utilización de la harina de guandul (cajanus cajan linneo
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Universidad de La Salle Universidad de La Salle
Ciencia Unisalle Ciencia Unisalle
Ingeniería de Alimentos Facultad de Ingeniería
1-1-2004
Utilización de la harina de guandul (Cajanus cajan linneo) para Utilización de la harina de guandul (Cajanus cajan linneo) para
incrementar el aporte proteico en la elaboración de pastas incrementar el aporte proteico en la elaboración de pastas
alimenticias alimenticias
Jenny Viviana Romero López Universidad de La Salle, Bogotá
Mauricio Albornoz Mancera Universidad de La Salle, Bogotá
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Citación recomendada Citación recomendada Romero López, J. V., & Albornoz Mancera, M. (2004). Utilización de la harina de guandul (Cajanus cajan linneo) para incrementar el aporte proteico en la elaboración de pastas alimenticias. Retrieved from https://ciencia.lasalle.edu.co/ing_alimentos/91
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UTILIZACIÓN DE LA HARINA DE GUANDUL (Cajanus cajan Linneo) PARA
INCREMENTAR EL APORTE PROTEÍCO EN LA ELABORACIÓN DE
PASTAS ALIMENTICIAS
MAURICIO ALBORNOZ MANCERA
JENNY VIVIANA ROMERO LÓPEZ
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
FACULTAD DE INGENIERÍA DE ALIMENTOS
BOGOTÁ D.C.
2004
II
UTILIZACIÓN DE LA HARINA DE GUANDUL (Cajanus cajan Linneo) PARA
INCREMENTAR EL APORTE PROTEICO EN LA ELABORACIÓN DE
PASTAS ALIMENTICIAS
MAURICIO ALBORNOZ MANCERA
43982003
JENNY VIVIANA ROMERO LÓPEZ
43991066
Trabajo de Grado presentado como requisito
para optar al Titulo de Ingeníero de Alimentos
Directora
LUZ MYRIAM MONCADA
Química
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
FACULTAD DE INGENIERÍA DE ALIMENTOS
BOGOTÁ D.C.
2004
III
Ni la Universidad ni el asesor,
ni el jurado calificador son responsables
de las ideas expuestas por los estudiantes
Reglamento Estudiantil
Universidad de la Salle
IV
Nota de aceptación
______________________________
______________________________
______________________________
______________________________
______________________________
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______________________________________
Director. Luz Myriam Moncada
_____________________________________
Jurado. Guillermo Zapata
_____________________________________
Jurado. Rafael Guzmán
V
VI
AGRADECIMIENTOS
Los autores desean expresar sus agradecimientos a:
A nuestra Directora de Tesis Luz Myriam Moncada. Química. Docente de la Universidad
de la Salle, por su gran profesionalismo, apoyo, orientación, motivación y dedicación
incondicional para la realización del presente proyecto.
Guillermo Zapata. Ing. Químico. Docente de la Universidad de la Salle, por su interés,
colaboración, aporte y experiencia en el manejo de sólidos.
Ricardo Cepeda. Ing. Agrónomo. M.Sc en Tecnología de alimentos. Docente de la
Universidad de la Salle, por su interés e información suministrada durante todo el
proyecto.
Alba Elizabeth Rivera. Especialista en Ciencia y Tecnología de alimentos. Directora del
Laboratorio de Farinología. Corpoica (Tibaitata), por su colaboración en la realización de
los análisis reológicos.
Diana Marcela Ocampo. Ing. Alimentos. Directora de Plantas piloto de la Universidad de
la salle por su constante apoyo y oportuno préstamo de equipos para la ejecución del
proyecto.
Dpto. Ciencias Básicas - Juan Carlos Poveda. Auxiliar de Laboratorio. Por sus oportunos
consejos, orientación y colaboración en el préstamo de equipos de Laboratorio para la
ejecución del proyecto.
VII
Luís Humberto Molina. Estadista. Docente de la Fundación Universitaria del Área
Andina por su aporte en el manejo estadístico del Proyecto.
Fernando A. Gûiza. Jefe División de Calidad, Investigación y Desarrollo, Luz Marina
Varón. Coordinadora de Control de Calidad de Productos Alimenticios Doria S.A. por el
apoyo en la realización de la prueba sensorial.
Y a todos aquellos profesores, entidades, estudiantes y compañeros que colaboraron con
la culminación del presente proyecto.
VIII
TABLA DE CONTENIDO
1 REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA 1 1.1 SEGURIDAD ALIMENTARIA 1 1.2 PASTAS ALIMENTICIAS 5 1.2.1 Definición 5 1.2.2 Elaboración Industrial de Pastas Alimenticias 6 1.2.3 Conservación de las pastas 8 1.2.4 Alteraciones de las pastas 9 1.2.5 Requisitos de Calidad 10 1.3 MATERIAS PRIMAS UTILIZADAS EN LA ELABORACIÓN DE PASTAS ALIMENTICIAS 11 1.3.1 Trigo (Triticum Durum) 11 1.3.2 Sémola de Trigo 12 1.3.3 Harinas Compuestas 15 1.3.3.1 Harina de tubérculos 17 1.3.3.2 Harina de oleaginosas 17 1.3.3.3 Harina de cereales 18 1.3.3.4 Harina de Guandul 18 1.3.4 Harinas compuestas en la elaboración de pastas al imenticias 21 1.3.5 Ahuyama 23 1.4 NUTRIENTES RELEVANTES 25 1.4.1 Carotenoides y Provitamina A 25 1.4.2 Proteínas 28 1.5 OPERACIONES UNITARIAS DEL PROYECTO 30 1.5.1 Molienda y Caracterización granulométrica 30 1.5.2 Propiedades de los sól idos 31 1.5.3 Mezcla en fase sól ida e Índice de Mezclado 32 1.5.4 Humectación y Amasado 36 1.5.5 Propiedades Reologicas de la masa 36 1.5.6 Extrusión 38 1.5.7 Secado 41 1.5.8 Calidad de la pasta en la cocción 43 2 MATERIALES Y MÉTODOS 44 2.1 ETAPA PREEXPERIMENTAL 44 2.1.1 Selección y Adecuación de Materias Primas 44 2.1.2 Caracterización granulométrica 45 2.1.3 Aporte de Harina de Ahuyama 46 2.1.4 Aporte de Harina de Guandul 47
IX
2.2 ETAPA DE EXPERIMENTACIÓN 47 2.2.1 Uniformidad de mezcla en fase sól ida 47 2.2.2 Determinación de las propiedades de sólidos 49 2.2.3 Determinación de número de partículas 49 2.2.4 Caracterización fisicoquímica 50 2.2.5 Calidad reológica 50 2.2.6 Elaboración de pastas al imenticias 51 2.2.7 Pruebas de cal idad en cocción 53 2.2.8 Evaluación Sensorial 53 2.2.9 Caracterización fisicoquímica de la pasta seleccionada 53 2.2.10 Tratamiento estadístico 54 3 RESULTADOS Y DISCUSIÓN 56 3.1 PREEXPERIMENTACIÓN 56 3.1.1 Adecuación de materias primas 56 3.1.2 Caracterización granulométrica de las materias primas 61 3.1.3 Aporte de harina de ahuyama 63 3.1.4 Aporte de harina de guandul 64 3.2 EXPERIMENTACIÓN 65 3.2.1 Caracterización Granulometríca para harinas de guandul y
ahuyama 65 3.2.2 Aporte de harina de ahuyama 69 3.2.3 Aporte de harina de guandul 69 3.2.4 Índice de mezclado 70 3.2.5 Caracterización Fisicoquímica 95 3.2.6 Análisis Reológicos 104 3.2.7 Operaciones unitarias en la elaboración de pastas al imenticias 108 3.2.8 Calidad en cocción de las pastas al imenticias 118 3.2.9 Evaluación sensorial 121 3.2.10 Caracterización fisicoquímica del producto 128
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
BIBLIOGRAFIA
ANEXOS
X
LISTADO DE CUADROS
Cuadro 1. Requisitos para las pastas alimenticias 10 cuadro 2. Composición proximal del trigo en 100 g 12 cuadro 3. Especificaciones técnicas para la sémola de trigo 13 cuadro 4. Composición del trigo, sémola y harina por 100 gramos 14 cuadro 5. Análisis proximal para harina cruda y precocida de guandul, en % (bs) 20 cuadro 6. Composición de aminoácidos del guandul 21 cuadro 7. Valor nutritivo de la ahuyama por cada 100 g. De la parte comestible 24 cuadro 8. Factores que afectan el proceso de extrusión 40 cuadro 9. Condiciones del proceso de extrusión 41 cuadro 10. Serie de tamices 46 cuadro 11. Métodos analíticos para caracterización de las mezclas 50 cuadro 12. Condiciones de operación para la elaboración de pastas alimenticias 51 cuadro 13. Determinación de indicadores y variables para el proceso 51 cuadro 14. Diseño experimental establecido para la realización del panel sensorial 54 cuadro 15. Resultados de los ensayos preliminares para la granulometría de las materias
primas 62 cuadro 16. Formulación empleada para el ensayo de coloración natural 63 cuadro 17. Resultados para la prueba de coloración natural 63 cuadro 18. Los resultados de las pruebas de calidad para los ensayos preliminares 65 cuadro 19. Promedio de retenciones y rendimientos en molienda para las materias
primas 66 cuadro 20. Contenido de proteína en harina de guandul 68 cuadro 21. Diseño experimental. Tratamientos establecidos para la sustitución parcial
de sémola de trigo por harina de guandul y ahuyama. 69 cuadro 22. Contenido basal de la harina de guandul para los tratamientos 74 cuadro 23. Resultados obtenidos para las propiedades* en masa de los tratamientos 75 cuadro 24. Propiedades de los sólidos granulares en masa para materias primas y
tratamientos 76 cuadro 25. Volumen de esfera para sémola de trigo 76 cuadro 26. Volumen de esfera para harina de guandul 77 cuadro 27. Volumen de esfera para harina de ahuyama 77 cuadro 28. Número de partículas para las materias primas 77 cuadro 29. Número de partículas de cada materia prima en 4g 78 cuadro 30. Número de partículas por tratamiento 78 cuadro 31. Índices de mezclado para ts-4 para las diferentes ecuaciones 79 cuadro 32. Variables constantes la determinación del índice de mezclado 80 cuadro 33. Variables para la determinación del índice de mezclado 81 cuadro 34. Datos experimentales del tratamiento pse para la determinación del índice 82
XI
cuadro 35. Datos experimentales del tratamiento TS -1 para la determinación del índice de mezclado. 83
cuadro 36. Datos experimentales del tratamiento TS - 2 para la determinación del índice de mezclado. 84
cuadro 37. Datos experimentales del tratamiento TS - 3 para la determinación del índice de mezclado. 85
cuadro 38.Datos experimentales del tratamiento TS - 4 para la determinación del índice de mezclado. 86
cuadro 39. Índice de mezclado (is4) para los diferentes tratamientos 87 cuadro 40. Intervalo de tiempo de uniformidad de mezcla para los tratamientos 90 cuadro 41. Análisis de varianza de dos factores con una sola muestra por grupo para
índice de mezclado (is4) según tiempo y tratamiento 91 cuadro 42. Resumen del análisis de varianza de dos factores con una sola muestra por
grupo para índice de mezclado (is4) 92 cuadro 43. Medidas de variabilidad 94 cuadro 44. Determinación parcial de nutrientes para las materias primas 96 cuadro 45. Tabla consolidada del contenido de nutrientes 97 cuadro 46. Análisis de varianza de un solo factor para proteína 98 cuadro 47. Valores de t, tc y conclusiones según comparación entre tratamientos para
proteína 100 cuadro 48. Valores de t, tc y conclusiones según tipo de comparación de tratamientos
para proteína 100 cuadro 49. Análisis de varianza de un solo factor para grasa 101 cuadro 50. Valores de t, tc y conclusiones según comparación entre tratamientos para
grasa 102 cuadro 51. Análisis de varianza de un solo factor para almidones 103 cuadro 52. Valores de t y t c y conclusiones según tipo de comparación de tratamientos en
la evaluación de almidones 104 cuadro 53. Adición de solución de nacl al 2.5% para el amasado en la determinación de
alveogramas 104 cuadro 54. Resultados de los alveogramas 105 cuadro 55. Variables de proceso obtenidas en la elaboración de pastas alimenticias 108 cuadro 56. Condiciones de operación en la deshidratación para cada uno de los
tratamientos 110 cuadro 57. Determinación de variables para la curva de humedad y velocidad de secado
en la deshidratación de pastas 113 cuadro 58. Determinación de variables para el cálculo del tiempo teórico de secado para
los diferentes tratamientos 118 cuadro 59. Resultados de calidad en cocción 119 cuadro 60. Valoración por atributo establecida por el panel sensorial para cada
tratamiento 121 cuadro 61. Resultados del panel sensorial 122 cuadro 62. Análisis de varianza de un solo factor para color 124 cuadro 63. Valores de t, tc y conclusiones según tipo de comparación para los
tratamientos en la evaluación del atributo color 124
XII
cuadro 64. Análisis de varianza de un solo factor para olor 125 cuadro 65. Valores de t, tc y conclusiones según tipo de comparación para los
tratamientos en la evaluación del atributo olor. 126 cuadro 66. Análisis de varianza de un solo factor para sabor 127 cuadro 67. Análisis de varianza de un solo factor para sensación bucal 127 cuadro 68. Análisis de varianza de un solo factor para superficie al tacto 128 cuadro 69. Composición de las pastas alimenticias por 100g de producto 129
XIII
LISTADO DE FIGURAS
Figura 1. Variedades de pastas 5 Figura 2. Diagrama de proceso para la elaboración de pastas alimenticias a nivel industrial 6 Figura 3. Cultivo de trigo en u.s.a 11 Figura 4. Sémola de trigo 13 Figura 5. Grano de guandul 19 Figura 6. Fruto de ahuyama 23 Figura 7. Frutos de ahuyama según su forma 24 Figura 8. Mecanismos de segregación 33 Figura 9. Estado de las partículas en la operación de mezclado 36 Figura 10. Partes de un alveograma 38 Figura 11. Esquema de un extrusor 39 Figura 12. Molino de martillos. Planta piloto. U. Salle 45 Figura 13. Rotap. Planta piloto u.salle 46 Figura 14. Mezclador de tambores. Planta piloto. U. Salle 48 Figura 15. Espectofotometro génesis 10 u.v 48 Figura 16. Balanza schooper 49 Figura 17. Alveografo de chopin. Modelo ma-82 50 Figura 18. Extrusor popeil pasta maker 52 Figura 19. Deshidratador de bandejas. U. Salle 53 Figura 20. Ahuyama deshidratada 56 Figura 21. Diagrama de flujo para la ahuyama a partir de pruebas realizadas en planta
piloto. 57 Figura 22. Ensayos de coloración natural 64 Figura 23. Tamización de ahuyama (a) y guandul (b) 68 Figura 24. Incremento del aporte proteico sobre el contenido basal del tratamiento patrón (pse) 95 Figura 25. Porcentaje promedio de proteína según tratamiento 99 Figura 26. Porcentaje promedio de grasa según tratamiento 101 Figura 27. Porcentaje promedio de almidón según tratamientos 103 Figura 28. Alveograma para 100% sémola de trigo 105 Figura 29. Alveogramas para las diferentes mezclas 106 Figura 30. Comportamiento de las variables de proceso para los diferentes tratamientos 109 Figura 31. Secado de las pastas alimenticias 117 Figura 32. Pasta ts-1 119 Figura 33. Cono imhoff para determinación del nivel de sedimentación 120 Figura 34. Panel sensorial entrenado 122 Figura 35. Diagrama radial para los resultados del panel sensorial 123 Figura 36. Planta de guandul 141
XIV
LISTADO DE GRÁFICAS
Gráfica 1. Balance de materia para la obtención de harina de ahuyama 58 Gráfica 2. Curva de variables para la deshidratación de la ahuyama 61 Gráfica 3. Valor retenido acumulado vs. Luz de la malla 67 Gráfica 4. Barrido espectral para el contenido de carotenoides totales en la harina de
ahuyama. 71 Gráfica 5. Barrido de exploración para el contenido de carotenoides totales en la harina
de guandul. 71 Gráfica 6. Barrido de exploración para el contenido de carotenoides totales en la sémola
de trigo. 72 Gráfica 7. Curva patrón de β-caroteno 72 Gráfica 8. Curva sémola – ahuyama 73 Gráfica 9. Relación % en masa de harina de ahuyama vs. Concentración de carotenoides totales en (ppm) 73 Gráfica 10.Gráficas de comportamiento para el índice de mezclado de TS– 4 aplicando
los diferentes modelos matemáticos. 79 Gráfica 11. Comportamiento de la operación de mezcla a través del tiempo para el
tratamiento PSE. 88 Gráfica 12. Comportamiento en la operación de mezclado para los diferentes
tratamientos 89 Gráfica 13. Medias de tendencia central para índice de mezclado IS4 93 Gráfica 14.Curva de humedad para la deshidratación de pasta (PSE) 116 Gráfica 15.Curva de velocidad de secado para PSE 116
XV
ANEXOS
Anexo 1. Clasificación de las pastas 137 Anexo 2. Origen y características botánicas del guandul 139 Anexo 3. Composición química de la harina de ahuyama 143 Anexo 4. Formato para el panel sensorial 144 Anexo 5. Condiciones de operación en la deshidratación de ahuyama 145 Anexo 6. Escala de color universal pantone matching system-liso 146 Anexo 7. Curva patrón de β-caroteno 147 Anexo 8. Curva sémola – ahuyama 148 Anexo 9. Linealidad de las curvas para determinación del porcentaje en masa del
trazador. 149 Anexo 10. Planetamiento estadistico. 156 Anexo 11. Pruebas t-student para indicador proteína 160 Anexo 12. Alveogramas para cada nivel de sustitución. 162 Anexo 13. Tratamiento estadístico panel sensorial 163
XVI
INTRODUCCIÓN
La mayor parte de la población colombiana carece de una dieta completa en su
composición, porque no provee todos los nutrientes como proteína, minerales y vitaminas
en la cantidad y calidad adecuada generando enfermedades secundarias a la desnutrición.
Por tal razón el presente estudio buscó en la elaboración de pastas alimenticias la
inclusión de harina de guandul para incrementar el aporte proteico como uno de los
macronutrientes más importantes en la dieta alimentaría; además de incluir harina de
ahuyama, como agente de pigmentación y aportante de carotenoides como precursores de
vitamina A, para tal fin se estableció el aporte de harina de ahuyama en 7.5% frente a una
escala de color Pantone Matching system liso.
El estudio incluyó operaciones unitarias como deshidratación, molienda y tamización;
estas permitieron adecuar las materias primas al proceso y definir una granulometría
adecuada para este tipo de producto. Para la harina de guandul se evaluaron cinco niveles
de sustitución entre 10% y 40%, siendo el nivel de sustitución del 10% el más apropiado
desde el punto de vista sensorial, aunque a nivel del proceso de elaboración se obtuvieron
características reologicas aceptables hasta el 20% esta presentó objeciones desde el
punto de vista sensorial para la elaboración de pastas alimenticias tipo fetuchini.
La operación unitaria critica del estudio fue la uniformidad de mezcla en fase sólida para
la materias primas utilizadas, las cuales fueron sémola de trigo y harinas de guandul y
ahuyama; para lo cual se definió como agente trazador la harina de ahuyama que permitió
por método espectofotometrico la determinación de carotenoides totales aportados por
esta última materia prima, logrando expresar mediante la aplicación de modelos
matemáticos el comportamiento a través del tiempo de estos materiales en dicha
XVII
operación, obteniendo para el tratamiento con sustitución del 10% de harina de guandul y
7.5% de harina de ahuyama un intervalo de tiempo óptimo de mezclado entre 11 y 17 min.
En términos generales se confirmó que el índice de mezclado estaba influenciado por la
clase, cantidad y propiedades físicas de los materiales.
Como indicadores de calidad de las pastas elaboras bajo estos niveles de sustitución se
aplicaron pruebas reologicas a las masas generadas de dichas mezclas con el fin de
establecer cual de estas presentaba mejores características desde el punto de vista
industrial, obteniendo harinas con altos niveles de tenacidad, baja extensibilidad y fuerza
en los niveles de sustitución del 30% y 40% no deseables para los procesos de pastificación.
Otro indicador utilizado fue la calidad en cocción, para los cuales se presentaron altos
niveles de sedimentación en un rango de 163 a 256 ml /100 g de pasta, sólidos migrados de
2.62% a 3.84% y absorción de agua de 136% a 156% para los niveles de sustitución evaluados.
Por otra parte el estudio presentó la aplicación de un panel sensorial con jueces
entrenados como otro indicador de calidad, donde los atributos mejor evaluados fueron
olor y color para un testigo o patrón junto con el nivel de sustitución del 10% de harina de
guandul y 7.5% de harina de ahuyama.
Como consecuencia en este estudio se establece el aporte de harina de guandul en 10%,
como el nivel de sustitución más adecuado en la elaboración de pastas alimenticias desde
el punto de vista del proceso, calidad en cocción, sensorial y nutricional; proporcionando
un aporte proteico de 6.4% sobre el contenido basal de la sémola de trigo, además de dar
una importante contribución de carotenoides totales que pueden ser potencialmente de
298 RAE (equivalente de retinol activo).
XVIII
JUSTIFICACIÓN
El rápido aumento demográfico de la población humana requiere cada día de mayores
volúmenes de alimentos que satisfagan las necesidades alimenticias; este fenómeno afecta
a países subdesarrollados donde la producción de algunos alimentos no cubre con las
necesidades nutricionales requeridas por la población.
Por otra parte la situación socioeconómica que afrontan estos países ocasiona en sus
habitantes un problema de carencia de alimentos, debido al bajo poder adquisitivo para
acceder a estos, lo que contribuye a aumentar el nivel de desnutrición, condición a la
cual nuestro país no escapa.
Entidades gubernamentales como la FAO-OMS Y ONG’s buscan promover e incentivar el
desarrollo del campo y por consiguiente el de la industria alimenticia.
La mayor parte de la población colombiana carece de una dieta completa en su
composición, porque no provee todos los nutrientes en la cantidad y calidad adecuada
generando enfermedades secundarias a la desnutrición, ésta se presenta por diferentes
razones; algunas se relacionan con el acceso de los alimentos, los hábitos de consumo, el
desconocimiento de los valores nutritivos que algunos alimentos aportan y uno de los más
importantes el desbalance de la dieta alimentaría. Según el Ministerio de Salud los
nutrientes de mayor deficiencia en nuestra dieta son: “proteínas, minerales (calcio, hierro)
y vitaminas (Riboflavina, Vitamina A, Tiamina) por otra parte el 60% de la población
colombiana no alcanza a suplir con las necesidades calóricas requeridas’’.
XIX
Algunas de las características del patrón alimentario de nuestra dieta son el consumo
generalizado de cereales y derivados (arroz, maíz, trigo, pan y pastas), bebidas calientes
(chocolate, agua de panela), seguido de alimentos formadores (carnes, huevos, leche y sus
derivados) y por último se encuentra un bajo consumo de leguminosas y hortalizas (fríjol,
lenteja, habas, ahuyama, entre otras).
Este proyecto pretende hacer una contribución al país de tal manera que se de a conocer
el gran potencial nutricional de los alimentos que poseemos mediante la utilización de
especies vegetales nativas aptas para el consumo humano, tales como el guandul, balú,
quinua, lupino entre otras, una alternativa viable nutricionalmente para elaborar
productos alimenticios que incrementen el aporte de nutrientes mediante alimentos de
consumo masivo como las pastas alimenticias, panes y sopas instantáneas. Las materias
primas que se utilizarán para el desarrollo de este proyecto son de producción netamente
nacional, con productos como el guandul y la ahuyama.
Actualmente se importa el 98% del trigo que consume el país, teniendo en cuenta que la
productividad por hectárea en el país esta por debajo de otras actividades como la
floricultura o la producción de leche; se convierte en una problemática que no favorece
la economía nacional, ya que la compra genera un gasto de divisas en la adquisición de
materia prima extranjera, por consiguiente, la opción de elaborar pastas con materia
prima colombiana fomentaría el interés en una sustitución parcial de sémola de trigo por
alimentos como las leguminosas (guandul) y hortalizas (ahuyama), es decir, la utilización de
mezclas vegetales nativas que den una alternativa para que se promueva en especial el
cultivo del guandul y sea acogido por inversionistas nacionales para su posible inclusión en
la industria alimentaria.
XX
OBJETIVO GENERAL
Desarrollar una formulación adecuada para una pasta alimenticia enriquecida mediante la
sustitución parcial de sémola de trigo por harina de guandul con el fin de incrementar el
aporte proteico de este alimento; además de pigmentarse con carotenoides de origen
natural mediante la inclusión de harina de ahuyama en la formulación.
XXI
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Llevar a cabo la adecuación y caracterización granulométrica para la harina de
guandul y ahuyama.
Definir en la formulación el aporte de ahuyama como ingrediente de pigmentación.
Evaluar porcentajes de sustitución de sémola de trigo por harina de guandul para
lograr obtener una mezcla apropiada a las exigencias ó características propias de
las masas para extruir.
Establecer las variables e indicadores necesarios para definir la uniformidad de
mezcla en fase sólida.
Realizar la caracterización fisicoquímica de la mezcla de sémola, harina de
guandul y ahuyama.
Llevar a cabo las pruebas reologicas para las mezclas obtenidas.
Fijar las variables e indicadores para las diferentes etapas del proceso en la
elaboración de pastas alimenticias.
Evaluar la calidad de las pastas obtenidas mediante pruebas de cochura y
resistencia al desmenuzamiento.
Aplicar un panel sensorial con jueces entrenados con el fin de evaluar la calidad
de las pastas.
Efectuar la caracterización fisicoquímica de la pasta seleccionada.
1
1 REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA
1.1 SEGURIDAD ALIMENTARIA
El afán de la industrialización y la carrera del desarrollo socioeconómico impuesto en el
presente siglo, ha enfocado la atención para mirar hacia una mayor producción de
alimentos sin tener en cuenta factores como la calidad y el valor nutritivo de productos
que se ofrecen hoy día al consumidor.
En numerosos países el rápido crecimiento de la población dificulta mantener la
producción agrícola a la par con la creciente demanda de alimentos; en su mayoría, esos
países ya están cultivando prácticamente toda la tierra arable y destinando cada vez más
tierras marginales a los cultivos.
Un fenómeno que aqueja a la humanidad es el crecimiento desmedido de la población que
ha llevado a sobrepasar la disponibilidad de alimentos en muchos países. Las inquietudes
generadas por la producción agrícola rezagada y el rápido crecimiento de la población
además de los sistemas inadecuados de distribución de alimentos han llevado a que se
preste atención internacional al concepto de seguridad alimentaría. La Organización de
las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) define la seguridad
alimentaría como una "situación en la que todas las personas tienen en todo momento
acceso a alimentos seguros y nutritivos para mantener una vida sana y activa".
Según esta definición, unos dos mil millones de personas —una persona de cada tres—
carecen de seguridad alimentaría, ya que no pueden producir alimentos suficientes ellos
2
mismos o no tienen los medios para comprarlos en el mercado interno. Como resultado,
sufren de deficiencias proteicoenergéticas y de micronutrientes en su alimentación.
En la Cumbre Mundial sobre la Alimentación realizada en Noviembre de 19961 la
Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) declara
la alerta existente de hambruna mundial, las estadísticas indican que cerca de 800
millones de personas de todo el mundo sufren de deficiencias nutricionales básicas, la
FAO se propone disminuir para el 2015 a por lo menos la mitad de la población afectada;
para tal efecto, es necesario establecer parámetros para evaluar y hacer posible el
desarrollo alimentario de los países mediante la puesta en marcha de planes a pequeña y
mediana escala que reactiven el sector alimentario en áreas como el agrícola, pesquero,
forestal y rural.
El plan de acción encaminado a la generación de alimentos con los nutrientes mínimos a
las exigencias de la sociedad esta enmarcado como uno de los objetivos planteados en la
Cumbre donde se plantea “Garantizar y suministrar alimentos inocuos económicamente
accesibles, apropiados y suficientes para satisfacer las energías y nutrientes de la
población”2 apoyando la producción de cultivos alimentarios culturalmente apropiados,
tradicional e insuficientemente utilizados, con la inclusión de cereales, semillas
oleaginosas, leguminosas de grano, tubérculos, frutas y hortalizas, mediante tecnologías
sostenibles desarrolladas en casa además de buscar alternativas en otros recursos.
La economía global probablemente produce alimentos suficientes para alimentar a casi
6.000 millones de habitantes del mundo, e incluso a más si se distribuyeran
equitativamente; sin embargo, estos alimentos no se hallan fácilmente accesibles a muchos
millones de personas ya que los recursos naturales, la población y las tecnologías de
producción agrícola están desigualmente distribuidos en el mundo.
1 ORGANIZACIÓN DE LAS NACIONES UNIDAS PARA LA AGRICULTURA Y LA ALIMENTACION - FAO. Declaración de Roma sobre la seguridad alimentaría mundial y plan de acción de la Cumbre Mundial Sobre La Alimentación 13 – 17 de Noviembre 1996. Roma, Italia. 2 Ibid, p. 16.
3
Algunos países producen más alimentos de los que necesitan para el consumo interno,
mientras que otros no producen lo suficiente para garantizar el acceso de todos sus
habitantes a una alimentación adecuada. De modo que una mejor distribución de los
alimentos es un componente esencial de cualquier estrategia mundial para mejorar la
seguridad alimentaría.
El instituto de Investigación Internacional y Política Alimentaría (IFPRI) proyecta un
incremento en la demanda global para los cereales en un 41% entre 1993 y 2020 logrando de
esta manera alcanzar 2,490 millones de toneladas; para alimentos como la carne un
aumento en un 63% lo que significan 306 millones de toneladas, y para las raíces y
tubérculos un incremento en un 40% que hacen referencia a 855 millones de toneladas.
Aunque la manera en que la mayoría de la gente vive y trabaja no tiene mucho efecto en
las políticas de distribución de alimentos, en la vida cotidiana las personas como
consumidores y productores, tienen gran influencia en la oferta y la demanda de
alimentos. Si bien los cambios en las políticas de distribución de alimentos se deciden en
las capitales nacionales y en negociaciones internacionales, es mucho lo que las
comunidades y los individuos pueden hacer para influir en la oferta y la demanda de
alimentos.
Por lo tanto, los programas y políticas que permiten a la gente mejorar la productividad
agrícola, manejar los recursos naturales y planear la familia son esenciales para mejorar la
seguridad alimentaría.3
Según el Departamento de Planeación, Alimentación y Nutrición el 50% de la población
colombiana presenta bajos ingresos y de esta el 20% no alcanza a cubrir las necesidades
básicas de calorías y nutrientes, la desnutrición crónica estuvo marcada con un 15% para
3 ANDERSON, P. La situación futura de los alimentos en el mundo y el papel de las enfermedades de los cultivos. Washington. USA. 2001. Disponible en: http://apsnet.org/education/feature/FoodSecurity/Top.htm
4
el año 95 en niños menores de 5 años, las deficiencias de micronutrientes son
especialmente en yodo, hierro y vitamina A, para esta última estuvo en un 14.2% para la
población de niños entre los 12 a 59 meses. Se estima que trece ciudades capitales tienen
problemas de desnutrición especialmente en grupos sociales de alto riesgo como
desplazados, agricultores, pueblos indígenas, inmigrantes, hogares con jefatura femenina,
entre otros.
Según estudios realizados, el país no presenta problemas graves de dependencia
alimentaría de carácter externo a nivel agropecuario con la excepción del trigo y la
cebada. Las políticas establecidas por el gobierno nacional es lograr la prevención y
control de las deficiencias de los micronutrientes mediante la adopción de medidas tales
como la incorporación de nutrientes en alimentos de consumo básico, fortificación de
alimentos, suplementación de alimentos con micronutrientes y la adquisición de alimentos
de alto valor biológico como la bienestarina.4
4 DEPARTAMENTO NACIONAL DE PLANEACION ALIMENTACION Y NUTRICION. Plan Nacional 1996-2005. Republica de Colombia.
5
1.2 PASTAS ALIMENTICIAS
1.2.1 Definición
A nivel mundial la pasta es conocida como el producto de la mezcla y amasado de
derivados del trigo (sémola o semolina) y agua, sin la adición de sal ni levadura. Puede
contener huevos, vegetales deshidratados como espinaca, tomate (pastas de colores),
salvado (pastas integrales), productos que aumentan su valor nutricional y mejoran las
características de las mismas. La mezcla resultante del amasado se somete luego a un
proceso de extrusión o laminado para darle la forma deseada (láminas de lasaña, pastas
largas, pastas cortas).5
Figura 1. Variedades de pastas
Según el ministerio de salud,6 por medio de la Resolución 4393 de 1991, define a la pasta
como el “producto preparado mediante el secado apropiado de las figuras formadas con
una masa sin fermentar, preparada con agua y los derivados del trigo u otras farináceas
5 Disponible en: http://www.pastasdoria.com/quienes.html. 6 MINISTERIO DE SALUD. Fabricación, empaque y comercialización de Pastas Alimenticias. Resolucion 4393 de 1991.
6
aptas para el consumo humano o mediante la combinación adecuada de los mismos”. En el
anexo 1 se presenta la clasificación y composición de las pastas alimenticias.
1.2.2 Elaboración Industrial de Pastas Alimenticias
El diagrama de proceso (Figura 2) presenta las etapas fundamentales que existen en la
elaboración de pastas alimenticias.
Figura 2. Diagrama de proceso para la elaboración de pastas alimenticias a nivel industrial
Agua (32ºC)
Masa 30% Humedad 30% Humedad Aire Caliente Aire Húmedo
60ºC 18% Humedad Aire Caliente Aire Húmedo 70ºC
Pasta Defectuosa Pasta, 12-13% Humedad
SEMOLATO - SEMOLINA (15.5% de Humedad)
AMASADO Y EXTRUIDO
PRESECADO
SECADO
ENFRIADO
EMPACADO
Fuente: OTHON, S. Química, Almacenamiento e industrialización de los cereales. 1996. p 267.
MOLDEADO
MOLIENDA
7
A continuación se explica cada una de las etapas que se llevan a cabo en el proceso
industrial de pastas alimenticias.
Dosificación: Consiste en reunir y mezclar las materias primas formando una
combinación homogénea de todas ellas, para ello se llena el mezclador con harina
en ciertas proporciones definidas y constantes junto con el agua que se adiciona
al 30-40% a una temperatura de 32-38ºC, con el fin de que sea más rápida la
absorción, además de hacer más fácil y rápida la etapa de amasado.
Amasado: La mezcla de semolina y agua pasa al amasador donde se produce la
masa. Durante el amasado desaparece la estructura granular de la mezcla y es
transformada en una masa plástica, muy rígida de color amarillo crema, que es
translúcida en capas delgadas. La mezcla es trabajada de diferentes maneras,
según el tipo de amasador utilizado, el amasado dura entre 10 y 20 minutos.
Extrusión: Una pasta extruída es aquella obtenida al pasar la mezcla de
ingredientes por un cilindro, empujada por un tornillo sinfín y haciéndola pasar al
final de este cilindro por un molde o dado que le da la forma deseada: tornillos,
conchas, spaghetti, tallarín, entre otros. La temperatura de la masa se mantiene
por debajo de 45ºC y sale de la boquilla con una humedad del 30-38%.
Corte: Los extrusores están provistos de una cuchilla giratoria, que va cortando
la pasta a una velocidad de rotación establecida dependiendo del largo del
producto que se pretenda elaborar.
Secado: El producto extruído contiene todavía un 30% de humedad y ha se ser
deshidratado hasta el 12% antes de conseguir estabilidad suficiente para
proceder a empacar o almacenar. El secado se logra en tres pasos
fundamentales:
8
Presecado: Consiste en soplar aire frío o caliente (40-70ºC) sobre las
pastas, con una humedad relativa del aire del 40-45% por medio de
ventiladores incluidos en la prensa de extrusión, para que el producto
pueda llegar hasta un 17-18% de humedad en 60 minutos.
Ablandamiento: : Posterior al presecado el material se transfiere a la
cámara de secado, donde se deja reposar durante 1-2 horas para lograr una
distribución uniforme de la humedad y el producto tenga mejor
consistencia.
Secado Final: Suele realizarse entre 45-70ºC, con un tiempo total de 6-18
horas, con esta se logra disminuir el contenido de humedad hasta el 12%.
Enfriamiento: Hasta temperatura ambiente, operación previa al empaque.
Empaque: Las pastas son por lo general comercializadas en empaques pequeños
de 125, 250, 500 y 1000 g, el material usado de estos empaques es diverso,
principalmente se usan: polietileno, celofán, papel kraft y cartón.7
1.2.3 Conservación de las pastas
La mayoría de los cereales y productos derivados tienen una actividad de agua
(aw=0.5 – 0.6) reducida, donde resulta fácil controlar la multiplicación de
microorganismos con tal de que estos se guarden en almacenen secos.
Para los alimentos con un bajo contenido de humedad como es el caso de las pastas,
mezclas enlatadas, panes y tortas se deben almacenar a una temperatura alrededor
de los 4.4 a 7.2 ºC y mantener la aw por debajo de 0.8 y 0.88, para evitar el ataque por
mohos y levaduras, respectivamente. El deterioro resultante de los cambios
7 Instituto de Investigaciones Tecnológicas. IIT. Industria de Pastas Alimenticias. Bogotá, Septiembre 1973, p. 11-16.
9
químicos que tiene lugar en estos alimentos acaba de llevar a una disminución de la
calidad que afecta su aceptabilidad y valor nutritivo.8
1.2.4 Alteraciones de las pastas
Son varias las alteraciones naturales que pueden presentarse en las pastas, dentro
de las consideraciones más importantes se encuentra la velocidad de secado a la que
se sometan, el secado demasiado lento puede llevar al desarrollo de hongos,
decoloración y agrietamiento; en el caso del spaghetti por ser un producto largo se
puede presentar un estiramiento durante el secado del mismo debido a su propio
peso, si se realiza un secado demasiado rápido puede ocasionar alteraciones tales
como el fraccionamiento y ensortijamiento.9
Existen otras variables como el desarrollo de bacterias formadoras de ácido que
inician con una fermentación ácida, a la que le sigue una fermentación alcohólica
producida por levaduras, si las hay, finalmente ocurre una fermentación acética
causada por las especies Acetobacter.
Esta última de las alteraciones es más probable en las harinas recién preparadas que
en las almacenadas durante periodos de tiempos considerable, cuyo contenido en
número y clase de microorganismos se ha reducido considerablemente. En ausencia
de gérmenes lácticos y coliformes en las pastas, estas pueden ser acidificada por los
micrococos y en su defecto por las especies de Bacillus, especialmente Aerobacillus
que producen ácido láctico, gas, alcohol, acetona y pequeñas cantidades de esteres
8 Desrosier, N. W. Conservación de alimentos. 2000. 157 p. 9 KENT, N.L. Tecnología de los Cereales. España: Editorial Acribia. 1987. p 150.
10
y otros compuestos aromáticos. La mayoría de las pastas desarrollan olor a ácido
acético y esteres.10
1.2.5 Requisitos de Calidad
La Resolución 4393 de 1991 del Ministerio de Salud, establece los parámetros
mínimos para la evaluación de las pastas alimenticias en Colombia (Cuadro 1).
Los Análisis fisicoquímicos establecidos para la evaluación de las pastas alimenticias
en Colombia, son aplicados para:
Determinación de contenido de huevo
Determinación de humedad
Determinación de cenizas
Determinación de acidez
Determinación de colorantes
Determinación de productos grasos
Cuadro 1. Requisitos para las pastas alimenticias
COMPONENTE MÍNIMO MÁXIMO Humedad (%) - 13 Proteína (%) 10.5 - Acidez como ácido láctico (%) - 0.45 Grasa (%) 0.4 - Cenizas (%) - 0.8 Colorante - 0.0 E. Coli, por gramo - 1 Salmonella / 100g. Negativo
Fuente: Ministerio de Salud. Resolución No. 4393 de 1991. Fabricación, empaque y comercialización de Pastas Alimenticias.
10 QUISPE, Damián. Elaboración de Fideos a partir de harina de quinua como sustituto parcial de la harina de trigo. Tesis. Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ciencias Agrarias. Puno, Perú. 2003.
11
1.3 MATERIAS PRIMAS UTILIZADAS EN LA ELABORACIÓN DE
PASTAS ALIMENTICIAS
Las principales materias primas utilizadas en la industria de pastas son: sémola de
trigo durum, semolina, agua, huevo, grasa, sal y en algunos casos hortalizas.
1.3.1 Trigo (Triticum Durum)
Botánicamente, el trigo pertenece a las gramíneas del género Triticum con
diferentes especies; de acuerdo al uso se clasifican en: Triticum durum y Triticum
vulgare; el primero utilizado en la elaboración de pastas, el segundo para
panificación y pastelería.
Figura 3. Cultivo de trigo en U.S.A
En la estructura botánica se diferencian tres zonas: periférica o pericarpio, que
corresponde a aproximadamente el 13%, central o endospermo 85% y el embrión o
germen 2%.
En el cuadro 2 se muestra la composición de las diferentes clases de trigo en 100 g.
12
Estos nutrientes se encuentran distribuidos en las diversas áreas del grano de trigo,
y algunos se concentran en regiones determinadas. El almidón está presente
únicamente en el endospermo, la fibra cruda está reducida, casi exclusivamente al
salvado y la proteína se encuentra por todo el grano; aproximadamente la mitad de
los lípidos totales se encuentran en el endospermo, la quinta parte en el germen y el
resto en el salvado, pero la aleurona es más rica que el pericarpio y testa; más de la
mitad de las sustancias minerales totales están presentes en el pericarpio, testa y
aleurona.
Cuadro 2. Composición proximal del trigo en 100 g
Componente Trigo Común Trigo Duro Trigo Semiduro Trigo Blando Agua 13.23 12.87 13.25 13.78 Proteína 14.16 17.98 14.06 12.25 Grasa 1.89 2.09 1.78 1.72 Almidón 61.84 56.35 61.52 64.46 Fibra cruda (celulosa) 2.29 2.78 2.45 2.38 Materias solubles (glucosa, dextrina)
4.25 5.26 4.27 3.46
Cenizas 2.34 2.67 2.67 1.93 Fuente: NOGARA, S. Elaboración de Pastas Alimenticias. Barcelona: Editorial Sintes. 3ra Edición. 1964., p 7.
Se considera que el trigo durum (Triticum durum) es la materia prima básica para la
elaboración de pastas alimenticias ya que no posee la fuerza elástica del trigo para
pan además de ser rico en pigmentos carotenoides, ya que estos son los que le
confieren el color amarillo a la pasta.
1.3.2 Sémola de Trigo
Según la Norma Técnica Colombiana - NTC 420, la sémola es el producto resultante
de la molienda en los primeros cilindros de trituración y tamizado del trigo (Triticum
13
aestivum), que no pasa por tamiz con malla de 149 micrones (µm), en Colombia se
utiliza y producen sémolas de trigo duros, semiduros y blandos, cuyas
especificaciones técnicas se presentan en el cuadro 3.
Cuadro 3. Especificaciones Técnicas para la Sémola de Trigo
Requerimiento Máximo (%) Mínimo (%) Humedad 14.5 Proteína 10.5 Cenizas 0.50 Acidez 0.07 Harina 8
Fuente: Norma Técnica Colombiana. NTC-420. Sémola de Trigo. Septiembre. Octubre 26 de 1996.
La granulometría para la producción de pastas alimenticias esta en el intervalo de
150-500 µm . 11 El semolato comercial se considera como una mezcla de sémola y
harina, siendo el resultado de la molienda y tamizado del trigo duro o blando. El
tamaño de partícula oscila entre 280 y 132 µm.
Figura 4. Sémola de trigo
En el cuadro 4 se muestra la composición química y el valor nutricional de la sémola
de trigo, la cual posee un alto contenido de carbohidratos y baja proporción de
proteína, grasa y fibra en relación al grano de trigo y a la harina.
11 KENT, N. L. Op. Cit., p. 135-141.
14
Según Kent12, una buena sémola debe estar prácticamente libre de afrecho (salvado),
de lo contrario el producto final presentaría puntos oscuros que causan un mal
aspecto además de facultar la ruptura de la pasta durante o después del secado.
Las cualidades deseables en la sémola son brillo (ausencia de partículas de salvado),
pigmentación amarilla, riqueza proteica de 11.5-13% (para que tenga adecuada
formación del gluten), baja actividad lipoxidásica (destruye el pigmento amarillo en el
amasado) y bajo recuento microbiano para asegurar larga conservación.
Cuadro 4. Composición del trigo, sémola y harina por 100 gramos de porción comestible
COMPONENTE Trigo Sémola Harina Energía Kcal Agua g Proteína g Grasa g Carbohidratos g Fibra g Ceniza g Calcio mg Fósforo mg Hierro mg Retinol mg Tiamina mg Riboflavina mg Niacina mg Ácido Ascórbico Reducido mg
336 14,5 8,6 1,5 73,7 3,0 1,7 36 224 4,6 0
0,30 0,08 2,85 4,8
362 12,1 7,8 1,1
78,4 0,9 0,6 40 125 0,8 0
0,14 0,08 1,21 0,0
359 10,8 10,5 2,0 74,8 1,5 0,4 36
108 0,6 0
0,11 0,06 0,93 1,8
Fuente: Trigo. Triticum sativum. Disponible en: http://www.agualtiplano.net/cultivos/trigo.htm
Según Quaglia13 “la principal diferencia entre la semolina de trigo duro y de trigo
blando, es la cantidad y calidad del gluten presente. La sémola de trigo duro
contiene el 30% de gluten húmedo y la del trigo blando alrededor del 20%.
12 Ibid, p 23-24. 13 QUAGLIA. Ciencia y Tecnología de la panificación. España: Editorial Acribia. 1996., p.
15
El gluten es un producto delicado, debido a que mojado y caliente pierde su fuerza,
si es amasado intensamente. La fuerza del gluten es lo que da a las pastas la
capacidad para conservar su forma cuando son cocidas’’. El gluten apropiado para
las pastas alimenticias, debe ser fuerte y puede ser más corto y menos elástico que el
gluten para la producción de pan.
1.3.3 Harinas Compuestas
El término de harinas compuestas fue creado en 1964 por la Organización para la
Agricultura y la Alimentación (FAO), cuando se reconoció la necesidad de buscar
una solución para los países que no producen trigo. La definición de harinas
compuestas, de acuerdo con el concepto expresado en un principio por la FAO, se
refiere a mezclas elaboradas para producir alimentos a base de trigo, como pan,
pastas, y galletas.
Las harinas compuestas pueden prepararse a base de otros cereales que no sea el
trigo y de otras fuentes de origen vegetal, que pueden o no contener harina de
trigo.14
La utilización de las harinas compuestas en cantidades adecuadas hace posible la
elaboración de alimentos con un mejor balance de aminoácidos esenciales y a través
del uso de procesos tecnológicos adecuados se facilita su digestibilidad y
aprovechamiento biológico para el ser humano, la combinación de ciertos
aminoácidos esenciales limitantes, (por ejemplo la lisina para el caso de los cereales)
de un alimento con otro que tenga este mismo aminoácido en mayor proporción,
como en las leguminosas da como resultado un alimento altamente nutritivo por la
simple razón de llegar a cubrir con todos los aminoácidos esenciales similares a los de
14 ELIAS, Luis. Concepto y Tecnologías para la elaboración y uso de harinas compuestas. p. 1-2. Disponible en: http://www.incap.org.gt.
16
una proteína de origen animal como la carne o la leche; de esta manera se logra
productos altamente nutritivos.
Teniendo en cuenta la importancia de las mezclas y sus beneficios en los alimentos
se puede cubrir deficiencias de los componentes en la dieta alimenticia de la
población colombiana a causa de la situación socioeconómica por la que atraviesa el
país.
La suplementación depende de los hábitos alimenticios y de la disponibilidad de la
materia prima en cada país, en lo posible esta debe ser local ya que al importarla no
sólo se crea una dependencia, sino que se incrementa el costo final del producto.
Más que un concepto, las harinas compuestas son una realidad traducida en
alimentos que se comercializan y se consumen, y que pueden contribuir
significativamente al mejoramiento de la seguridad alimentaría y nutricional de la
población.
En 1975, el Instituto de Nutrición de Centro América y Panamá (INCAP) propuso
extender el concepto de harinas compuestas para cubrir también otro tipo de
harinas que no fuera necesariamente sólo a base de cereales y tubérculos o usada
únicamente para la preparación de productos de panadería, como es el caso de las
harinas compuestas, desarrolladas para la preparación de alimentos de alto valor
nutritivo a base de harinas de cereales, leguminosas, oleaginosas y otras. Se
consideró así, incluir dentro del concepto de harinas compuestas dos grupos
adicionales; aquél representado por la adición de proteína suplementaria a los
cereales en general, y el que estaría formado por harinas compuestas a base de
cereales, leguminosas, oleaginosas u otras.
Para la obtención de harinas compuestas a base de leguminosas es necesario someter
el grano a un proceso de cocción, deshidratación y molienda; obteniendo así una
17
harina precocida, este tipo de producto puede usarse en la preparación de harinas
compuestas basadas en diferentes leguminosas de grano. La combinación del fríjol
común con otros frÍjoles como el caupí (Vigna sinensis) o el guandul (Cajanus cajan)
pueden utilizarse posiblemente reduciendo el precio del producto y creando el
interés para producir otras leguminosas en determinadas regiones.15
Para la producción de alimentos de consumo general como pan, galletas, arepas y
pastas puede utilizarse los siguientes sustitutos de la harina y sémola de trigo.
1.3.3.1 Harina de tubérculos
La yuca puede convertirse en una harina de alta calidad para utilizarse como
sustituto de la harina de trigo, maíz y arroz entre otros. En formulaciones de
alimentos tales como pan debe usarse un buen suplemento enzimático ya que
endurece el producto y oscurece la miga, en pastas es posible sustituir entre un 20-
35%. También se puede utilizar la yuca para la producción como espesante y
extensor de sopas deshidratadas, condimentos, papilla para bebé y dulces. Esta
harina se emplea para alimento animal en los concentrados para aves, camarones,
cerdo y ganado lechero.16
1.3.3.2 Harina de oleaginosas
La harina de soya es la que mejor desempeño da en las mezclas vegetales, su alto
valor nutricional, restaura el contenido proteico de la harina compuesta, debido a la
composición de aminoácidos de la harina de soya.
El proceso de obtención la hace completamente estable al almacenamiento, siendo
además de uso ventajoso por su contenido de aceite y por prolongar las
15 Ibid., 2-3 p. 16 Industrialización de la yuca. Disponible en: www.mercanet.cnp.go.cr/Desarrollo_Agroid/documentospdf/yuca_FTP.pdf.
18
características de frescura en los productos elaborados como en el caso de los
panes, ya que aumenta la absorción de agua entre 1-2%, favorece la fermentación,
mejorando la miga y textura.
1.3.3.3 Harina de cereales
Alrededor del 95% del arroz cosechado se obtiene en el Oriente, sin embargo la
utilización de esta harina como sustituto tiene ventajas ya que en Colombia hay una
aptitud de suelos para este cultivo, un alto grado de tecnificación favoreciendo un
continuo crecimiento de la producción y de diversificación de su consumo. La
harina de arroz se utiliza para la sustitución parcial de harina de trigo en la
elaboración de galletas y en la alimentación infantil como espesante de productos.
La harina de maíz es la que presenta mayor diversidad de usos; su grano es muy
nutritivo con un elevado porcentaje de carbohidratos fácilmente digeribles. Su gran
demanda en grano por parte del consumidor y la industria no dejan suficientes
excedentes que puedan ser aplicados como sustitutos para otros productos.17
1.3.3.4 Harina de Guandul
El guandul (Cajanus cajan Linneo) o ‘’frijolito de todo el año’’ (Figura 5) como es
conocido en la Costa Atlántica y desconocido por el resto del país, es una planta de
la familia de las leguminosas, por su favorable composición nutricional es interesante
a la hora de realizar una mezcla de harinas vegetales, pues es un alimento
nutricionalmente balanceado, bajo en grasa y azúcares, posee en el grano y en las
partes vegetativas una alta proporción de proteínas (23.5%); casi el doble de los
cereales y en cantidades significativamente mayores que las raíces y tubérculos.
17 MONCADA, F. Características de Harinas Compuestas. En: Revista del Instituto de Investigaciones Tecnológicas. IIT. Bogotá. 1993.
19
En el anexo 2 se puede encontrar información acerca del origen y características
botánicas de la planta y el grano de guandul.
Las proteínas de las leguminosas de grano, se considera fuente rica en lisina,
aminoácido escaso en los cereales, por tal razón es evidente que la proteína de las
leguminosas constituye el suplemento natural de la proteína de los cereales.
Figura 5. Grano de Guandul
De manera general el guandul es un alimento nutricionalmente balanceado, pues
presenta una distribución de nutrimentos muy cercano a las recomendaciones, esto
es, proteínas de 15 – 25 %, energéticos (carbohidratos y grasas) 60 – 70 %, reguladores
(Vitaminas y minerales) 15 – 25 %. Su bajo contenido graso resulta ser ventajoso ya
que el consumidor actual busca alimentos bajos en lípidos, su contenido de fibra
indica que es un alimento integral; el bajo contenido de azúcares totales puede
hacer disminuir o desaparecer los problemas de flatulencias tan normales en frijoles
comunes.
En el cuadro 5 se presenta el análisis proximal para la harina cruda y precocida de
guandul, en % BS.
20
Generalmente el guandul se reconoce como una leguminosa rica en proteína de alta
calidad (variando de 19 a 28%) y un excelente acompañante de los platos
tradicionales.
Cuadro 5. Análisis proximal para harina cruda y precocida de guandul, en % (BS)
PARÁMETRO HARINA CRUDA HARINA PRECOCIDA Proteína Cruda (N X 6.25) 23.28 26.34 Grasa (Extracto Etéreo) 1.88 1.32
Fibra Cruda 9.33 2.9 Carbohidratos Totales 60.04 63.78 Cenizas 5.47 5.66
Calcio (mg /100g) 31.81 15.8 Hierro (mg /100g) 10.42 8.77 Fósforo (mg /100g) 460.6 414
Fuente: Vélez Zape, J.C. Utilización agroindustrial del Guandul. En: Guandul sale del anonimato. 1996.
Los escasos estudios que se han realizado con esta leguminosa indican que el valor
nutritivo de este alimento permite combatir la desnutrición que se presentaba en
nuestro país hacia los años 70, estudios realizados sobre la evaluación de eficiencia
proteíca (PER) 1.25 para el guandul en relación a otras especies de P. vulgaris 0.11-
0.46; ha dejado ver la importancia que puede tener este tipo de leguminosa a nivel
nutricional. El total de aminoácidos de la proteína del Cajanus cajan se ilustran en el
cuadro 6.
El principal uso es el alimenticio, aunque esta leguminosa tiene varios usos, entre
ellos el forraje o abono verde, pigmento en raciones para gallinas ponedoras, entre
otros; sin embargo por su ‘‘mala fama’’ no es muy aceptado por los cultivadores, es
poco comercial en esta zona del país y difícilmente aceptado por tratarse de un
alimento que solo es consumido por las clases populares.
21
Cuadro 6. Composición de aminoácidos del guandul
AMINOÁCIDOS DEL GUANDUL (mg. de aminoácido por 100 g
de proteína o 16 g de nitrógeno) Histidina 3.276 Isoleusina 5.748 Leusina 10.071 Lisina 8.451 Metionina 1.169 Fenilananina 7.066 Treonina 6.158 Triptófano 1.035 Valina 6.251
Aminoácido limitante: Metionina Fuente: CORTES, M. Relación de eficiencia proteica del Cajanus Cajan (Guandul). Tesis. 1979.
En general el guandul es un fríjol que presenta una gran versatilidad, las semillas y
hojas del guandul constituyen un excelente forraje apto para ganado de levante,
lechero y engorde. Con frecuencia, se utiliza para heno y ensilaje (a menudo, con
melaza); para este objeto se emplean las variedades de grano pequeño.
1.3.4 Harinas compuestas en la elaboración de pastas al imenticias
Según Zapata18 hacia el año 1974 el Instituto de Investigaciones Tecnológicas (IIT)
desarrolló trabajos sobre el enriquecimiento de pastas alimenticias con proteína de
origen vegetal haciendo la sustitución de sémola por farináceos localmente
disponibles.
Una formulación para pastas alimenticias estudiada por el IIT comprendió 25% de
harina de soya, 50% de harina precocida de maíz y 25% de sémola de Trigo, el 18 ZAPATA. L.E. Investigación y Desarrollo en Extrusión de Alimentos en el Instituto de Investigaciones Tecnológicas, en Bogotá, Colombia. En: Revista del Instituto de Investigaciones Tecnológicas. IIT. No.123. Vol. 22. Enero/Febrero 1980. 9 p.
22
proceso exigía que las harinas sustituyentes estuvieran precocidas para mejorar las
propiedades mecánicas de las pastas, bajo estas condiciones era posible sustituir
hasta el 75% de la sémola de trigo. De esta manera se abre un camino nuevo hacia el
concepto de lo que son las “Harinas compuestas o Mezclas vegetales’’.
Recientemente se han hecho otros estudios que han incluido materias primas como
la harina de quinua (Chenopodium quinoa willd), como sustituto de la sémola hasta
un 15%, esta se ha empleado como una alternativa para elevar el valor nutritivo de
esta clase de productos además de posibilitar su consumo en la población
Colombiana y lograr un posicionamiento del producto en el mercado nacional.19
Otras investigaciones han sido dirigidas a la determinación de las posibilidades de
utilización de Tubérculos Autóctonos Colombianos en la Elaboración de Pastas
Alimenticias Frescas, proyectos que han sido llevados a cabo en el Centro Nacional
de Investigaciones Tibaitatá en la Sede del Laboratorio de Farinología, mediante el
convenio técnico económico Corpoica-Pronatta, como respuesta a una carencia de
estudios sobre procesamiento de raíces y tubérculos como arracacha (Arracacia
xanthorrhiza), ñame (Dioscorea spp.), ulluco (Ullucus tuberosus), ibia (Oxalis
tuberosa) y cubio (Tropaeolum tuberosum) con el fin de incluirse en la formulación
de pastas alimenticias, el cual se constituye como un alimento básico en la dieta
alimentaría.
La inclusión de raíces y tubérculos se justifica por que estos proporcionan a la
población colombiana alimentos nutritivos de bajo costo además permite disminuir la
subutilización que presentan estos alimentos.20
19 RICAURTE, L., y POLANIA, T. Utilización de la harina de Quinua (Chenopodium quinoa wild) en la elaboración de pastas alimenticias. Tesis. Universidad de la Salle. Facultad de Ingeniería de Alimentos. Bogotá. 1996. 20 Arias S.L y Rivera A.E. Determinación de las posibilidades de Utilización de Tubérculos Autóctonos Colombianos en la Elaboración de Pastas Alimenticias Frescas. Disponible en Internet: http ://200.13.202.26.90/pronatta/proyectos/pdf/public/981411033p12.doc.
23
1.3.5 Ahuyama
La Ahuyama o Zapallo (Cucúrbita máxima) es una legumbre de gran producción en
nuestro país, taxonómicamente la ahuyama se clasifica entre la familia de las
Curcubitáceas; género Curcubita y varias especies mencionadas anteriormente,
entre estas la más cultivada en nuestro país es la C. máxima.
La ahuyama pertenece al género Curcubita sp. del cual han sido descritas 27
especies, cinco de las cuales son domésticas, genéticamente aisladas entre sí.
Las especies cultivadas son las siguientes:
Figura 6. Fruto de ahuyama
Curcubita moschata
Curcubita pepo
Curcubita máxima
Curcubita panéalo
Curcubita ficifolia
De las cuales las cuatro primeras son anuales y la última es perenne. Las variedades
de ahuyama se diferencian por su forma, color del fruto (Figura 7), pulpa y semilla;
textura, consistencia, color y olor de la pulpa.
24
La ahuyama es un alimento excelente por su alto contenido en carotenoides y otros
minerales es de fácil digestión.
Figura 7. Frutos de ahuyama según su forma
En el cuadro 7 se indica el valor nutritivo de cada componente en 100 g. de parte
comestible de ahuyama (Cucúrbita máxima).21
Cuadro 7. Valor nutritivo de la ahuyama por cada 100 g. de la parte comestible
Indicador Cantidad Indicador Cantidad Indicador Cantidad Calorías 38 g Fibra 0.9 g Vitamina A 495 U.I. Humedad 87.5 g Cenizas 0.9 g Tiamina 0.06 mg Proteínas 1.5 g Calcio 26 mg Riboflavina 0.06 mg Grasa 0.4 g Fósforo 34 mg Niacina 0.9 mg Glúcidos 8.8 g Hierro 0.8 mg Ac. Ascórbico 0.8 mg
Fuente: Guzmán Pérez, J.E. Ahuyama y Pepino En: Patilla y Melón. 1991. 36 p.
En el anexo 3 se referencia la composición química de la harina de ahuyama.
21 El cultivo de la Ahuyama. En: Esso Agrícola, Vol. 36 No 1. Abril, 1989. 32 p.
25
1.4 NUTRIENTES RELEVANTES
1.4.1 Carotenoides y Provitamina A
Los carotenoides están en un grupo de más de 600 plantas naturales de pigmentos
que proveen los colores amarillos y rojos vistos en muchas frutas y vegetales que
aportan la vitamina en forma de carotenoides.
Químicamente se clasifican como terpenoides, sustancias derivadas de la naturaleza
del intermedio metabólico ácido mevalónico. Los más importantes dentro de este
grupo son los esteroides y los carotenoides, estos últimos se encuentran en todos los
tejidos fotosintéticos, junto con las clorofilas.
Tanto los esteres de retinol como los carotenoides son bastante estables en los
alimentos. La mayor parte de la información que se tiene se refiere a los
carotenoides. El β-caroteno es el carotenoide más conocido, puede ser convertido
dentro de la mucosa intestinal a dos moléculas idénticas de retinol o vitamina A,
debido a la enzima β-caroteno 15,15 dioxigenasa.
La absorción intestinal de carotenoides de la dieta es facilitada por la formación del
ácido micelino de la bilis. La estructura hidrocarbonada de los carotenoides parece
ser soluble en agua y como otros lípidos no polarizados son solubilizados dentro del
tracto intestinal.
La solubilización facilita la difusión de los lípidos a través de la película de agua no
removida. La presencia de grasa en el intestino delgado estimula la secreción de bilis
de la vesícula y mejora la absorción de los carotenoides por el incremento de tamaño
y estabilidad de las micelas permitiendo que más carotenoides sean solubilizados.
26
Se consideraban previamente que 6 µg de β-caroteno proporcionaba 1 µg de retinol
denominado 1 µg equivalente de retinol (RE), actualmente se representa como
equivalente de retinol activo (RAE) y se indica la nueva relación así: 1 µg RAE = 1µg
retinol = 12µg β-caroteno = 24 µg α-caroteno o β-crytoxanthin (las otras dos
provitaminas A del caroteno).22
Los carotenoides que poseen actividad de vitamina A pueden ser también
absorbidos o pueden adherirse para formar la vitamina A antes de excretarlo al
sistema linfático. La absorción de carotenoides esta acompañada por la mucosa
intestinal enzima β-caroteno 15,15 dioxigenasa por mecanismos de absorción no
centrales.
La rata de conversión de una fuente de β-caroteno altamente disponible en
humanos a retinol ha sido demostrada y esta entre 60-75%, pero también varia con el
nivel de vitamina A. Los carotenoides son transportados en el suero exclusivamente
por lipoproteínas.
Han sido identificados 34 carotenoides en el suero y leche materna. Hasta ahora los
más predominantes en el suero humano son: β-caroteno, licopeno y luteína, estos son
los más prevalecientes en la dieta así como también el zeazanthin y cryptoxanthin.
La vitamina A es indispensable en el mecanismo de la visión; además, es necesaria
para el mantenimiento morfológico y funcional de las células epiteliales (glándulas,
piel, pelo, uñas y mucosa) y para el desarrollo normal del niño, por su efecto sobre el
crecimiento de las estructuras óseas y los dientes. Finalmente, participa en la
utilización de las sustancias proteinicas. La ausencia de esta vitamina afecta
principalmente a los niños en edad preescolar.
22 A new approach to vitamin A activity and dietary fiber. En: Food technology. July 2001 Vol 55. No 7. 106 p
27
Las consecuencias funcionales por deficiencia de Vitamina A son la ceguera
nocturna como la más importante, seguido de su relación con la morbimortalidad de
niños preescolares en un grado leve. La vitamina A es un potente antioxidante así
como posible protector de la arteoesclerosis y cáncer especialmente de tejido
mamario, su deficiencia aumenta el riesgo de padecer estas enfermedades.
Diversos estudios sobre el impacto de la suplementación con la vitamina A en
población con elevada prevalencia de signos oculares, la morbilidad por diarrea e
infecciones respiratorias agudas podrían reducirse significativamente (75%) si se
corrigiera la deficiencia de vitamina A. En casos clínicos se ha evidenciado una
disminución de neumonías y de otras infecciones asociadas con el sarampión. La
deficiencia moderada o severa de esta vitamina altera la movilización del hierro y su
utilización en el proceso de eritropoyesis.
La biodisponibilidad de los carotenoides de todos los alimentos puede ser variada, la
vitamina A activa o retinol se encuentra únicamente en alimentos de origen animal,
especialmente en hígado y yema de huevo, mientras que sus precursores
carotenoides se encuentran en hortalizas de color verde oscuro, o amarillo intenso
(zanahoria, ahuyama, pimiento, tallos, guascas, espinacas, berros, acelga) y en frutas
amarillas (cachipay, chupas, mamey, mandarina, zapote, papaya, curuba), también son
fuentes la mantequilla, y el queso.
Ha sido comprobada la hipótesis de que al someter a altas temperaturas a los
alimentos puede mejorar la disponibilidad de los carotenoides, esta demostrado que
lo que afecta la cantidad de carotenoides, es la inmersión o cocción del producto
en agua, para evitar esto se pueden utilizar métodos como secado, vaporización y
concentración. La habilidad de la luz para degradar los carotenoides ha sido
evaluada durante el almacenaje; la exposición de los productos a ésta resulta en una
pérdida del 60% de carotenoides, en contraste a su almacenaje en la oscuridad, que
tiene una pérdida del 18%. Los carotenoides están implicados en la protección de
28
enfermedades cardiovasculares, la disminución de los riesgos de cáncer,
degeneración muscular y han sido usados en el tratamiento de desórdenes
fotosensitivos.23
1.4.2 Proteínas Las proteínas son sustancias orgánicas que contienen carbono, hidrógeno, oxígeno y
nitrógeno.
Están compuestas de aminoácidos, sus unidades más simples, algunos de los cuales
son esenciales para nuestro organismo; es decir, que necesariamente han de ser
ingeridos junto con la dieta, ya que el cuerpo no es capaz de producirlos por sí solo.
Los aminoácidos esenciales son isoleucina, leucina, lisina, metionina, fenilalanina,
treonina, triptófano y valina.
En función de la cantidad de aminoácidos esenciales, se establece la calidad de los
distintos tipos de proteínas. Aquellas que contienen cantidades suficientes de cada
uno de los aminoácidos esenciales son proteínas de alto valor biológico y, cuando
falta un aminoácido esencial, el valor biológico de esa proteína disminuye.
El organismo no puede sintetizar proteínas si tan sólo falta un aminoácido esencial.
Todos los aminoácidos esenciales se encuentran presentes en las proteínas de origen
animal (huevo, carnes, pescados y lácteos), por tanto, estas proteínas son de mejor
calidad o de mayor valor biológico que las de origen vegetal (legumbres, cereales y
frutos secos), deficitarias en uno o más de esos aminoácidos. Sin embargo, proteínas
incompletas bien combinadas pueden dar lugar a otras de valor equiparable a las de
23 INSTITUTO COLOMBIANO DE BIENESTAR FAMILIAR. Recomendación diaria de calorías y nutrientes para la población Colombiana. Septiembre, 1975.
29
la carne, el pescado y el huevo (especialmente importante en regímenes
vegetarianos).23
A continuación se establece una clasificación de las proteínas por su contenido en
aminoácidos esenciales
• Proteínas completas o de alto valor biológico: si contienen los aminoácidos
esenciales en cantidad y proporción adecuadas.
• Proteínas incompletas o de bajo valor biológico: si presentan una relación de
aminoácidos esenciales escasa. Las legumbres y los frutos secos son
deficitarios en metionina, mientras que los cereales son deficitarios en lisina.
Según la OMS, la proteína de mayor calidad es la del huevo, a la que se asignó el
valor de referencia 100, a partir del cuál se determina el valor biológico del resto de
proteínas.
Según se desprende de numerosos estudios sobre evolución de consumo de
alimentos en las sociedades occidentales, el porcentaje de energía aportado por las
proteínas y grasas aumenta progresivamente hasta alcanzar cifras preocupantes.
Así es común encontrar poblaciones en donde las proteínas aporten en torno al 20%
de la energía total de la dieta, frente al 12-15 % recomendado.
Las proteínas se encuentran ampliamente distribuidas tanto en alimentos de origen
animal (carnes, pescados, leche y huevos), como en alimentos de origen vegetal
(legumbres, cereales y frutos secos). Las proteínas animales, al tener mayor
contenido en aminoácidos esenciales resultan más completas que las vegetales. Sin
23 Olmo. M. Las Proteínas. Disponible en: http://www.enbuenasmanos.com/ARTICULOS/muestra.asp?art=546
30
embargo, la relación adecuada entre ellas en una dieta equilibrada debe ser mayor
que uno, a favor de las vegetales.24
La ausencia en una dieta de un solo aminoácido esencial ocasiona inmediatamente
un déficit de absorción digestiva, por lo que no puede ser compensado por
cualquier otro aminoácido, para ello se puede llegar a una complementariedad en
cuanto a sus aminoácidos esenciales de acuerdo a las siguientes combinaciones:
Cereales o semillas oleaginosas + huevos o leche, derivados lácteos, carne o
pescado.
Cereales o semillas oleaginosas + soja o levadura de cerveza.
Cereales o semillas oleaginosas + legumbres o vegetales.
Legumbres o tubérculos + huevo, lácteos, carne o pescado, soja o levadura de
cerveza.
1.5 OPERACIONES UNITARIAS DEL PROYECTO
1.5.1 Molienda y Caracterización granulométrica
Muchos productos y materias primas de la industria alimentaría requieren una
preparación y acondicionado, con el fin de obtener un tamaño determinado de
partícula. Esto requiere de dos operaciones unitarias: reducción de tamaño
(trituración y molienda) y la caracterización granulometrica.
Al aplicar la reducción de tamaño a un material se obtiene un producto más o menos
pulverulento, según su naturaleza, las condiciones del equipo, el tiempo de
operación, entre otras.
24 Olmo, M. Las Proteínas. Disponible en: http://www.enbuenasmanos.com/ARTICULOS/muestra.asp?art=546
31
No todas las partículas producidas tienen el mismo tamaño, por lo que es de gran
interés conocer la distribución de los tamaños que cada máquina puede producir.25
1.5.2 Propiedades de los sól idos Las propiedades de los sólidos permiten dar a conocer las características de los
materiales, ya sean como partícula individual o como conglomerados como es el caso
de las harinas, siendo esta última la más importante para el estudio; un material
pulverulento (harinas) tiene la característica de poseer un flujo no libre ya que las
partículas actúan como aglomerados o en masas, el flujo es discontinuo,
desordenado y no uniforme, por otra parte las partículas poseen un diámetro
pequeño, la densidad es baja y el área superficial alta; cuando el material posee altos
porcentajes de humedad, este puede exhibir cohesividad y adhesidad en mayor o
menor grado; por tal razón es importante determinar propiedades como:
Densidad aparente (A): Masa total correspondiente a la unidad de volumen
ocupado por el material.
Densidad aparente empacada (P): Es la cantidad total de material que puede
ocupar un volumen después de someterlo a vibración en un determinado tiempo.
Estas dos densidades pueden determinarse mediante la Balanza Schopper la cual
esta estandarizada para determinar la masa en un volumen especifico que
corresponde a ¼ L (250 cm3). De la determinación de estas dos propiedades pueden
obtenerse por cálculo otras como:
Densidad Aparente promedio(AP) = ( )
2PA +
Densidad Aparente de trabajo(W) = ( ) ACAP +−
25 Ibarz Ribas, Alberto et al. Métodos experimentales en la ingeniería alimentaría. 194-199 p.
32
Compresibilidad (C) = %100*⎟⎠⎞
⎜⎝⎛ −
PAP
Es el grado de compactación que sufre un material cuando se ha sometido a
cierta compresión durante un determinado tiempo.
Porosidad (p) = %100*1 ⎥⎦⎤
⎢⎣⎡ −
GW
Donde, G es la gravedad específica ( )PA . Mide el porcentaje de huecos vacíos,
poros o espacios que hay en una masa de sólidos.
1.5.3 Mezcla en fase sól ida e Índice de Mezclado
El mezclado de sólidos puede darse en dos escalas diferentes; el macro y micro
mezclado, el tipo de operación que se aplique depende de las características del
material a mezclar.
El macromezclado o mezclado convectivo es aplicado principalmente a materiales
que fluyen libremente y con tamaños de partícula por encima de 76 µm.26
En la mezcla de productos granulares en fase sólida la probabilidad de obtener una
distribución ordenada de las partículas es prácticamente nula. En la mezcla de
sólidos se presentan tres diferentes tipos de mecanismo que suelen asociarse e
interaccionar a la hora de realizar la operación unitaria, tales mecanismos son:
convección, transporte de partícula de un lado a otro, difusión movimiento
aleatorio de partículas individuales y transporte, cizallamiento o corte.
Como consecuencia de estos movimientos de partículas durante la operación de
mezclado se da el fenómeno de segregación (la mezcla y desmezclado tienen lugar
26 Goris, D y Van Der Wel, P. Pick the Right Solids Mixer. En: Chemical Engineering. Vol. 110. No.3. Marzo 2003. 39-46 p.
33
simultáneamente), los principales mecanismos que influyen en la segregación de
sólidos son la percolación, vibración y transporte, como se muestra en la figura 8.
Las propiedades de los ingredientes que más influyen en el grado de mezcla son el
tamaño, forma y densidad de las partículas, entre más parecidas o similares sean
estas propiedades mucho más fácil será la operación de mezcla.
Figura 8. Mecanismos de segregación
Percolación Vibración Transporte
El grado de uniformidad esta dado por el índice de mezclado que indica el criterio
de equilibrio de los componentes de la mezcla, que depende a su vez del tipo de
mezcladora. El control en esta etapa consiste en muestrear el material, analizar las
muestras y tratar estadísticamente los resultados.26
En la industria de los alimentos es frecuente que las mezclas hayan de satisfacer
unos determinados requerimientos legales acerca de la composición, de tal manera
existen diversos índices de mezclado que permiten controlar la uniformidad de la
mezcla y comparar el funcionamiento entre los diferentes tipos de mezcladores, de
tal manera se han planteado la utilización de un índice de mezclado (Is), elegido de
tal manera que varíen desde 0 hasta 1 durante el curso de la operación de
26 Rodríguez S., Francisco et al. Ingeniería de la Industria Alimentaría. Vol. II Operaciones de Procesado de Alimentos. 65 – 77 p.
34
mezclado, válido para mezclas de sólidos pulverulentos o en partículas, dichas
ecuaciones se presentan a continuación:
m
Isσσ∞=1 (Ecuación 1)
∞−
−=
σσσσ
ο
ο mIs2 (Ecuación 2)
∞−
−= 22
22
3 σσσσ
ο
ο mIs (Ecuación 3)
∞−
−=
σσσσ
ο
ο
LogLogLogIs m
log4 (Ecuación 4)
La manera de medir el comportamiento de la operación de mezclado y la
uniformidad del material a mezclar es determinando la desviación estándar (σm), esta
viene dada por:
( )
11
2
−
−=∑=
n
xxn
ii
mσ (Ecuación 5)
Donde, n es el número de muestras tomadas, ix la concentración del componente
en cada una de las muestras y x es la concentración media del componente en las
muestras.
El valor de σm es válido para ensayos de un material específico y un determinado
tipo de mezclador, la concentración del componente o material específico suelen
expresarse en fracción o porcentaje.
35
Si se tiene la mezcla de dos componentes, consistentes en una fracción p de un
componente P y una fracción q del componente Q; antes de iniciarse el mezclado,
cualquier muestra pequeña que se tome consistirá en un componente puro para los
materiales que componen la mezcla, en estas condiciones la desviación estándar para
“mezclado a tiempo cero” (σ0 ) y corresponde al estado en que no hay ninguna
interacción de la partículas.
( )pp −= 1οσ (Ecuación 6)
La probabilidad de que una partícula escogida al azar sea del componente Q es q y
de que no sea Q es (1-q), a muestras que contengan N partículas, la desviación
estándar para una mezcla perfecta viene dada por:
( )N
pp −=∞
1σ = Nοσ (Ecuación 7)
Para sólidos granulares este valor es distinto de cero, mientras que para pastas
puede ser cero, suponiendo que los análisis sean precisos.27
A medida que el tiempo de operación transcurre la mezcla se volverá más ordenada
al azar y después de un tiempo el estado aleatorio se alcanza, lo que significa que el
producto está bien mezclado; el estado a tiempo cero y el estado aleatorio para una
mezcla perfecta al azar, se muestra en la figura 9.
27 Ibid, 65-71 p.
36
Figura 9. Estado de las partículas en la operación de mezclado
Estado sin mezcla Estado con mezcla
1.5.4 Humectación y Amasado
La humectación es el mecanismo mediante el cual se generan masas por la adición de
agua a sólidos granulares o pulverulentos con el fin de que al interactuar estas
formen masas o pastas propias de fluidos viscoelásticos que poseen características
reologicas como elasticidad, tenacidad, extensibilidad, entre otras.
El amasado tiene como objetivo repartir progresivamente y de forma homogénea el
agua de hidratación en el seno de las partículas de los sólidos granulares que para
este caso corresponden a la sémola y harinas de guandul y ahuyama, el material se
comprime contra las paredes del tanque de mezclado y la masa formada se estira y
rompe bajo la acción del dispositivo de mezcla, esto hace que a su vez se eleve
sustancialmente la viscosidad, densidad, humedad y temperatura en función del
tiempo.
1.5.5 Propiedades Reologicas de la masa La reología, una rama de la mecánica, es el estudio de aquellas propiedades de los
materiales que determinan su respuesta a la aplicación de fuerza mecánica, en la
37
práctica industrial, y refiriéndonos a la ciencia y tecnología de alimentos, el término
reología se refiere al flujo y a la deformación de materiales inusuales que no son
"clásicos", denominados "viscoelásticos", con propiedades complejas que no pueden
ser descritas por las teorías clásicas; materiales tales como la masa de harina de
trigo, la mayonesa, el queso mozzarella fundido, la salsa de tomate, el arequipe, o el
chocolate. El término reología proviene de la palabra griega rheo, que significa flujo,
y de logos, que se refiere al estudio o tratado de algo.28
La calidad de las harinas es controlada mediante la información que pueda ser
obtenida mediante mixogramas, farinogramas o alveogramas, este último es uno de
los más utilizados por su simplicidad ya que proporciona información útil sobre la
fuerza de la masa con respecto a la calidad del gluten.
El alveograma permite definir las siguientes variables:
W: Es la fuerza de la harina medida en Julios x 10-4, y es el trabajo de
deformación de la masa, su valor se halla midiendo la superficie del alveograma o
curva (S en cm2) mediante el planímetro multiplicando por el coeficiente 6.54.
P: Es la tenacidad medida en mm (Q-P), multiplicado por el factor de corrección
K=1.1 y es por lo tanto la altura del alveograma. Corresponde a la presión máxima
necesaria para la deformación de la muestra.
L: Representa la extensibilidad y también se mide en mm (O-N), corresponde a la
base de la curva, tiene su equivalente para cada valor de G = l22.2 . Es la
capacidad de una masa para dejarse estirar y convertirse en lámina.
28 Asociación Colombiana de Ciencia y Tecnología de alimentos. ACTA. Reología y textura en la industria de alimentos. Jornada de actualización. Bogotá, Agosto 23 de 2004.
38
P/L: Representa el equilibrio, el cual es la relación entre tenacidad y
extensibilidad.
Figura 10. Partes de un alveograma
G: Es la medida de los índices de hinchamiento leídos en el ábaco de ruptura,
este va en relación con el volumen de aire que se necesita para romper el alvéolo
formado al insuflar aire en la masa.29 (M-N)
1.5.6 Extrusión
La utilización de diferentes tecnologías para el procesamiento de alimentos permite
lograr varios productos, la extrusión termoplástica es un proceso que ha tenido una
gran expansión en la industria de alimentos.
Esta tecnología es importante para el aprovechamiento de productos y
subproductos, tiene como finalidad ampliar la gama de productos que componen la
29 CALAVERAS, J. Tratado de panificación y bollería, Madrid, España. 1996. 34-38 p.
39
dieta, elaborado a partir de ingredientes básicos, aumentando la variedad de
alimentos procesados, alimentos con distinta forma, textura, color y sabor, además
de mejorar la calidad nutricional.
En su forma más simple, un extrusor en caliente consiste en un cilindro pesado o un
barril en el cual se encuentra un tornillo rotatorio ajustado a una alta velocidad. En
el proceso de extrusión se distinguen tres fases correspondientes a las distintas
zonas del extrusor:
Zona de alimentación
Zona de transición
Zona de alta presión
Figura 11. Esquema de un extrusor
Ingreso
Salida
Tornillo
Camisa de calefacc ión o enfriamiento
BarrilMatriz o dado
Zona de alta pres ión
Zona de trans ic ión
Zona de alimentac ión
La mezcla que va a ser extruída puede alimentarse ya sea por medio de un previo
acondicionamiento o directamente en un mezclador alimentador. El material en
forma granular con humedad entre 10% y 35% entra en la zona de alimentación y es
transportado por la acción del tornillo, que en esa parte posee unos filetes más
profundos y comienza a transformarse en una masa que al avanzar va aumentando
su temperatura.
40
En la zona de transición, la masa es parcialmente cocida con temperaturas que van
desde los 120ºC a 170ºC y presiones de 20 a 40 atmósferas según el tipo de extrusor
que se emplee. En la zona de alta presión, la masa termina por cocinar y su
estructura es alterada totalmente por la acción de elevados esfuerzos de corte y de
las interacciones moleculares que la temperatura favorece. Esta zona mantiene la
presión contra la boquilla de salida, la cual esta diseñada para dar una forma
determinada al producto. A medida que la masa atraviesa la boquilla, la presión es
liberada rápidamente, permitiendo que una gran parte del agua sobrecalentada sufra
la evaporación, expandiendo el material.30
En la elaboración de pastas alimenticias, la extrusión se realiza sin elevar la
temperatura en la zona de transición, lo que se busca es generar una alta presión
para lograr un moldeado óptimo de la misma a la salida de la boquilla o dado. En la
parte exterior del barril circula un medio refrigerante que evita daños en la masa
por exceso de temperatura, manteniendo la masa a una temperatura por debajo de
50ºC. Dentro del proceso de extrusión existen variables extrínsecas e intrínsecas
que afectan el producto elaborado, en el cuadro 8 se presentan algunas de estas.
Cuadro 8. Factores que afectan el proceso de extrusión
Parámetros Intrínsecos Parámetros extrínsecos
Naturaleza de la partícula (tamaño de partícula, características de la proteína, etc).
Forma del producto extruido
Humedad de la masa Material del barril, tornillo y el dado.
Temperatura de la masa r.p.m del equipo
Viscosidad de la masa La cantidad de masa alimentada al extrusor
Características geométricas del tornillo
Fuente: Kruger E.J. et al. Pasta and noodle technology 1996. 39 p.
30 GUERRA, Rosaura. Extrusión, una nueva tecnología aplicada al procesamiento de Maíz Normal y Opaco-2. Tesis. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Química. México. 1978.
41
En el cuadro 9, se reporta las condiciones para la producción de pastas cortas (ej.
spaghetti, tagliatelle) y largas (ej., conchitas, lasaña), la humedad y presión ejercida
en el producto para los tipos de material mas comunes usados en la industria.
Cuadro 9. Condiciones del proceso de extrusión
PARÁMETROS DE PROCESO MATERIAL DEL DADO Bronce Teflón
Humedad del producto extruído (%)
30 – 32 29 – 30
Presión de extrusión (MPa)* En pastas cortas 5.0 – 9.0 9.0 – 11.0 En pastas largas 8.0 – 1.0 9.0 – 12.5
* 1 MPa ≈ 10 bar Fuente: Kruger E.J. et al. Pasta and noodle technology 1996. 45 p.
1.5.7 Secado
El procedimiento estándar para realizar la deshidratación de las pastas es desecar
rápidamente la superficie exterior de la pieza, esto le confiere resistencia y
disminuye las ocasiones de crecimiento de mohos; generalmente se elimina un 40%
del total del agua de la pieza en 30 minutos, produciendo una zona relevante seca en
el exterior, mientras que en el interior permanece húmedo.31
El agua debe ser eliminada a velocidad constante para evitar gradientes de humedad
en el interior de la masa que podrían causar la formación de pequeñas grietas o
micofisuras como pelos en el producto que le opacifican disminuyendo su
resistencia y cuya manifestación se denomina ensortijamiento.
El cuarteamiento es producido por contracción diferencial al eliminar el agua del
producto. Por el contrario si esta desecación se realiza muy lenta pueden ocurrir
31 Hoseney, R. Carl. Principios de ciencia y tecnología de los cereales. 170 p.
42
problemas, dependiendo del tipo de producto.32 El proceso de eliminación de agua
del producto se realiza mediante su difusión hacia la superficie; al inicio se
encuentra en fase líquida donde luego se moviliza hacia la superficie del alimento
dándose en algún punto el cambio de fase a vapor, como se requiere de calor para
evaporar el agua ocurre un fenómeno de transferencia de materia y calor para
deshidratar el producto.33
Para dicho procedimiento se recomienda usar en función del tipo de pasta, la
denominada curva de secado, el cual se consideran tiempos, temperaturas y
humedades, tanto del proceso como del producto.
Dentro de un proceso de deshidratación pueden presentarse dos etapas una que
corresponde al periodo de velocidad constante en la que la superficie del producto
siempre permanece húmeda y el periodo de velocidad decreciente en el que se
elimina la humedad ligada al interior de la matriz sólida, la velocidad de secado(W)
puede determinarse mediante la ecuación 8:
tAxssW
∆×∆×
= (kg agua/m2h) (Ecuación 8)
Donde, SS (Fracción sólida), ∆x (Diferencial de la fracción húmeda), A (Área de
secado) y ∆t (Diferencial del tiempo). La curva obtenida de velocidad de secado
permite calcular el tiempo teórico de deshidratación mediante las siguientes
ecuaciones:
Tiempo para el intervalo de velocidad constante (tc)
32 Ibid, 171 p. 33 Ibarz Ribas, A. et al. Métodos experimentales en la ingeniería alimentaría. España. Editorial: Acriba Zaragoza 2000.
43
( )
AWcxxsst c
c ×−
= ο (Ecuación 9)
Tiempo para el intervalo de velocidad decreciente (tdc)
∫= Xdc
Xc
dc
WdxA
sst (Ecuación 10)
Tiempo teórico de secado = dcc tt + (Ecuación 11)
1.5.8 Calidad de la pasta en la cocción Algunas de las características que permiten clasificar este concepto son:
hinchamiento debido a la absorción de agua (2.5 veces su peso seco), la cantidad de
sólidos perdidos en el agua de cocción, pegajosidad de la superficie de la pasta
cocida, desintegración del producto cocido, aroma y gusto.
La capacidad que tienen las pastas de conservar su integridad después de la
cocción esta en función de la posibilidad que tienen las proteínas de formar una red
insoluble que sea impermeable a la salida de los almidones; parece que esto esta
asociado a ciertas proteínas de bajo peso molecular ricas en azufre.
Según Kent34, et al (1989) el tiempo de cocción óptimo se define como aquel en el
cual el corazón blanco de la pasta desaparece cuando se ha sometido a cocción.
34 Kent, Op. Cit. 221 p.
44
2 MATERIALES Y MÉTODOS
2.1 ETAPA PREEXPERIMENTAL
Para la adecuación de las materias primas se realizó una etapa preexperimental que
permitiera establecer y definir las condiciones de operación del molino, así como la
granulometría óptima para el proceso de elaboración de pastas alimenticias. Para
lograr tal fin se realizó molienda en una sola criba (2.0 mm, 1.2 mm y 0.5mm) para la
ahuyama deshidratada y el guandul con la posterior caracterización granulométrica
para cada una de las materias primas.
2.1.1 Selección y Adecuación de Materias Primas
Para llevar a cabo esta investigación se uso como materia prima la ahuyama
proveniente del Valle del Cauca, de fácil adquisición en la Central de Abastos de
Bogotá; la variedad con que se trabajó fue la mexicana perteneciente a la especie
Curcubita máxima, siendo ésta la más cultivada en dicha zona y la de mayor
comercialización en la capital del país; el guandul fue adquirido en la plaza de
mercado de la ciudad de Barranquilla y la sémola de trigo a utilizar se adquirió en el
molino San Luís, ubicado en la capital del país.
La harina de guandul se obtuvo por molienda en la planta piloto de cereales de la
Universidad de la Salle, a partir del grano seleccionado y con una humedad
adecuada para tal fin (12%).
La harina de ahuyama se obtuvo por deshidratación del producto en fresco y
posterior molienda en planta piloto.
45
La molienda, se llevó a cabo en un molino de martillos (Figura 10) con la utilización
de tres (3) cribas de diámetro de luz 2.0 mm, 1.2 mm y 0.5 mm.
2.1.2 Caracterización granulométrica
El análisis granulométrico y la selección adecuada del diámetro de partícula se
realizó mediante la utilización de tamices marca Tyler, los números y diámetro de luz
de la malla se presentan en el cuadro 10.
Figura 12. Molino de Martillos. Planta Piloto. U. Salle
Las condiciones de operación y material empleado se presentan a continuación:
Equipo: Rotap 11 Tamices Tyler Alimentación: 100 g de material Tiempo de Operación: 10 minutos Balanza Triple brazo Brochas y Espátulas
46
Cuadro 10. Serie de tamices
Designación equivalente de Tyler
mm µm
14 1,25 1250 16 1 1000 28 0,63 630 32 0,45 450 35 0,4 400 48 0,3 300 65 0,2 200 80 0,16 160 115 0,125 125 200 0,071 71 250 0,063 63
Fuente: Perry J. Manual del ingeniero químico. 21-16 p.
Figura 13. Rotap. Planta Piloto U.Salle
2.1.3 Aporte de Harina de Ahuyama
Se definió el contenido de harina de ahuyama como ingrediente de doble propósito:
como trazador de uniformidad de mezcla y como fuente de color natural, para lo
cual se evaluó en un rango de 5% a 20% con intervalos de 2.5%; se confrontó con una
escala de color universal Pantone Liso para indicar la coloración más apropiada para
la elaboración de las pastas alimenticias en dicho proyecto.
47
2.1.4 Aporte de Harina de Guandul
Los porcentajes de sustitución de sémola por harina de guandul se determinaron de
acuerdo a las características que presentó la masa en operaciones de manejo como
amasado, moldeo y cocción, para lo cual se aplicó cinco niveles de sustitución en la
etapa de preexperimentación entre el 10 y el 45%, teniendo en cuenta que los
estudios realizados reportaban niveles de sustitución de la sémola de hasta un 50%
con harinas de yuca, arroz y maíz precocido, los parámetros mencionados
anteriormente permitieron definir el diseño experimental.
2.2 ETAPA DE EXPERIMENTACIÓN
2.2.1 Uniformidad de mezcla en fase sól ida
Para poder llegar a definir la uniformidad de mezcla en fase sólida a través del
tiempo y determinar el índice de mezclado se tomó un trazador que fuera inerte y
contara con un principio activo que permitiera la medición; en este caso particular
correspondió a los carotenoides totales aportados por la harina de ahuyama. El
proceso de mezclado se realizó con 1000 g de material por un tiempo de operación
del mezclador de 20 min; se tomó muestras por minuto con el fin de realizar
seguimiento a la operación.
Las características del equipo para realizar la mezcla de los componentes se
presenta a continuación:
Modelo : RVL10 Capacidad : 10 L Potencia : 0.6 H.P 30 r.p.m. 220 Voltios.
48
Figura 14. Mezclador de Tambores. Planta Piloto. U. Salle
La medición de carotenoides se realizó por espectrofotometría método AOAC
941.15 en rango visible a 454nm, los materiales y las condiciones de operación se
presentan a continuación:
Equipo: Espectofotometro Génesis 10 U.V Celdas de Cuarzo - Sílice de 10 mm Balones aforados de 100 y 25 ml Solvente: Cloroformo Balanza Analítica
Figura 15. Espectofotometro Génesis 10 U.V
49
2.2.2 Determinación de las propiedades de sólidos Debido a que el material de estudio es pulverulento se aplicó algunas de las
propiedades de los sólidos en masa mencionadas en el literal 1.5.2, esta
determinación se llevó a cabo para materias primas y mezclas, para lo cual se empleó
la balanza Schooper (Figura 16).
Figura 16. Balanza Schooper
2.2.3 Determinación de número de partículas
Para la determinación del número de partículas se utilizó un método matemático en
el cual se relacionaron porcentajes de retención significativa de material en cada
tamiz para cada una de las materias primas, diámetros de partícula, volumen de
esfera, peso aparente mediante determinación de la balanza Schooper y fracción de
cada componente o materia prima en la mezcla.
50
2.2.4 Caracterización fisicoquímica
La caracterización fisicoquímica de las mezclas se realizó mediante los métodos
internacionales de la AOAC para determinar su composición, estos se muestran en
el cuadro 11.
Cuadro 11. Métodos analíticos para caracterización de las mezclas
COMPONENTE MÉTODO 1. Humedad (Estufa) Método AOAC 950.01 2. Azúcares Totales (Lane Eynon) Método AOAC 968.20 3. Proteína (Kjeldahl) Método AOAC 976.05 4. Grasa (Soxhlet) Método AOAC 969.24 5. Cenizas (mufla 550ºC) Método AOAC 942.05
Fuente: Official Methods of analysis of AOAC international. 2002.
2.2.5 Calidad reológica
Las cualidades viscoelásticas y mecánicas de las masas como tenacidad,
extensibilidad y fuerza se determinó mediante la utilización del alveografo de
Chopin (Figura 17) bajo el método A.A.C.C 54-30.
Figura 17. Alveografo de Chopin. Modelo MA-82
51
2.2.6 Elaboración de pastas al imenticias
Las pastas alimenticias elaboradas para dicho proyecto fueron sometidas a
condiciones de proceso basados en parámetros que utiliza la industria, éstas se
presentan en el cuadro 12.
Cuadro 12. Condiciones de operación para la elaboración de pastas alimenticias
ETAPA DEL PROCESO CONDICIÓN HUMECTACIÓN 40% (T =32ºC) PRESECADO 50ºC – 60ºC SECADO 70ºC
Fuente: Productos alimenticios Doria S.A.
Para realizar seguimiento del producto durante el proceso se estableció las variables
e indicadores (cuadro 13) de acuerdo al diagrama de proceso para la elaboración de
pastas alimenticias a nivel industrial mostrado en la figura 2, las cuales permitieron
obtener información del mismo para cada una de las pastas elaboradas.
Cuadro 13. Determinación de indicadores y variables para el proceso
Etapa del Proceso Indicador Variable
Amasado Tiempo (10 min) % Humedad final Temperatura (ºC)
Extrusión Forma del producto Temperatura (ºC) Tiempo (min)
Presecado Tiempo (min) Temperatura = 50-60ºC
% humedad final producto
Secado Tiempo
% humedad final producto
Fuente: Autores
52
Los equipos y las condiciones de operación empleados fueron las siguientes:
Amasado – Extrusión:
Equipo: Amasador – Extrusor Marca: Popeil Pasta Maker Modelo: P 400 Capacidad: 500g Potencia: 385 W r.p.m: 50-60 Hz 110 v. Dado: Fetuchini Material del dado: Teflón Características del dado: ∅ 5.83 cm; No de orificios 17.
Figura 18. Extrusor Popeil pasta Maker
Deshidratación:
Equipo: Deshidratador de bandejas de aire forzado Marca: V.R. Ingeniería Método: Arrastre por corriente de aire caliente Caudal máximo de aire: 10 m3/min Temperatura de operación : 70ºC Dimensiones del espacio de secado: ( 45.5 X 20.0 X 30.8) cm 120 v.
53
Figura 19. Deshidratador de Bandejas. U. Salle
2.2.7 Pruebas de cal idad en cocción
La calidad de las pastas se evaluó mediante pruebas de cocción que incluyeron la
determinación de indicadores como: determinación de sólidos solubles y sólidos
suspendidos mediante método gravimetrico (Estufa), ºBrix, resistencia al
desmenuzamiento determinado como % de sedimentación y % de agua absorbida.
2.2.8 Evaluación Sensorial
En el cuadro 14 se presenta el formato el cual muestra los parámetros establecidos
para la evaluación sensorial con panel entrenado en la empresa Productos
Alimenticios Doria S.A, cuyos resultados se tomaron como un indicador de calidad.
2.2.9 Caracterización fisicoquímica de la pasta seleccionada Esta se llevó a cabo mediante los métodos internacionales de la AOAC al producto
que cumplió adecuadamente con los parámetros de calidad reológico, calidad en
cocción y evaluación sensorial.
54
Cuadro 14. Diseño experimental establecido para la realización del panel sensorial
Propósito
Evaluar la calidad de las pastas mediante un panel sensorial con jueces entrenados con el fin de obtener información de los atributos específicos que permitan una posterior mejora o reformulación.
Objetivo
Calificar, de acuerdo con una escala predeterminada, la percepción de la intensidad para características o atributos sensoriales específicos en las pastas como: color, olor, sabor, sensación bucal y superficie al tacto.
Metodología Método (Prueba
empleada) Prueba de Intervalos. Escala estructurada.
Producto (Muestras a analizadas)
Se aplicara a todas las pastas a elaborar, según diseño experimental, previamente definido aporte de harinas de guandul y ahuyama en la formulación.
Jueces Panel Entrenado. Productos Alimenticios Doria S.A Cantidad: 7 Jueces. Edad: 30-60 años.
Diseño de presentación de la
muestra
Las muestras una vez codificadas se presentaran al panelista al mismo tiempo con el formato de evaluación.
Preparación de la muestra
Las pastas serán sometidas hasta punto de cocción al dente, estas se presentarán sin ningún tipo de aderezo, la porción por muestra será de aproximadamente 20g con una temperatura de 40 a 60ºC.
Sitio en donde se realizará la prueba
Instalaciones Panel sensorial. División de Calidad, Investigación y Desarrollo. Productos Alimenticias Doria S.A.
Formato. Recolección de Datos
Ver anexo 4
Análisis de datos Se procesarán los datos mediante la estadística Inferencial con la aplicación de análisis de varianza de un solo factor y pruebas t-student P(T<=t) dos colas.
Fuente: Autores
2.2.10 Tratamiento estadístico El presente trabajo se realizó teniendo en cuenta la teoría de un diseño de
experimentos por variables independientes para la obtención de datos, asegurando
que estos permitieran un análisis objetivo que condujera a conclusiones válidas
55
respecto al problema planteado; el cual fue identificar si la harina de guandul
presentaba un incremento en el aporte proteico de las pastas alimenticias, para lo
cual se midieron principalmente proteína, grasa y almidón para cinco tratamientos
experimentales con cinco repeticiones que se fijaron para el estudio y que son
realizados mediante los métodos internacionales de la AOAC ya descritos en el
cuadro 11.
Los resultados de proteína, grasa y almidón se estudiaron con análisis de varianza de
un solo factor y prueba t-student de dos colas, para establecer las diferencias de los
tratamientos o niveles de sustitución.
El manejo estadístico que se aplicó al índice de mezclado se realizó para tiempo y
tratamientos con lo cual se aplicó un análisis de varianza de dos factores con una
sola muestra por grupo para concluir sobre los efectos de dichas variables.
El panel sensorial se manejo mediante la estadística inferencial con la aplicación de
análisis de varianza de un solo factor y pruebas t-student P(T<=t) dos colas.
56
3 RESULTADOS Y DISCUSIÓN
3.1 PREEXPERIMENTACIÓN
3.1.1 Adecuación de materias primas
Para llevar a cabo el desarrollo del presente trabajo fue necesario realizar una etapa
preexperimental para ajustar algunos parámetros que delimitan la investigación.
Dentro de la adecuación de las materias primas, la deshidratación de la ahuyama
(Figura 20) se realizó bajo las condiciones planteadas por Duarte, J. A. y Rodríguez
R.
Figura 20. Ahuyama deshidratada
Según el diagrama de flujo indicado en la figura 21 y el balance de materia realizado
para la ahuyama deshidratada mostrado en la gráfica 1, se obtuvieron rendimientos
del 6.0% y para la harina de ahuyama del 4.34%, calculados sobre el producto inicial,
estos rendimientos fueron inferiores a los obtenidos por Duarte, J.A y Rodríguez R,
los cuales obtuvieron rendimientos del 8.12% y 7.92% respectivamente.
57
HARINA DE AHUYAMA
CASCARA MAS AGUA
GRUESOS
SEMILLA
AHUYAMA
Figura 21. Diagrama de flujo para la ahuyama a partir de pruebas realizadas en planta piloto.
Fuente: Duarte, J. A. y Rodríguez R. Propuesta de Diseño de una Planta Productora de Harina de Ahuyama.
TROZOS DE AHUYAMA
AHUYAMA SIN SEMILLA NI FIBRA
HARINA DE AHUYAMA
HARINA DE AHUYAMA
HOJUELAS DESHIDRATADAS
LAVADO AGUA MÁS
AHUYAMA LIMPIA
AHUYAMA PELADA
AIRE CALIENTE
HARINA DE AHUYAMA EMPACADA
EMPAQUE
AIRE HUMEDO
AGUA
DESEMILLADO
PICADO
PELADO MANUAL
RECEPCIÓN
DESHIDRATACIÓN
MOLIENDA
TAMIZADO
EMPACADO
ALMACENAMIENTO
58
Gráfica 1. BALANCE DE MATERIA PARA LA OBTENCIÓN DE HARINA DE AHUYAMA
Harina de Ahuyama
P 0.369 Kg
Harina de Ahuyama
M 0.373 Kg
Ahuyama Deshidratada K 0.515Kg
U 5.115 Kg Agua
S 1.69 Kg I Perdidas 3%
Ahuyama Picada
J 7.55 Kg
Pulpa de Ahuyama
H 7.55 Kg
Semilla y Fibra
G 0.425 Kg
C S/n Timsen al 2%
Cáscaras E 0.525 Kg
S/n Timsen al 2% B
Fruto de Ahuyama
A 8.5 KG
Ahuyama Limpia
D 8.5Kg
Fruto de Ahuyama
A 8.5 KG
RECEPCIÓN
LAVADO Y
DESINFECCIÓN
PELADO MANUAL
DESEMILLADO
PICADO
DESHIDRATACIÓN
MOLIENDA M=2.0-0.5mm
TAMIZADO
EMPACADO
Xs= 0.086 Ys=0.914
Xk= 0.94 Yk=0.06
Ahuyama Pelada
F 7.975 Kg
Harina de Ahuyama
O 0.369 Kg
L Pérdidas 27.6% N Pérdidas 1%
59
BALANCE DE MATERIA - OBTENCIÓN DE HARINA DE AHUYAMA
PELADO
D-F = E
8.5D - 7.975F = 0.525kg E
DESEMILLADO
F-H = G
7.975F - 7.55H =0.425kg G
PICADO
H - 3%H = J
7.55H - (7.55H*0.03) = 0.2265kg I
DESHIDRATACIÓN
Balance de Sólidos Totales
Fracción de Sólidos: XJ = Xs = 0.086
Corriente de Sólidos (S)
J(XJ) = K(Xk) + S(Xs)
7.32kg (0.086) = 0.515 kg(0.94)+S(0.086)
S = 1.69kg
Balance de Humedad
Fracción de Humedad: YJ = Ys = 0.914
Corriente de Agua eliminada (U)
J(YJ) = K(Yk) + S(Ys) + U
7.32(0.914) = 0.515(0.06)+ 1.69(0.914) + U
U = 5.115kg
60
J-S-U = K
7.32J - 1.69S -5.115U = 0.515kg K
MOLIENDA
K - 3%K = M
0.515H - (0.515H*0.276) = 0.373kg M
TAMIZACIÓN
M - 1%M = O
0.373M -(0.373M * 0.01) = 0.369kg O
Rendimientos del Proceso sobre el fruto de Ahuyama
Rendimiento para Ahuyama Deshidratada = 6.058%
Rendimiento para Harina de Ahuyama = 4.341%
61
En el anexo 5 se presentan los datos obtenidos de la deshidratación de ahuyama
para la curva de secado presentada en la gráfica 2, la cual muestra el
comportamiento de las diferentes variables involucradas en donde se apreció que el
% de humedad de salida aumentó debido a la constante eliminación de agua del
producto comparado con el % de humedad de entrada el cual fue menor, tales
condiciones permitieron una disminución de peso del producto, mientras las
condiciones de flujo de aire y temperatura de entrada (80ºC) permanecieron
relativamente constantes.
Gráfica 2. Curva de variables para la deshidratación de la Ahuyama
COMPORTAMIENTO DE LAS VARIABLES INVOLUCRADAS EN LA
DESHIDRATACIÓN DE AHUYAMA
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
50,00
60,00
70,00
80,00
90,00
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00Tiempo (h)
Tem
pera
tura
(ºC
)
TEMP ENTRADA(ºC) TEMP SALIDA (ºC) HUM ENTRADA (%)HUM SALIDA(%) PESO(kg) FLUJO AIRE(m3/m)
Fuente: Autores
3.1.2 Caracterización granulométrica de las materias primas
El análisis para determinar la granulometría para las materias primas permitió
establecer las cribas adecuadas a utilizarse de acuerdo a los comportamientos de
cada material en la molienda, inicialmente se realizó esta operación en una sola criba
62
para la ahuyama deshidratada y el grano de guandul sin obtener resultados
satisfactorios debido a la alta retención de materiales gruesos que dentro del
proceso afectarían la calidad de las pastas alimenticias a elaborar; sin embargo los
rendimientos en molienda fueron satisfactorios a excepción de la molienda en criba
∅ = 0.5mm, como se muestra en el cuadro 15.
Cuadro 15. Resultados de los ensayos preliminares para la granulometría de las materias primas
Material Sémola Ahuyama Guandul Promedio de retenciones (%)* Criba Tamices
2.0 mm
1.2 mm
2.0 mm
1.2 mm
0.5 mm
14 (1250 µm) 26.28 5.80 23.85 26.31 16 (1000 µm) 13.17 8.01 12.54 12.12 28 (630 µm) 7.89 8.32 6.60 6.84 32 (450 µm) 0.71 0.78 0.33 0.20 35 (400 µm) 21.86 14.52 15.88 10.13 12.88 0.39 48 (300 µm) 48.09 5.48 6.80 4.81 5.18 0.43 65 (200 µm) 27.14 9.70 10.53 8.19 8.50 3.96 80 (160 µm) 0.15 1.31 1.36 0.56 0.75 0.74 115 (125 µm) 1.81 6.78 9.27 4.55 4.45 8.83 200 (71 µm) 6.03 17.99 3.84 3.82 60.58 250 (63 µm) 5.03 13.05 22.57 16.35 24.90 Colector 0.65 3.17 2.37 13.12 2.62 0.16 Pérdidas 0.8 0.44 1.22 1.22 0.55 2.62
Rendimientos en molienda (%) 95.0 89.0 90.0 83.0 25.26
*Corresponden al promedio de 5 tamizaciones. Fuente: Autores
Por tal razón se procedió a realizar molienda del material mediante combinación de
cribas; por lo tanto, la ahuyama fue sometida a una molienda en criba ∅ = 2.0mm
seguida de la criba ∅ = 1.2 mm; para el guandul se utilizó la criba con ∅ = 1.2 mm y ∅
= 0.5 mm en ese orden respectivamente.
63
3.1.3 Aporte de harina de ahuyama
Para determinar el aporte de harina de ahuyama en la formulación se manejó rangos
de 5 a 20% con intervalos de 2.5% como se muestra en el cuadro 16.
Cuadro 16. Formulación empleada para el ensayo de coloración natural
ENSAYO SÉMOLA (%) AHUYAMA (%) GUANDUL (%) 1 70 5.0 25.0 2 70 7.5 22.5 3 70 10.0 20.0 4 70 12.5 17.5 5 70 17.5 12.5 6 70 20.0 10.0
Fuente: Autores
Los resultados alcanzados para determinar el porcentaje de harina ahuyama en la
mezcla fueron evaluados bajo la escala de color universal Pantone matching system-
liso (anexo 6) presentados en el cuadro 17.
Cuadro 17. Resultados para la prueba de coloración natural Ensayo No. Pantone No. Color
1 129 38 2 122 24 3 115 17 4 115 17 5 123 25 6 123 25
Patrón comercial 120 22 Fuente: Autores
De acuerdo al anterior cuadro se estableció que la muestra del ensayo dos (2) era la
intensidad de color adecuada para la elaboración de pastas alimenticias en dicho
proyecto, por consiguiente el aporte de harina de ahuyama se determinó constante
con un valor de 7.5% dentro de los tratamientos, la utilización de altos porcentajes
64
de harina de ahuyama resultó en una pasta mucho más oscura. En la figura 22 se
presentan las muestras obtenidas de dicha prueba.
Figura 22. Ensayos de coloración natural
3.1.4 Aporte de harina de guandul Para fijar el número de tratamientos y el grado de sustitución de sémola por harina
de guandul se tomó cinco (5) sustituciones así: 10%, 20%, 30%, 40% y 45%,
adicionalmente tiene la inclusión de harina de ahuyama en un porcentaje del 7.5% las
cuales se trabajaron a escala piloto para la elaboración de pastas alimenticias y
evaluadas posteriormente por la prueba de cocción, con la finalidad de descartar
tratamientos, de acuerdo a la consistencia, aspecto y resistencia al
desmenuzamiento presentadas por las pastas para cada uno de los tratamientos.
Los resultados de las pruebas de calidad para los ensayos preliminares en la
elaboración de pastas alimenticias se muestran en el cuadro 18.
65
Cuadro 18. Los resultados de las pruebas de calidad para los ensayos preliminares
TRATAMIENTO*
% Agua absorbida
Resistencia al desmenuzamiento (ml/100g de pasta)
%Brix
PATRON (P) 125 170 ml 1.0 10 % 118 193 ml 1.2 20 % 130 190 ml 1.0 30 % 132 197 ml 1.2 40 % 135 264 ml 1.0 45 % 137 267 ml 1.2
* El porcentaje hace referencia al nivel de sustitución de semola de trigo por harina de guandul Fuente: Autores
3.2 EXPERIMENTACIÓN
A continuación se muestran los resultados logrados a través de la experimentación.
3.2.1 Caracterización Granulometríca para harinas de guandul y ahuyama
La granulometría para las harinas de guandul y ahuyama se estableció teniendo en
cuenta los ensayos preliminares sin combinación de cribas, la caracterización
granulometrica adecuada para la ejecución de dicho proyecto se definió con
combinación de cribas logrando promedios de retención como se muestra en el
cuadro 19, el cual muestra que se obtuvó material fino debido a que más del 80% de
este fue retenido en diámetros de partícula (∅) entre 125µm y 63 µm para ambas
materias primas, sin embargo difieren de la sémola de trigo utilizada ya que esta
proporción es retenida en (∅) entre 200-400 µm, encontrandose dentro de la
especificación NTC-420 la cual no debe pasar por tamiz con malla de 149 µm. según
Kent, N. L esta debe encontrarse entre 150-500 µm, siendo la mas adecuada para la
elaboración de pastas alimenticias.
66
Cuadro 19. Promedio de retenciones y rendimientos en molienda para las materias primas
Material Sémola Ahuyama Guandul Promedio de retenciones* (%)
Criba Tamices
2.0 – 0.5mm 1.2 - 0.5mm
35 (400 µm) 21.86 3.0 0.45 48 (300 µm) 48.09 2.58 1.56 65 (200 µm) 27.14 8.58 7.70 80 (160 µm) 0.15 2.83 1.42 115 (125 µm) 1.81 25.83 10.46 200 (71 µm) 26.08 38.56 250 (63 µm) 30.97 39.23 Colector 0.65 0.12 0.61 Pérdidas 0.8 0.74 1.56
Rendimientos en molienda (%)
72.42 81.82
*Corresponden al promedio de cinco caracterizaciones granulometricas. Fuente: Autores
Las harinas utilizadas en la elaboración de pastas alimenticias corresponden al
material retenido con diámetro de partícula ∅< 63µm a 400 µm, obteniendo mejores
rendimientos en molienda para el guandul que para la ahuyama, es posible que estos
rendimientos hayan sido influenciados por las condiciones propias de cada uno de
los materiales presentándose una mayor adherencia de la ahuyama en el equipo
obligando a una mayor fricción entre el material y por otra parte a una alta
generación de partículas finas en el ambiente, de hay la importancia de la utilización
de ciclones o filtros de manga para la recuperación de estos.
En la gráfica 3 se muestra la curva acumulativa de rechazos, para las harinas de
guandul y ahuyama, en ella se presenta la cantidad de producto (en % respecto al
total) que no atraviesa cada tamiz frente a su malla.
67
Gráfica 3. Valor retenido acumulado Vs. Luz de la malla
0,000
0,200
0,400
0,600
0,800
1,000
0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50
Dp (mm)
O
Fuente: Autores.
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50
Dp (mm)
O
Fuente: Autores
En la figura 23 se muestran las harinas de ahuyama (a) y guandul (b) obtenidas de la
caracterización granulométrica, en la muestra 1 se presenta el material retenido
68
correspondiente al diámetro de partícula entre ∅ >400 µm, la muestra 2 con un ∅ =
200 – 300 µm y la muestra 3 con un ∅ < 160 µm.
Figura 23. Tamización de ahuyama (a) y guandul (b)
(a) (b)
Se realizaron ensayos fisicoquímicos para determinar el aporte de proteína presente
en las muestras 2 y 3 con el fin de verificar si la distribución de la misma era
homogénea en estas dos muestras, los resultados se presentan en el cuadro 20.
Cuadro 20. Contenido de proteína en harina de guandul
Material % Proteína (N x 6.25)* en BH
Guandul (∅ = 200 – 300 µm) 20.69
Guandul (∅ < 160 µm) 19.73
*Los datos reportados son el promedio de dos muestras analizadas. Fuente: Autores
El cuadro anterior indica que cuando se obtiene harina de guandul con un diámetro
de partícula inferior a ∅=160 µm existe una pequeña pérdida de aporte proteíco,
sin embargo esta pérdida no es significativa, no se descarta la posibilidad de un
proceso de acondicionamiento del grano a una humedad apropiada (no más del 40%)
69
que permita retirar parte de la cubierta o testa facilitando la separación de ésta con
los cotiledones; además de recurrir al proceso de precocción donde se obtiene una
concentración de sólidos y un valor superior de proteína.
3.2.2 Aporte de harina de ahuyama
El aporte de harina de ahuyama en la formulación se basó en los resultados de
preexperimentación (cuadro 16 y 17) para lo cual se fijó en 7.5%.
3.2.3 Aporte de harina de guandul
De acuerdo a los resultados de la etapa preexperimental dados en el cuadro 18, se
muestra el diseño experimental en el cuadro 21, que muestra los niveles de
sustitución de harina de guandul y el nivel de sustituación de la harina de ahuyama
establecidos.
Cuadro 21. Diseño experimental. Tratamientos establecidos para la sustitución parcial de sémola de trigo por harina de guandul y ahuyama.
Tratamiento Código % Sémola de Trigo
% Harina de Guandul
% Harina de ahuyama
Patrón PSE 92.5 0 7.5 1 TS - 1 82.5 10 7.5 2 TS - 2 72.5 20 7.5 3 TS - 3 62.5 30 7.5 4 TS – 4 52.5 40 7.5
Fuente: Autores
70
3.2.4 Índice de mezclado
Con el fin de realizar seguimiento a la uniformidad de mezcla en la etapa de
mezclado se realizó una curva espectral para el contenido de carotenoides totales
en la harina de ahuyama que permitiera verificar un aporte significativo de
carotenoides en la misma, esta curva se muestra en la gráfica 4, confirmando que la
longitud de onda de máxima absorción es de 454 nm.
Para garantizar que no constituyera una interferencia en el aporte de carotenoides
totales se realizó la curva espectral para la harina de guandul que se muestra en la
gráfica 5, para lo cual se obtuvó una absorbancia de 0.229 en esta longitud de onda,
sin lograr especificar el tipo y cantidad de pigmentos presentes en este material,
para la sémola de trigo no se encontró ningun aporte de carotenoides totales debido
a la absorbancia obtenida 0.004 como se muestra en la gráfica 6.
Para realizar las lecturas de absorbancia de las diferentes mezclas en función del
tiempo de mezclado se realizó como primera etapa una curva estándar del patrón de
β-caroteno de la casa matriz Roche con 99% de pureza, para lo cual se peso una
cantidad conocida del mismo, obteniendo un extracto cloroformico el cual fue
aforado a 25 ml, posteriormente se tomó diferentes alícuotas del extracto
cloroformico obteniendo muestras a diferentes concentraciones dadas en ppm
(mg/L), la curva obtenida se muestra en la gráfica 7 (ver anexo 7).
71
Gráfica 4. Barrido espectral para el contenido de carotenoides totales en la harina de ahuyama
Gráfica 5. Barrido de exploración para el contenido de carotenoides totales en la harina de guandul.
72
Gráfica 6. Barrido de exploración para el contenido de carotenoides totales en la sémola de trigo.
Con base en la solubilidad de carotenos en cloroformo como solvente de extracción,
se tomó un tamaño de muestra de 4 g de la mezcla cuyo extracto cloroformico fue
aforado a 25 ml para hacer posterior lectura de absorbancia en el
espectrofotometro.
[ ] ppm A 3,66 0,061 9,152 0,093 22,88 0,26 45,76 0,502 91,52 0,994 228,8 2,43
y = 0,011x + 0,015R2 = 1,000
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
0 50 100 150 200 250
[ ] b-Caroteno (ppm)
Ab
so
rbacia
(4
54
nm
)
Gráfica 7. Curva patrón de β-caroteno
73
Adicionalmente se realizó la evaluación del contenido de carotenoides totales para
la mezcla sémola – ahuyama con el fin de determinar el aporte de estos en la mezcla
con lo cual se confirmó que el trazador era representativo de la harina de ahuyama y
adecuado como indicador de uniformidad de mezcla de acuerdo al alto coeficiente
de correlación obtenido en la gráfica 8. (Ver anexo 8).
%masa Ahuyama A
0,62 0,218 1,267 0,35 2,55 0,574 3,775 0,768 5,01 1,051 6,25 1,29
7,507 1,588 10,01 2,059
y = 0 ,19 7x + 0 ,0 76R 2 = 0 ,9 9 8
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
0,00 1,50 3,00 4,50 6,00 7,50 9,00 10,50
% masa de Ahuyama (gA/gM)
Ab
so
rban
cia
(4
54
nm
)
*gA/gM = g de ahuyama / g de mezcla
Gráfica 8. Curva sémola – ahuyama
Se relacionó las dos curvas anteriormente mostradas (Gráficas 7 y 8), generando el
gráfico 9, ésta logro establecer la concentración de carotenoides totales para cada
uno de los porcentajes de sustitución de harina de ahuyama en la mezcla.
% masa Ahuyama
[ ] carotenoides
(ppm) 0,62 18,455
1,267 30,455
2,55 50,818
3,775 68,455
5,01 94,182
6,25 115,909
7,507 143,000
10,01 185,818
y = 17,926x + 5,502R2 = 0,998
0,0
25,0
50,0
75,0
100,0
125,0
150,0
175,0
200,0
0,0 1,5 3,0 4,5 6,0 7,5 9,0 10,5
% ma sa de Ahuy a ma ( gA / gM )
Gráfica 9. Relación % en masa de harina de
ahuyama Vs. Concentración de carotenoides totales en (ppm)
74
Se realizó un analisis de varianza con el fin de verificar el factor de linealidad de las
variables involucradas (X como % en masa de ahuyama y Y como la Absorbancia de la
muestra), confirmando una alta correlación entre dichas variables, este se presenta en el
anexo 9.
Se realizó la determinación del contenido basal de la harina de guandul con el fin de
establecer el aporte del mismo dentro de la concentración de carotenoides con el fin de
prevenir una sobrevaloracion del porcentaje en masa del trazador en el estudio de la
uniformidad de mezcla, los resultados se muestran en el cuadro 22; en el cual se encontró
que para la sustitución de 10% guandul no se logró definir el aporte de guandul sobre el
trazador ya que no se encuentra un valor de referencia inferior a 18.455 ppm equivalente a
0.62% en masa de ahuyama en la gráfica 8 con lectura previa de la absorbancia en la
gráfica 7.
Cuadro 22. Contenido basal de la harina de guandul para los tratamientos
Tratamiento Abs* [ ppm] carotenoides**
% masa de Guandul***
Aporte de Guandul sobre el trazador
(%)**** 10% guandul 0.06 4.48 Sin definir Sin definir 20% guandul 0.135 10.94 0.258 3.44 30% guandul 0.127 10.18 0.34 3.53 40% guandul 0.143 12.3 0.77 4.53
*Promedio de tres lecturas realizadas a 454 nm ** Evaluado bajo la curva de β-caroteno ***Evaluado bajo la curva semola-ahuyama ****Evaluado bajo el nivel máximo en aporte de harina de ahuyama (7.5%) Fuente: Autores
El cuadro anterior permite ver que no hay un incremento proporcional del contenido de
carotenoides con respecto al nivel de sustitución de guandul; independientemente del
nivel de sustitución se tomó como contenido basal el promedio de dichas determinaciones
y por lo tanto para efectos de determinación de porcentaje en masa de ahuyama se
sustrajo este valor con el fin de evitar una sobrevaloración; puesto que el fin es hacer
75
seguimiento al trazador de uniformidad de mezcla que para el estudio es el contenido de
carotenoides totales aportados por la harina de ahuyama.
Previa determinación del índice de mezclado se determinó la densidad aireada (A) de los
sólidos granulares, este dato permitió ser utilizado como una herramienta matemática con
el fin de hallar un valor aproximado del número de partículas (N), indispensable para
aplicar las cuatro ecuaciones de índice de mezclado y escoger la que mejor se adaptará a
las mezclas; en el cuadro 23 se presentan los pesos obtenidos del material en 250 cm3 de la
balanza Schopper para la determinación de las propiedades de los sólidos para materias
primas y tratamientos citados en el cuadro 24.
Cuadro 23. Resultados obtenidos para las propiedades* en masa de los tratamientos Material Masa* (g) A(g/cm3) Masa*(g) P(g/cm3) ρrel (A/P)
Sémola 167,70 0,671 171 0,684 0,9807 Guandul 138,10 0,552 142,3 0,569 0,9705 Ahuyama 191,20 0,765 216,3 0,865 0,8840
PSE 174,20 0,697 176,8 0,707 0,9853 TS-1 178,00 0,712 194,4 0,778 0,9156 TS-2 180,90 0,724 201,9 0,808 0,8960 TS-3 181,90 0,728 204,7 0,819 0,8886 TS-4 182,30 0,729 216,7 0,867 0,8413
* Corresponde al promedio de tres determinaciones en ¼ L = 250 cm3 Fuente: Autores
El cuadro 24 muestra que la harina de guandul posee una densidad inferior, seguida por la
sémola y la harina de ahuyama, la densidad para las mezclas podría considerarse como un
promedio entre las densidades de cada una de las materias primas, estas a su vez no
tienen una gran variación, las propiedades del tratamiento PSE tiene una gran similitud
con las propiedades de la sémola ya que la proporción de esta en la mezcla es alta (92.5%),
la porosidad (P) del material a medida que aumenta la sustitución disminuye, por tal razón
podría indicarse que las partículas de harina de ahuyama y guandul al tener un diámetro
76
de partícula mas pequeño que el de la sémola se distribuyen adecuadamente disminuyendo
la alta porosidad que exhibe este material.
Cuadro 24. Propiedades de los sólidos granulares en masa para materias primas y tratamientos
Material A** P* B* W* C (%) p (%) Sémola 0,671 0,684 0,677 0,671 1,930 31,60
Guandul 0,552 0,569 0,561 0,552 2,952 43,08 Ahuyama 0,765 0,865 0,815 0,765 11,604 13,47
PSE 0,697 0,707 0,702 0,697 1,471 29,28 TS – 1 0,712 0,778 0,745 0,712 8,436 22,23 TS – 2 0,724 0,808 0,766 0,724 10,401 19,23 TS – 3 0,728 0,819 0,773 0,728 11,138 18,11 TS – 4 0,729 0,867 0,798 0,729 15,874 13,29
* Coresponde al promedio de tres determinaciones (g/cm3)
Fuente: Autores
Teniendo en cuenta el tamaño de partícula y los porcentajes de retención significativa en
la caracterización granulométrica (cuadro 15 para sémola y 17 para harinas de guandul y
ahuyama) para cada una de las materias primas y suponiendo la forma de éstas a la de una
esfera se procedió a determinar el volumen para cada material como se presenta en los
cuadros 25, 26 y 27.
Volumen de la esfera (Vesf) = 4/3πr3
Øp = Diámetro de partícula %R = Porcentaje de retención en cada tamiz r = Radio N = Número de partículas V = volumen
Cuadro 25. Volumen de esfera para sémola de trigo
Tamiz Øp % R*- r(mm) r3(mm3) Vesf (mm3) Vesf (cm3) 35 0,4 22.51 2,000E-01 8,000E-03 3,351E-02 3,351E-05 48 0,3 49,53 1,500E-01 3,375E-03 1,414E-02 1,414E-05 65 0,2 27,95 1,000E-01 1,000E-03 4,189E-03 4,189E-06
*Ajustado al 100% de la totalidad de retención en los tamices citados.
Fuente: Autores
A: Densidad aparente W : Densidad aparente de trabajo
P: Densidad aparente em pacada C: Com presib ilidad
B: Densidad aparente prom edio p : Porosidad
77
Cuadro 26. Volumen de esfera para harina de guandul
Tamiz Øp %R* r(mm) r3(mm3) Vesf (mm3) Vesf (cm3) 115 0,125 11,85 6,250E-02 2,441E-04 1,023E-03 1,023E-06 200 0,071 43,69 3,550E-02 4,474E-05 1,874E-04 1,874E-07 250 0,063 44,45 3,150E-02 3,126E-05 1,309E-04 1,309E-07
*Ajustado al 100% de la totalidad de retención en los tamices citados.
Fuente: Autores
Cuadro 27. Volumen de esfera para harina de ahuyama
Tamiz Øp %R* r(mm) r3(mm3) Vesf (mm3) Vesf (cm3) 115 0,125 31,16 6,250E-02 2,441E-04 1,023E-03 1,023E-06 200 0,071 31,46 3,550E-02 4,474E-05 1,874E-04 1,874E-07 250 0,063 37,46 3,150E-02 3,126E-05 1,309E-04 1,309E-07
*Ajustado al 100% de la totalidad de retención en los tamices citados.
Fuente: Autores
Se tomo 250 cm3 de la balanza de schooper como volumen de referencia y base de cálculo
con el fin de hallar el volumen de la fracción y el número aproximado de partículas por
cada tamiz para hallar un total de estas en cada materia prima, como se presenta en el
cuadro 28.
Cuadro 28. Número de partículas para las materias primas
Materia prima Øp Vesf (mm3) V (cm3)* N 0,4 3,35103E-05 56,275 1.679.333 0,3 1,41E-05 123,825 8.758.827 0,2 4,19E-06 69,875 16.681.427
Sémola de trigo
Total 27.119.588 0,125 1,02265E-06 29,625 28.968.746 0,071 1,87402E-07 109,225 582.838.706 0,063 1,30924E-07 111,125 848.772.897
Harina de guandul
Total 1.460.580.349 0,125 1,02E-06 77,900 76.174.357 0,071 1,87E-07 78,650 419.686.557 0,063 1,31E-07 93,650 715.298.824
Harina de ahuyama
Total 1.211.159.738 * En 250 cm3 para cada fracción o retención de material en el tamiz
78
Posteriormente se asoció la densidad aireada determinada mediante la balanza Schopper;
para hallar un valor aproximado del número de partículas en 4g de cada material, el cual
se presenta en el cuadro 29.
Cuadro 29. Número de partículas de cada materia prima en 4g
Materia prima Peso* N* N** Sémola 167,70 27.119.588 646.860
Guandul 138,10 1.460.580.349 42.305.006 Ahuyama 191,20 1.211.159.738 25.338.070
*En 250 cm3 **Para 4g
Consecutivamente se determinó un valor aproximado del número de partículas teniendo
en cuenta la proporción (%) de cada material en la mezcla, como se presenta en el cuadro
30.
Cuadro 30. Número de partículas (N) por tratamiento
TRATAMIENTO N sémola N guandul N ahuyama Total N* PSE 598.345 0 1.900.355 2.498.700 TS 1 533.659 4.230.501 1.900.355 6.664.515 TS 2 468.973 8.461.001 1.900.355 10.830.330 TS 3 404.287 12.691.502 1.900.355 14.996.144 TS 4 339.601 16.922.003 1.900.355 19.161.959
*En 4g de mezcla Fuente: Autores
Inicialmente se aplicó las ecuaciones 1 a 4 presentadas en el literal 1.5.3 para la mezcla TS -
4 con el fin de elegir aquella que variara desde 0 a 1 durante el curso de la operación de
mezcla, los datos obtenidos para Is1 fueron menores de 1, sin embargo no presentó un
comportamiento estable de los datos, aunque Is2 e Is3 no sobrepasaron el valor de 1, las
gráficas para estas no lograron dar mayor información de la variación de uniformidad de
mezcla a través del tiempo ya que esta se mantenía constante; finalmente se encontró que
la ecuación 4 (Is4) era la que mejor se ajustaba, por lo tanto fue la que se utilizó para los
79
demás tratamientos, los diferentes índices de mezclado se presentan en el cuadro 30 y las
gráficas correspondientes para la mezcla TS-4 se presenta en la gráfica 10.
Cuadro 31. Índices de mezclado para TS-4 para las diferentes ecuaciones
Índices de mezclado Tiempo (min) Is1 Is2 Is3 Is4
1 0 0 0 0 2 0,45 1,00 1,00 0,90 3 0,20 1,00 1,00 0,81 4 0,22 1,00 1,00 0,82 5 0,28 1,00 1,00 0,85 6 0,08 1,00 1,00 0,70 7 0,10 1,00 1,00 0,73 8 0,22 1,00 1,00 0,82 9 0,26 1,00 1,00 0,84 10 0,22 1,00 1,00 0,82 11 0,59 1,00 1,00 0,94 12 0,45 1,00 1,00 0,90 13 0,14 1,00 1,00 0,77 14 0,45 1,00 1,00 0,90 15 0,21 1,00 1,00 0,81 16 0,14 1,00 1,00 0,77 17 0,14 1,00 1,00 0,77 18 0,08 1,00 1,00 0,69 19 0,24 1,00 1,00 0,83 20 0,23 1,00 1,00 0,83
Fuente: Autores
Gráfica 10. Gráficas de comportamiento para el índice de mezclado de TS – 4 aplicando los diferentes modelos matemáticos.
Indice de Mezclado
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Tiempo (min)
Is1
Indice de Mezclado
00,20,40,60,8
1
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Tiempo(min)
Is2
80
Indice de Mezclado
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Tiempo(min)
Is3
Indice de Mezclado
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Tiempo(min)
Is 4
Fuente: Autores.
Para hallar el índice de mezclado (Is4) se calculó las variables involucradas en esta; algunas
de ellas fueron constantes para todas las mezclas (cuadro 32) y otras variables (cuadro 33).
∞−
−=
σσσσ
ο
ο
LogLogLogIs m
log4 (Ecuación 4)
Cuadro 32. Variables constantes la determinación del índice de mezclado
Mezcla 1000 g Ahuyama (P) 75 g Guandul y sémola (Q) 925 g p 0,075 p(1-p) 0,069375 σ0 26.34 % Log σ0 1.4206
P (Total en masa del componente trazador en la mezcla) Q (Total en masa de los otros componentes en la mezcla) P (Fracción masica del componente trazador en la mezcla) σ0 = Desviación estándar para tiempo a mezclado cero Log σ0 = Logarirtmo de la desviación estándar para tiempo a mezclado cero
Fuente: Autores
81
Cuadro 33. Variables para la determinación del índice de mezclado
Variable PSE TS - 1 TS – 2 TS - 3 TS – 4
σ∞ 0.017 0.010 0.008 0.007 0.006 Log σ∞ -1.7783 -1.9913 -2.0967 -2.1674 -2.2206
σ∞ = Desviación estandar para una mezcla perfecta al azar. Log σ∞ = Logaritmo de la desviación estandar para una mezckla perfecta al azar. Fuente: Autores
Para lograr la distribución y homogeneidad de los sólidos mezclados se realizó seguimiento
al excipiente o trazador de mezcla que para el caso fue el contenido de carotenoides
totales aportados por la harina de ahuyama bajo veinte minutos de operación del
mezclador, se llevó a cabo el muestreo del material por minuto, posteriormente se tomó 4g
de la mezcla muestreada con el fin de extraer los carotenoides mediante cloroformo, se
aforó la solución obtenida a 25 ml y se determinó la absorbancia de la misma por triplicado.
Las lecturas de absorbancia se realizaron contra la curva patrón de β-caroteno teniendo
en cuenta sustraer el contenido basal de la harina de guandul para prevenir una
sobrevaloración del indicador y por consiguiente del porcentaje de harina de ahuyama en
la mezcla. Los diferentes valores de % en masa harina de ahuyama denominados en la
ecuación Is4 como ix y el promedio de esta como x fueron utilizados para calcular σm.
En el cuadro 34 se encuentran los resultados de dichas variables para PSE; los datos
experimentales para las demás mezclas o tratamientos se encuentran en los cuadros 35, 36,
37 y 38. Una vez obtenido los datos experimentales para cada mezcla y establecidas las
variables involucradas en la Ecuación 4 se determinó el índice de mezclado (Is4) para cada
tratamiento, los resultados de dicho indicador se presentan en el cuadro 39 donde se
muestra el consolidado de los índices de mezclado para cada uno de los tratamientos.
82
Cuadro 34. Datos experimentales del tratamiento PSE para la determinación del Índice de Mezclado.
t Abs [ C ] MA Prom t Abs [ C ] MA Prom
1,451 130,545 6,976 1,345 120,909 6,438 1,448 130,273 6,960 1,349 121,273 6,458 1 1,451 130,545 6,976
6,970 11 1,353 121,636 6,479
6,458
1,474 132,636 7,092 1,368 123,000 6,555 1,376 123,727 6,595 1,367 122,909 6,550 2 1,376 123,727 6,595
6,761 12 1,365 122,727 6,539
6,548
1,249 112,182 5,951 1,434 129,000 6,889 1,270 114,091 6,058 1,434 129,000 6,889 3 1,288 115,727 6,149
6,053 13 1,432 128,818 6,879
6,886
1,318 118,455 6,301 1,456 131,000 7,001 1,319 118,545 6,306 1,454 130,818 6,991 4 1,311 117,818 6,266
6,291 14 1,451 130,545 6,976
6,989
1,408 126,636 6,757 1,489 134,000 7,168 1,410 126,818 6,768 1,484 133,545 7,143 5 1,415 127,273 6,793
6,773 15 1,487 133,818 7,158
7,156
1,405 126,364 6,742 1,590 143,182 7,655 1,407 126,545 6,752 1,586 142,818 7,660 6 1,407 126,545 6,752
6,749 16 1,592 143,364 7,691
7,677
1,297 116,545 6,195 1,596 143,727 7,706 1,289 115,818 6,154 1,595 143,636 7,706 7 1,287 115,636 6,144
6,164 17 1,593 143,455 7,696
7,704
1,441 129,636 6,925 1,376 123,727 6,595 1,443 129,818 6,935 1,377 123,818 6,600 8 1,444 129,909 6,940
6,933 18 1,379 124,000 6,610
6,602
1,434 129,000 6,889 1,315 118,182 6,286 1,436 129,182 6,899 1,318 118,455 6,301 9 1,443 129,818 6,935
6,908 19 1,320 118,636 6,311
6,299
1,360 122,273 6,514 1,330 119,545 6,362
1,361 122,364 6,519 1,327 119,273 6,347 10
1,356 121,909 6,494
6,509 20
1,334 119,909 6,382
6,364
t = tiempo (min) [ C ] = concentración de caroteno en ppm MA = % Masa de la harina de ahuyama ( ix )
Prom= Promedio del % masa de harina de ahuyama ( x ) Fuente: Autores
83
Cuadro 35. Datos experimentales del tratamiento TS -1 para la determinación del Índice de Mezclado.
t Abs [ C ] MA Prom T Abs [ C ] MA Prom
1,416 107,91 5,71 1,656 129,73 6,93 1,422 108,46 5,74 1,661 130,19 6,96 1 1,412 107,55 5,69
5,72 11 1,669 130,91 7,00
6,96
1,478 113,55 6,03 1,696 133,37 7,13 1,477 113,46 6,02 1,694 133,19 7,12 2 1,473 113,10 6,00
6,02 12 1,691 132,91 7,11
7,12
1,437 109,82 5,82 1,560 121,00 6,44 1,435 109,64 5,81 1,562 121,19 6,45 3 1,428 109,00 5,77
5,80 13 1,566 121,55 6,47
6,46
1,592 123,91 6,61 1,692 133,00 7,11 1,587 123,46 6,58 1,694 133,19 7,12 4 1,581 122,91 6,55
6,58 14 1,702 133,91 7,16
7,13
1,578 122,64 6,53 1,630 127,37 6,80 1,578 122,64 6,53 1,651 129,28 6,90 5 1,571 122,00 6,50
6,52 15 1,640 128,28 6,85
6,85
1,588 123,55 6,59 1,669 130,91 7,00 1,586 123,37 6,58 1,663 130,37 6,97 6 1,577 122,55 6,53
6,56 16 1,655 129,64 6,93
6,96
1,582 123,00 6,55 1,636 127,91 6,83 1,584 123,19 6,57 1,625 126,91 6,77 7 1,585 123,28 6,57
6,56 17 1,626 127,00 6,78
6,79
1,588 123,55 6,59 1,678 131,73 7,04 1,584 123,19 6,57 1,687 132,55 7,09 8 1,583 123,10 6,56
6,57 18 1,669 130,91 7,00
7,04
1,672 131,19 7,01 1,687 132,55 7,09 1,678 131,73 7,04 1,683 132,19 7,07 9 1,676 131,55 7,03
7,03 19 1,670 131,00 7,00
7,05
1,698 133,55 7,14 1,656 129,73 6,93
1,416 107,91 5,71 1,646 128,82 6,88 10
1,422 108,46 5,74
7.14
20
1,650 129,19 6,90
6,90
t = tiempo (min); [ C ] = concentración de caroteno en ppm MA = % Masa de la harina de ahuyama Prom= Promedio del % masa de harina de ahuyama Fuente: Autores
84
Cuadro 36. Datos experimentales del tratamiento TS - 2 para la determinación del Índice de Mezclado.
t Abs [ C ] MA Prom T Abs [ C ] MA Prom
1,802 143,00 7,67 1,531 118,37 6,30 1,801 142,91 7,67 1,519 117,28 6,24 1 1,798 142,64 7,65
7,66 11 1,522 117,55 6,25
6,26
1,647 128,91 6,88 1,511 116,55 6,19 1,643 128,55 6,86 1,529 118,19 6,29 2 1,651 129,28 6,90
6,88 12 1,508 116,28 6,18
6,22
1,498 115,37 6,13 1,573 122,19 6,51 1,492 114,82 6,10 1,571 122,00 6,50 3 1,488 114,46 6,08
6,10 13 1,577 122,55 6,53
6,51
1,460 111,91 5,94 1,636 127,91 6,83 1,458 111,73 5,93 1,624 126,82 6,77 4 1,465 112,37 5,96
5,94 14 1,624 126,82 6,77
6,79
1,543 119,46 6,36 1,648 129,00 6,89 1,543 119,46 6,36 1,639 128,19 6,84 5 1,532 118,46 6,30
6,34 15 1,648 129,00 6,89
6,87
1,568 121,73 6,48 1,670 131,00 7,00 1,565 121,46 6,47 1,665 130,55 6,98 6 1,573 122,19 6,51
6,49 16 1,673 131,28 7,02
7,00
1,662 130,28 6,96 1,713 134,91 7,22 1,658 129,91 6,94 1,712 134,82 7,21 7 1,661 130,19 6,96
6,95 17 1,725 136,00 7,28
7,24
1,587 123,46 6,58 1,749 138,19 7,40 1,586 123,37 6,58 1,746 137,91 7,39 8 1,576 122,46 6,52
6,56 18 1,760 139,19 7,46
7,42
1,512 116,64 6,20 1,673 131,28 7,02 1,504 115,91 6,16 1,671 131,10 7,01 9 1,504 115,91 6,16
6,17 19 1,673 131,28 7,02
7,01
1,546 119,73 6,37 1,739 137,28 7,35
1,539 119,10 6,34 1,739 137,28 7,35 10
1,542 119,37 6,35
6,35 20
1,720 135,55 7,25
7,32
t = tiempo (min) MA = % Masa de la harina de ahuyama [ C ] = concentración de caroteno en ppm Prom= Promedio del % masa de harina de ahuyama Fuente: Autores
85
Cuadro 37. Datos experimentales del tratamiento TS - 3 para la determinación del Índice de Mezclado.
t Abs [ C ] MA Prom T Abs [ C ] MA Prom
1,500 115,55 6,14 1,745 137,82 7,38 1,483 114,00 6,05 1,743 137,64 7,37 1 1,495 115,10 6,11
6,10
11 1,742 137,55 7,37
7,37
1,719 135,46 7,25 1,787 141,64 7,59 1,709 134,55 7,20 1,781 141,10 7,56 2 1,719 135,46 7,25
7,23 12 1,782 141,19 7,57
7,58
1,700 133,73 7,15 1,741 137,46 7,36 1,702 133,91 7,16 1,735 136,91 7,33 3 1,706 134,28 7,18
7,17 13 1,741 137,46 7,36
7,35
1,689 132,73 7,10 1,741 137,46 7,36 1,678 131,73 7,04 1,742 137,55 7,37 4 1,672 131,19 7,01
7,05 14 1,748 138,10 7,40
7,37
1,665 130,55 6,98 1,775 140,55 7,53 1,670 131,00 7,00 1,771 140,19 7,51 5 1,658 129,91 6,94
6,97 15 1,785 141,46 7,58
7,54
1,655 129,64 6,93 1,653 129,46 6,91 1,670 131,00 7,00 1,651 129,28 6,90 6 1,649 129,10 6,89
6,94 16 1,647 128,91 6,88
6,90
1,662 130,28 6,96 1,597 124,37 6,63 1,659 130,00 6,95 1,583 123,10 6,56 7 1,668 130,82 6,99
6,97 17 1,583 123,10 6,56
6,58
1,758 139,00 7,45 1,586 123,37 6,58 1,751 138,37 7,41 1,596 124,28 6,63 8 1,752 138,46 7,42
7,43 18 1,590 123,73 6,60
6,60
1,772 140,28 7,52 1,633 127,64 6,81 1,763 139,46 7,47 1,628 127,19 6,79 9 1,763 139,46 7,47
7,49 19 1,626 127,00 6,78
6,79
1,766 139,73 7,49 1,542 119,37 6,35
1,770 140,10 7,51 1,545 119,64 6,37 10
1,769 140,00 7,50 7,50 20
1,541 119,28 6,35 6,36
t = tiempo (min) MA = % Masa de la harina de ahuyama [ C ] = concentración de caroteno en ppm Prom= Promedio del % masa de harina de ahuyama Fuente: Autores
86
Cuadro 38.Datos experimentales del tratamiento TS - 4 para la determinación del Índice de Mezclado.
t Abs [ C ] MA Prom t Abs [ C ] MA Prom 1,800 142,82 7,66 1,700 133,73 7,15 1,799 142,73 7,66 1,705 134,18 7,18 1 1,795 142,36 7,63
7,65 11 1,701 133,82 7,16
7,16
1,829 145,45 7,81 1,551 120,18 6,40 1,841 146,55 7,87 1,550 120,09 6,39 2 1,834 145,91 7,83
7,84 12 1,565 121,45 6,47
6,42
1,810 143,73 7,71 1,701 133,82 7,16 1,805 143,27 7,69 1,698 133,55 7,14 3 1,816 144,27 7,74
7,71 13 1,708 134,45 7,19
7,16
1,735 136,91 7,33 1,699 133,64 7,15 1,743 137,64 7,37 1,702 133,91 7,16 4 1,741 137,45 7,36
7,35 14 1,710 134,64 7,20
7,17
1,779 140,91 7,55 1,945 156,00 8,40 1,809 143,64 7,71 1,933 154,91 8,33 5 1,795 142,36 7,63
7,63 15 1,929 154,55 8,31
8,35
1,839 146,36 7,86 1,819 144,55 7,76 1,823 144,91 7,78 1,821 144,73 7,77 6 1,816 144,27 7,74
7,79 16 1,805 143,27 7,69
7,74
1,750 138,27 7,41 1,750 138,27 7,41 1,742 137,55 7,37 1,768 139,91 7,50 7 1,752 138,45 7,42
7,40 17 1,781 141,09 7,56
7,49
1,803 143,09 7,68 1,762 139,36 7,47 1,794 142,27 7,63 1,768 139,91 7,50 8 1,798 142,64 7,65
7,65 18 1,772 140,27 7,52
7,49
1,888 150,82 8,11 1,779 140,91 7,55 1,877 149,82 8,05 1,785 141,45 7,58 9 1,883 150,36 8,08
8,08 19 1,797 142,55 7,64
7,59
1,957 157,09 8,46 1,828 145,36 7,80 1,953 156,73 8,44 1,831 145,64 7,82 10 1,955 156,91 8,45
8,45 20 1,831 145,64 7,82
7,81
t = tiempo (min) MA = % Masa de la harina de ahuyama [ C ] = concentración de caroteno en ppm Prom= Promedio del % masa de harina de ahuyama Fuente: Autores
87
Se esperaba que los porcentajes de masa de ahuyama no sobrepasaran el valor máximo de
7.5% fijado para las mezclas, sin embargo para la mezcla TS – 4; los datos reportados
presentan una sobrevaloración; esto se debe a las diferencias de las proporciones en masa
para los materiales que constituyen la mezcla y a las posibilidades de que en la etapa de
muestreo sean tomadas más partículas de un componente (harina de ahuyama) en mayor
proporción que el resto de los materiales que conforman la mezcla lo que se ve traducido
en mayor lectura de absorbancia y por lo tanto mayores porcentajes en masa del trazador ,
factor influenciado a su vez por la diferencia en el nível de precisión de los equipos
usados para las pesadas de material con el fin de llevar a cabo la mezcla y efectuar el
análisis del trazador por espectofotometria.
Cuadro 39. Índice de mezclado (Is4) para los diferentes tratamientos
INDICE DE MEZCLADO (Is4) Tiempo (min) PSE TS-1 TS-2 TS-3 TS-4
0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 1 1,09 0,88 0,97 0,77 0,90 2 0,61 0,97 0,89 0,82 0,81 3 0,76 0,89 0,86 0,90 0,82 4 0,96 0,87 0,90 0,77 0,85 5 0,99 0,91 0,83 0,82 0,70 6 1,14 0,86 0,88 0,75 0,73 7 0,94 1,04 0,97 0,85 0,82 8 1,10 0,97 0,83 0,87 0,84 9 0,95 0,95 0,87 0,84 0,82 10 1,03 1,02 0,90 0,95 0,94 11 0,97 0,85 0,83 0,98 0,90 12 1,10 0,97 0,76 0,89 0,77 13 0,97 0,85 0,83 0,98 0,90 14 1,04 0,88 0,82 0,87 0,81 15 1,04 0,79 0,85 0,80 0,77 16 1,10 0,97 0,76 0,89 0,77 17 0,82 0,86 0,81 0,78 0,69 18 1,10 0,81 0,81 0,84 0,83 19 1,14 0,95 0,92 0,89 0,83 20 0,99 0,88 0,76 0,95 0,95
Fuente: Autores
88
Los valores para Is4 deben encontrarse entre 0-1, como se mostró en el cuadro anterior
algunos se encontraron por encima de 1 para el tratamiento PSE (semola-harina de
ahuyama) siendo el proceso de mezcla de mayor dificultad debido a los diámetros de
partícula tan extremos dentro del rango de trabajo y a las propiedades físicas como
porosidad y compresibilidad de ambas materias primas; en la gráfica 11 se presentan las
diferencias a través del tiempo para la uniformidad de mezcla para el tratamiento PSE, los
demás tratamientos presentaron un comportamiento similar como se puede observar en la
gráfica 12. En la gráfica 11 se observa el comportamiento de mezclado para este material;
para los primeros instantes de tiempo (4 minutos) el material presentó una gran oscilación y
por consiguiente no existió una uniformidad de mezcla en este intervalo de tiempo aunque
presentó un rápida estabilización en este instante; el intervalo de tiempo de 4 a 10 minutos
presentó pequeñas variaciones sin mostrar un comportamiento estable del índice de
mezclado, podría indicarse que el movimiento de las partículas, durante esta etapa de
operación presentó el fenómeno de segregación (la mezcla y desmezclado tiene lugar
simultáneamente) hasta encontrar el equilibrio entre las partículas de la mezcla.
Gráfica 11. Comportamiento de la operación de mezcla a través del tiempo para el tratamiento PSE
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20Tiempo (min)
Indi
ce d
e M
ezcl
ado
Is4
Fuente: Autores
89
La oscilación que presentó el índice de mezclado en los primeros instantes de operación
fue causa de una subutilización del equipo frente a la capacidad máxima que tiene este
de poder realizar la operación, por lo tanto, las partículas fueron mezcladas tan
rápidamente que en el primer minuto se encontraron altos valores de índice de mezclado
que fueron influenciados por la velocidad a la que operó el equipo y el diseño del mismo
sin encontrar el comportamiento que teóricamente se debería esperar.
Para el intervalo de 10 a 15 minutos se observa que hay una leve tendencia de los datos
frente a una media dentro de los mismos, por lo cual en este periodo de tiempo hay una
uniformidad de mezcla.
Para intervalo de tiempo 15 a 20 min se observa la pérdida del comportamiento estable de
los datos, con lo que podría existir un desmezclado de las partículas.
Gráfica 12. Comportamiento en la operación de mezclado para los diferentes tratamientos
INDICE DE MEZCLADO TS-10%
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Tiempo (min)
Ind
ice
de
me
zcl
ad
o I
s4
INDICE DE MEZCLADO TS-10%
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Tiempo (min)
Ind
ice
de
me
zcl
ad
o I
s4
INDICE DE MEZCLADO TS-20%
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Tiempo (min)
Ind
ice
de
Me
zcl
ad
o (
Is4
)
INDICE DE MEZCLADO TS-20%
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Tiempo (min)
Ind
ice
de
Me
zcl
ad
o (
Is4
)
90
Indice de Mezclado para TS-30%
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20Tiempo (min)
Ind
ice d
e M
ezc
lad
o I
s 4
Indice de Mezclado TS-40%
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20Tiempo(min)
Indi
ce d
e m
ezcl
ado
Is4
Indice de Mezclado TS-40%
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20Tiempo(min)
Indi
ce d
e m
ezcl
ado
Is4
Fuente: Autores
El cuadro 40 presenta el intervalo de tiempo donde hay uniformidad de mezcla para los
diferentes tratamientos.
Cuadro 40. Intervalo de tiempo de uniformidad de mezcla para los tratamientos
Tratamiento Intervalo de tiempo (min) PSE 10 – 15
TS – 1 11 – 17 TS – 2 8 – 15 TS – 3 7 - 9 TS – 4 7 – 9
Fuente: Autores
El cuadro 39 muestra una diferencia en los intervalos de tiempo para cada tratamiento
comprobando que la uniformidad de mezcla depende de las propiedades de los
ingredientes que la conforman, como el tamaño, la forma y la densidad de las partículas;
siendo deseable que éstas sean lo más parecidas con el fin de hacer más eficiente dicha
operación, evitando problemas de segregación debido a tiempos prolongados y a la
presencia de cargas electrotasticas que se generan cuando las partículas se repelen unas
a otras originando un desmezclado debido a la acumulación de dichas cargas.
91
Al realizar el análisis de varianza sobre el índice de mezclado, los datos aquí
relacionados provienen del diseño experimental descrito al comienzo en la parte
denominada, planteamiento estadístico (anexo 10).
El análisis de varianza de dos factores con una sola muestra por grupo permitió
determinar que no existen diferencias entre los niveles de tiempo; es decir, que los
índices de mezclado para cada tratamiento son iguales bajo esta fuente de
variación y se encuentran diferencias en el índice de mezclado entre los
tratamientos propiamente dichos, estos resultados se presentan en el cuadro 41.
Cuadro 41. Análisis de Varianza de dos Factores con una Sola Muestra por Grupo para Índice de mezclado (Is4) según tiempo y tratamiento
RESUMEN Cuenta Suma Promedio Varianza Desviación estándar
Coeficiente de Variación
Tiempo (min) 1 5 4,614 0,923 0,013 0,115 12,484 Tiempo (min) 2 5 4,093 0,819 0,017 0,130 15,939 Tiempo (min) 3 5 4,223 0,845 0,003 0,059 6,926 Tiempo (min) 4 5 4,356 0,871 0,005 0,068 7,833 Tiempo (min) 5 5 4,242 0,848 0,012 0,109 12,833 Tiempo (min) 6 5 4,363 0,873 0,027 0,166 18,996 Tiempo (min) 7 5 4,609 0,922 0,007 0,087 9,386 Tiempo (min) 8 5 4,618 0,924 0,013 0,114 12,308 Tiempo (min) 9 5 4,418 0,884 0,004 0,062 7,037 Tiempo (min) 10 5 4,834 0,967 0,003 0,055 5,711 Tiempo (min) 11 5 4,542 0,908 0,005 0,070 7,698 Tiempo (min) 12 5 4,493 0,899 0,021 0,146 16,237 Tiempo (min) 13 5 4,542 0,908 0,005 0,070 7,698 Tiempo (min) 14 5 4,418 0,884 0,008 0,091 10,245 Tiempo (min) 15 5 4,243 0,849 0,012 0,110 12,907 Tiempo (min) 16 5 4,493 0,899 0,021 0,146 16,237 Tiempo (min) 17 5 3,966 0,793 0,004 0,062 7,854 Tiempo (min) 18 5 4,391 0,878 0,016 0,127 14,454 Tiempo (min) 19 5 4,718 0,944 0,014 0,120 12,696 Tiempo (min) 20 5 4,537 0,907 0,008 0,091 9,999
PSE 20 19,852 0,993 0,018 0,135 13,554
TS – 1 20 18,160 0,908 0,004 0,067 7,357 TS – 2 20 17,030 0,851 0,004 0,061 7,147 TS – 3 20 17,228 0,861 0,005 0,070 8,105 TS – 4 20 16,442 0,822 0,005 0,074 8,974
92
Los valores críticos de las variaciones para los factores tiempo y tratamiento son:
1,725 y 2,49 como se muestran en el cuadro 42.
Cuadro 42. Resumen del análisis de varianza de dos factores con una sola muestra por grupo para índice de mezclado (Is4)
Origen de las variaciones
Suma de cuadrados
Grados de
libertad
Promedio de los
cuadrados F Probabilidad
Valor crítico para F
Tiempo (Filas) 0 19 0,013 1,377 0,165 1,725 Tratamiento (Columnas) 0 4 0,024 2,574 0,044 2,492
Error 1 76 0,009
Total 1 99
En términos generales el índice de mezclado está determinado por la clase de
tratamiento más no por el tiempo, hechos que se demostraron en las gráficas donde
se observó que estos a través del tiempo siguen la misma tendencia.
El cuadro 43 presenta las medidas de variabilidad y el diagrama de caja el cual
representa los valores en su orden de izquierda a derecha; valor mínimo, cuartil,
mediana, cuartil tres y valor máximo.
La gráfica 13 permitió determinar una distribución positivamente asimétrica que
confirmó un ascenso gradual dentro de la media de los resultados obtenidos de
índice de mezclado y de tal manera expresan el comportamiento de dicho indicador
para los tratamientos. Las medidas de variabilidad para índice de mezclado se
presentan en el cuadro 28.
93
Grafica 13. Medias de tendencia central para Índice de mezclado IS4
La distribución es positivamente asimétrica
Ya que generalmente cuando:
media = mediana = moda entonces la distribución es simétrica
media > mediana > moda entonces la distribución es positivamente
asimétrica
media < mediana < moda entonces la distribución es negativamente
asimétrica
94
Cuadro 43. Medidas de variabilidad
MEDIDAS DE VARIABILIDAD Rango 0,60 Rango intercuartílico 0,12 Rango Percentil 90, 10 0,27 v. mínimo 0,70 Cuartil 1 1,03 Mediana 1,08 Cuartil 3 1,15 v. máximo 1,30 Desv. Media abs. 0,08 Varianza muestra 0,01 Varianza población 0,01 Desv. Estándar muestral 0,10 Desv.estándar poblacional 0,10 Coef. De variación muestral 9,27 Coef. De variación poblacional 9,23 Coef. De asimetría muestral 0,282 Coef. De asimetría poblacional 0,284
Medidas de tendencia central
Media 1,09 Mediana 1,08 Moda 1,11 Rango 0,60 Mínimo 0,70 Máximo 1,30 Suma 121,61 Cuenta 112,00 Cuartil 1 1,03 Cuartil 3 1,15 percentil 10 0,98 percentil 20 1,03 percentil 25 1,03 percentil 30 1,03 percentil 40 1,06 percentil 50 1,08 percentil 60 1,11 percentil 70 1,14 percentil 75 1,15 percentil 80 1,17 percentil 90 1,24
95
3.2.5 Caracterización Fisicoquímica
Al ser definida la granulometría adecuada para el proceso y obtenidas las mezclas se
realizaron los análisis proximales para cada una de estas, en el cuadro 45 se
encuentra el consolidado para el contenido de nutrientes en cada tratamiento,
partiendo de una sémola de trigo con un 11.2% de proteína, harina de guandul con
un 18.2% y harina de ahuyama con un 8.1% de aporte proteico, se presentó un
incremento progresivo en el contenido de proteína de las mezclas al aumentar el
nivel de sustitución desde un 11.7% promedio para el caso de PSE, hasta un 21.4%
sobre el contenido basal de esta para TS-4, como se muestra en la figura 24.
Figura 24. Incremento del aporte proteico sobre el contenido basal del tratamiento patrón (PSE)
Fuente: Autores
Se presentó un incremento en el contenido mineral a medida que aumento la
sustitución, dado principalmente por la harina de ahuyama, de la cual se obtuvó un
porcentaje de cenizas del 8% en relación a las otras materias primas, en el caso de
los azúcares totales (% almidón), el contenido del mismo en las mezclas estuvo
influenciado por la cantidad presente en la sémola de trigo de la cual se obtuvo
67.21%, siendo la materia prima que más aporta este nutriente, por otra parte el
contenido de grasa se mantuvo estable y sin marcadas diferencias al incrementar el
0
21,40%
16,70%
11,60%
6,40%
PSE
TS - 1
TS - 2
TS - 3
TS - 4
11,7%
96
nivel de sustitución, en el cuadro 44 se presentan algunos análisis realizados a cada
materia prima.
Cuadro 44. Determinación parcial de nutrientes para las materias primas
Componente* Sémola Guandul Ahuyama Humedad (%) 14.00 11.90 8.97 Proteína (%) 11.20 18.22 8.10 Cenizas (%) 0.42 3.42 7.90 Azúcares Totales (%) 67.21 55.20 42.74
* Corresponden al promedio de dos muestras analizadas Fuente: Autores
97
Cuadro 45. Tabla consolidada del contenido de nutrientes
Muestra Código % Humedad % Sólidos Totales % Cenizas
% Materia Orgánica % Almidón % Proteína % Grasa Consolidado
PSE-1 12,8233 87,1767 0,8665 99,1335 68,4143 11,9580 1,4119 94,4218 PSE-2 12,7788 87,2212 0,9226 99,0774 69,9460 11,8296 1,3161 95,7520 PSE-3 12,6235 87,3765 0,8968 99,1032 67,4300 11,8599 1,3797 93,1461 PSE-4 12,6718 87,3282 0,7714 99,2286 73,2247 11,8579 1,3728 98,8551
Patrón Sémola
PSE PSE-5 12,7621 87,2379 0,7347 99,2653 70,4719 11,2061 1,4062 95,5948
TS-1-1 11,4284 88,5716 1,4032 98,5968 63,6742 12,6162 1,0297 90,1517 TS-1-2 11,1062 88,8938 1,3819 98,6181 64,1015 12,6833 1,4977 90,7707 TS-1-3 10,7878 89,2122 1,3909 98,6091 64,1979 12,7018 1,1805 90,2589 TS-1-4 10,7226 89,2774 1,3648 98,6352 65,0834 12,5224 1,0617 90,7549
TS - 1
Sustitución 10% TS-1-5 10,8972 89,1028 1,3894 98,6106 65,5353 11,9374 1,3099 91,0692
TS-2-1 12,4645 87,5355 2,0848 97,9152 63,2140 13,0017 1,0457 91,8109 TS-2-2 12,6561 87,3439 2,1463 97,8537 64,8886 13,3136 1,1882 94,1927 TS-2-3 12,6788 87,3212 2,0553 97,9447 63,6245 13,1533 1,2441 92,7561 TS-2-4 12,6196 87,3804 2,0832 97,9168 66,9503 13,0990 1,1902 95,9423
TS - 2
Sustitución 20% TS-2-5 12,7765 87,2235 2,0053 97,9947 67,4218 12,9850 1,4577 96,6463
TS-3-1 11,6702 88,3298 2,9849 97,0151 65,4155 13,4366 1,3814 94,8887 TS-3-2 11,6239 88,3761 2,3810 97,6190 65,8636 13,9499 1,5036 95,3220 TS-3-3 11,6939 88,3061 2,3949 97,6051 64,5375 13,7288 1,0922 93,4472 TS-3-4 11,6834 88,3166 2,5115 97,4885 66,8485 13,6984 2,0663 96,8081
TS - 3
Sustitución 30% TS-3-5 11,5228 88,4772 2,4236 97,5764 67,3294 13,6813 1,4465 96,4036
TS-4-1 11,8457 88,1543 2,4264 97,5736 61,1457 14,3354 2,3958 92,1490 TS-4-2 12,4568 87,5432 3,2334 96,7666 62,7872 14,2223 1,6302 94,3300 TS-4-3 11,7537 88,2463 3,0094 96,9906 61,5480 14,3190 1,7618 92,3919 TS-4-4 11,6676 88,3324 2,9927 97,0073 58,7730 14,3655 2,9930 90,7919
TS - 4
Sustitución 40% TS-4-5 11,4659 88,5341 3,0619 96,9381 59,5077 14,0154 2,1302 90,1811
Fuente: Autores
98
El tratamiento estadístico se realizó para los indicadores de proteína, grasa y
almidones, para lo cual se planteo la hipótesis nula en que todas las medias del grupo
o tratamiento son iguales contra la alternativa de que los miembros de, al menos,
una pareja no son iguales siendo la hipótesis alterna.
Ho: µ1= µ2= µ3=µ4=µ5
HA: µ1≠ µ2≠ µ3≠µ4≠µ5 o al menos uno es diferente.
Para efectuar la prueba de hipótesis se eligió un error α= 0.05 lo cual significa que
las pruebas tienen una confiabilidad o nivel de significancia del 95%.
El análisis de varianza de un solo factor para proteína permitió definir el promedio
de cada uno de los grupos o tratamientos para los componentes nutricionales más
importantes; para proteína se muestra en el cuadro 46.
Cuadro 46. Análisis de varianza de un solo factor para proteína
Tratamientos Cuenta Suma Promedio Varianza Desviación Estándar
Coeficiente de Variación
PSE 5 58,712 11,742 0,092 0,304 2,586 TS - 1 5 62,461 12,492 0,101 0,318 2,546 TS - 2 5 65,553 13,111 0,018 0,133 1,015 TS - 3 5 68,495 13,699 0,033 0,182 1,331 TS - 4 5 71,258 14,252 0,020 0,142 1,000
Origen de las variaciones
Suma de cuadrados
Grados de libertad
Promedio de los cuadrados
F Probabilidad Valor crítico
para F
Entre grupos 19,4467 4 4,8616 91,8644 1,40791E-12 2,8660 Dentro de los
grupos 1,05845 20 0,0529
Total 20,5052 24
Fuente: Tabla consolidada de contenido de nutrientes
Se encontraron diferencias entre los tratamientos para PSE con un coeficiente de
variación de 2.59% y bajos coeficientes de variación para los demás tratamientos; lo
cual significa que los datos en ese grupo experimental (PSE) varían respecto al
promedio en ese mismo porcentaje.
99
En la figura 25 se presenta el porcentaje promedio de proteína según tratamiento.
Figura 25. Porcentaje promedio de proteína según tratamiento
14.2513.7013.1112.49
11.74
0
2
4
6
8
10
12
14
16
SE T1 T2 T3 T4
TRATAMIENTOS
% P
RO
TE
INA
S
Fuente: Autores
Como el valor de F (91.86) es mayor que el valor crítico para F (2.86) se rechaza la
hipótesis nula, es decir se rechaza que Ho: µ1 = µ2 = µ3 =µ4 = µ5, lo que significa que
las medias de los tratamientos no son iguales, es decir hay diferencias en los
promedios de cada tratamiento; aceptando la hipótesis alterna con lo cual se aplicó
la prueba t-student P (T<=t) dos colas.
Para tomar una decisión se comparó t Vs tC ; si t > tc se rechaza la hipótesis nula y
se acepta la hipótesis alternativa, en el anexo 11 se encuentra las pruebas t-student
para los tratamientos y en el cuadro 47 se presenta el consolidado de dichos
resultados.
Al realizar la prueba t-student se demostro que todas las pruebas son diferentes
entre si; se realizó la prueba t-student de una cola donde la hipótesis nula se planteo
para dos pares de medias no iguales contra la alternativa contraria.
Ho: µ1≤ µ2 o lo que es lo mismo Ho: µ1 - µ2 ≤ 0
HA: µ1 > µ2.
100
Para efectuar la prueba de hipótesis se eligió un nivel de significancia α= 0.05 la
cual denota que las pruebas tienen una confiabilidad del 95%.
Cuadro 47. Valores de T, tc y conclusiones según comparación entre tratamientos para proteína
Comparación tratamientos
Valor t Tc Conclusión
PSE Vs TS – 1 -17.84918 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes. PSE Vs TS -2 -11.00497 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes PSE Vs TS - 3 -11.84863 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes. PSE Vs TS - 4 -31.9282 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes
TS - 1 Vs TS - 2 -5.339255 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes. TS - 1 Vs TS - 3 -7.833362 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes TS - 1 Vs TS - 4 -18.59984 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes. TS - 2 Vs TS - 3 -13.53557 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes TS - 2 Vs TS - 4 -14.75061 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes. TS - 3 Vs TS - 4 -4.840134 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes
Para tomar una decisión se comparó t Vs tC ; si t >tc se rechaza la hipótesis nula y
se acepta la hipótesis alternativa, en el cuadro 48 se presenta los resultados de la
prueba t-student para una cola.
Cuadro 48. Valores de T, tc y conclusiones según tipo de comparación de tratamientos para proteína
Comparación tratamientos Valor t Tc Conclusión PSE Vs TS – 1 -17.84918 2.1318465 Se acepta la hipótesis, SE . ≤ T1 PSE Vs TS -2 -11.00497 2.1318465 Se acepta la hipótesis, SE . ≤ T2 PSE Vs TS - 3 -11.84863 2.1318465 Se acepta la hipótesis, SE . ≤ T3 PSE Vs TS - 4 -31.9282 2.1318465 Se acepta la hipótesis, SE . ≤ T4
TS - 1 Vs TS - 2 -5.339255 2.1318465 Se acepta la hipótesis, T1 ≤ T2 TS - 1 Vs TS - 3 -7.833362 2.1318465 Se acepta la hipótesis, T1 ≤ T3 TS - 1 Vs TS - 4 -18.59984 2.1318465 Se acepta la hipótesis, T1 ≤ T4 TS - 2 Vs TS - 3 -13.53557 2.1318465 Se acepta la hipótesis, T2 ≤ T3 TS - 2 Vs TS - 4 -14.75061 2.1318465 Se acepta la hipótesis, T2 ≤ T4 TS - 3 Vs TS - 4 -4.840134 2.1318465 Se acepta la hipótesis,, T3 ≤ T4
Concluyendo en consecuencia que PSE ≤ T1 ≤ T2 ≤ T3 ≤ T4, es decir se concluye
que no puede decirse que la proteína de PSE sea mayor que las demás pero a lo
máximo puede ser igual.
101
En relación a la grasa, el promedio para cada uno de los grupos se presenta en el
cuadro 49, para PSE fue 1.37%, con un coeficiente de variación de 2.76%, los demás
presentan altos coeficientes de variación entre el 15.81% en TS - 1 y 24.97% para TS –
4.
Cuadro 49. Análisis de varianza de un solo factor para grasa
Tratamientos Cuenta Suma Promedio Varianza Desviación Estándar
Coeficiente de Variación
PSE 5 6,886632 1,377326 0,001453 0,038116 2,767365 TS – 1 5 6,079418 1,215884 0,036998 0,192348 15,819633 TS – 2 5 6,125935 1,225187 0,022310 0,149364 12,191147 TS – 3 5 7,489932 1,497986 0,125987 0,354947 23,694942 TS – 4 5 10,911019 2,182204 0,296802 0,544796 24,965381
Origen de las variaciones
Suma de cuadrados
Grados de libertad
Promedio de los cuadrados F Probabilidad
Valor crítico para F
Entre grupos 3,1834941 4 0,7958735 8,229487 0,0004294 2,866081 Dentro de los
grupos 1,9341997 20 0,09671
Total 5,1176938 24
En la figura 26 se presenta el porcentaje promedio de grasa según tratamiento.
Figura 26. Porcentaje promedio de grasa según tratamiento
1,381,22 1,23
1,50
2,18
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
SE T1 T2 T3 T4
TRATAMIENTOS
% G
RA
SA
S
Fuente: Autores Como el valor de F (8.2294) es mayor que el valor critico para F (2.8660) se rechaza la
hipótesis nula, es decir se rechaza que Ho: µ1 = µ2 = µ3 =µ4 = µ5, lo que significa que
102
las medias de los tratamientos no son iguales, es decir hay diferencias en los
promedios de cada tratamiento.
El análisis de varianza llevó a la aceptación de la hipótesis alternativa, donde se
planteó que las medias no eran iguales o al menos una no lo era, se propuso realizar
una prueba de hipótesis para cada una de las parejas de medias de los tratamientos
con un nivel de significancia del 95%, bajo la siguiente hipótesis:
Ho: µ1≤ µ2 o lo que es lo mismo Ho: µ1 - µ2 ≤ 0
HA: µ1 > µ2.
Los resultados para la prueba t-student se muestra en el cuadro 50, donde se
acepta la hipótesis nula en los casos de PSE Vs TS - 1, PSE Vs. TS – 2, PSE Vs TS -
3, TS - 1 Vs TS - 2 , TS - 1 Vs TS - 3, TS - 2 Vs TS - 3, siendo diferentes en los casos de
PSE Vs TS - 4, TS - 1 vs TS - 4, TS - 2 Vs TS - 4 y TS - 3 Vs TS - 4. Concluyendo que
el TS - 4 es significativamente diferente a los demás.
Cuadro 50. Valores de T, tc y conclusiones según comparación entre tratamientos para grasa
Comparación tratamientos
Valor t tc Conclusión
PSE Vs TS – 1 1.638881 2.7764509 Se acepta la hipótesis, son iguales. PSE Vs TS -2 2.2793927 2.7764509 Se acepta la hipótesis, son iguales PSE Vs TS - 3 -.0742204 2.7764509 Se acepta la hipótesis, son iguales PSE Vs TS - 4 -3.396691 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes
TS - 1 Vs TS - 2 -0.111968 2.7764509 Se acepta la hipótesis, son iguales TS - 1 Vs TS - 3 -1.445623 2.7764509 Se acepta la hipótesis, son iguales TS - 1 Vs TS - 4 -3.089972 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes. TS - 2 Vs TS - 3 -1.536069 2.7764509 Se acepta la hipótesis, son iguales TS - 2 Vs TS - 4 -3.605460 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes. TS - 3 Vs TS - 4 -4.421844 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes
Para almidones el promedio para cada uno de los tratamientos se presenta en el
cuadro 51, para PSE fue de 69.89%, con un coeficiente de variación de 3.17%.
103
Cuadro 51. Análisis de varianza de un solo factor para almidones
Grupos Cuenta Suma Promedio Varianza Desviación Estándar
Coeficiente de Variación
PSE 5 349,4870 69,8974 4,9228 2,2187 3,1743 TS – 1 5 322,5923 64,5185 0,5857 0,7653 1,1861 TS – 2 5 326,0993 65,2199 3,6303 1,9053 2,9214 TS – 3 5 329,9945 65,9989 1,2466 1,1165 1,6917 TS – 4 5 303,7616 60,7523 2,5989 1,6121 2,6536
En la figura 27 se presenta el porcentaje promedio de almidón según tratamiento
siendo el promedio general para todo el estudio (sin tener en cuenta PSE), de un
64.12%. Los resultados para el t-student determinaron que el TS – 1 Vs. TS - 2 y TS –
2 Vs. TS - 3 son iguales; es decir que los únicos diferentes son PSE y TS – 4.
Como el valor de F (20.6599) es mayor que el valor critico para F (2.8660) se rechaza la
hipótesis nula, es decir se rechaza que Ho: µ1 = µ2 = µ3 =µ4 = µ5, lo que significa que
las medias de los tratamientos no son iguales, es decir hay diferencias en los
promedios de cada tratamiento.
Figura 27. Porcentaje promedio de almidón según tratamientos
69,90
64,5265,22
66,00
60,75
56,00
58,00
60,00
62,00
64,00
66,00
68,00
70,00
72,00
SE T1 T2 T3 T4
TRATAMIENTO
% A
LM
IDO
NE
S
Fuente: Autores
Como el análisis anterior llevó a la aceptación de la hipótesis alternativa, donde se
planteó que las medias no eran iguales o al menos una no lo era, se propuso realizar
una prueba de hipótesis para cada una de las parejas de medias de los tratamientos
104
con un nivel de significancia de 95% y dos colas, los resultados se muestran en el
cuadro 52. donde se acepta la hipótesis nula, TS - 1Vs TS - 2, TS - 2 Vs TS - 3, es
decir que los únicos diferentes son: PSE y TS - 4.
Cuadro 52. Valores de T y t c y conclusiones según tipo de Comparación de Tratamientos en la evaluación de almidones
Comparación tratamientos
Valor t tc Conclusión
PSE Vs TS – 1 6.6563128 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes. 7PSE Vs TS -2 8.2839253 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes PSE Vs TS - 3 5.956875 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes. PSE Vs TS - 4 5.8080637 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes
TS - 1 Vs TS - 2 -1.308763 2.7764509 Se acepta la hipótesis, son iguales. TS - 1 Vs TS - 3 -5.188464 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes TS - 1 Vs TS - 4 3.7311279 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes. TS - 2 Vs TS - 3 -1.832331 2.7764509 Se acepta la hipótesis, son iguales TS - 2 Vs TS - 4 3.0570375 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes. TS - 3 Vs TS - 4 4.656317 2.7764509 Se rechaza la hipótesis, son diferentes
3.2.6 Análisis Reológicos
Con el fin de realizar los alveogramas para las diferentes mezclas fue necesario
determinar las humedades de las mismas con el fin de determinar la cantidad de
solución de NaCl (2.5%) necesaria, estas se presentan en el cuadro 53.
Cuadro 53. Adición de Solución de NaCl al 2.5% para el amasado en la determinación de alveogramas
Tratamiento Humedad (%) Volumen a añadir (ml) PSE 13.26 132.5
TS - 1 13.06 133.9 TS – 2 12.66 135.7 TS – 3 12.37 137.0 TS - 4 12.41 136.6
Fuente: Autores
En el cuadro 54 se encuentran los resultados de los alveogramas realizados. El
alveograma para sémola 100% no se realizó, se tomo como referencia el reportado
105
por Ricaurte, L. y Polania, T, quienes realizaron el alveograma para sémola de trigo
del Molino San Luis (Figura 28).
Cuadro 54. Resultados de los Alveogramas Tratamiento P (m/m) L (m/m) G P/L W (Julios x 10-4)
Sémola* 0.70 210 PSE 68 99 22.0 0.68 195 TS-1 77 79 20.0 0.97 160 TS-2 70 49 15.5 1.44 110 TS-3 79 34 13.0 2.32 95 TS-4 84 25 11.5 3.40 80
*Ricaurte, L y Polania, T. Utilización de la Harina de Quinua en la elaboración de pastas alimenticias. 1996. Fuente: Autores
Figura 28. Alveograma para 100% Sémola de Trigo
En la figura 29 se muestran los alveogramas para las diferentes mezclas.
PSE
106
TS – 1 TS – 2
TS - 3 TS - 4
Figura 29. Alveogramas para las diferentes mezclas
Los resultados reologicos para los tratamientos (cuadro 54), mostraron que el nivel
de sustitución afecta las cualidades plásticas de la masa que puede obtenerse de
dichas mezclas, por una parte la tenacidad (P), y equilibrio (P/L) aumentaron y la
extensibilidad (L), grado de hinchamiento (G) y fuerza (W x 10-4 J) disminuyeron
variando considerablemente de una sustitución a otra. En el anexo 12 se muestra el
soporte de los resultados presentados en el cuadro 54.
A medida que aumentó la sustitución la extensibilidad disminuyó afectándose el
contenido de gliadina, lo que ocasionó un incremento en la tenacidad de la masa (P>
60), tomando importancia el contenido de glutenina, se tomó como referencia los
107
indicadores de calidad reologica según Calaveras35; el tratamiento PSE presentó una
buena extensibilidad (L = 90-115), para TS-1 es débil y limitada (L = 70-90) mientras
que TS-3 y TS-4 es muy baja (L<50), por lo tanto la masa no recupera su forma una
vez realizado un esfuerzo sobre ésta.
No se presentó un equilibrio apropiado entre tenacidad y extensibilidad (P/L) para
cada uno de los tratamientos; debido a la falta de la proteína estructural dada por
los niveles de sustitución utilizados que no permitieron un manejo apropiado de la
masa obtenida de dichas mezclas a excepción de PSE que presentó un óptimo
balance entre la tenacidad y la extensibilidad.
El valor G para PSE se encuentró dentro de lo normal es decir que a este nivel de
sustitución se da un adecuado índice de dilatación o hinchamiento de la masa, que
se va a ver reflejado en el volumen de la misma, lo que no se presentó para los demás
tratamientos.
El valor de W comprendido para 100% sémola posee un gluten intermedio (Coca, A.
Ayala G, Fajardo, L), siendo aceptable para los procesos de pastificación en un
rango de 200 a 300, pero no el ideal que corresponde a valores superiores a 300 para
glútenes fuertes. Para los tratamientos la fuerza (W) corresponde a masas con
gluten débil por encontrase en valores inferiores a 200, esto indica que no es
necesario aplicar un gran esfuerzo para deformarla, característica que se ve
influenciado en el proceso de pastificación al ser una masa que no resistiria en
procesos de colgado previo al secado y una vez obtenido el producto serian muy
susceptibles al quiebre.
35 CALAVERAS, J. Tratado de panificación y bolleria, España. 1996, 58-59 p.
108
3.2.7 Operaciones unitarias en la elaboración de pastas al imenticias
Para la elaboración de las pastas correspondientes a cada tratamiento se llevaron a
cabo utilizando 500g de mezcla, la cantidad de aceite (2.0%) y sal (1.5%) se
adicionaron por igual para cada una, las harinas se hidrataron al 40% ya que no se
obtuvieron buenos resultados al ser hidratadas al 30% y 50%.
Teniendo en cuenta las variables e indicadores fijados para el proceso desde la
humectación hasta el secado (cuadro 13), se obtuvieron los resultados que se
muestran en el cuadro 55.
Cuadro 55. Variables de proceso obtenidas en la elaboración de pastas alimenticias
TRATAMIENTOS PROCESO Variables PSE TS-1 TS-2 TS-3 TS-4
% Humedad masa* 31,54 30,23 29,30 29,89 29,55 Amasado T (ºC) 27 26 26 26 27
T (ºC) 41 36 36 37 36 Extrusión
Tiempo (min) 15,38 16,90 23,52 28,17 30,22
% Humedad pasta presecada* 30,78 28,02 27,47 28,98 28,60 Presecado
Tiempo (min) 15,38 16,90 23,52 28,17 29,01
Secado %Humedad pasta* 7,44 8,74 7,81 8,32 6,26 *Los datos reportados son el promedio de tres muestras analizadas Fuente: Autores
La Figura 30 muestra el comportamiento de las variables obtenidas en el proceso
(cuadro 55).
109
Figura 30. Comportamiento de las variables de proceso para los diferentes
tratamientos
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
35,00
40,00
45,00
0 1 2 3 4 5 6
Tratamientos
Var
iabl
es% Humedad de lamasa
% Humedad de lapasta presecada
% Humedad de lapasta
Temperatura de lamasa (ºC)
Temperatura deextrusión (ºC)
Tiempo de extrusión ypresecado
PSE (1), TS-1(2), TS-2(3), TS-3(4), TS-4(5)
Fuente: Autores
Se pudo observar que no hay diferencias marcadas para la humedad y temperatura
de la masa en todos los tratamientos, el porcentaje de humedad de presecado
disminuye pero no considerablemente en relación a la de la masa, esto se debe a que
el tiempo de presecado para las pastas no fue prolongado ya que se realizó a medida
que la pasta salía del extrusor, esta etapa del proceso no fue la más óptima si se
tiene en cuenta que uno de los objetivos del proceso de presecado es disminuir la
humedad de la pasta hasta un 18% de humedad, sin embargo la corriente de aire
utilizada (50-60ºC) facilitó el manejo de las pastas a la salida del extrusor evitando
que se adhirieran unas a otras por lo tanto donde se retiro mayor cantidad de agua
fue en la etapa de secado.
Por otra parte la temperatura de extrusión se mantuvo relativamente constante en
todos los tratamientos, pero aumento en relación a la de la masa, corroborando así
110
la influencia que ejerce un cambio de presión y fuerza ejercida por el tornillo en esta
que hace que la temperatura aumente; el tiempo de extrusión aumento en relación
al incremento en el nivel de sustitución ya que la masa se adhería con facilidad al
tornillo prolongado el proceso.
Una vez finalizada la extrusión de las pastas se realizó la deshidratación de las
mismas sometiendo todos los tratamientos al mismo periodo de tiempo (2.5 horas), al
emplear tiempos de secado inferiores (1.5 horas) se obtuvieron humedades de la
pasta entre 12-13% encontrándose estas dentro de la norma NTC-1055 sin embargo en
dicha humedad las pastas presentaban una textura blanda y frágil, no obstante al
someterlas a 2.5 horas de secado se encontró que la humedad final de las pastas no
fue la mas óptima ya que fueron muy bajas en relación a la de las pastas comerciales
(10-11%), además de ser muy variables entre los mismos tratamientos, las condiciones
de proceso para cada uno de estos se encuentran en el cuadro 56.
Cuadro 56. Condiciones de operación en la deshidratación para cada uno de los tratamientos
A. Tratamiento PSE
Horas T. Entrada(ºC) T. Salida(ºC) H.E(%) H.S(%) PESO (kg) Caudal (m3/m)
0 18,30 19,00 49,50 61,30 0,575 0,36 0,17 53,29 44,80 25,10 82,35 0,520 6,94 0,33 70,12 66,10 20,80 34,20 0,505 4,84 0,50 70,00 67,36 24,16 20,57 0,488 4,58 0,67 69,99 67,81 23,24 16,92 0,472 4,69 0,83 67,92 64,67 21,85 15,85 0,455 4,89 1,00 70,14 67,17 20,38 14,96 0,443 4,82 1,17 68,80 65,03 19,01 15,31 0,432 4,77 1,33 66,29 59,07 17,03 15,94 0,422 4,80 1,50 70,09 66,56 11,85 16,77 0,420 4,44 1,67 70,00 67,63 10,72 14,37 0,420 4,40 1,83 70,00 68,01 10,05 12,63 0,420 4,24 2,00 69,94 68,16 9,61 11,81 0,420 4,12 2,17 69,68 67,81 9,20 11,48 0,420 4,24 2,33 70,18 67,00 8,99 11,32 0,420 4,22
PSE
2,50 70,05 66,83 8.68 11.20 0,420 4,26 Fuente: Software deshidratador de bandejas.
111
B. Tratamiento TS - 1
Horas T. Entrada(ºC) T. Salida(ºC) H.E(%) H.S(%) PESO (kg) Caudal (m3/m)
0 17,20 18,30 54,20 53,20 0,570 0,35 0,17 55,49 46,66 39,75 73,53 0,540 6,70 0,33 70,12 66,12 14,88 26,72 0,522 5,00 0,50 69,99 67,11 12,98 17,09 0,510 4,82 0,67 69,99 67,34 11,88 14,52 0,498 4,88 0,83 69,99 67,44 11,03 13,15 0,482 4,95 1,00 69,97 67,54 10,35 12,21 0,467 4,63 1,17 69,96 67,64 9,81 11,54 0,459 4,69 1,33 69,96 67,73 9,36 11,00 0,447 4,72 1,50 69,95 67,80 9,02 10,61 0,445 4,89 1,67 69,96 67,84 8,77 10,31 0,441 4,84 1,83 69,97 68,00 8,59 10,11 0,440 4,83 2,00 69,96 68,07 8,39 9,89 0,440 4,60 2,17 69,96 68,10 8,23 9,70 0,440 4,48 2,33 69,97 68,10 8,06 9,54 0,440 4,56
TS-1
2,50 69,95 68,10 7,94 9,35 0,440 4,39 Fuente: Software deshidratador de bandejas.
C. Tratamiento TS - 2
Horas T. Entrada(ºC) T. Salida(ºC) H.E(%) H.S(%) PESO (kg) Caudal (m3/m)
0 18,50 18,40 54,00 61,90 0,575 0,33 0,17 31,86 26,91 51,28 68,24 0,540 4,72 0,33 68,91 61,90 19,54 47,39 0,520 5,18 0,50 70,04 66,58 14,78 22,00 0,505 4,56 0,67 70,00 67,22 13,24 16,97 0,489 4,49 0,83 69,99 67,52 12,15 14,86 0,472 4,49 1,00 69,97 67,70 11,33 13,65 0,462 4,63 1,17 69,97 68,23 8,30 9,83 0,452 4,42 1,33 69,98 68,30 8,17 9,65 0,445 4,49 1,50 69,95 68,34 8,05 9,51 0,443 4,59 1,67 69,79 68,19 8,02 9,41 0,440 4,55 1,83 69,95 68,40 8,03 9,32 0,440 4,58 2,00 69,97 68,40 8,00 9,20 0,440 4,61 2,17 68,35 63,49 7,93 9,10 0,440 4,47 2,33 63,08 55,62 7,91 9,07 0,440 4,57
TS-2
2,50 53,64 47,29 7,85 9,03 0,440 4,39 Fuente: Software deshidratador de bandejas.
112
D. Tratamiento TS - 3
Horas T. Entrada(ºC) T. Salida(ºC) H.E(%) H.S(%) PESO (kg) Caudal (m3/m)
0 38,70 33,50 14,10 15,60 0,570 0,18 0,17 60,73 51,88 19,86 29,41 0,538 5,35 0,33 70,03 65,91 13,18 19,14 0,520 4,82 0,50 69,99 66,93 11,66 14,46 0,502 4,56 0,67 69,98 67,38 10,67 12,80 0,487 4,52 0,83 69,96 67,63 9,90 11,78 0,471 4,52 1,00 69,95 67,82 9,30 11,04 0,461 4,45 1,17 69,98 67,94 8,92 10,57 0,452 4,39 1,33 69,96 68,03 8,63 10,24 0,442 4,54 1,50 69,96 68,10 8,44 10,00 0,438 4,42 1,67 69,94 68,11 8,28 9,81 0,435 4,52 1,83 69,95 68,18 8,06 9,59 0,435 4,45 2,00 69,96 68,20 7,92 9,42 0,435 4,58 2,17 69,96 67,58 7,85 9,53 0,435 3,71 2,33 69,97 68,19 7,84 9,32 0,435 4,62
TS-3
2,50 69,98 68,20 7,79 9,18 0,435 4,73 Fuente: Software deshidratador de bandejas.
E. Tratamiento PS - 4
Horas T. Entrada(ºC) T. Salida(ºC) H.E(%) H.S(%) PESO (kg) Caudal (m3/m)
0 18,30 19,00 49,50 61,30 0,565 0,36 0,17 53,01 43,86 39,23 68,39 0,535 6,45 0,33 70,09 65,57 14,96 26,83 0,522 4,45 0,50 70,00 66,93 12,52 16,31 0,506 4,26 0,67 69,98 67,43 11,10 13,54 0,492 4,29 0,83 69,97 67,73 10,14 12,14 0,479 4,27 1,00 69,96 67,93 9,43 11,22 0,465 4,38 1,17 69,94 68,03 8,89 10,54 0,456 4,49 1,33 69,96 68,11 8,49 10,07 0,451 4,46 1,50 69,94 68,17 8,19 9,72 0,443 4,48 1,67 69,96 68,20 7,99 9,46 0,440 4,58 1,83 69,95 68,20 7,84 9,26 0,435 4,68 2,00 69,95 68,22 7,75 9,12 0,435 4,74 2,17 69,95 68,30 7,64 8,99 0,435 4,81 2,33 69,96 68,30 7,59 8,89 0,435 4,71
TS-4
2,50 69,94 68,30 7,52 8,79 0,435 4,63 Fuente: Software deshidratador de bandejas.
113
Para realizar la curva de humedad y la curva de velocidad de secado se calcularon
las siguientes variables mostradas en el cuadro 57, donde cada una de ellas es
denominada como: tiempo en horas T(h), porcentaje de humedad del producto (%H),
fracción húmeda (FH), fracción seca (FS), contenido de humedad libre ( x = kg
agua/kg sólidos secos), humedad media libre ( x = kg agua/kg sólidos secos),
diferencial de la fracción húmeda (∆x ), diferencial del tiempo (∆t), velocidad de
secado (W).
Cuadro 57. Determinación de variables para la curva de humedad y velocidad de secado en la deshidratación de pastas
Tratamiento T(h)
PESO (kg) %H FH FS x x ∆x ∆t W
0,00 0,575 30,77 0,168 0,377 0,444
0,17 0,520 26,18 0,143 0,377 0,378 0,411 0,066 0,17 0,882
0,33 0,505 23,43 0,128 0,377 0,338 0,358 0,040 0,17 0,529
0,50 0,488 20,31 0,111 0,377 0,293 0,316 0,045 0,17 0,600
0,67 0,472 17,38 0,095 0,377 0,251 0,272 0,042 0,17 0,565
0,83 0,455 14,26 0,078 0,377 0,206 0,228 0,045 0,17 0,600
1,00 0,443 12,05 0,066 0,377 0,174 0,190 0,032 0,17 0,424
1,17 0,432 10,04 0,055 0,377 0,145 0,160 0,029 0,17 0,388
1,33 0,422 8,20 0,045 0,377 0,118 0,132 0,027 0,17 0,353
1,50 0,420 7,83 0,043 0,377 0,113 0,116 0,005 0,17 0,071
1,67 0,420 7,83 0,043 0,377 0,113 0,113 0,000 0,17 0,000
1,83 0,420 7,83 0,043 0,377 0,113 0,113 0,000 0,17 0,000
2,00 0,420 7,83 0,043 0,377 0,113 0,113 0,000 0,17 0,000
2,17 0,420 7,83 0,043 0,377 0,113 0,113 0,000 0,17 0,000
2,33 0,420 7,83 0,043 0,377 0,113 0,113 0,000 0,17 0,000
PSE
2,50 0,420 7,83 0,043 0,377 0,113 0,113 0,000 0,17 0,000 Fuente: Software deshidratador de bandejas.
114
Tratamiento T(h)
PESO (kg) %H FH FS x x ∆x ∆t W
0,00 0,570 28,02 0,160 0,410 0,389
0,17 0,540 22,76 0,130 0,410 0,316 0,353 0,073 0,17 1,078
0,33 0,522 19,60 0,112 0,410 0,272 0,294 0,044 0,17 0,647
0,50 0,510 17,49 0,100 0,410 0,243 0,258 0,029 0,17 0,431
0,67 0,498 15,39 0,088 0,410 0,214 0,228 0,029 0,17 0,431
0,83 0,482 12,58 0,072 0,410 0,175 0,194 0,039 0,17 0,575
1,00 0,467 9,95 0,057 0,410 0,138 0,157 0,037 0,17 0,539
1,17 0,459 8,55 0,049 0,410 0,119 0,128 0,019 0,17 0,287
1,33 0,447 6,44 0,037 0,410 0,089 0,104 0,029 0,17 0,431
1,50 0,445 6,09 0,035 0,410 0,085 0,087 0,005 0,17 0,072
1,67 0,441 5,39 0,031 0,410 0,075 0,080 0,010 0,17 0,144
1,83 0,440 5,21 0,030 0,410 0,072 0,074 0,002 0,17 0,036
2,00 0,440 5,21 0,030 0,410 0,072 0,072 0,000 0,17 0,000
2,17 0,440 5,21 0,030 0,410 0,072 0,072 0,000 0,17 0,000
2,33 0,440 5,21 0,030 0,410 0,072 0,072 0,000 0,17 0,000
TS - 1
2,50 0,440 5,21 0,030 0,410 0,072 0,072 0,000 0,17 0,000 Fuente: Software deshidratador de bandejas.
Tratamiento T(h)
PESO (kg) %H FH FS x x ∆x ∆t W
0,00 0,575 27,47 0,158 0,417 0,379
0,17 0,540 21,38 0,123 0,417 0,295 0,337 0,084 0,17 1,221
0,33 0,520 17,90 0,103 0,417 0,247 0,271 0,048 0,17 0,698
0,50 0,505 15,30 0,088 0,417 0,211 0,229 0,036 0,17 0,523
0,67 0,489 12,51 0,072 0,417 0,173 0,192 0,038 0,17 0,558
0,83 0,472 9,56 0,055 0,417 0,132 0,152 0,041 0,17 0,593
1,00 0,462 7,82 0,045 0,417 0,108 0,120 0,024 0,17 0,349
1,17 0,452 6,08 0,035 0,417 0,084 0,096 0,024 0,17 0,349
1,33 0,445 4,86 0,028 0,417 0,067 0,075 0,017 0,17 0,244
1,50 0,443 4,51 0,026 0,417 0,062 0,065 0,005 0,17 0,070
1,67 0,440 3,99 0,023 0,417 0,055 0,059 0,007 0,17 0,105
1,83 0,440 3,99 0,023 0,417 0,055 0,055 0,000 0,17 0,000
2,00 0,440 3,99 0,023 0,417 0,055 0,055 0,000 0,17 0,000
2,17 0,440 3,99 0,023 0,417 0,055 0,055 0,000 0,17 0,000
2,33 0,440 3,99 0,023 0,417 0,055 0,055 0,000 0,17 0,000
TS-2
2,50 0,440 3,99 0,023 0,417 0,055 0,055 0,000 0,17 0,000 Fuente: Software deshidratador de bandejas.
115
Tratamiento T(h)
PESO (kg) %H FH FS x x ∆x ∆t W
0,00 0,570 28,98 0,165 0,405 0,408
0,17 0,538 23,37 0,133 0,405 0,329 0,369 0,079 0,17 1,110
0,33 0,520 20,21 0,115 0,405 0,285 0,307 0,044 0,17 0,624
0,50 0,502 17,05 0,097 0,405 0,240 0,262 0,044 0,17 0,624
0,67 0,487 14,42 0,082 0,405 0,203 0,222 0,037 0,17 0,520
0,83 0,471 11,61 0,066 0,405 0,163 0,183 0,040 0,17 0,555
1,00 0,461 9,86 0,056 0,405 0,139 0,151 0,025 0,17 0,347
1,17 0,452 8,28 0,047 0,405 0,117 0,128 0,022 0,17 0,312
1,33 0,442 6,52 0,037 0,405 0,092 0,104 0,025 0,17 0,347
1,50 0,438 5,82 0,033 0,405 0,082 0,087 0,010 0,17 0,139
1,67 0,435 5,30 0,030 0,405 0,075 0,078 0,007 0,17 0,104
1,83 0,435 5,30 0,030 0,405 0,075 0,075 0,000 0,17 0,000
2,00 0,435 5,30 0,030 0,405 0,075 0,075 0,000 0,17 0,000
2,17 0,435 5,30 0,030 0,405 0,075 0,075 0,000 0,17 0,000
2,33 0,435 5,30 0,030 0,405 0,075 0,075 0,000 0,17 0,000
TS-3
2,50 0,435 5,30 0,030 0,405 0,075 0,075 0,000 0,17 0,000 Fuente: Software deshidratador de bandejas.
Tratamiento T(h) PESO (kg)
%H FH FS x x ∆x ∆t W
0,00 0,565 28,60 0,162 0,403 0,401
0,17 0,535 23,29 0,132 0,403 0,326 0,363 0,074 0,17 1,098
0,33 0,522 20,99 0,119 0,403 0,294 0,310 0,032 0,17 0,476
0,50 0,506 18,16 0,103 0,403 0,254 0,274 0,040 0,17 0,585
0,67 0,492 15,68 0,089 0,403 0,220 0,237 0,035 0,17 0,512
0,83 0,479 13,38 0,076 0,403 0,187 0,203 0,032 0,17 0,476
1,00 0,465 10,90 0,062 0,403 0,153 0,170 0,035 0,17 0,512
1,17 0,456 9,31 0,053 0,403 0,130 0,142 0,022 0,17 0,329
1,33 0,451 8,42 0,048 0,403 0,118 0,124 0,012 0,17 0,183
1,50 0,443 7,01 0,040 0,403 0,098 0,108 0,020 0,17 0,293
1,67 0,440 6,48 0,037 0,403 0,091 0,094 0,007 0,17 0,110
1,83 0,435 5,59 0,032 0,403 0,078 0,085 0,012 0,17 0,183
2,00 0,435 5,59 0,032 0,403 0,078 0,078 0,000 0,17 0,000
2,17 0,435 5,59 0,032 0,403 0,078 0,078 0,000 0,17 0,000
2,33 0,435 5,59 0,032 0,403 0,078 0,078 0,000 0,17 0,000
TS-4
2,50 0,435 5,59 0,032 0,403 0,078 0,078 0,000 0,17 0,000
Fuente: Software deshidratador de bandejas.
La pérdida de agua del producto en función del tiempo se presenta mediante la
curva de humedad (gráfica 14), esta fue muy similar para los demás tratamientos,
permitió determinar la humedad crítica (Xc) mediante la tangente a la curva, punto
116
de referencia en que es terminada la etapa de velocidad constante. La curva de
velocidad de secado, presentada en la gráfica 15 determina las etapas en la que se
desarrolla la operación de deshidratación para las pastas elaboradas, esta permitió
determinar la etapa de velocidad constante y velocidad decreciente para la
determinación del tiempo teórico de secado. Una vez determinadas las variables que
intervienen en la deshidratación se utilizó la ecuación 9 y 10 del literal 1.5.7 para
determinar el tiempo teórico de secado para los diferentes tratamientos, en el
cuadro 58 se presentan los resultados obtenidos.
Gráfica 14. Curva de Humedad para la deshidratación de pasta (PSE)
0,050
0,100
0,150
0,200
0,250
0,300
0,350
0,400
0,450
0,500
0,000 0,500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000
Tiempo (horas)
X (
kg
ag
ua/
kg
s.s
)
Fuente: Autores
Gráfica 15. Curva de velocidad de secado para PSE
0,000
0,100
0,200
0,300
0,400
0,500
0,600
0,700
0,800
0,900
1,000
0,000 0,050 0,100 0,150 0,200 0,250 0,300 0,350 0,400 0,450
X (kg agua/kg s.s)
W (
kg
ag
ua/
m2h
)
Fuente: Autores
Periodo de velocidad constante Periodo de velocidad decreciente
117
Se encontró que en el proceso de deshidratación de las pastas prevaleció la etapa
de velocidad constante, en donde se llevo a cabo una reducción importante del
contenido de agua en la superficie del producto encontrándose una correlación con
lo hallada en la experimentación y lo citado por la literatura, donde esta etapa es
importante para definir la calidad de las pastas respecto al color, textura y sabor;
por otra parte al eliminar el agua a velocidad constante se evita gradientes de
humedad que puedan facilitar la presencia de pequeñas grietas además que las hace
menos susceptibles al quiebre o ensortijamiento. En la figura 31 se muestra el
producto después de la etapa de secado.
Figura 31. Secado de las pastas alimenticias
El tiempo teórico promedio para todos los tratamientos fue de 1.7 h., tiempo que
fue muy próximo al utilizado en la etapa preexperimental pero sin lograr las
características apropiadas de textura que se buscaba dentro del producto. Por tal
razón el tiempo ajustado a 2.5 h. permitió lograr la textura pero no las condiciones
finales adecuadas de humedad para este tipo de producto.
118
Cuadro 58. Determinación de variables para el cálculo del tiempo teórico de secado para los diferentes tratamientos
VARIABLE PSE TS-1 TS-2 TS-3 TS-4 Humedad media libre Inicial (kg agua/kg s.s)
Xo 0.358 0.258 0.271 0.258 0.310
Humedad critica (kg agua/kg s.s)
Xc 0.160 0.128 0.096 0.128 0.142
Fracción (sólidos totales)
S.S 0.377 0.410 0.417 0.405 0.403
Velocidad de secado en la humedad critica
(Kg agua/m2h) Wc 0.388 0.287 0.349 0.312 0.329
Área del producto (m2)
A 0.170 0.167 0.172 0.173 0.164
Velocidad de secado (Etapa de velocidad
decreciente) ∫ dx/W 0.192 0.32 0.224 0.216 0.306
Tiempo (h) teórico en el periodo de
Velocidad constante tc 1.13 1.11 1.21 1.34 1.25
Tiempo (h) teórico en el periodo de
Velocidad decreciente
tdc 0.51 0.41 0.40 0.54 0.45
Tiempo (h) teórico total
tS 1.64 1.52 1.61 1.88 1.70
Fuente: Autores
3.2.8 Calidad en cocción de las pastas al imenticias
Una vez realizado el proceso de secado de las pastas (figura 32), éstas fueron
sometidas a las pruebas de calidad en cocción obteniendo los resultados que se
muestran en el cuadro 59.
El cuadro 59, indica que los niveles de sustitución utilizados para harinas de guandul
y ahuyama afectaron la calidad de las pastas ya que presentaron alta migración de
sólidos en el agua de cocción, lo cual no es deseable para una pasta alimenticia de
presentación larga.
119
Cuadro 59. Resultados de calidad en cocción
INDICADOR COMERCIAL PSE TS - 1 TS - 2 TS - 3 TS - 4 SÓLIDOS TOTALES 1,9083 2,62 3,11 3,1 3,84 3,82 Sólidos Suspendidos 1,0042 1,4 1,57 1,61 2,31 2,25
Sólidos Solubles 0,904 1,23 1,53 1,48 1,52 1,57 ºBrix 1 1,2 1,4 1,8 1,8 1,6
RESISTENCIA AL DESMENUZAMIENTO Sedimento /100g 70 163 204 184 186 256
% Sedimento 7 16,3 20,4 18,4 18,6 25,6 % DE AGUA ABSORBIDA 150 136 138 152 154 156
Fuente: Autores
Los niveles de sedimento/100g de pasta aumentaron progresivamente respecto al
nivel de sustitución y variaron considerablemente en relación a la comercial, este
indicador permite clasificar las pastas dentro de un rango aceptable de calidad ya
que estas no presentaron sedimentos superiores a 300ml/100g sin embargo estos no
fueron los más óptimos.
Figura 32. Pasta TS-1
Una característica deseable para una pasta alimenticia es poseer una adecuada
absorción de agua debido a los rendimientos que se esperan de la misma, sin que se
presente una alta migración de sólidos y por consiguiente de niveles de
sedimentación (figura 33), para las pastas TS-2 a TS-4 se obtuvo una buena absorción
de agua pero como se menciono antes los niveles de sedimentación obtenidos no
120
fueron los mas óptimos, debido a la carencia de la aplicación de un presecado más
prolongado para que permitiera reducir la humedad superficial hasta un 20% y dar
mayor estabilidad a las pastas, otro factor que influyó fue el desbalance de la
proteína funcional; Cubadda35 (1989) et al., demostraron que remover adversamente
la proteína, afecta la retención de amilosa, produciendo alta absorción de agua,
altas pérdidas en cocción, gomosidad, blandura y pastosidad, se ha mostrado que
una pasta con esas características depende de componentes bioquímicos,
principalmente del almidón escapado de la red de proteína y que se adhiere a la
superficie de la pasta cocida, propiedades presentadas en las pastas elaboradas.
Figura 33. Cono Imhoff para determinación del nivel de sedimentación
Los resultados obtenidos en los alveogramas tienen una incidencia directa con la
calidad en cocción obtenidas en las pastas, ya que las masas con baja calidad visco-
elásticas no son deseables para los procesos de pastificación; por una parte al
obtener masas con alta tenacidad demuestra lo que Walsh y Gilles, (1989)
encontraron cuando afirman que un alto contenido de gliadina podría estar
relacionado con una baja firmeza y alta pérdida en cocción.
35 Cubadda. R. Current research and future needs in durum wheat chemistry and technology. Vol. 34. No. 2 . 206 – 208 p.
TS-4 TS-3 TS-2 TS-1 PSE
121
3.2.9 Evaluación sensorial
Mediante el formato para la ejecución del panel sensorial (Anexo 4) se obtuvó el
puntaje otorgado por los siete jueces en una escala de 0-10 para cada atributo y
cada tratamiento, como se presenta en el cuadro 60.
Cuadro 60. Valoración por atributo establecida por el panel sensorial para cada tratamiento
TRATAMIENTO COLOR
PSE 7,9 6,3 6,2 7 8,2 4,6 4,5 TS – 1 6,7 5,9 3,3 6,1 7,5 3,4 4,3 TS – 2 5,3 3,7 4,4 5,1 6 3,5 3 TS – 3 2,9 3,7 5,6 3 3,1 2,8 3 TS – 4 0,5 2,2 2,5 3 4,2 2,4 0,8
TRATAMIENTO OLOR
PSE 7,4 5,5 6,3 7 3,9 3,9 6,7 TS - 1 6,2 5,2 3,3 7 6,6 3,7 4,9 TS - 2 6 6,1 3,8 5,6 4,3 4,3 5,9 TS - 3 5,1 4,4 5,2 2,6 3,3 4,3 4,9 TS - 4 3,4 3,5 3,8 2,6 4,7 4,8 4,2
TRATAMIENTO SABOR
PSE 7,3 5,2 5,9 6,7 7 3,2 5,9 TS – 1 6,5 4,6 2,9 2,7 6,2 3,2 5,9 TS – 2 5,8 3,4 3,5 1,4 6,2 3,2 5,9 TS – 3 4,1 4,6 1,4 5,5 5,5 3,9 4,9 TS – 4 5 3 3,9 1,4 4,2 3,5 4
TRATAMIENTO SENSACIÓN BUCAL
PSE 2,6 5,8 5,7 3 7 4,3 6,9 TS - 1 3,1 5,1 3,2 3 3,5 3,1 6,9 TS - 2 3,6 4,4 4,2 1,3 2,1 3,1 5,2 TS - 3 1,9 3 4,8 1,3 4,4 3,1 5,2 TS - 4 7,5 3,8 6,6 1,3 2,7 3,1 5,9
TRATAMIENTO SUPERFICIE AL TACTO
PSE 0,9 4,8 5,7 1,4 5,1 1,9 6,1 TS - 1 1,6 3,8 3,2 1,4 4,5 2,5 6,1 TS - 2 5,3 2,6 4 1,4 2,8 2,5 2,5 TS - 3 3,7 3,1 4,7 0,5 3 2,5 2,5 TS - 4 6,3 2,2 6,7 0,5 2 2,5 7
Fuente: Autores
122
En el cuadro 61 se presentan los resultados obtenidos del panel sensorial, estos
corresponden al promedio de la valoración dada por los jueces a cada uno de los
atributos y tratamientos.
Cuadro 61. Resultados del panel sensorial
ATRIBUTOS
TRATAMIENTO COLOR OLOR SABOR
SENSACIÓN
BUCAL
SUPERFICIE
AL TACTO
Puntaje**
PSE 6,4 5,8 5,9 5,0 3,7 26,8 TS - 1 5,3 5,3 4,6 4,0 3,3 22,4 TS - 2 4,4 5,1 4,2 3,4 3,0 20,2 TS - 3 3,4 4,3 4,3 3,4 2,9 18,2 TS - 4 2,2 3,9 3,6 4,4 3,9 18,0
Puntaje* 21,8 24,3 22,5 20,2 16,8
*Por atributo **Por tratamiento Fuente: Valoración por atributo establecida por el panel sensorial para cada tratamiento. Anexo 25.
Se obtuvieron puntajes muy bajos dentro de la escala de intensidad para cada
atributo evaluado, sin embargo la muestra PSE tuvo el puntaje más alto, este fue
disminuyendo para los demás tratamientos por lo cual el nivel de sustitución y la
calidad en cocción influyó en las características sensoriales de las pastas siendo la
sensación bucal y la superficie al tacto las que más afectaron dichos resultados.
Figura 34. Panel sensorial entrenado
123
La figura 35 permite observar que el color en la pasta del tratamiento PSE y TS-10
sobresalió, dentro de la escala de intensidad se encontró cercana al amarillo
brillante, mientras que para los tratamientos TS-3 y TS-4 se encontró al extremo de
dicha escala en café-rojizo, tales resultados se vieron influenciados por la
granulometría de la mezcla en especial de la harina de guandul, la cual no permitió
una coloración adecuada para estas pastas una vez sometidas a cocción teniendo en
cuenta la inclusión de la harina de ahuyama como agente de pigmentación.
Figura 35. Diagrama radial para los resultados del panel sensorial
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00COLOR
OLOR
SABORS.BUCAL
S. AL TACTO
PSETS - 1TS - 2TS - 3TS - 4
Las pastas para el tratamiento PSE presentó olor y sabor característico para el
panel sensorial, mientras que la valoración de este atributo para TS-1 a TS-4 se
encuentra hacia lo que los jueces denominaron rancio o viejo. La valoración
obtenida para la sensación bucal fue baja para todas las pastas, fueron denominadas
hacia el extremo de la escala como blandas. De acuerdo con la evaluación del
atributo superficie al tacto las pastas resultaron ser pegajosas no exhibiendo una
característica deseable de las pastas la cual es ser lisa y suelta.
El análisis de varianza aplicado a cada uno de los atributos presentó los siguientes
resultados, en el cuadro 62 se presenta dicho análisis para el atributo color.
124
Cuadro 62. Análisis de varianza de un solo factor para color
Tratamientos Cuenta Suma Promedio Varianza Desviación Estándar
Coeficiente de Variación
PSE 7 44,7 6,4 2,1247619 1,45765631 22,82683252 TS - 1 7 37,2 5,3 2,7347619 1,65371155 31,11822817 TS - 2 7 31 4,4 1,1857143 1,08890509 24,58817936 TS - 3 7 24,1 3,4 0,9895238 0,99474811 28,89309874 TS - 4 7 15,6 2,2 1,602381 1,26585187 56,80104537
Origen de las variaciones
Suma de cuadrados
Grados de libertad
Promedio de los cuadrados F Probabilidad
Valor crítico para F
Entre grupos 72,82114286 4 18,205285 10,53895 1,87221E-05 2,6896316 Dentro de los
grupos 51,82285714 30 1,727428 Total 124,644 34
Fuente: Valoración por atributo establecida por el panel sensorial para cada tratamiento
Como el valor de F es mayor que el Valor critico para F se rechaza la Hipótesis nula,
por lo tanto se rechaza que Ho = µ1 = µ2 = µ3 = µ4 = µ5 lo que significa que las medias
de los tratamientos no son iguales, es decir que hay diferencias en los promedios de
cada tratamiento; el consolidado de la prueba t-student P (T<=t) dos colas se
presentan en cuadro 63; los t-student para medias de dos muestras emparejadas se
presentan en el anexo 13.
Cuadro 63. Valores de T, Tc y conclusiones según tipo de comparación para los Tratamientos en la evaluación del atributo color
Comparación tratamientos
Valor t tc Conclusión
PSE Vs TS – 1 3,18452915 2,446913641 Se rechaza la hipótesis nula, son diferentes 7PSE Vs TS -2 9,3073172 2,446913641 Se rechaza la hipótesis nula, son diferentes PSE Vs TS - 3 4,3757216 2,446913641 Se rechaza la hipótesis nula, son diferentes PSE Vs TS - 4 6,999022 2,446913641 Se rechaza la hipótesis nula, son diferentes
TS - 1 Vs TS - 2 2,100388 2,446913641 Se acepta la hipótesis nula, son iguales TS - 1 Vs TS - 3 2,1756915 2,446913641 Se acepta la hipótesis nula, son iguales TS - 1 Vs TS - 4 4,486390 2,446913641 Se rechaza la hipótesis nula, son diferentes TS - 2 Vs TS - 3 1,725359 2,446913641 Se acepta la hipótesis nula, son iguales TS - 2 Vs TS - 4 4,828243 2,446913641 Se rechaza la hipótesis nula, son diferentes TS - 3 Vs TS - 4 2,1411190 2,446913641 Se acepta la hipótesis nula, son iguales
125
Los resultados de la prueba t-student permitieron aceptar la hipótesis nula para TS
– 1 Vs TS – 2; TS – 1 Vs TS – 3; TS – 2 VS TS – 3; TS – 3 VS TS – 4, es decir que los
unicos diferentes son PSE y TS – 4.
En el cuadro 64 se presenta los resultados del análisis de varianza obtenidos para el
atributo olor.
Cuadro 64. Análisis de varianza de un solo factor para olor
Tratamientos Cuenta Suma Promedio Varianza Desviación Estándar
Coeficiente de Variación
PSE 7 40,7 5,8 2,06142857 1,43576759 24,69379147 TS - 1 7 36,9 5,3 2,01904762 1,420931954 26,95534873 TS - 2 7 36 5,1 0,94285714 0,971008312 18,88071719 TS - 3 7 29,8 4,3 0,94952381 0,974435123 22,88941565 TS - 4 7 27 3,9 0,60619048 0,77858235 20,18546834
Origen de las variaciones
Suma de cuadrados
Grados de libertad
Promedio de los
cuadrados F Probabilidad
Valor crítico para F
Entre grupos 17,7011429 4 4,4252857 3,363 0,02178 2,689 Dentro de los
grupos 39,4742857 30 1,3158095
TOTAL 57.1754286 34
Fuente: Valoración por atributo establecida por el panel sensorial para cada tratamiento
Como el valor de F es mayor que el valor critico para F se rechaza la hipótesis nula,
por lo tanto se rechaza que Ho = µ1 = µ2 = µ3 = µ4 = µ5 lo que significa que las medias
de los tratamientos no son iguales, es decir que hay diferencias en los promedios de
cada tratamiento; los resultados de la prueba t-student P (T<=t) dos colas se
presentan en el cuadro 65.
126
Cuadro 65. Valores de T, Tc y conclusiones según tipo de comparación para los tratamientos en la evaluación del atributo olor.
Comparación tratamientos
Valor t tc Conclusión
PSE Vs TS – 1 0,8063235 2,446913641 Se acepta la hipótesis nula, son iguales 7PSE Vs TS -2 1,5072673 2,446913641 Se acepta la hipótesis nula, son iguales PSE Vs TS - 3 2,7109172 2,446913641 Se rechaza la hipótesis nula, son diferentes PSE Vs TS - 4 2,4640394 2,446913641 Se rechaza la hipótesis nula, son diferentes
TS - 1 Vs TS - 2 0,2690065 2,446913641 Se acepta la hipótesis nula, son iguales TS - 1 Vs TS - 3 1,2234108 2,446913641 Se acepta la hipótesis nula, son iguales TS - 1 Vs TS - 4 1,9699136 2,446913641 Se acepta la hipótesis nula, son iguales TS - 2 Vs TS - 3 1,7175899 2,446913641 Se acepta la hipótesis nula, son iguales TS - 2 Vs TS - 4 2,2074122 2,446913641 Se acepta la hipótesis nula, son iguales TS - 3 Vs TS - 4 0,9634193 2,446913641 Se acepta la hipótesis nula, son iguales
El análisis estadístico para la percepción del olor determinó mediante el t-student
diferencias significativas entre las muestras PSE Vs TS - 3 y PSE Vs TS4,
presentando un olor característico para PSE y para las demás a rancio.
De acuerdo a la metodología planteada (cuadro 14) para el manejo estadístico de los
datos y teniendo en cuenta la formulación de hipótesis para el análisis de varianza
de un solo factor se encontró aceptación de la hipótesis nula para sabor, sensación
bucal y superficie al tacto, es decir que no se encontraron diferencias significativas
entre los promedios de dichas valoraciones para de cada uno de los tratamientos;
por lo tanto, sin importar el nivel de sustitución en todas las pastas se presentó un
sabor característico (a masa), la sensación bucal blanda y la superficie al tacto
pegajosas, los cuadros 66, 67, 68 representan los análisis de varianza para estos
atributos.
Sin embargo esto no se presentó para los atributos como el color y el olor donde se
rechazo la hipótesis nula, es decir, que existieron diferencias significativas entre los
tratamientos; mediante la prueba t-student realizada, los resultados indicaron que
aaltos niveles de sustitución inciden en la percepción del color, ya que existieron
diferencias de la pasta PSE con relación a los demás tratamientos siendo esta la que
mejor puntaje presento en relación a las restantes , lo mismo sucedió con la pasta
TS-1 Y TS-2 con relación a TS-4 el color se percibió diferente entre los tratamientos
127
mencionados; para los tratamientos con sustituciones cercanas como es el caso de
TS-1 Y TS-2, se percibió igual.
Cuadro 66. Análisis de varianza de un solo factor para sabor
Tratamientos Cuenta Suma Promedio Varianza Desviación Estándar
Coeficiente de Variación
PSE 7 41,2 5,9 1,931428571 1,38975846 32,81553398 TS - 1 7 32 4,6 2,719047619 1,64895349 59,47916667 TS - 2 7 29,4 4,2 3,236666667 1,79907384 77,06349206 TS - 3 7 29,9 4,3 1,989047619 1,410336 46,56633222 TS - 4 7 25 3,6 1,295714286 1,13829446 36,28
Origen de las variaciones
Suma de cuadrados
Grados de libertad
Promedio de los cuadrados F Probabilidad
Valor crítico para F
Entre grupos 20,5085714 4 5,127142857 2,29465 0,08234834 2,689631629 Dentro de los
grupos 67,0314286 30 2,234380952
Total 87,54 34
Fuente: Valoración por atributo establecida por el panel sensorial para cada tratamiento
Como el valor de F es menor que el Valor critico para F se acepta la hipótesis nula,
por lo tanto se acepta que Ho = µ1 = µ2 = µ3 = µ4 = µ5 lo que significa que las medias
de los tratamientos son iguales, es decir que no hay diferencias en los promedios de
cada tratamiento.
Cuadro 67. Análisis de varianza de un solo factor para sensación bucal
Tratamientos Cuenta Suma Promedio Varianza Desviación Estándar
Coeficiente de Variación
PSE 7 35,3 5,0 3,16285714 1,77844234 56,22898082 TS - 1 7 27,9 4,0 2,18809524 1,47922116 67,6031433 TS - 2 7 23,9 3,4 1,85142857 1,3606721 73,49309197 TS - 3 7 23,7 3,4 2,1847619 1,47809401 67,65469535 TS - 4 7 30,9 4,4 5,20809524 2,28212516 43,81880618
Origen de las variaciones
Suma de cuadrados
Grados de libertad
Promedio de los cuadrados F Probabilidad
Valor crítico para F
Entre grupos 13,776 4 3,444 1,17983 0,3395985 2,689631629 Dentro de los
grupos 87,57143 30 2,919047619
Total 101,3474 34
Fuente: Valoración por atributo establecida por el panel sensorial para cada tratamiento
128
Como el valor de F es menor que el Valor critico para F se acepta la hipótesis nula,
por lo tanto se acepta que Ho = µ1 = µ2 = µ3 = µ4 = µ5 lo que significa que las medias
de los tratamientos son iguales, es decir que no hay diferencias en los promedios de
cada tratamiento.
Cuadro 68. Análisis de varianza de un solo factor para superficie al tacto
Tratamientos Cuenta Suma Promedio Varianza Desviación Estándar
Coeficiente de Variación
PSE 7 25,9 3,7 4,8833333 2,209826539 45,2524206 TS - 1 7 23,1 3,3 2,78 1,6673332 59,97601439 TS - 2 7 21,1 3,014285714 1,5914286 1,26151836 79,26955581 TS - 3 7 20 2,857142857 1,6661905 1,290810008 77,47073496 TS - 4 7 27,2 3,885714286 7,2047619 2,684168755 37,25548173
Origen de las variaciones
Suma de cuadrados
Grados de libertad
Promedio de los cuadrados
F Probabilidad Valor crítico
para F
Entre grupos 5,373142857 4 1,343285714 0,3705 0,827705 2,689631629 Dentro de los
grupos 108,7542857 30 3,625142857
Total 114,1274286 34
Fuente: Valoración por atributo establecida por el panel sensorial para cada tratamiento
Como el valor de F es menor que el Valor critico para F se acepta la hipótesis nula,
por lo tanto se acepta que Ho = µ1 = µ2 = µ3 = µ4 = µ5 lo que significa que las medias
de los tratamientos son iguales, es decir que no hay diferencias significativas en los
promedios de cada tratamiento.
3.2.10 Caracterización fisicoquímica del producto
Teniendo en cuenta los resultados encontrados para los diferentes tratamientos
respecto a los indicadores obtenidos de propiedades visco elásticas de la masa,
calidad en cocción y valoración otorgada por el panel sensorial, la pasta que mejor se
comportó bajo los parámetros mencionados fue PSE y TS-1, en el cuadro 69 se
presenta el análisis proximal para dichos tratamientos.
129
Cuadro 69. Composición de las pastas alimenticias por 100g de producto
DETERMINACIÓN PASTA CORRIENTE
PSE TS – 1
Humedad (%) 10.4 12 10.8 Cenizas (%) 0.7 3.2 2.6 Proteínas (g) 12.5 12.0 12.2 Grasas (g) 1.2 2.3 2.1 Carbohidratos (g) 75.2 62.2 55.7 Vitamina A* (RAE) 0 298.0
*Valor dado en referencia a la mezcla de harinas. Fuente: Autores
El cuadro anterior muestra que el porcentaje de proteína obtenido para las pastas
se reporto dentro de la norma NTC-1055, sin embargo no supero el valor para una
pasta corriente, por otra parte se resalta un incremento de minerales y grasa y una
disminución de carbohidratos, además de presentar un valor agregado de
carotenoides totales como posibles precursores de provitamina A en 298 RAE
(equivalentes de retinol activo).
130
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
La caracterización granulométrica realizada para harinas de guandul y ahuyama
permitió establecer rendimientos de molienda para el guandul de 81.82% mediante
combinación de cribas con luz de malla 1.2 y 0.5mm; para la ahuyama se obtuvieron
rendimientos del 72.42% con luz de malla 2.0 y 0.5mm, logrando mayor retención de
material con diámetros de partícula en el rango 125µm – 63 µm que corresponden a
un 80%.
El aporte apropiado de harina de ahuyama como agente de pigmentación y trazador
de uniformidad de mezcla fue del 7.5% constante para todos los tratamientos
planteados, bajo la escala Pantone Matching System Liso con la referencia Pantone
122 No.24.
El trazador utilizado para llevar a cabo la operación unitaria de mezclado fue la
harina de ahuyama; por métodos analíticos de espectrofotometría permitieron
realizar un seguimiento a la uniformidad de mezcla mediante la determinación de
carotenoides totales que potencialmente son aportados por esta, en el cual se logró
determinar un intervalo de tiempo para TS-1 de 11-17 minutos, donde es posible
obtener una mezcla homogénea.
En términos generales se concluye que el índice de mezclado (Is4) esta determinado
por la clase de tratamiento o material mezclado mas no por el tiempo desde el punto
de vista estadístico, hechos que se demuestran en las gráficas donde se pudo
observar que este indicador a través del tiempo sigue las misma tendencia; se
confirmó que las cantidades o proporción de los componentes a mezclar influyen en
la operación de mezclado, por lo que se recomienda llevar a acabo la operación por
etapas; en especial cuando hay que mezclar cantidades muy pequeñas de un
131
componente con grandes cantidades de otros, logrando asi que las proporciones no
sean muy diferentes en cada etapa y se tenga un mejor control del proceso de
uniformidad de mezcla.
Se recomienda realizar determinaciones de índice de mezclado para otros
mecanismos de mezclado en especial mezcladores de tornillo sin fin ya que este
equipo se encuentra comúnmente en la industria molinera y pastera, permitiendo a
su vez, determinar la eficacia de la operación y comparlo con otro tipo de
mezcladores como el de volteo el cual fue el empleado en dicho proyecto.
Desde el punto de vista nutricional se presentó un incremento gradual en el aporte
proteico debido a la inclusión de harina de guandul, logrando un incremento
proteico sobre el contenido basal de la sémola de trigo desde un del 6.4% para TS-1
hasta un 21.4% para TS-4, por lo cual se da una nueva alternativa de la utilización del
grano de guandul y cuya harina sea sustituto parcial de la sémola de trigo en la
elaboración de pastas alimenticias.
Las pruebas reologicas obtenidas demostraron que altos niveles de sustitución
afectan las cualidades viscoelasticas de la masa obtenida de las mezclas, afectando
considerablemente la extensibilidad, los tratamientos que más se acercaron a los
parámetros reportados para el alveograma 100% sémola (W=210x10-4 J), pertenecieron
a los tratamientos PSE y TS-1, donde este último reportó un trabajo de W=160x10-4
J, tenacidad (P = 77), extensibilidad (L= 79) y equilibrio de P/L = 0.97, las masas para
los demás tratamientos se establecieron como débiles e inadecuadas para procesos
de pastificación, por lo cual se sugiere trabajar con sustituciones que no superen el
17.5% tendiendo en cuenta la proporción de las dos harinas en la mezcla.
Bajo las pruebas de calidad realizadas se puede concluir que la pasta que mejor
comportamiento tuvo fue la PSE seguida de la TS-1 puesto que a mayores niveles de
sustitución se obtuvieron altos niveles de sedimentación, factor influenciado al
remover adversamente la proteína funcional o gluten relacionado con la
desproporcionalidad entre tenacidad y extensibilidad observado en los alveogramas.
132
El panel sensorial permitió evaluar la calidad del producto elaborado bajo los
atributos que normalmente se aplican para la industria alimentaría, las
características que sobresalieron de la pasta (TS-1) fue color y olor, pero en general
la valoración obtenida para todos los tratamientos fue baja debido a que la textura
del producto, la sensación bucal y el sabor no fue el más adecuado con lo cual no
presenta características de calidad que satisfagan el gusto del consumidor.
Al realizar el análisis proximal para la pasta definitiva (TS-1) se obtuvo un nivel de
proteína dentro de la resolucion 4393 de 1991 del Ministerio de Salud; se presentó un
incremento en el contenido de minerales, carbohidratos y grasa además de
presentar un valor agregado de carotenoides totales como posibles precursores de
provitamina A en 298 RAE (Equivalentes de retinol activo); para lo cual se
recomienda realizar una cromatografía líquida de alta resolución (HPLC) con el fin
de determinar la cantidad de α y β-caroteno presente en la pasta y las pérdidas de
estos en el agua de cocción.
Para la ejecución de posteriores proyectos se recomienda acondicionar el grano con
el fin de ablandar la testa permitiendo mayor facilidad de su separación con los
cotiledones y la obtención de un máximo rendimiento en molienda realizando
previamente una precocción.
Por otra parte se sugiere realizar un estudio que permita cuantificar la pérdida de
nutrientes en la cocción del alimento principalmente proteína, almidón y β-caroteno,
además de buscar otras alternativas para que la harina de guandul pueda ser
incluida en productos como coladas, bienestarina, dulces o como sustitutos de
otras materias primas como harina arroz y maíz para la elaboración de productos
extruidos.
133
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136
137
Anexo 1. Clasificación de las pastas
Existen muchos criterios para clasificar las pastas: si son rellenas (Raviolis,
Tortellonis, Lasanas preparadas) o no (Spaghettis, Tallarines), según el tipo de
proceso mediante el cual son producidas (laminado o extrusión), por el método
mediante el cual son conservadas (secado, congelación, pasterización, refrigeración,
empaque al vacío, empaque en atmósferas protectoras o combinaciones de estos
métodos), por la forma en el caso de las pastas no rellenas (pastas cortas – pastas
largas), por los ingredientes utilizados en su preparación (pastas simples –harina o
sémola/agua o pastas compuestas – semolina o sémola/huevo/verduras).
A continuación se presentan los tipos principales de pastas que se pueden encontrar
en el mercado local.
Tipos de Pastas comerciales
Pastas secas sin rellenar Pastas rellenas
Pastas extruidas de harina de trigo (p.e. Doria, La Muñeca).
Pastas extruidas de harina de trigo y huevo (p.e. Doria al Huevo) .
Pastas extruidas de sémola de trigo durum (p.e. Corticcella, Agnesi, Buitoni).
Pastas laminadas al huevo con sémolas de trigos blandos (p.e. Pastaio, Rialto, Romagnola).
Pastas laminadas al huevo con sémolas de trigo durum (Lista).
Pastas rellenas deshidratadas (p.e. Zara, Grand Italia)
Pastas rellenas congeladas (p.e. Lista, Romagnola, Pastichelli)
Pastas rellenas frescas de corta vida (p.e. Pastaio, Piccolo)
Pastas rellenas frescas de larga vida (Giuliani, Monari).
Fuente: <http://www.pastasdoria.com/quienes.htm>
La clasificación de las pastas alimenticias dada por el Ministerio de Salud, mediante
la Resolucion 4393 de 1991, se presenta de la siguiente manera:
138
PASTAS ALIMENTICIAS COMPUESTAS: Son aquellas a las que se les ha
incorporado en el proceso de elaboración, alguna o varias de las siguientes
sustancias alimenticias: gluten, soya, huevos frescos o deshidratados, leche,
verduras frescas, desecadas o conservadas, jugos y extractos.
PASTAS ALIMENTICIAS RELLENAS: Son las pastas alimenticias simples o
compuestas que en formas tales como cojincitos o empanaditas, contienen en su
interior un preparado elaborado con alguna o varias de las siguientes sustancias
comestibles: carne de animales de abasto, grasas animales o vegetales, productos
de la pesca, verduras, huevos frescos o deshidratados, con la adición de
condimentos o especias autorizados.
PASTAS ALIMENTICIAS FRESCAS: Son cualesquiera de las pastas
anteriormente definidas que no han sufrido proceso de desecación. Las pastas
alimenticias pueden presentarse en las formas y tamaños siguientes, de acuerdo
con su proceso de elaboración
PASTA LARGA PASTA MEDIA PASTA CORTA
Espaguetis Linguinos
Macarrones Tallarines
Canelones Canutillos Caracoles Conchas Fideos Lasaña
Argollas Canutillos Conchitas Corbatines
Estrellas Letras
Números Tornillos
De acuerdo a su composición se pueden clasificar en pastas corrientes y pastas al
huevo, en la cual se resalta un incremento del contenido de grasa y vitamina A.
139
Composición de las pastas alimenticias por 100g de producto.
COMPONENTE PASTA CORRIENTE PASTA AL HUEVO
Humedad (%) 10.4 9.8 Energía (Calorías) 369 388 Proteínas (g) 12.5 12.3 Grasas (g) 1.2 4.6 Carbohidratos (g) 75.2 72 Vitamina A (Eq. Retinol) 0 220 Calcio (mg) 27 31 Fuente: LAMILLA, F. y PALACIO J. Seminario Enriquecimiento de Alimentos. Pastas Alimenticias. Universidad Nacional. Bogotá. 1993., p 7.
Anexo 2. Origen y características botánicas del guandul
140
Origen
El guandul es una leguminosa originaria de la India, que llegó hace 4.000 años al éste
de África, donde se encuentra un segundo centro de diversidad genética. Este se
cultiva extensamente en los trópicos y los subtrópicos, donde se le cosecha como
grano o como verdura, y también como pienso para el ganado. La principal
producción corresponde a la India, y Birmania en el sur de Asia, Uganda y Malawi en
África y la Republica Dominicana, Venezuela y Puerto Rico.12
En Colombia desde 1933 el guandul era de gran utilidad para los cafeteros ya que a
los siete u ocho meses de sembrado, suministraba un sombrío provisional para los
cafetos pequeños bastante aceptable durante los dos primeros años; por otra parte
mejoraba la calidad del terreno por la cualidad que posee como leguminosa de fijar
nitrógeno del aire, además de sanear los terrenos invadidos por la “palomilla”
parásito que destruía las plantaciones de café. Debido a estas ventajas se promovió
la difusión de semillas gracias al Comité Departamental de Manizales y la Sociedad
Caldense de Agricultura.13 Actualmente tiene alguna importancia gastronómica en la
Costa Atlántica, donde existe una incipiente agricultura sobre la especie,
consecuencia de la demanda costeña que se extiende a todo el país.
Esta especie fue introducida en Venezuela, en el siglo XVI durante la época de la
colonización española; desde esa época ha venido desempeñando un papel muy
importante en los huertos familiares y conucos del campesino venezolano como
cultivo asociado de maíz y yuca.
Características botánicas
12 CENTRO REGIONAL DE AYUDA TECNICA. Guía para cultivos en los trópicos y los subtrópicos. México.1976. p 99. 13 “Guandul”, una Planta de cultivo para los cafeteros. Publicado en: Revista Cafetera de Colombia. Vol. 5. Numero 46-47. Enero-Febrero. 1933., p 1607-1611.
141
El guandul es perteneciente a la familia de las Leguminosas, Género: cajanus;
Especie: Cajanus cajan L. (guandul). Conocido como guandú, gandul, fríjol de palo
(Puerto Rico, Costa Rica y Panamá), quinchoncho (Venezuela), guisante de Congo,
guisante de paloma, gramo Rojo, Arhur y Dhal (India).Otros nombres comunes son:
tur, catján, chícharo de paloma, grinchoncho, arhar, falso café, timbotillo y
cascabelito.
Figura 36. Planta de Guandul
Es un arbusto perenne que crece entre 1 y 3 m de altura, madura en cinco meses o
más según el cultivar. Las hojas son agudamente lanceoladas, vellosa y cada una de
sus hojas tiene 3 largas hojuelas. Las flores, nacen en racimos en las axilas de las
hojas, el olor puede ser amarillo o púrpura, se agrupan en panojas terminales. Sus
vainas son cortas (5-6cm) y contienen de dos a seis semillas cuyo color varía entre el
blanco y el negro. El color de las vainas es amarillo o rojizo en la madurez fisiológica,
hay alrededor de 18.000 semillas por kilogramo.
Las semillas son redondas, con un borde aplanado, su diámetro es de
aproximadamente 0.5 cm., suele ser color castaño y tiene un punto blanco en la
unión de la vaina.14
14 CENTRO REGIONAL DE AYUDA TECNICA. Guía para cultivos en los trópicos y los subtrópicos. Mexico1976. 98 p.
142
A continuación se presentan los resultados de las caracterizaciones físicas
realizadas a muestras de guandul provenientes de la vereda La Arboleda (Zona
Norte del Departamento Cauca).
Características físicas de las semillas de guandul
PARÁMETRO REGISTRO COEFICIENTE DE
VARIACIÓN (%)
SEMILLA INMADURA
Peso Promedio por semilla 0.26 g 15.38
Densidad Aparente 0.578 g /cm3 1.3
Densidad Real 1.36 g /cm3 4.54
Diámetro promedio geométrico 0.72 cm 6.94
Esfericidad 80 % 0.68
Calor especifico 0.8381 KJ / Kg ºC 11.1
Difusividad térmica 25 a 96 ºC 2.18 X 10-3 4.92
SEMILLA SECA
Peso Promedio por semilla 0.13 g 7.69
Densidad Aparente 0.682 g/ cm3 2.93
Densidad real 1.26 g 0.79
Diámetro promedio geométrico 0.56 cm 3.57
Esfericidad 88.2 % 0.62
Fuente: Vélez Zape, J.C. Utilización agroindustrial del Guandul. En: Guandul sale del anonimato. 1996.
Esta planta es una de las leguminosas de mayor resistencia a la sequía aunque
necesita buena humedad durante los dos primeros meses. Se adapta bien tanto en
zonas con altas temperaturas y climas secos como en zonas con condiciones
ecológicas subhúmedas. Este crece bien desde el nivel del mar hasta alturas de 1800
m.s.n.m. y en zonas con precipitación de 500 a 2000 mm/año.
143
Anexo 3. Composición química de la harina de ahuyama
En la industria de alimentos la harina de ahuyama se esta utilizando como fuente de
sólidos solubles en la fabricación de productos como, tortas, salsas, cremas y sopas.
Es una materia prima muy importante en el procesamiento de alimentos para niños,
por su fácil digestión.
Pruebas reologicas llevadas a cabo por Hennesey, B., y Bohórquez E. mediante el
alveografo de Chopin demostraron que la harina no presenta ninguna elasticidad ni
extensibilidad ya que esta no posee proteína funcional. Pruebas fisicoquímicas
demuestran un bajo contenido de grasa y proteína, además de un alto contenido de
fibra y cenizas.
Caracterización fisicoquímica de la harina de Ahuyama
COMPONENTE CANTIDAD (g/100g) Humedad 6.245 Extracto seco total 93.755 Cenizas 7.135 Nitrógeno 0.885 Proteína 5.550 Fibra 6.970 Grasa 1.620
Fuente: HENNESSEY, B., y BOHORQUEZ, L.E. Caracterización y obtención de harina a partir de ahuyama. 1997.
144
Anexo 4. Formato para el panel sensorial
145
Anexo 5. Condiciones de operación en la deshidratación de ahuyama
t TE TS HE HS P FA t TE TS HE HS P FA
0,08 30,73 23,05 64,18 73,58 4,02 6,38 3,33 79,97 72,77 18,10 22,75 1,36 3,44
0,17 63,28 45,85 31,40 84,90 4,01 6,12 3,42 79,95 73,00 17,63 22,15 1,31 3,49
0,25 78,18 60,63 21,48 56,42 3,99 4,78 3,50 79,97 73,23 17,17 21,48 1,27 3,48
0,33 79,84 64,96 21,18 43,66 3,94 4,36 3,58 79,95 73,47 16,73 20,88 1,23 3,35
0,42 80,03 67,08 22,50 36,15 3,85 4,19 3,67 79,97 73,70 16,40 20,37 1,18 3,32
0,50 80,00 67,68 23,47 34,25 3,77 4,15 3,75 79,98 73,98 16,13 19,95 1,14 3,32
0,58 79,97 67,98 23,93 33,43 3,68 4,16 3,83 79,93 74,18 15,77 19,45 1,10 3,29
0,67 79,98 68,10 24,10 32,93 3,60 4,13 3,92 79,97 74,42 15,40 18,97 1,07 3,29
0,75 79,98 68,20 24,10 32,53 3,50 3,97 4,00 79,95 74,63 15,07 18,47 1,03 3,28
0,83 79,97 68,20 24,08 32,23 3,42 3,81 4,08 79,97 74,82 14,77 18,03 0,99 3,32
0,92 79,95 68,20 23,98 31,98 3,33 3,83 4,17 79,97 75,03 14,47 17,62 0,97 3,25
1,00 79,97 68,20 23,82 31,70 3,25 3,78 4,25 77,92 75,03 14,78 18,03 0,91 3,38
1,08 79,97 68,25 23,67 31,50 3,17 3,74 4,33 80,05 73,25 14,88 19,83 0,87 3,22
1,17 79,97 68,28 23,48 31,25 3,08 3,67 4,42 79,95 73,93 14,50 18,62 0,84 3,18
1,25 79,98 68,38 23,38 31,07 3,00 3,67 4,50 79,98 74,27 14,22 17,70 0,81 3,29
1,33 79,95 68,45 23,25 30,88 2,92 3,73 4,58 79,98 74,60 13,88 17,08 0,78 3,24
1,42 79,97 68,50 23,10 30,63 2,84 3,63 4,67 79,98 74,87 13,53 16,52 0,75 3,17
1,50 79,93 68,58 22,95 30,38 2,76 3,66 4,75 79,97 75,15 13,13 15,95 0,72 3,14
1,58 79,98 68,70 22,77 30,13 2,68 3,64 4,83 79,97 75,38 12,70 15,35 0,70 3,10
1,67 79,97 68,82 22,68 29,97 2,60 3,62 4,92 79,98 75,60 12,33 14,80 0,67 3,06
1,75 79,95 68,98 22,63 29,82 2,52 3,57 5,00 79,20 75,59 12,33 14,80 0,67 3,06
1,83 79,98 69,08 22,52 29,62 2,45 3,58 5,08 79,60 75,75 11,22 14,80 0,67 3,20
1,92 79,95 69,25 22,35 29,35 2,37 3,50 5,17 80,00 76,82 10,27 15,83 0,56 3,35
2,00 79,98 69,40 22,23 29,17 2,30 3,57 5,25 80,00 77,35 9,68 13,50 0,56 3,33
2,08 79,95 69,53 22,17 28,97 2,23 3,62 5,33 79,83 77,67 9,20 12,17 0,55 3,32
2,17 79,95 69,70 22,02 28,72 2,16 3,63 5,42 79,97 77,85 8,85 11,33 0,54 3,28
2,25 79,97 69,88 21,80 28,35 2,09 3,57 5,50 79,98 78,02 8,57 10,73 0,54 3,28
2,33 79,95 70,07 21,57 28,02 2,03 3,54 5,58 79,95 78,10 8,37 10,28 0,53 3,33
2,42 79,95 70,27 21,40 27,70 1,96 3,58 5,67 79,95 78,18 8,18 9,95 0,53 3,35
2,50 79,95 70,50 21,13 27,35 1,89 3,61 5,75 79,98 78,22 8,05 9,65 0,52 3,39
2,58 79,95 70,68 20,87 26,95 1,84 3,57 5,83 79,95 78,30 7,95 9,45 0,52 3,49
2,67 79,97 70,92 20,73 26,63 1,78 3,58 5,92 79,95 78,30 7,87 9,27 0,52 3,52
2,75 79,95 71,13 20,52 26,33 1,72 3,58 6,00 79,97 78,30 7,78 9,15 0,51 3,56
2,83 79,98 71,35 20,33 26,00 1,66 3,57 6,08 79,93 78,30 7,73 9,03 0,52 3,64
2,92 79,98 71,62 20,03 25,50 1,61 3,48 6,17 79,95 78,40 7,70 8,92 0,51 3,66
3,00 79,98 71,82 19,48 24,77 1,56 3,55 6,25 79,95 78,40 7,62 8,83 0,52 3,62
3,08 79,95 72,08 19,27 24,38 1,50 3,60 6,33 79,97 78,40 7,58 8,77 0,51 3,62
3,17 79,98 72,32 18,88 23,88 1,45 3,41 6,42 79,93 78,40 7,53 8,70 0,51 3,64
3,25 79,97 72,55 18,45 23,30 1,40 3,48
TE =Temperatura de entrada (ºC); TS =Temperatura de salida (ºC); HE = Humedad de entrada (%); HS = Humedad de salida (%); P = Peso (Kg); FA = Flujo de aire (m3/m) Fuente: Software deshidratador de bandejas. Planta Piloto U. Salle.
146
Anexo 6. Escala de color universal Pantone matching system-liso
147
Anexo 7. Curva patrón de β-caroteno
148
Anexo 8. Curva Sémola – Ahuyama
149
Anexo 9. Linealidad de las curvas para determinación del porcentaje en masa del
trazador.
Curva patrón de β-caroteno
[ ] ppm A 3,66 0,061 9,152 0,093 22,88 0,26 45,76 0,502 91,52 0,994 228,8 2,43
Resumen
Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple 9,999E-01 Coeficiente de determinación R^2 9,999E-01 R^2 ajustado 9,998E-01 Error típico 1,194E-02 Observaciones 6
Grados de libertad
Suma de cuadrados
Promedio de los cuadrados F
Valor crítico de F
Regresión 1 4,085E+00 4,085E+00 2,866E+04 7,304E-09 Residuos 4 5,702E-04 1,425E-04 Total 5 4,086E+00
Coeficientes Error típico
Estadístico t Probabilidad
Inferior 95% Superior 95%
Inferior 95,0%
Superior 95,0%
Intercepción 1,528E-02 6,423E-03 2,379E+00 7,604E-02 -2,55E-03 3,311E-02 -2,551E-03 3,311E-02
Variable X 1 1,057E-02 6,246E-05 1,693E+02 7,304E-09 1,040E-02 1,075E-02 1,040E-02 1,075E-02
Análisis de los residuales
Observación Pronóstico para Y Residuos Residuos estándares
1 5,398E-02 7,017E-03 6,571E-01 2 1,121E-01 -1,905E-02 -1,784E+00 3 2,572E-01 2,787E-03 2,609E-01 4 4,991E-01 2,855E-03 2,674E-01 5 9,830E-01 1,099E-02 1,029E+00 6 2,435E+00 -4,597E-03 -4,304E-01
Ho : Entre X (concentración de b-caroteno) y Y (Absorbancia) no existe linealidad. Ha: Entre X (concentración de b-caroteno) y Y (Absorbancia) existe linealidad. Si F>Valor Critico para F rechazo Ho. Conclusión: F (2,866E+04)> Fcritico (7,304E-09), es decir que entre X y Y existe linealidad.
150
Resultados de datos de probabilidad
Percentil Y
8,33 0,061 25,00 0,093 41,67 0,260 58,33 0,502 75,00 0,994 91,67 2,430
Gráfico de probabilidad normal
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
0 20 40 60 80 100
Muestra percentil
Y
Variable X 1 Gráfico de los residuales
-2,500E-02
-2,000E-02
-1,500E-02
-1,000E-02
-5,000E-03
0,000E+00
5,000E-03
1,000E-02
1,500E-02
0 50 100 150 200 250
Variable X 1
Resid
uos
Variable X 1 Curva de regresión ajustada
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
0 50 100 150 200 250
Variable X 1
Y
Y
Pronósticopara Y
151
Curva Sémola-Ahuyama
%masa Ahuyama Absorbancia 0,62 0,218 1,267 0,35 2,55 0,574 3,775 0,768 5,01 1,051 6,25 1,29
7,507 1,588 10,01 2,059
Resumen
Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple 9,991E-01 Coeficiente de determinación R^2 9,981E-01 R^2 ajustado 9,978E-01 Error típico 2,982E-02 Observaciones 8
ANÁLISIS DE VARIANZA
Grados de
libertad Suma de
cuadrados Promedio de los
cuadrados F Valor
crítico de F Regresión 1 2,817E+00 2,817E+00 3,168E+03 2,113E-09 Residuos 6 5,335E-03 8,891E-04 Total 7 2,822E+00
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior
95% Inferior 95,0%
Superior 95,0%
Intercepción 7,552E-02 1,933E-02 3,908E+00 7,915E-03 2,823E-02 1,22E-01 2,823E-02 1,228E-01
Variable X 1 1,972E-01 3,503E-03 5,628E+01 2,113E-09 1,886E-01 2,06E-01 1,886E-01 2,058E-01
Análisis de los residuales Observación Pronóstico para Y Residuos Residuos estándares
1 1,978E-01 2,022E-02 7,325E-01 2 3,254E-01 2,464E-02 8,925E-01 3 5,784E-01 -4,354E-03 -1,577E-01 4 8,199E-01 -5,191E-02 -1,880E+00 5 1,063E+00 -1,244E-02 -4,506E-01 6 1,308E+00 -1,795E-02 -6,503E-01 7 1,556E+00 3,218E-02 1,166E+00 8 2,049E+00 9,616E-03 3,483E-01
Ho : Entre X (%masa de ahuyama) y Y (Absorbancia) no existe linealidad. Ha: Entre X (% masa de ahuyama) y Y (Absorbancia) existe linealidad. Si F>Valor Critico para F rechazo Ho. Conclusión: F (3167,86)> Fcritico (2,1127E-09), es decir que entre X y Y existe linealidad.
152
Resultados de datos de probabilidad
Percentil Y
6,25 0,218 18,75 0,35 31,25 0,574 43,75 0,768 56,25 1,051 68,75 1,29 81,25 1,588 93,75 2,059
Variable X 1 Gráfico de los residuales
-6,000E-02-5,000E-02-4,000E-02-3,000E-02-2,000E-02-1,000E-020,000E+001,000E-022,000E-023,000E-024,000E-02
0 2 4 6 8 10 12
Variable X 1
Resid
uo
s
Gráfico de probabilidad normal
0
0,5
1
1,5
2
2,5
0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00
Muestra percentil
Y
153
Variable X 1 Curva de regresión ajustada
0
0,5
1
1,5
2
2,5
0 5 10 15
Variable X 1
Y
Y
Pronósticopara Y
Porcentaje en masa de ahuyama Vs. Concentración de carotenoides totales en (ppm).
%Ahuyama [ ]
carotenoides(ppm) 0,620 18,455 1,267 30,455 2,550 50,818 3,775 68,455 5,010 94,182 6,250 115,909 7,507 143,000 10,010 185,818
Resumen Estadísticas de la regresión
Coeficiente de correlación múltiple 9,991E-01 Coeficiente de determinación R^2 9,981E-01 R^2 ajustado 9,978E-01 Error típico 2,711E+00 Observaciones 8
ANÁLISIS DE VARIANZA
Grados de
libertad Suma de
cuadrados Promedio de los
cuadrados F Valor crítico de F
Regresión 1 2,328E+04 2,328E+04 3,16787E+03 2,113E-09 Residuos 6 4,409E+01 7,348E+00 Total 7 2,332E+04
Ho : Entre X (%masa de ahuyama) y Y (concentración de carotenoides) no existe linealidad. Ha: Entre X (% masa de ahuyama) y Y (concentración de carotenoides) existe linealidad. Si F>Valor Critico para F rechazo Ho. Conclusión: F (3167,86)> Fcritico (2,1127E-09), es decir que entre X y Y existe linealidad.
154
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior
95% Superior
95% Inferior 95,0%
Superior 95,0%
Intercepción 5,502E+00 1,757E+00 3,131E+00 2,029E-02 1,203E+00 9,801E+00 1,203E+00 9,801E+00
Variable X 1 1,793E+01 3,185E-01 5,628E+01 2,113E-09 1,715E+01 1,871E+01 1,715E+01 1,871E+01
Análisis de los residuales Observación Pronóstico para Y Residuos Residuos estándares
1 1,662E+01 1,838E+00 7,325E-01 2 2,821E+01 2,240E+00 8,925E-01 3 5,121E+01 -3,958E-01 -1,577E-01 4 7,317E+01 -4,719E+00 -1,880E+00 5 9,531E+01 -1,131E+00 -4,506E-01 6 1,175E+02 -1,632E+00 -6,503E-01 7 1,401E+02 2,925E+00 1,166E+00 8 1,849E+02 8,742E-01 3,483E-01
Resultados de datos de probabilidad Percentil Y
6,25 18,454545 18,75 30,454545 31,25 50,818182 43,75 68,454545 56,25 94,181818 68,75 115,90909 81,25 143,000 93,75 185,81818
Gráfico de probabilidad normal
020
4060
80100
120140
160180
200
0 20 40 60 80 100
Muestra percentil
Y
155
Variable X 1 Gráfico de los residuales
-6,000E+00
-5,000E+00
-4,000E+00
-3,000E+00
-2,000E+00
-1,000E+00
0,000E+00
1,000E+00
2,000E+00
3,000E+00
4,000E+00
0,000 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000
Variable X 1
Resid
uo
s
Variable X 1 Curva de regresión ajustada
0,000
40,000
80,000
120,000
160,000
200,000
0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00
Variable X 1
Y
Y
Pronósticopara Y
Variable X 1 Curva de regresión ajustada
0,000
40,000
80,000
120,000
160,000
200,000
0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00
Variable X 1
Y
Y
Pronósticopara Y
156
Anexo 10. Planetamiento Estadistico.
El presente trabajo se hizo teniendo en cuenta la teoría de un diseño de
experimentos, para la obtención de datos, asegurando que estos permitieran un
análisis objetivo que condujera a deducciones válidas respecto al problema
planteado.
El problema a solucionar fue identificar si el guandul sí incrementa el aporte
proteico en las pastas alimenticias medido a través de las siguientes características
% proteínas, % almidones y % de grasas; las cuales fueron afectadas por los
siguientes grupos denominados tratamientos: sustitución de sémola de trigo en un
10%, en 20%, en un 30% y en un 40% por harina de guandul y un testigo o patrón.
Los datos a analizar son porcentajes de cada una de las características
nutricionales más importantes y que son conteos realizados por los investigadores
bajo los métodos descritos por la AOAC. En consecuencia la investigación se basa
en el diseño de experimentos antes mencionado y los resultados se estudian con
análisis de varianza de un solo factor para cada uno de los componentes
nutricionales antes mencionado, con cinco repeticiones para cinco grupos o
tratamientos, a fin de averiguar si las variaciones para cada uno de los tratamientos
son diferentes, lo cual permite concluir acerca de las medias o promedios, de cada
uno de los tratamientos, si son iguales o si son diferentes.
El presente estudio se hizo respetando los principios básicos del diseño
experimental; Repetición, Aleatorización y control: la repetición, de cinco veces el
tratamiento o de cinco veces la medición del % de proteína nos proporciona una
estimación más aproximada del efecto medio de cada tratamiento y nos determina la
presencia o no de diferencias observadas en los porcentajes y facilita el cálculo de
una amplitud de un intervalo de confianza si fuere necesario, es decir se hace
posible una prueba de significancia; la aleatorización se practicó asignando
tratamientos al azar a las unidades experimentales, es decir los tratamientos no
fueron favorecidos o perjudicados por fuentes extrañas de variación sobre las
157
cuales no tuvimos dominio y finalmente el control explicado como la forma como se
aplicaron los tratamientos sin que existieran factores externos que los hicieran
cambiar, de tal manera que la variación presentada no fuera una parte del error
experimental. Igualmente las unidades experimentales que recibieron los
tratamientos son homogéneas. Se consideró como unidad experimental la mezcla
conformada por un (1) gramo para análisis proximales de proteína y azúcares, cinco
(5) gramos para grasa y cuatro (4) gramos para índice de mezclado para obtener
dichas mediciones.
Aunque se planteo como objetivo central del estudio “Desarrollar una formulación
adecuada para pastas alimenticias enriquecida por sustitución parcial de sémola por
guandul con el fin de incrementar el aporte proteico de este alimento además de
pigmentada con caroteno de origen natural mediante la inclusión de harina de
ahuyama en la formulación″, se considera en este análisis únicamente los factores
relacionados con el aporte proteico, mientras que el efecto de la inclusión de la
harina de ahuyama no interesa.
Respecto del modelo seleccionado, podemos afirmar que dentro de cada
tratamiento (o población) representado por los datos que se muestran en el análisis
proximal de las mezclas (cuadro 29), cualquier valor partícular guarda esta relación
con la media de ese grupo; es igual a la media verdadera del grupo más alguna
cantidad que puede ser cero, una cantidad positiva o negativa. Lo cual significa
que un valor partícular en un grupo dado puede ser igual a la media del grupo, mayor
que la media del grupo o menor que la media del grupo.
Llamamos error a la cantidad en la cual cualquier valor difiere de la media de su
grupo y representamos el valor por el símbolo eij el cual hace referencia a la
variación no controlada que existe entre los elementos de una población (las
unidades experimentales), los resultados obtenidos (mediciones experimentales) se
representan por xij .
158
Es decir que xij = µ + eij
Como tomamos 5 poblaciones, repetición de cinco veces el tratamiento o de cinco
veces la medición para cada uno de los componentes nutricionales referidos, para
los cuales se obtienen los promedios y se analizan desde el tipo de vista de
variabilidad con base en el coeficiente de variación el cual nos indica el porcentaje
de datos que varían respeto a la media. En cuanto a las hipótesis se planteó la
hipótesis nula de que todas las medias del grupo o tratamiento son iguales contra la
alternativa de que los miembros de, al menos, una pareja no son iguales
Ho: µ1= µ2= µ3=µ4=µ5
HA: µ1≠ µ2≠ µ3≠µ4≠µ5 o al menos uno es diferente.
Para efectuar la prueba de hipótesis se elige un nivel de significancia �= 0.05 lo cual
significa que las pruebas tienen una confiabilidad del 95%.
El análisis de varianza, específicamente de la Tabla de Análisis de Varianza,
aplicado en estos casos se define como un proceso mediante el cual la variación
total presente en los datos recopilados en el diseño experimental planteado se
distribuye en componentes atribuibles a diferentes fuentes, ocurridas entre los
grupos experimentales planteados y resultantes dentro de los grupos. La variación
se define, en este caso como las desviaciones de las observaciones respecto a su
media (o promedio) expresado en unidades al cuadrado.
SCtotal = SCentre + SCdentro
Con los datos calculados se pueden realizar estimaciones de las variaciones
poblacionales altamente relacionadas con las medias también poblacionales,
especialmente cuando estas son iguales. Si, la hipótesis nula es verdadera, es de
esperar que las variaciones entre grupos y dentro de grupos sean próximas o
159
aproximadamente iguales; y principalmente se calcula la relación de varianzas, que
para el caso llamaremos F.
Para dar respuesta a las hipótesis planteadas se emplea la prueba F; para poderla
efectúa se requiere calcula un valor FC (calculada o valor crítico) , teniendo en
cuenta el valor de significancia seleccionado, de la correspondiente distribución de
probabilidades. Para llegar a una decisión debe compararse F Vs FC ; si F > Fc se
rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa.
Como el análisis de varianza condujo a la aceptación de la hipótesis alternativa,
donde se planteaba que las medias no eran iguales o al menos una no lo era, surgió la
pregunta cuáles parejas son diferentes?, para lo cual se propuso realizar una prueba
de hipótesis para cada una de las parejas de medias de los tratamientos con un nivel
de significancia de 0.05; empleando una prueba t , de dos colas, para diferencia de
medias.
En cuanto a las hipótesis se planteó la hipótesis nula de dos pares de medias son
iguales contra la alternativa de son diferentes o que no son iguales
Ho: µ1= µ2 o lo que es lo mismo Ho: µ1 - µ2 = 0
HA: µ1≠ µ2.
Para efectuar la prueba de hipótesis se elige un nivel de significancia �= 0.05 lo cual
significa que las pruebas tienen una confiabilidad del 95%.
Para tomar una decisión debe compararse t Vs tC ; si t >tc se rechaza la hipótesis
nula y se acepta la hipótesis alternativa
160
Anexo 11. Pruebas t-student para indicador proteína
A. PROTEINA
Determinación de proteínas en la sustitución parcial de Sémola de trigo por harina de Guandul y Ahuyama
TRATAMIENTO % PROTEINA PSE 11.9580 11.8296 11.8599 11.8579 11.2061
TS – 1 12.6162 12.6833 12.7018 12.5224 11.9374 TS – 2 13.0017 13.3136 13.1533 13.0990 12.9850 TS – 3 13.4366 13.9499 13.7288 13.6984 13.6813 TS – 4 14.3354 14.2223 14.3190 14.3655 14.0154
Fuente: Tabla Consolidada del contenido de nutrientes Prueba t para medias de dos muestras emparejadas
PSE TS - 1 PSE TS - 2
Media 11,742302 12,4922031 11,742302 13,11051985
Varianza 0,09221893 0,101145574 0,0922189 0,017694251 Observaciones 5 5 5 5 Coeficiente de correlación de Pearson 0,95537659 0,4038484
Diferencia hipotética de las medias 0 0
Grados de libertad 4 4
Estadístico t -17,849181 -11,00497
P(T<=t) una cola 0,000029 0,0001937
Valor crítico de t (una cola) 2,13184649 2,1318465
P(T<=t) dos colas 0,000058 0,0003875
Valor crítico de t (dos colas) 2,77645086 2,7764509
Prueba t para medias de dos muestras emparejadas
PSE TS - 3 PSE TS - 4
Media 11,742302 13,69899232 11,742302 14,25153924
Varianza 0,09221893 0,033255693 0,0922189 0,020297278
Observaciones 5 5 5 5
Coeficiente de correlación de Pearson -0,0982561 0,9434385
Diferencia hipotética de las medias 0 0
Grados de libertad 4 4
Estadístico t -11,848626 -31,9282
P(T<=t) una cola 0,00014525 2,868E-06
Valor crítico de t (una cola) 2,13184649 2,1318465
P(T<=t) dos colas 0,00029049 5,736E-06
Valor crítico de t (dos colas) 2,77645086 2,7764509
161
Prueba t para medias de dos muestras emparejadas
TS - 1 TS - 2 TS - 1 TS -3
Media 12,492203 13,11051985 12,492203 13,69899232
Varianza 0,1011456 0,017694251 0,1011456 0,033255693
Observaciones 5 5 5 5
Coeficiente de correlación de Pearson 0,6120453 0,1356316
Diferencia hipotética de las medias 0 0
Grados de libertad 4 4
Estadístico t -5,339255 -7,833362
P(T<=t) una cola 0,0029641 0,0007171
Valor crítico de t (una cola) 2,1318465 2,1318465
P(T<=t) dos colas 0,0059283 0,0014341
Valor crítico de t (dos colas) 2,7764509 2,7764509
Prueba t para medias de dos muestras emparejadas
TS - 1 TS - 4 TS - 2 TS – 3
Media 12,492203 14,25153924 13,11052 13,69899232
Varianza 0,1011456 0,020297278 0,0176943 0,033255693
Observaciones 5 5 5 5
Coeficiente de correlación de Pearson 0,8464795 0,8553817
Diferencia hipotética de las medias 0 0
Grados de libertad 4 4
Estadístico t -18,59984 -13,53557
P(T<=t) una cola 2,459E-05 8,621E-05
Valor crítico de t (una cola) 2,1318465 2,1318465
P(T<=t) dos colas 4,918E-05 0,0001724
Valor crítico de t (dos colas) 2,7764509 2,7764509
Prueba t para medias de dos muestras emparejadas
TS - 2 TS - 4 TS - 3 TS – 4
Media 13,11052 14,25153924 13,698992 14,25153924
Varianza 0,0176943 0,020297278 0,0332557 0,020297278
Observaciones 5 5 5 5
Coeficiente de correlación de Pearson 0,2130025 -0,223414
Diferencia hipotética de las medias 0 0
Grados de libertad 4 4
Estadístico t -14,75061 -4,840134
P(T<=t) una cola 6,147E-05 0,0041996
Valor crítico de t (una cola) 2,1318465 2,1318465
P(T<=t) dos colas 0,0001229 0,0083993
Valor crítico de t (dos colas) 2,7764509 2,7764509
162
Anexo 12. Alveogramas para cada nivel de sustitución.
163
Anexo 13. Tratamiento estadístico panel sensorial
Prueba t–student para medias de dos muestras emparejadas en el color de las pastas alimenticias PSE TS - 1 PSE TS – 2
Media 6,385714286 5,31428571 6,385714286 4,428571 Varianza 2,124761905 2,7347619 2,124761905 1,185714 Observaciones 7 7 7 7 Coeficiente de correlación de Pearson 0,84361547 0,945331102
Diferencia hipotética de las medias 0 0 Grados de libertad 6 6 Estadístico t 3,184529159 9,307317221 P(T<=t) una cola 0,009483485 4,35427E-05 Valor crítico de t (una cola) 1,943180905 1,943180905 P(T<=t) dos colas 0,018966971 8,70854E-05 Valor crítico de t (dos colas) 2,446913641 2,446913641
Prueba t para medias de dos muestras emparejadas
PSE TS - 3 PSE TS – 4
Media 6,385714286 3,44285714 6,385714286 2,228571 Varianza 2,124761905 0,98952381 2,124761905 1,602381 Observaciones 7 7 7 7 Coeficiente de correlación de Pearson -0,017898183 0,340785485
Diferencia hipotética de las medias 0 0 Grados de libertad 6 6 Estadístico t 4,375721585 6,999022024 P(T<=t) una cola 0,002344937 0,000211902 Valor crítico de t (una cola) 1,943180905 1,943180905 P(T<=t) dos colas 0,004689873 0,000423804 Valor crítico de t (dos colas) 2,446913641 2,446913641
Prueba t para medias de dos muestras emparejadas
TS - 1 TS - 2 TS - 1 TS – 3
Media 5,314285714 4,42857143 5,314285714 3,442857 Varianza 2,734761905 1,18571429 2,734761905 0,989524 Observaciones 7 7 7 7 Coeficiente de correlación de Pearson 0,742950629 -0,442169761
Diferencia hipotética de las medias 0 0 Grados de libertad 6 6 Estadístico t 2,100387985 2,175691543 P(T<=t) una cola 0,040217264 0,036245349 Valor crítico de t (una cola) 1,943180905 1,943180905 P(T<=t) dos colas 0,080434528 0,072490698 Valor crítico de t (dos colas) 2,446913641 2,446913641
164
Prueba t para medias de dos muestras emparejadas
TS - 1 TS - 4 TS - 2 TS – 3
Media 5,314285714 2,22857143 4,428571429 3,442857 Varianza 2,734761905 1,60238095 1,185714286 0,989524 Observaciones 7 7 7 7 Coeficiente de correlación de Pearson
0,244993048 -0,050556313
Diferencia hipotética de las medias 0 0 Grados de libertad 6 6 Estadístico t 4,486390118 1,725359487 P(T<=t) una cola 0,00208195 0,067609664 Valor crítico de t (una cola) 1,943180905 1,943180905 P(T<=t) dos colas 0,0041639 0,135219328 Valor crítico de t (dos colas) 2,446913641 2,446913641
Prueba t para medias de dos muestras emparejadas
TS - 2 TS - 4 TS - 3 TS – 4
Media 4,428571429 2,22857143 3,442857143 2,228571 Varianza 1,185714286 1,60238095 0,98952381 1,602381 Observaciones 7 7 7 7 Coeficiente de correlación de Pearson 0,484173365 0,135195034
Diferencia hipotética de las medias 0 0 Grados de libertad 6 6 Estadístico t 4,8282426 2,141119068 P(T<=t) una cola 0,001457737 0,038016397 Valor crítico de t (una cola) 1,943180905 1,943180905 P(T<=t) dos colas 0,002915475 0,076032795 Valor crítico de t (dos colas) 2,446913641 2,446913641