Elaboración de curvas de calibración NIR para maíz usando el software Foss Calibrator en la empresa Chimú Agropecuaria S.A.

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dc.contributor.advisorMoncada Torres, Luis David
dc.contributor.authorAlva Díaz, Yanela Katherine
dc.contributor.authorLópez Alva, Willy Alexander
dc.date.accessioned2024-12-04T19:20:45Z
dc.date.available2024-12-04T19:20:45Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEl estudio se centró en desarrollar curvas de calibración para determinar los niveles de grasa, proteína, humedad y cenizas en el maíz mediante espectroscopia en el infrarrojo cercano (NIR) utilizando el software Foss Calibrator en Chimú Agropecuaria S.A. Se identificó la necesidad de contar con métodos de análisis validados para asegurar la calidad del maíz empleado en la formulación de alimentos balanceados para aves, destacando la importancia de esta tecnología para mejorar la precisión y eficiencia, optimizando costos y calidad del producto final. La investigación se llevó a cabo en un entorno industrial, utilizando equipos como el analizador Foss XDS Near Infrared y aplicando métodos de referencia AOAC junto con técnicas de regresión PLS para desarrollar y validar modelos predictivos. Los resultados mostraron que los modelos desarrollados para grasa, proteína, humedad y cenizas presentaron un buen ajuste, con valores óptimos de RMSEP (val) de 0,156, 0,213, 0,280 y 0,036; RMSEP (cal) de 0,159, 0,176, 0,207 y 0,031; y RMSEP (cross) de 0,178, 0,176, 0,269 y 0,033, respectivamente. Esto evidenció una alta exactitud en la predicción de estos parámetros. Los hallazgos sugieren que las técnicas de espectroscopia NIR y el software Foss Calibrator son efectivos para predecir con exactitud parámetros críticos, facilitando una mejor toma de decisiones en la formulación de alimentos balanceados. Se concluyó que estos métodos permiten una evaluación más rápida, exacta y precisa, contribuyendo a la mejora de los procesos en Chimú Agropecuaria S.A. Se recomendó su implementación para optimizar la producción y se sugirió realizar pruebas adicionales para seguir mejorando la precisión de los modelos. Palabras Clave: Espectroscopia NIR, calibración, maíz, Foss Calibrator, análisis de alimentos, grasa, proteína, humedad, cenizas. ABSTRACT The study focused on developing calibration curves to determine the levels of fat, protein, moisture, and ash in corn through near-infrared spectroscopy (NIR) using the Foss Calibrator software at Chimú Agropecuaria S.A. The need for validated analysis methods was identified to ensure the quality of the corn used in the formulation of poultry feed, highlighting the importance of this technology in improving precision and efficiency, optimizing costs, and enhancing the quality of the final product. The research was conducted in an industrial environment, using equipment such as the Foss XDS Near Infrared Analyzer and applying AOAC reference methods along with PLS regression techniques to develop and validate predictive models. The results showed that the models developed for fat, protein, moisture, and ash had a good fit, with optimal RMSEP (val) values of 0,156, 0,213, 0,280, and 0,036; RMSEP (cal) values of 0,159, 0,176, 0,207, and 0,031; and RMSEP (cross) values of 0,178, 0,176, 0,269, and 0,033, respectively. This demonstrated high accuracy in predicting these parameters. The findings suggest that NIR spectroscopy techniques and the Foss Calibrator software are effective for accurately predicting critical parameters, facilitating better decision-making in poultry feed formulation. It was concluded that these methods allow for faster and more precise evaluations, contributing to improved processes at Chimú Agropecuaria S.A. The implementation of these methods was recommended to optimize production, and further testing was suggested to continue improving the accuracy of the models. Keywords: NIR Spectroscopy, calibration, maize, Foss Calibrator, food analysis, fat, protein, moisture, ash.
dc.description.tableofcontentsÍNDICE DE CONTENIDO I. INTRODUCCIÓN................................................................................................................. 1 1.1. Generalidades.................................................................................................................. 1 1.2. Antecedentes................................................................................................................... 2 1.2.1. Antecedentes a Nivel Internacional ........................................................................ 2 1.2.2. Antecedentes a nivel Nacional................................................................................ 5 1.3. Marco teórico .................................................................................................................. 7 1.3.1. Aspectos generales del maíz (Zea mayz)................................................................ 7 1.3.2. Espectroscopia de Infrarrojo................................................................................... 8 1.3.3. Espectroscopia de Infrarrojo Cercano..................................................................... 9 1.3.4. Modos de medición NIR....................................................................................... 11 1.3.5. Instrumentación y software................................................................................... 11 1.3.6. Interacciones de la luz y materia........................................................................... 12 1.3.7. Bandas de Absorción ............................................................................................ 13 1.3.8. Quimiometría y modelado de datos espectroscópicos NIR.................................. 14 1.3.9. Proceso de modelado ............................................................................................ 14 1.3.10. Tratamiento Matemático....................................................................................... 20 1.4. Problema ....................................................................................................................... 25 1.5. Hipótesis ....................................................................................................................... 25 1.6. Objetivos....................................................................................................................... 25 1.6.1. Objetivo principal: ................................................................................................ 25 1.6.2. Objetivos específicos............................................................................................ 25 1.7. Justificación del problema ............................................................................................ 26 II. MATERIALES Y MÉTODO............................................................................................. 27 2.1. Reactivos, Materiales y Equipos................................................................................... 27 2.1.1. Reactivos y Materiales.......................................................................................... 27 2.1.2. Equipos e instrumentos......................................................................................... 27 2.1.3. Objeto de estudio .................................................................................................. 28 2.2. Métodos y Técnicas ...................................................................................................... 29 2.2.1. Preparación de la muestra ..................................................................................... 29 2.2.2. Determinación de los valores de referencia .......................................................... 30 2.2.3. Obtención de espectros NIR ................................................................................. 34 2.2.4. Calibración de los modelos................................................................................... 34 2.2.5. Validación de los modelos de predicción ............................................................. 34 pág. VII III. RESULTADOS Y DISCUSIÓN......................................................................................... 35 3.1. Datos generales análisis químicos por el método de referencia ................................... 35 3.2. Resultados de calibración ............................................................................................. 35 3.2.1. Métodos de regresión y tratamientos matemáticos seleccionados........................ 36 3.2.2. Resultados calibración y validación cruzada tratamiento matemático ................. 37 IV. CONCLUSIONES............................................................................................................... 52 V. RECOMENDACIONES..................................................................................................... 54 VI. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS .............................................................................. 55 VII.ANEXOS .............................................................................................................................. 59
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14414/22985
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujillo. Fondo Editorial
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectTECHNOLOGY::Espectroscopia NIR, calibración, maíz, Foss Calibrator, análisis de alimentos, grasa, proteína, humedad, cenizas
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.04.00
dc.titleElaboración de curvas de calibración NIR para maíz usando el software Foss Calibrator en la empresa Chimú Agropecuaria S.A.
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
renati.advisor.dni70447778
renati.advisor.orcid0000-0002-4288-8023
renati.author.dni75652761
renati.author.dni71809354
renati.discipline531026
renati.jurorEvangelista Benites, Guillermo David
renati.jurorBernui Vílchez, José Alberto
renati.jurorEsquerre Pereyra, Paul Henry
renati.jurorMoncada Torres, Luis David
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo. Facultad de Ingeniería Química
thesis.degree.nameIngeniero Químico
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