Análisis termodinámico y modelización matemática de las isotermas de sorción de agua del café especial, obtenido por diferentes procesamientos postcosecha / Valeria Hurtado Cortés; Director Nelsón Gutiérrez Guzmán; Asesor de Tesis Gentil Andrés Collazos Escobar, Yeison Fernando Barrios Rodríguez
By: Hurtado Cortés, Valeria [autor]
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Contributor(s): Gutiérrez Guzmán, Nelson [Director] | Collazos Escobar, Gentil Andrés [Asesor de tesis] | Barrios Rodríguez, Yeison Fernando [Asesor de tesis].
Neiva: Universidad Surcolombiana, 2021Description: 1 CD-ROM (26 páginas); fotografías, tablas o cuadros; 12 cm.Content type: texto Media type: computadora Carrier type: disco de la computadoraSubject(s): Ingeniería Agrícola -- Análisis termodinámico | Modelización matemática -- Café especialDDC classification: Th IA 369 Dissertation note: Tesis Ingeniero Agrícola Universidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Agrícola 2021 Summary: "Las propiedades termodinámicas proporcionan información relevante sobre el estado del agua en las matrices alimentarias y la modelización matemática de las isotermas de sorción de agua representa una herramienta valiosa para predecir el contenido de humedad de equilibrio y optimizar las condiciones de almacenamiento para maximizar la estabilidad de los productos alimentarios. En ese sentido, los objetivos principales de este estudio fueron: i) determinar experimentalmente las isotermas de sorción del café especial en estado de café pergamino seco de la variedad Bourbon rosado procesado por los tratamientos postcosecha húmedo y semiseco a valores de aw entre 0.1-0.9 y a las T de 25, 35 y 45 °C utilizando el método de la isoterma de punto de rocío dinámico (DDI), ii) abordar la modelización generalizada de las isotermas de sorción para describir la influencia de la actividad del agua, la temperatura, el tratamiento postcosecha y la dirección de sorción sobre el contenido de humedad de equilibrio y iii) evaluar la capacidad higroscópica de los cafés especiales y la influencia del tratamiento postcosecha mediante el análisis termodinámico diferencial. Las propiedades termodinámicas diferenciales fueron calculadas a partir de los datos experimentales. Dichos datos fueron modelizados con 12 ecuaciones de sorción diferentes para representar la dependencia DEL CHE, aw y T y cuatro algoritmos de aprendizaje automático supervisado como los RT, RF, kNN y SVM."
| Item type | Current location | Collection | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode | Item holds |
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e-Tesis
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Biblioteca Central | Tesis y Trabajos de Grado | Th IA 369 (Browse shelf) | Ej.1 | Available | 900000022800 | ||
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e-Tesis
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Biblioteca Central | Tesis y Trabajos de Grado | Th IA 369 (Browse shelf) | Ej.2 | Available | 900000022801 |
Tesis Ingeniero Agrícola Universidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Agrícola 2021
"Las propiedades termodinámicas proporcionan información relevante sobre el estado del agua en las matrices alimentarias y la modelización matemática de las isotermas de sorción de agua representa una herramienta valiosa para predecir el contenido de humedad de equilibrio y optimizar las condiciones de almacenamiento para maximizar la estabilidad de los productos alimentarios. En ese sentido, los objetivos principales de este estudio fueron: i) determinar experimentalmente las isotermas de sorción del café especial en estado de café pergamino seco de la variedad Bourbon rosado procesado por los tratamientos postcosecha húmedo y semiseco a valores de aw entre 0.1-0.9 y a las T de 25, 35 y 45 °C utilizando el método de la isoterma de punto de rocío dinámico (DDI), ii) abordar la modelización generalizada de las isotermas de sorción para describir la influencia de la actividad del agua, la temperatura, el tratamiento postcosecha y la dirección de sorción sobre el contenido de humedad de equilibrio y iii) evaluar la capacidad higroscópica de los cafés especiales y la influencia del tratamiento postcosecha mediante el análisis termodinámico diferencial. Las propiedades termodinámicas diferenciales fueron calculadas a partir de los datos experimentales. Dichos datos fueron modelizados con 12 ecuaciones de sorción diferentes para representar la dependencia DEL CHE, aw y T y cuatro algoritmos de aprendizaje automático supervisado como los RT, RF, kNN y SVM."
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