución KOH 0.1N
2.
Preparación de la solución alcohólica de Fenolftaleína al 1%
3.
Preparación de la solución que consiste en una mezcla de partes iguales alcohol-éter neutralizado
4.
En un matraz de capacidad adecuada pesar entre 1 a 2 g de aceite, agregar 60 ml de alcohol-éter, mas tres gotas de fenolftaleína, agitar y valorar con la solución KOH 0.1N hasta coloración ligeramente rosada. Anotar los mililitros gastados y efectuar los cálculos.
5.
Los Cálculos serán los siguientes: Sea: P: el peso, en gramos de la muestra ensayada V: el volumen en mililitros, de hidróxido de potasio utilizado. El índice de acidez se encuentra por la siguiente formula y se expresa con un decimal.
C. Procedimiento para la determinación del contenido de carbonilo expresado como citral 1. Preparación Soluciones Alcohólicas: A partir de alcohol de 96 °GL se preparar una disolución para concentraciones de 60°GLy 95°GL, empleando para la medición un alcoholímetro. 2.
Preparación Solución KOH 0,5 N: Esta preparación es distinta para los aceites esenciales ya que la normalidad (0,5 N) es alcanzada por adición de Etanol a 60°GL. En una fiola de 250 ml agregar la cantidad de hidróxido de potasio (en lentejas) y aforar con la solución de etanol ya preparada.
3. Preparación Solución de clorhidrato de hidroxilamina: Se pesaron 3,6 g de cloruro de hidroxilamina, el cual fue agregado en una fiola de 100 ml, posterior a esto se adiciono 39,25 ml de agua destilada, después se aforó con alcohol de 95°, quedando preparada para la valoración.
63
4. Preparación de la muestra de aceite esencial: Cuidadosamente se midió con exactitud 1ml de aceite esencial de hierba luisa en una pipeta, el contenido se agregó en un matraz de 200 ml.
Se añaden 10 ml de
solución de clorhidrato de hidroxilamina y unas gotas de los indicadores azul de bromofenol y naranja de metileno.
5. Valoración:La muestra de aceite esencial se valora con KOH 0,5 N, dando un movimiento circular al matraz para apreciar el viraje hasta un cambio de color verde.
6. Los cálculos son los siguientes: Citral (p/v) = (0,0761 x (VKOH x f KOH )) x 100 Donde: V: volumen de KOH gastados f :factor de corrección
7. Cálculode factor de corrección: f=Normalidad teórica KOH/ Normalidad real KOH
64
ANEXO 4. Ratios Estadísticos A. Coeficiente de correlación Es una medida de la asociación lineal entre dos variables. Un coeficiente de correlación nula significa que una regresión lineal no está presente o casi no existe. El coeficiente de correlación de cualquier par de variables aleatoria fija obligatoriamente restricciones en los intervalos [-1,+1].
[ ][ ] Donde:
) ( ) ( ) (
N
: Valores observados individuales para el elemento i. : Promedio de las muestras. : Desvío estándar de la muestra. : Número de elementos de muestras.
B. Coeficiente de determinación Es un parámetro estadístico que relaciona la varianza de puntos experimentales en relación al modelo propuesto con la varianza de la propia población de los puntos experimentales. El coeficiente de determinación se define:
∑ ̂ ( ) Donde: (
̂)
: Representa el desvío de precisión hecha por el modelo para el punto en cuestión,
en relación a la medida ̂ 65
(
)
: Representa el desvío de una muestra individual en relación a la media de todas las respuestas observadas.
: Suma de cuadrados debido a la regresión. : Suma de cuadrados de la variación total.
Cuanto más cerca de la unidad es el valor de R 2, mejor será el ajuste del modelo de las respuestas observadas. Lo que significa que un porcentaje de la variación total en torno a la media es explicada por la regresión.
C. Suma cuadrática de residuos La suma cuadrática de residuos SQr , representa la parte de la variación de las respuestas en torno de la medida que el modelo no consigue reproducir. Matemáticamente se puede escribir:
SQT = SQR + SQr El método más usado para evaluar numéricamente la cantidad de ajuste de un modelo es el análisis de varianza.
D. Base de Estandar F Consiste en verificar si existe relación entre la variable y la respuesta. Cuando no existe correlación entre la variable (y, x) se puede demostrar que la razón entre las medias cuadráticas MQR y MQr , sigue una distribución F (hipótesis nula):
MQR / MQr F
,p-1;n-p
Esta ecuación solo vale para la hipótesis nula, se puede comprobar usando el valor efectivamente calculado para MQR / MQr , bastando compararla con el valor
tabulado de F
,p-1;n-p
con el nivel de confianza deseado. Al verificar que MQR /
MQr > Ftabulado, se debe descartar la posibilidad de que la hipótesis es nula. Se tendrá entre tanto la evidencia estadística suficiente para acreditar la existencia de
66
una relación lineal entre las variables y, x; y cuanto mayor sea el valor de MQR / MQr, será mejor.
E. Análisis de varianza para los ajustes del modelo Se presenta la siguiente tabla para el análisis de varianza para los ajustes del modelo. A través de los resultados del planteamiento es posible determinar los coeficientes de regresión para las dos respuestas de interés del proceso y la ANOVA. Coeficientes de regresión para la respuesta Y 1 Coeficiente de regresión
Parámetro de error
t
p – valor
Lim. conf. -95%
Lim. conf. +95%
Media X1 (L) X1(Q) X2(L) X2(Q) X1 X2
Donde: L – Lineal; Q - Cuadrática ANOVA para la respuesta Y 1
Fuente de variabl es Regresi ón lineal: RL Residuo s Total
Grados de libertad GL
Suma de cuadrados SQ
Media de cuadrados QM
F calc.
/(k-
MQR / MQr
k-1
1) n-k
n-1
/(n-k) n
2
i
2
n
i 1
k: coeficientes de la regresión lineal. n: número total de ensayos.
67
p - valor
ANEXO 5. Vistas del Equipo de extracción por arrastre de vapor utilizado en las experimentaciones.
F igur a 21. Vistas del esquema de equipo de extracción de aceite esencial.
68
ANEXO 6. Imágenes de la Experimentación A. Caracterización de la Materia Prima
F igur a 22. Estufa utilizada para la determinación del % Humedad.
F igur a 23. Muestra introducida en la estufa.
69
F igur a 24. Muestra introducida en la Mufla para la determinación del %ceniza
F igur a 25. Muestra Final del %ceniza.
F igur a 26. Calculo de la porosidad
70
B. Extracción de aceite esencial por arrastre de vapor
F igur a 27. Hojas de cedrón
. Acondicionamiento de la Materia Prima F igura 28
71
F igur a 29. Equipo de extracción por arrastre de vapor
F igur a 30. Centrifugación de las muestras de agua y aceite esencial
72
F igur a 31. Separación de las dos fases de AE y agua
F igur a 32. Deshidratación mediante la congelación del agua
F igura 33. Trasvase del AE extraído
73
F igur a 34. Almacenamiento y pesado del AE
C. Caracteri zación del aceit e esencial extr aído.
F igur a 35. Refractómetro digital Refactometer
74
