| dc.description.abstract | La tendencia a buscar nuevas formas de alimentación en base a plantas ha tenido un alza
en los últimos años. Esto se debe a dos factores: proporciona mayores beneficios a la salud
y reduce el impacto ambiental dado que, la industria ganadera es una de los principales responsables
de los gases de efecto invernadero, con un 18% global. Por lo tanto, para promover
una dieta con menor impacto ambiental y enfocada en personas que no consuman productos
de origen animal se propone la incorporación de un alimento fermentado llamado Tempeh.
El objetivo general es modelar la operación de un biorreactor de Tempeh con el propósito
de mejorar la productividad y la transferencia de masa y calor. Para ello se estudia la
fenomenología de la fermentación en medio sólido y se identifican los principales variables;
concentración de oxígeno, concentración de biomasa, humedad y temperatura. El modelo
abarca una bandeja de un reactor de bandejas y toma en consideración la existencia dos
medios. En ellos se plantea un sistema de ecuaciones diferenciares parciales, con variaciones
temporales y espaciales, que se comunican entre sí a través de condiciones de borde.
Se realiza una calibración del modelo a través de un ajuste de parámetros del crecimiento
de biomasa. La rutina de optimización minimiza el error cuadrático medio entre los datos
experimentales y la simulación del modelo para la variable temperatura. En particular el
parámetro con mayor relevancia es la temperatura máxima, Tmax = 45,6 °C. Además, se
realiza un análisis de sensibilidad respecto a los parámetros de mayor incertidumbre siendo
estos la constante de saturación de oxígeno y la velocidad de crecimiento específica óptima.
Como resultado de un análisis multicriterio se obtiene que la configuración ideal para la
fermentación es un lecho con una altura de z=8,5[cm] con un flujo de F=0,10 [m3/h] y temperatura
de operación de 20°C. Esto bajo una equivalencia de relevancia de los criterios de
productividad y consumo energético pero este resultado podría variar al integrar más criterios
y cambiando el valor de importancia relativas.
Como proyección se sugiere obtener datos experimentales que considere otras variables
adicionales a la temperatura, con ello poder mejorar la calibración y también para validar
el modelo. Además, integrar nuevos criterios al análisis multicriterio por ejemplo; utilidades,
demanda, ritmo operacional. Integrar nuevas variables de operación como humedad y
porcentaje de oxígeno. Finalmente se podría reemplazar la metodología, es decir, el análisis
multicriterio por una rutina de optimización con función de costos multiobjetivos. | |
