UNIVERSIDAD ESTATAL DE BOLÍVAR Facultad de Ciencias Agropecuarias, Recursos Naturales y del Ambiente Carrera de Agroindustria Tema: APROVECHAMIENTO DE LOS RESIDUOS BIOMÁSICOS DE TRES VARIEDADES DE BANANO (CÁSCARAS) EN LA OBTENCIÓN DE ALCOHOL ETÍLICO. Proyecto de Investigación previo a la obtención del título de Ingeniero Agroindustrial, otorgado por la Universidad Estatal de Bolívar, a través de la Facultad de Ciencias Agropecuarias, Recursos Naturales y del Ambiente, Carrera de Agroindustria. Autores Cristian Stalin Asas Chimborazo Byron Fernando Navarro Merino Tutor Ing. Juan Alberto Gaibor Chávez PhD. Guaranda – Ecuador 2023 II APROVECHAMIENTO DE LOS RESIDUOS BIOMÁSICOS DE TRES VARIEDADES DE BANANO (CÁSCARAS) EN LA OBTENCIÓN DE ALCOHOL ETÍLICO. REVISADO Y APROBADO POR: ___________________________________ Ing. Juan Alberto Gaibor Chávez PhD. TUTOR ___________________________________ Ing. Franz Verdezoto Mendoza PAR LECTOR(A) _____________________________________ Dra. Herminia Sanaguano Salguero PhD. PAR LECTOR (A) III CERTIFICACIÓN DE AUTORÍA Yo, Asas Chimborazo Cristian Stalin, con C.I. 1805095484, declaro que el trabajo y los resultados presentados en este informe, no han sido previamente presentados para ningún grado o calificación profesional; y que las referencias bibliográficas que se incluyen han sido consultadas y citadas con su respectivo autor(es). La Universidad Estatal de Bolívar, puede hacer uso de los derechos de publicación correspondientes a este trabajo, según lo establecido por la Ley de Propiedad Intelectual, su Reglamentación y la Normativa Institucional vigente. __________________________________ Cristian Stalin Asas Chimborazo C.I. 1805095484 ________________________________ Ing. Juan Alberto Gaibor Chávez PhD. C.I. 0201051687 IV V VI DEDICATORIA La presente tesis va dedicada principalmente a Dios ya que sin él no hubiese sido posible llegar hasta esta etapa de mi carrera. A mis queridos padres Gilberto Asas y Segunda Chimborazo quienes con sus bendiciones han sido mi mayor motivación para nunca rendirme en mis estudios pues siempre tuvieron confianza en mí y no les defraude. A mi querida esposa Cynthia por haber sido un pilar fundamental, ya que juntos tenemos un apoyo mutuo, para lograr nuestras metas propuestas. Todos ellos siempre estuvieron brindándome su apoyo incondicional y me motivaron constantemente para alcanzar mis anhelos, con sus consejos para ser una mejor persona y saber sobresalir en la vida. Cristian El presente trabajo de investigación va dedicado a Dios que me dio el conocimiento necesario para adquirir los conocimientos que nos impartían nuestros queridos docentes a mis queridos padres Carlos Navarro y Rosario Merino que hicieron todos los modos posibles para llegar a estas instancias de mi carrera, además a cada uno de mis seres queridos a mi esposa y mi hijo que estuvieron ahí siempre apoyándome, a mis hermanos quienes han sido un apoyo incondicional para llegar a ser un profesional. Byron VII AGRADECIMIENTO En este presente trabajo agradecemos a Dios porque nos dio el don de la perseverancia y la sabiduría para cumplir nuestras anheladas metas, a pesar de los momentos difíciles de la vida. De manera especial a nuestros amados padres por enseñarnos a ser mejores personas en la vida ya que con la ayuda de sus consejos y su apoyo incondicional nos ayudaron y motivaron para poder culminar nuestra etapa universitaria. También a nuestra querida alma mater y profesores por prestarnos sus servicios y sus conocimientos que adquirimos durante los 5 años de la vida universitaria, también a nuestros compañeros que el transcurso de este periodo hemos compartido tristezas y alegrías convirtiéndose así en nuestra segunda familia. De la misma manera agradecemos al Departamento de Investigación y vinculación de la Universidad Estatal de Bolívar, a Uds. Ing. Erika Cortez, Ing. María Fernanda Quinteros y a todos los integrantes que forman parte de esa área investigativa, de una u otra manera nos ayudaron y motivaron a desarrollar este trabajo de investigación y a no desmotivarnos. Y por último a nuestra querida carrera de Ingeniería Agroindustrial por permitirnos ser partícipes de su aprendizaje y lograr cumplir nuestros sueños en culminar la carrera, de la misma manera al tribunal que estuvieron conformados por los siguientes integrantes: Dr. Juan Gaibor Chávez PhD. (tutor), Dra. Herminia Sanaguano, PhD. (par- evaluador), ING. Franz Verdezoto (par-evaluador) por tener paciencia en guiarnos y darnos las facilidades en cumplir este anhelado proyecto. VIII ÍNDICE DE CONTENIDOS CONTENIDO PÁG. CAPÍTULO I 1 1.1. INTRODUCCIÓN 1 1.2. PROBLEMA 3 1.3. OBJETIVOS 5 1.3.1. Objetivo general ...................................................................................... 5 1.3.2. Objetivos específicos .............................................................................. 5 1.4. HIPÓTESIS 6 1.4.1. Hipótesis Nula (Ho) ................................................................................ 6 1.4.2. Hipótesis Alterna (Ha) ............................................................................ 6 CAPÍTULO II 7 2. MARCO TEÓRICO 7 2.1. Banano (Musa sp.) 7 2.1.1. Clasificación taxonómica ........................................................................ 7 2.1.2. Variedades de estudio del banano ........................................................... 8 2.2. Cáscara del banano 9 2.2.1. Contenido físico-químico de la cáscara de banano ................................. 9 2.2.2. Uso de la cáscara de banano.................................................................. 10 2.2.3. Producción de banano y cáscara de banano en toneladas métricas ....... 11 2.2.4. Cantidad de desechos de cáscara de banano en Ecuador ...................... 12 2.2.5. Residuos biomásicos de cáscara de banano .......................................... 12 2.3. Obtención del etanol a partir de la cáscara de banano 13 2.3.1. Bioetanol ............................................................................................... 13 2.3.2. Característica del bioetanol ................................................................... 14 2.3.3. Tipos de alimentos para la obtención del bioetanol .............................. 14 2.3.4. Composición del bioetanol .................................................................... 14 2.3.5. Etapas y actividades en la obtención de bioetanol a partir de desechos biomásicos ........................................................................................................... 15 IX 2.3.6. Para la obtención de bioetanol a partir de las cáscaras enumeramos el siguiente procedimiento: ...................................................................................... 15 2.3.6.1. Preparación o adecuación de la materia prima ............................... 16 2.3.6.2. Pre-tratamiento de la materia prima ............................................... 16 2.3.6.3. Eliminación de lignina .................................................................... 17 2.3.6.4. Hidrólisis ácida ............................................................................... 17 2.3.6.5. Centrifugación ................................................................................ 18 2.3.6.6. Obtención del jarabe rico de glucosa .............................................. 18 2.3.6.7. Fermentación alcohólica ................................................................. 18 2.3.6.8. Destilación simple .......................................................................... 19 2.3.6.9. Destilación fraccionaria .................................................................. 20 2.4. Cinética de reacción al procesamiento agroindustrial en la obtención de bioetanol 21 2.5. Modelo matemático del proceso 22 2.6. Cromatografía de gases 24 2.7. Calidad del bioetanol 24 2.7.1. Calidad del bioetanol como combustible .............................................. 25 CAPÍTULO III 26 3. MARCO MÉTODOLÓGICO 26 3.1. Ubicación y características de la investigación 26 3.1.1. Localización de la investigación ........................................................... 26 3.2. Metodología 27 3.2.1. Material experimental ........................................................................... 27 3.2.1.1. Material de oficina .......................................................................... 27 3.2.1.2. Materiales de laboratorio ................................................................ 27 3.2.1.3. Reactivos ......................................................................................... 27 3.2.1.4. Equipos ........................................................................................... 28 3.2.2. Factores de estudio ................................................................................ 29 3.2.3. Tratamientos .......................................................................................... 29 3.2.3.1. Características del experimento ...................................................... 30 X 3.2.4. Tipo de diseño experimental ................................................................. 30 3.2.5. Caracterización de las cáscaras de banano ............................................ 32 3.2.5.1. Análisis físico - químico ................................................................. 32 3.2.5.2. Análisis proximal ............................................................................ 32 3.2.5.3. Análisis elemental ........................................................................... 33 3.2.5.4. Análisis estructural ......................................................................... 33 3.2.5.5. Concentración de glucosa (g/l) ....................................................... 37 3.2.5.6. Rendimiento del alcohol ................................................................. 37 3.2.5.7. Concentración de Bioetanol (%) ..................................................... 37 3.2.6. Cinética de reacción .............................................................................. 38 CAPÍTULO IV 39 4.1. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 39 4.1.1. Análisis físicos y químicos de los residuos biomásicos de las tres variedades de banano ........................................................................................... 39 4.1.2. Análisis físico - químicos ...................................................................... 39 4.1.3. Análisis proximal .................................................................................. 40 4.1.4. Análisis elemental ................................................................................. 40 4.1.5. Análisis químico ................................................................................... 41 4.2. Combinación de residuos biomásicos para la obtención de jarabe rico en glucosa 42 4.2.1. Contenido de glucosa ............................................................................ 42 4.2.2. Análisis de varianza de la variable concentración de glucosa .............. 43 4.2.3. Análisis de Varianza de la variable del rendimiento ............................. 54 4.3. Proceso para la obtención de alcohol etílico 60 4.3.1. Proceso de destilación simple ............................................................... 60 4.3.2. Proceso de destilación fraccionada ....................................................... 61 4.4. Cinética de reacción que tiene el procesamiento agroindustrial en la obtención de alcohol (Contenido de bioetanol) 61 4.4.1. Modelamiento matemático .................................................................... 61 4.4.2. Modelos matemáticos............................................................................ 66 XI 4.4.3. Congéneres por cromatografía de gases ................................................ 66 4.5. Comprobación de la hipótesis 69 CAPÍTULO V 70 5.1. CONCLUSIONES 70 5.2. RECOMENDACIONES 71 BIBLIOGRAFÍA 72 ANEXOS 77 XII ÍNDICE DE TABLAS N° Detalle Pág. 1 Clasificación taxonómica .................................................................................. 7 2 Contenido físico-químico de las tres variedades de banano ............................. 8 3 Contenido físico-químico de las tres variedades de cáscara de banano .......... 10 4 Producción de banano y cáscara de banano en toneladas métricas ................. 11 5 Características físico-químico del bioetanol ................................................... 15 6 Modelos matemáticos...................................................................................... 22 7 Aspectos generales del territorio ..................................................................... 26 8 Equipos utilizados en la investigación ............................................................ 28 9 Factores de estudio .......................................................................................... 29 10 Tratamientos experimentales .......................................................................... 30 11 Características del experimento ...................................................................... 30 12 Modelo de Análisis de Varianza (ANOVA) ................................................... 31 13 Resultados del análisis físicas - químicas de las tres variedades .................... 39 14 Resultados del análisis proximal entre variedades .......................................... 40 15 Resultados del análisis elemental entre variedades ......................................... 40 16 Resultados del análisis químico entre variedades ........................................... 41 17 Contenido de glucosa estado maduro .............................................................. 42 18 Contenido de glucosa estado maduro pasado.................................................. 43 19 Análisis de varianza para la variable glucosa ................................................. 44 20 Prueba de rangos múltiples del factor A de la variable glucosa ..................... 45 21 Prueba de rangos múltiples % Glucosa por A ................................................. 45 22 Prueba de rangos múltiples del factor B de la variable glucosa ...................... 46 23 Prueba de rangos múltiples % Glucosa por B ................................................. 46 24 Análisis de varianza para la variable alcohol etílico ....................................... 48 25 Prueba de rangos múltiples del factor A de la variable alcohol etílico ........... 49 26 Prueba de rangos múltiples % Alcohol por A ................................................. 49 27 Prueba de rangos múltiples del factor B de la variable alcohol etílico ........... 50 XIII 28 Prueba de rangos múltiples % Alcohol por B ................................................. 50 29 Prueba de rangos múltiples del factor C de la variable alcohol etílico ........... 51 30 Prueba de rangos múltiples % Alcohol por C ................................................. 51 31 Análisis de varianza para la variable del rendimiento .................................... 54 32 Prueba de rangos múltiples del factor A de la variable de rendimiento.......... 55 33 Prueba de rangos múltiples % de rendimiento por A ...................................... 55 34 Prueba de rangos múltiples del factor B de la variable de rendimiento .......... 56 35 Prueba de rangos múltiples % de rendimiento por B ...................................... 57 36 Prueba de rangos múltiples del factor C de la variable de rendimiento .......... 57 37 Prueba de rangos múltiples % de rendimiento por C ...................................... 58 38 Proceso de destilación simple ......................................................................... 60 39 Proceso de destilación fraccionada ................................................................. 61 40 Valores obtenidos del °Brix ............................................................................ 62 41 Modelos matemáticos...................................................................................... 63 42 Modelos matemáticos...................................................................................... 64 43 Modelos matemáticos...................................................................................... 65 44 Compuestos volátiles del alcohol etílico de las cáscaras de banano ............... 68 45 Resultados del análisis de cromatografía de gases. ......................................... 68 XIV ÍNDICE DE FIGURAS N° Detalle Pág. 1 Banano (Musa sp.) ............................................................................................ 7 2 Cáscara del banano (Musa sp.).......................................................................... 9 3 Montaje de destilación simple ......................................................................... 19 4 Montaje de destilación fraccionaria ................................................................ 20 5 Proceso de producción de etanol a escala de laboratorio ................................ 21 7 Medias de factor A de la variable glucosa ...................................................... 44 8 Medias de factor B de la variable glucosa ...................................................... 45 9 Interacción de los niveles del factor AxB de glucosa ..................................... 46 10 Interacción de los niveles del factor AxC de glucosa ..................................... 47 11 Medias de factor A de la variable alcohol ....................................................... 48 12 Medias de factor B de la variable alcohol. ...................................................... 50 13 Medias de factor C de la variable alcohol ....................................................... 51 14 Interacción de los niveles del factor AxB de alcohol ...................................... 52 15 Interacción de los niveles del factor AxC de alcohol ...................................... 53 16 Interacción de los niveles del factor BxC de alcohol ...................................... 53 17 Medias de factor A de la variable del rendimiento ......................................... 55 18 Medias de factor B de la variable del rendimiento ......................................... 56 19 Medias de factor B de la variable del rendimiento ......................................... 57 20 Interacción de los niveles del factor AxB de rendimiento .............................. 58 21 Interacción de los niveles del factor AxC de rendimiento .............................. 59 22 Interacción de los niveles del factor BxC de rendimiento .............................. 59 23 Comparación de modelos matemáticos en relación a los °Brix ...................... 66 XV ÍNDICE DE ANEXOS N° Detalle 1 Mapa de ubicación de la investigación 2 Presupuesto 3 Análisis físico de las tres variedades 4 Análisis químico 5 Análisis estructural 6 Análisis de cromatografía 7 Obtención de la materia prima 8 Práctica 9 Glosario de términos XVI RESUMEN El presente proyecto busca promover la reducción de residuos orgánicos que afecta al ecosistema a fin de optar por la fabricación bioenergía que reemplace parcialmente estos recursos, es así que tiene como objetivo principal el aprovechar los residuos biomásicos de la cáscara del banano (Musa sp.), en la obtención de alcohol etílico. Y entre sus metas específicas fueron la caracterización física y química de la materia prima (cáscaras), la mejor combinación de residuos biomásicos para el método más efectivo de destilación de la conversión de glucosa a etanol y la cinética de reacción que tiene el procesamiento agroindustrial. Se realizó una revisión sistemática en base a la materia prima (cáscara), fermentación alcohólica del etanol a través de la destilación simple y fraccionada, la maceración como método de ablandamiento de la cáscara, para la determinación del porcentaje de los compuestos químicos constituyentes del alcohol etílico obtenido y modelos matemáticos que se pueden aplicar dentro del proceso de destilación. La parte experimental se realizó en el Laboratorio de investigación de la Universidad Estatal de Bolívar. Se empleó un diseño en arreglo factorial AxBxC (3x2x2), con tres repeticiones, donde los factores de estudio fueron variedades de banano con tres niveles (Barraganete, Seda y Orito), grado de madurez con dos niveles (maduro y maduro pasado), concentración de ácido sulfúrico con dos niveles (1 y 2%). Se aplicó la destilación simple y fraccionada, previo a un proceso de maceración de 8 y 12 horas de cáscara de banano, el tiempo de destilación fue de 120 minutos. Las variables de respuesta fueron glucosa, alcohol, y rendimiento del alcohol. Palabras clave: Residuos biomásicos, alcohol etílico, Musa sp., destilación simple, glucosa. XVII SUMMARY This project seeks to promote the reduction of organic waste that affects the ecosystem in order to opt for bioenergy manufacturing that partially replaces these resources, so its main objective is to take advantage of the biomass residues of the banana peel (Musa sp.), in obtaining ethyl alcohol. And among its specific goals were the physical and chemical characterization of the raw material (peels), the best combination of biomass residues for the most effective method of distillation for the conversion of glucose to ethanol, and the reaction kinetics of agro-industrial processing. A systematic review was carried out based on the raw material (shell), alcoholic fermentation of ethanol through simple and fractional distillation, maceration as a method of softening the shell, to determine the percentage of chemical compounds that constitute the ethyl alcohol obtained and mathematical models that can be applied within the distillation process. The experimental part was carried out in the Research Laboratory of the State University of Bolívar. A design in factorial arrangement AxBxC (3x2x2) was used, with three repetitions, where the study factors were banana varieties with three levels (Barraganete, silk and Orito), degree of maturity with two levels (mature and past ripe), sulfuric acid concentration with two levels (1 and 2%). Simple and fractional distillation was applied, prior to a maceration process of 8 and 12 hours of banana peel, the distillation time was 120 minutes. Response variables were glucose, alcohol, and alcohol yield. Key words: Biomasic residues, ethyl alcohol, Musa sp., simple distillation, glucose. 1 CAPÍTULO I 1.1. INTRODUCCIÓN Actualmente la presencia de residuos sólidos orgánicos es una problemática que afecta al ecosistema, por lo que se buscado una solución para esta problemática que se evidencia a partir de los años ochenta. Se evita la explotación de recursos no renovables, así como el agotamiento de estos recursos y de las emisiones de los gases de invernadero; se toma como opción fabricar bioenergía que reemplace parcialmente estos recursos. Así indica Chávez (2019) que al producir energía con residuos orgánicos permitirá valorar al medio ambiente, igualdad colectiva y la sustitución parcial de derivados del petróleo. Es así como se evidencia en varias partes del mundo que se busca una productividad de bioetanol como una variedad de combustibles no fósiles, de acuerdo a De la Cerna (2018) hoy en día existen varias tecnologías viables y comerciales que permiten su producción inicialmente en países pioneros como Brasil y EE-UU. Así determina igualmente Garay (2018) que la producción de este combustible se puede hacer a nivel industrial dado que diferentes países generan la materia prima originariamente de residuos orgánicos como la caña de azúcar y maíz, así como de otro tipo de alimentos y sin tener conocimiento de su reutilización se puede empezar a aplicar para la producción de bioetanol. En América Latina existe un desconocimiento sobre el aprovechamiento de los residuos orgánicos, así como la efectividad de su uso, con métodos apropiados para la adquisición y caracterización de sustancias de valor agregado, de mayor calidad e inocuidad. Porque la disposición inadecuada provocará cambios en los recursos no biológicos, biológicos y socioeconómicos, llegando incluso a generar pérdidas económicas para las empresas; dificultar su eliminación es el principal problema que se manifiesta en la gestión de la producción (Vargas y Pérez, 2018, p. 73). 2 Para nuestro país, los biocombustibles se consideran una fuente de energía alternativa en la industria del transporte, con un 5% de bioetanol en las gasolinas y un 10% de biodiesel en los combustibles diésel que se utilizan. Con el que se logre así estos objetivos, tanto en la producción nacional de bioetanol como de biodiesel, aumenta significativamente en el desarrollo acelerado de estos cultivos alternativos para la caña de azúcar como productora de etanol combustible (Pérez et al., 2017, p. 32-33). Las principales fuentes de biocombustibles son los cereales, el jugo de caña de azúcar, también lignocelulosa en el cultivo de alimentos, como cereales, bolsas, desechos forestales, desechos orgánicos e inorgánicos y otros beneficios energéticos (De la Cerna, 2018; Gómez, 2019). Siendo que se puede mezclar con gasolina, se recomienda una mezcla del 10 al 25% para mejorar sus propiedades, ya que produce un octanaje de 70 a 75, que es superior al de la gasolina sin mezclar. La mezcla de gasolina y etanol permite una mayor compresión en el motor, lo que ayuda a que el motor funcione de manera más uniforme y reduce el sobrecalentamiento, por lo que se puede usar a revoluciones más altas y valores más bajos (Muñoz Gómez, 2022) De acuerdo a Mendoza y Torres (2021) consideran que el residuo del banano es considera como un bagazo para la producción de biocombustible, dado que, por cada 100 kg, contiene 5 kg de pseudotallo, 15 kg en hojas y 2 kg de raquis (tallo principal); se identifica que las plantaciones no tienen ningún tratamiento previo a considerar estos residuos en fuentes de contaminación con el 13%. Dado que al hacer uso de estos residuos biomásicos permitirá a las empresas bananeras en una alternativa económica y generación de bioenergía útil. Los residuos de Seda, Barraganete, y Orito son fuentes muy necesarios y útiles para enfocarnos en la producción aprovechamiento para obtener alcohol, previamente podría ser utilizado para diversas ocupaciones en el ámbito agroindustrial y productivo. 3 1.2. PROBLEMA En el año 2020, la superficie de producción de banano del país fue de 6.023.390 toneladas. La mayor producción fue en la provincia de Los Ríos con 33,83%, seguida de El Oro con 26,30%, Guayas con 25,52%, Cotopaxi con 3,14%, Manabí con 2,38% y otras provincias, incluida la provincia de Bolívar con 8,83% (INEC, 2021). Se considera una alta producción de banano en el Ecuador se puede aprovechar el material lignocelulósico presente en la cáscara de las diferentes variedades para la obtención de biocombustibles o derivados. Los desechos de banano (cáscaras) representan el 10,45% de los cuales se pierden en las fincas, estaciones de empaque, custodios y procesadores (Llangari, 2018). Además de la falta de capital para que los pequeños y medianos productores mejoren los procesos, esto trae como consecuencia que el banano se desperdicie a nivel nacional (Ramírez y Solórzano, 2016). Los residuos orgánicos de los procesos industriales, como las cáscaras de banano, hojas de maíz, no se utilizan por completo en el nuevo producto terminado, lo que lleva a la acumulación de desechos, que es una fuente importante de muchos patógenos (Badaracco y Veintimilla, 2019). No se evidencia estudios acerca del aprovechamiento de residuos biomásicos, que en este caso lo constituyen las cascaras de banano, para ser utilizados como materia prima en la obtención de biocombustibles. Luego de ser consumida la pulpa del fruto, la cascara es desechada en su mayoría directamente al ambiente, situación que la convierte en una fuente de contaminación orgánica, la cual atrae vectores que pueden afectar la salud humana y del ambiente. Los costos de operación para la obtención de biocombustible no están bien especificados en el Ecuador, lo que se considera cierto es la posibilidad de obtener bioetanol de alta calidad que pueda ser utilizado como biocombustible. En Ecuador, los desechos de sitios comerciales e industriales representan un problema para los desechos agrícolas. Una de las pocas alternativas posibles para los residuos agroindustriales está relacionada con la falta de atención a la protección del medio 4 ambiente por su inadecuado manejo, convirtiéndose en una fuente de contaminación de los recursos naturales; tierra, agua y aire (Cury et al. 2017). El uso de residuos orgánicos como cáscaras y pepas de alimentos de origen vegetal ha cobrado un gran impulso en las comunidades científicas y de investigación. Su presencia es una fuente constante de contaminación que afecta directamente al medio ambiente; por lo que es necesario una solución a esta realidad. Siendo así que, a través de su uso, las personas pueden obtener energía renovable, sostenible y respetuosa con el medio ambiente (Alvarado, 2021). Desde el punto de vista Romero et al. (2019), menciona que los sustratos vegetales que consisten en celulosa, hemicelulosa y lignina se pueden considerar como materias primas para una mayor producción de biocombustibles. En muchos casos, varias tecnologías alternativas no se utilizan de manera efectiva para el manejo de residuos agrícolas, lo que genera costos elevados (Haro et al., 2017). Teniendo en cuenta estos problemas, es necesario transformarlos en productos útiles con mayor valor agregado y, al resolver los problemas, traer más ingresos económicos a la industria y los productores. 5 1.3. OBJETIVOS 1.3.1. Objetivo general Aprovechar el residuo de tres variedades de banano (cáscara): Barraganete (Musa paradisiaca), Seda (Musa paradisiaca L) y Orito (Musa acuminata) en la obtención de alcohol etílico. 1.3.2. Objetivos específicos  Caracterizar física y químicamente los residuos biomásicos de las tres variedades de banano.  Determinar cuál es la mejor combinación de residuos biomásicos para la obtención de jarabe rico en glucosa.  Conocer el método más efectivo de destilación para la conversión de glucosa a etanol.  Explicar la cinética de reacción que tiene el procesamiento agroindustrial en la obtención de alcohol. 6 1.4. HIPÓTESIS 1.4.1. Hipótesis Nula (Ho) Ho: Las variedades de cáscara de banano, grado de madures y concentraciones de ácido sulfúrico no influyen en la concentración de glucosa y rendimiento en la obtención del bioetanol. 1.4.2. Hipótesis Alterna (Ha) Ha: Las variedades de cáscara de banano, grado de madures y concentraciones de ácido sulfúrico influyen en la concentración de glucosa y rendimiento en la obtención del bioetanol. 7 CAPÍTULO II 2. MARCO TEÓRICO 2.1. Banano (Musa sp.) Figura 1 Banano (Musa sp.) Nota. Representa al fruto del árbol banano. Tomado de Vargas et al., 2017 Ante el problema de los residuos orgánicos, es necesario convertirlos en un producto útil y de mayor valor agregado, que además de solucionar el problema también, nos proporciones mayores ingresos económicos a la industria y a los productores de exportación. (Badaracco y Veintimilla, 2019). 2.1.1. Clasificación taxonómica La clasificación taxonómica es la siguiente: Tabla 1 Clasificación taxonómica Descripción Reino Plantea Filo Tracheophyta Clase Liliopsida Orden Zingiberales Familia Musaceae Género Musa Especie Paradisiaca L. Mozombite Nota. En la tabla anterior se explica la clasificación taxonómica correspondiente al fruto del banano. Girón y Funes (2017, pág. 18). 8 Los bananos son plantas con flores del orden Zingiberales, familia Musaceae y género Musa. De estas, se destaca Musa acuminata Colla, dando origen a las variedades comerciales Musa balbisiana Colla y la diploide Musa acuminata. (Zola et al., 2017). 2.1.2. Variedades de estudio del banano Para la elaboración de bioetanol se utilizó tres variedades de banano, las cuales fueron: Barraganete (Musa paradisiaca L.), Banano Seda (Musa paradisiaca) y Banano Orito (Musa acuminata). Este tipo de banano se caracteriza por su sabor dulce y textura suave, se distingue por su piel amarilla y su pulpa dorada y cremosa. (Zola et al., 2017). Vargas y Pérez (2018) explican que también aporta vitaminas A, C, B1, B2, B6, B9, ácido fólico y E. Por otra parte, en cuanto a los minerales, se encuentran el potasio, magnesio, hierro, selenio, zinc y calcio. Poseen una cáscara más gruesa o piel de color marrón verdoso y una pulpa harinosa rica en fibra y almidón (Girón y Funes, 2017). 2.1.3. Contenido físico-químico de las tres variedades de banano Tabla 2 Contenido físico-químico de las tres variedades de banano Nota. En la tabla se explica los porcentajes de contenido físico - químico del banano. León et al. (2021, pág. 32). Composición físico-química (g) Barraganete Seda Orito Agua 70,00 75,40 74,00 Grasa 0,30 0,16 0,22 Carbohidratos 25,95 22,19 23,56 Proteína 1,38 1,08 1,12 Fibra 0,50 0,60 0,87 Calorías 0,98 0,48 Magnesio 0,32 0,23 Potasio 0,42 Fósforo 0,26 0,12 Calcio 0,04 0,01 Hierro 0,01 0,01 Zinc 0,02 0,07 Vitamina C 0,15 Riboflavina 0,01 Tiamina 0,01 Acido pantoténico 0,03 Piridoxina 0,05 Total 100 100 100 9 2.2. Cáscara del banano Figura 2 Cáscara del banano (Musa sp.) Nota. (Representa a la cáscara del banano.) Tomado de Vargas et al., 2017 La cáscara del banano representa alrededor del 40% de su peso, se compone principalmente de celulosa, hemicelulosa y lignina (Zola et al., 2017). Sus propiedades físicas y químicas alargan su vida a cientos de años, evitando que vuelva a entrar en el sistema. Como resultado, muchas organizaciones se han dado a la tarea de crear nuevas alternativas utilizando diferentes materias primas. Estos compuestos químicos en la cáscara de banano permiten que se utilice como materia prima para la producción de materiales biodegradables, posibles sustitutos de polímeros y combustibles fósiles, que son sustitutos amigables con el ambiente. (Mendoza y Torres, 2021). 2.2.1. Contenido físico-químico de la cáscara de banano Las cáscaras de banano contienen entre un 6% y un 9% de proteína de materia seca y entre un 20% y un 30% de fibra. Las cáscaras de banano verde contienen 40% de almidón que se convierte en azúcares al madurar. En comparación con los bananos maduros, los bananos verdes tienen menos almidón y azúcar libre. (Vargas et al., 2017). El contenido de celulosa en la cáscara de banano aumenta la posibilidad de su uso como materia prima en diversos procesos tecnológicos, especialmente en las industrias papelera, textil, alimenticia, azucarera y de biomateriales. De igual forma, las cáscaras de banano pueden ser utilizadas como materia prima en industrias alimenticias, 10 farmacéuticas y químicas debido a que la hemicelulosa puede ser utilizada para producir ácido acético, un compuesto muy utilizado en las industrias de esta profesión. (Vargas et al., 2017). Tabla 3 Contenido físico-químico de las tres variedades de cáscara de banano Composición físico-química (%) Barraganete Seda Orito Humedad 79,18 75,12 76,10 Proteína cruda 2,19 Fibra cruda 6,58 2,10 Energía (kcal) 4,35 Calcio 0,27 0,29 Fósforo 0,18 Cenizas 7,30 0,66 5,55 Almidón 4,21 7,22 Celulosa 0,72 3,26 Sacarosa 9,26 Glucosa 5,19 Dextrosa 1,56 Gomas 1,17 Tanino 0,01 Hemicelulosa 79,18 75,12 5,13 Lignina 2,19 2,31 Magnesio 6,58 2,10 0,14 Total 100 100 100 Nota. En la tabla 3 indica los porcentajes de los componentes físicos y químicos de las tres variedades de cáscaras de banano (Barraganete, Seda y Orito). Zola et al. (2017, pág. 40), Girón y Funes (2017, pág. 26). 2.2.2. Uso de la cáscara de banano Indiferentes de la variedad que se utilice las cáscaras de banano, la más utilizada es la de Barraganete y Seda; en el aspecto de la salud permite mejorar la digestión porque contiene una gran cantidad de fibra, ayuda a mantener el funcionamiento óptimo del sistema digestivo. En el área de botánica su utilización es indispensable, independiente de la cáscara que se utilice desde hacer compost en casa, puedes poner las cáscaras en un contenedor de compost junto con otros desechos orgánicos. Las cáscaras de banano se descomponen fácilmente y proporcionan al suelo nutrientes esenciales. Hasta repelar 11 insectos porque no quieres usar pesticidas químicos que son dañinos para el medio ambiente y tu salud, prueba usando cáscaras de banano. (Zhiminaicela et al., 2020). 2.2.3. Producción de banano y cáscara de banano en toneladas métricas Tabla 4 Producción de banano y cáscara de banano en toneladas métricas Año Producción de banano Producción de cáscara de banano Barraganete Seda Orito Barraganete Seda Orito TM TM TM TM TM TM 2000 67.545 35.685 57.486 20.264 10.706 17.246 2001 67.941 41.037 63.234 20.382 12.311 18.970 2002 69.832 47.193 69.558 20.950 14.158 20.867 2003 71.723 54.272 76.514 21.517 16.282 22.954 2004 73.614 62.413 84.165 22.084 18.724 25.250 2005 75.505 71.775 92.582 22.652 21.533 27.775 2006 77.396 82.541 101.840 23.219 24.762 30.552 2007 79.287 94.923 112.024 23.786 28.477 33.607 2008 81.178 109.161 123.226 24.353 32.748 36.968 2009 83.069 125.535 135.549 24.921 37.661 40.665 2010 84.960 144.366 149.104 25.488 43.310 44.731 2011 88.398 166.021 164.014 26.519 49.806 49.204 2012 187.019 190.924 180.416 56.106 57.277 54.125 2013 207.757 219.562 198.457 62.327 65.869 59.537 2014 232.461 252.497 218.303 69.738 75.749 65.491 2015 258.557 290.371 240.133 77.567 87.111 72.040 2016 287.583 333.927 264.146 86.275 100.178 79.244 2017 319.868 384.016 290.561 95.960 115.205 87.168 2018 355.776 441.618 319.617 106.733 132.485 95.885 2019 395.716 507.861 351.579 118.715 152.358 105.474 2020 440.139 584.040 386.737 132.042 175.212 116.021 2021 484.562 671.646 425.410 145.369 201.494 127.623 2022 528.985 772.393 467.951 158.696 231.718 140.385 2023 530.799 873.140 510.492 172.022 261.942 153.148 Nota. En la tabla a continuación se indica la producción del banano y la cáscara de las variedades de cáscaras de banano (Barraganete, Seda y Orito). Zapata et al. (2023, pág. 122). 12 En la tabla anterior se observa que la variedad conocida como Seda es la más producida en el país dado que es la que más se exporta a nivel internacional, seguida del Barraganete. Posteriormente se evidencia un incremento de producción anual desde el 2000. 2.2.4. Cantidad de desechos de cáscara de banano en Ecuador Alrededor del 95% de los subproductos que deja el banano no se utilizan de manera eficiente en Ecuador. Porque su producción está enfocada principalmente a la comercialización y alimentación a domicilio. Después de comer la fruta, la cáscara se desecha o se usa como fertilizante en los campos para plantas, el residuo que dejan las cáscaras no alimenta la tierra, sino todo lo contrario. Los impactos ambientales negativos incluyen inducir el crecimiento de muchos tipos de microorganismos en áreas donde no deberían crecer, afectar el crecimiento y el rendimiento de otros cultivos, la reducción del suministro de agua, afecta la acumulación no deseada y la formación de hongos en lugares inapropiados. (Zapata y Peláez, 2018). Esto se debe al mal uso de estos desechos agrícolas provoca enfermedades descontroladas a través de la contaminación del suelo, las aguas subterráneas, el crecimiento bacteriano y la descomposición en el aire exterior. Los microorganismos contaminan los recursos vitales, ha causado riesgos potenciales para la salud. Los desechos del banano que contienen pseudo-tallos, hojas, tallos y residuos de frutas se utilizan como fertilizante orgánico para cultivar el suelo, a veces sin tratamiento previo (Monsalve et al., 2016). 2.2.5. Residuos biomásicos de cáscara de banano La baja temperatura de descomposición final (400°C) de la cáscara de banano está asociada con un bajo contenido de carbono enlazado (9,34%). Esto significa que la cáscara de banano se puede utilizar como combustible en el proceso de combustión porque tiene que pasar por un proceso de secado, el cual puede estar expuesto al aire durante unos 5 días. Sin embargo, debido al bajo poder calorífico, que depende del contenido de carbono ligado, es necesario asegurar un suministro continuo de cáscaras 13 de banano secas a la caldera. Los bajos niveles de nitrógeno y azufre en las cáscaras de banano hacen que cuando se utilizan como biocombustibles se generen pequeñas cantidades (Romero Bonilla et al., 2018). Una de las principales aplicaciones es la producción de bioetanol, que es uno de los biocombustibles de segunda generación más estudiados en los últimos años. Actualmente, los residuos agrícolas son un reemplazo útil para obtener compuestos que operan a partir de sustancias de origen natural y por ende al aumento de su procesamiento, contribuyendo a la producción de anti –sustancias de oxidación y, por lo tanto, generando costos adicionales a los desechos agrícolas e industriales. Los productos de desecho de las industrias como de la aceituna y el vino se encuentran entre los más utilizados para la extracción y estabilización de compuestos antioxidantes (Rojas et al., 2019). Como problemas ambientales, los productos orgánicos de desecho tales como tallos, cáscaras, y hojas de banano que no se exportan, se utilizan comúnmente para aumentar la actividad y la materia orgánica; biología y fertilidad del suelo bananero; es decir, el uso principal del producto de biomasa de desecho de banano es como fertilizante. Esto se logra introduciendo métodos como la trituración mecánica y la aplicación directa de los residuos a las plantaciones, lo que ahorra fertilizantes y reduce el impacto ambiental del mal manejo de estos residuos y el uso de fertilizantes químicos en las plantaciones de banano. Se estima que el Ecuador genera anualmente unas 351.031 toneladas de residuos lignocelulósicos anhidros provenientes de las plantaciones de banano (Monsalve et al., 2016). 2.3. Obtención del etanol a partir de la cáscara de banano 2.3.1. Bioetanol Es un compuesto químico obtenido a partir de la fermentación de los azúcares, que puede utilizarse como combustible puro o bien mezclado en cantidades variadas con gasolina (Alvarado, 2021). Se obtiene de la destilación de hidratos de carbono presentes en diversas sustancias orgánicas (cereales o plantas ricas en azúcar como la remolacha). 14 Debido a su alto contenido de alcohol, tiene un olor muy característico, aunque en la superficie es casi indistinguible del combustible convencional (Cortés et al 2019). 2.3.2. Característica del bioetanol Es un combustible ecológico que se puede encontrar en las gasolineras llamado E85. Contiene 85% de etanol y 15% de gasolina, y su octanaje es de 105, lo que también permite que el motor alcance un mayor rendimiento (Cortés et al 2019). Siendo que se puede mezclar con gasolina, se recomienda una mezcla del 10 al 25% para mejorar sus propiedades, ya que produce un octanaje de 70 a 75, que es superior al de la gasolina sin mezclar. La mezcla de gasolina y etanol permite una mayor compresión en el motor, lo que ayuda a que el motor funcione de manera más uniforme y reduce el sobrecalentamiento, por lo que se puede usar a revoluciones más altas y valores más bajos (Muñoz Gómez, 2022) 2.3.3. Tipos de alimentos para la obtención del bioetanol Las principales fuentes de biocombustibles son los cereales, el jugo de caña de azúcar, también lignocelulosa en el cultivo de alimentos, como cereales, bolsas, desechos forestales, desechos orgánicos e inorgánicos y otros beneficios energéticos (De la Cerna, 2018; Gómez, 2019). Otros residuos vegetales, como la paja de trigo o los tallos de maíz (Seda de maíz), almacenan energía en forma de carbohidratos complejos como la celulosa y la hemicelulosa. Gracias a su alto índice de azúcar, se encuentran en la caña de azúcar, la remolacha azucarera y el sorgo dulce. Así, las características de las materias primas determinan el pretratamiento y procesamiento requerido para la obtención de azúcares fermentables y su conversión a etanol por los microorganismos (De Bari et al., 2017). 2.3.4. Composición del bioetanol Las propiedades físicas y químicas del bioetanol son: 15 Tabla 5 Características físico-químico del bioetanol Características Unidades Método Especificación ASTM* ABNT/NBR** Aspecto - Visual - Limpio y sin impurezas Color - Visual - Incoloro Acidez total (ácido acético) mg/L D 1613 9866 30 máx. Conductividad eléctrica s/m D 1125 10547 500 máx. Masa específica a 20°C Kg/m3 D 4052 5992 791,5 máx. Grado alcohólico °INPM - 5992 99,3 min. Grado de hidrocarburos %vol D 512 13993 3 máx. Ión cloruro mg/Kg D 5501 10894/10895 1.1 Grado de etanol %vol - - 99,3 min Ión sulfato mg/Kg - 10894/12120 4,3 máx. Hierro mg/Kg . 113331 5,5 máx. Sodio mg/Kg . 10422 2,2 máx. Cobre mg/Kg 10893 0,07 máx. * ASTM Internacional ** Associaciao Brasileira de Normas Técnicas Nota. En la tabla a continuación se indica las características físico-químico del bioetanol. Muñoz (2022, p. 122). 2.3.5. Etapas y actividades en la obtención de bioetanol a partir de desechos biomásicos Las etapas a partir de desechos biomásicos son: • Pretratamiento de la biomasa • Hidrolisis acida de la celulosa para la formación de azucares simples • Fermentación de azucares para la obtención de alcohol. A partir del paso de pretratamiento de residuos, se puede ver que a partir de la gran cantidad de materiales de entrada para que el proceso dé el mejor rendimiento, se ha seleccionado el paso de fermentación (Chávez, 2019). 2.3.6. Para la obtención de bioetanol a partir de las cáscaras enumeramos el siguiente procedimiento: • Recepción de la materia prima • Preparación o adecuación de la materia prima 16 • Pre tratamiento de la materia prima • Eliminación de lignina • Hidrolisis ácido • Centrifugación • Obtención jarabe glucosilado • Fermentación • Destilación simple y fraccionaria • Almacenaje 2.3.6.1. Preparación o adecuación de la materia prima Es la manipulación de materias primas de manera directa del alimento, por lo que se deben observar todos los aspectos de higiene. Es así que de las cáscaras de banano de las tres variedades se pesa para conocer cuánto ingreso para el proceso de fabricación, dado que son de gran importancia al momento de realizar el balance de materia. Como producto final se obtiene las cáscaras categorizadas para su procesamiento (Romero Bonilla et al., 2018). 2.3.6.2. Pre-tratamiento de la materia prima Es la etapa que trata los elementos que se incorporan al proceso productivo para obtener el producto final, pero conforman la base del producto en particular; se añaden a las materias primas en una etapa posterior del proceso de fabricación. A partir de las cáscaras de banano de las tres variedades, dado que estos residuos son tratados debido a la gran cantidad de compuestos orgánicos fácilmente biodegradables en su composición al ser estudiados por métodos físico-químicos, químicos y biológicos. Es así que el pretratamiento es necesario para obtener azúcares fermentables y convertirlos en etanol por medio de microorganismos (Chávez, 2019). 17 2.3.6.3. Eliminación de lignina Es la etapa elimina los compuestos orgánicos persistentes y no ferrosos relacionados con la lignina de las aguas residuales de la industria de la pulpa y el papel. Este proceso de purificación es particularmente efectivo utilizando tecnología de membrana de biorreactor. Es así que puede dividir en dos direcciones principales. El primer grupo incluye métodos que separan la celulosa y la hemicelulosa después de la disolución, dejando la lignina como residuo insoluble; el segundo grupo incluye métodos que implican la solubilización de la lignina, dejando la celulosa y la hemicelulosa como un método insoluble A para la fase de recuperación de la lignina (De la Cerna, 2018). De acuerdo a Marín (2020, p. 65) en este caso puede ser eliminado por el procedimiento especificado a continuación:  Una muestra de 100g de cascara se sumerge en una solución de hidróxido de sodio 0,1N a un volumen de 350ml es decir una relación de 7:1: durante 15 minutos.  Se adiciona sulfato de calcio 0,816g para evitar la degradación de la celulosa, luego se deja en reposar la solución por 3 horas.  Se separa el licor obscuro que contiene la lignina disuelta por decantación.  El licor obtenido se desechó y la parte solida se envió al proceso de hidrólisis ácida. El hidróxido de sodio se utiliza para la destrucción de la lignina, esta rotura de los enlaces libera grupos hidroxilos fenólicos favoreciendo la disolución de la lignina en medios alcalinos (Sánchez et al., 2017). 2.3.6.4. Hidrólisis ácida Es la acción de un estimulante químico y biológico con el agua, en la que se produce la descomposición orgánica de la biomasa de estructura simple o compleja. Mediante los factores importantes como el tiempo de reacción, la temperatura, la concentración 18 química y biológica que están involucrados en el proceso de hidrólisis, a fin de llevarse al hidrólisis ácida (Monsalve et al., 2016). Es así que mediante un Erlenmeyer de 250mL se mezcló una solución de ácido sulfúrico (H2SO4) concentrado, con una disolución al 5% y 25mL a cada 50g de muestra con cáscara de banano de las tres variedades a estudiar. Con el que se obtenga los jarabes glucosados previamente separados para determinar el contenido de glucosa final y rendimiento de conversión. 2.3.6.5. Centrifugación Es una técnica de separación utilizada para aislar o concentrar partículas en suspensión en un líquido, utilizando diferentes velocidades de movimiento dependiendo de su forma, tamaño o peso bajo la acción de la fuerza centrífuga (Monsalve et al., 2016). Se realizó para separar respectivamente los componentes del jarabe glucosado de las variedades de cáscara de banano con el que permita definir el nivel de glucosa con el que se trabaje para la producción de bioetanol. 2.3.6.6. Obtención del jarabe rico de glucosa Este proceso mediante el método Nelson-Somogy determina el contenido de azúcares reductores y no reductores, que se detectan en concentraciones muy bajas (20-180 mg/l) (Decheco Egúsquiza, 2019). Es así que esta etapa utiliza las propiedades reductoras (debido a la presencia de un aldehído potencial o de grupos ceto) de ciertos tipos de hidratos de carbono, determina azúcares reductores que se basa en la absorbancia a 520 nm de un complejo coloreado entre un azúcar oxidado de cobre y arsenomolibdato, con el que se obtiene el jarabe rico de glucosa. 2.3.6.7. Fermentación alcohólica Es un proceso anaeróbico llevado a cabo por levaduras y ciertos tipos de bacterias. Estos microorganismos convierten los azúcares en alcohol etílico y dióxido de carbono. La fermentación alcohólica comienza después de que la glucosa ingresa a la célula. La glucosa se descompone en ácido pirúvico (Mendoza y Torres, 2021). Por lo que en esta etapa la acción del estimulante químico con el agua, produce la descomposición 19 orgánica de la biomasa de estructura simple o compleja de las cáscaras de banano, mediante los factores de tiempo de reacción, la temperatura y la concentración química están involucrados en el proceso posterior a la hidrólisis ácida, culminando en el bioetanol. 2.3.6.8. Destilación simple Cuando una mezcla de productos líquidos destilados contiene una sola sustancia volátil o varias sustancias volátiles, pero el punto de ebullición del líquido más volátil difiere del punto de ebullición de los componentes que contienen menos de 80°C, se utiliza. Es perfecto para dividir componentes de varias sustancias con varios puntos de ebullición. Figura 3 Montaje de destilación simple Nota. La figura 3 manifiesta explica el procedimiento de la materia prima al proceso de destilación simple, Grande Verdugo y Ortiz Blanco (2019, p. 56 - 58). En el proceso de destilación, la mezcla se calienta hasta el punto de ebullición. El vapor inicial creado no es puro, sino que contiene tanto A como B. Dado que tiene el punto de ebullición más bajo (A), el vapor contiene una alta concentración del componente volátil. Como resultado, se descubrió que el uso exclusivo de la destilación simple no 20 era capaz de separar completamente la mezcla de líquidos A y B. Esto siempre ocurre al comienzo del proceso de destilación (Grande Verdugo y Ortiz Blanco, 2019). 2.3.6.9. Destilación fraccionaria Cuando la diferencia entre los puntos de ebullición de una mezcla de destilados líquidos que contienen sustancias volátiles es inferior a 80 o, se utiliza. Este tipo de destilación utiliza la propiedad que ocurre cuando se calienta una mezcla de líquidos con varias presiones de vapor para enriquecer el vapor en un componente volátil y separar los diversos compuestos líquidos. El requisito de una columna de destilación es el aspecto más singular de este tipo de destilación. Figura 4 Montaje de destilación fraccionaria Nota. La figura 4 manifiesta explica el procedimiento de la materia prima al proceso de destilación fraccionaria, Grande Verdugo y Ortiz Blanco (2019, p. 56 - 58). El montaje es el mismo que para la destilación simple, pero entre el matraz y la cabeza de destilación se añade una columna. La citada columna está llena de una sustancia porosa que permite que la mezcla sufra numerosos ciclos de evaporación y condensación a lo largo de su recorrido (Grande Verdugo y Ortiz Blanco, 2019). 21 Por lo que en esta etapa se purifica el bioetanol, eliminando los componentes volátiles de las variedades de cáscaras de banano y sus grados de madurez. A fin de garantizar la calidad del producto obtenido e identificación de cual cumple con los requerimientos necesarios. Figura 5 Proceso de producción de etanol a escala de laboratorio Nota. La figura explica sobre el diagrama de flujo del proceso de producción de etanol a escala de laboratorio por De Bari et al. (2017, p. 39) CUCEI. 2.4. Cinética de reacción al procesamiento agroindustrial en la obtención de bioetanol La producción de bioetanol a partir de la cáscara de banano es un proceso que involucra una serie de reacciones bioquímicas complejas, es así que la cinética de las reacciones es un aspecto fundamental para comprender y optimizar este proceso en el procesamiento agroindustrial. Normalmente, las cáscaras de banano contienen azúcares y otros compuestos que pueden convertirse en alcohol mediante la fermentación alcohólica. Durante la fermentación alcohólica, la levadura presente en la mezcla convierte los azúcares en alcohol y dióxido de carbono. La cinética de la Recepción de la materia prima Preparación o adecuación Pre- tratamiento Eliminación de lignina Hidrólisis ácida Centrifugación Obtención del jarabe glucosilado Fermentación Destilación simple y fraccionaria Almacenaje 22 fermentación alcohólica en la cáscara de banano depende de varios factores, como la concentración de azúcar, la concentración de levadura, la temperatura, el pH y la presencia de inhibidores (taninos y alcaloides). En general, la velocidad de reacción aumenta con la concentración de azúcar y levadura, así como con la temperatura adecuada para el crecimiento y la actividad de la levadura. Sin embargo, la cinética de la fermentación alcohólica en la cáscara de banano también puede verse afectada por la presencia de inhibidores como ácidos orgánicos, taninos, alcaloides y otros presentes en la cáscara. Esto incluye controlar los niveles de azúcar, agregar nutrientes, eliminar inhibidores y controlar la temperatura, el pH y la concentración de otros compuestos en la mezcla de fermentación. En conclusión, la cinética de reacción es un aspecto importante del procesamiento agrícola para la producción de alcohol a partir de cáscaras de banano, y su comprensión y optimización es esencial para obtener productos eficientes y de alta calidad (Badaracco y Veintimilla, 2019; Mendoza y Torres, 2021). 2.5. Modelo matemático del proceso Los modelos matemáticos que se utilizaron son Tabla 6 Modelos matemáticos Nombre del modelo Ecuación Lineal °B = 𝑎 + 𝑘 ∗ 𝑡 Henderson and Pabis °B = 𝑎 ∗ 𝑒−𝑘∗𝑡 Exponencial °B = 𝑒𝑎−𝑘∗𝑡 Von Bertalanffy °B = 𝑎 ∗ 𝑒−𝑘∗𝑡 + 𝑏 Sigmoid °B = 𝑎 1 + 𝑒 𝑡−𝑏 𝑐 Inversa de Y °B = 1 𝑎 + 𝑘 ∗ 𝑡 Logarítmica de Y °B = 𝑒𝑎+𝑘∗√t Nota. En la tabla 6 se manifiesta los modelos matemáticos utilizados, Romero et al., (2019, p. 58) 23 Donde:  °B: Es una unidad de medida utilizada para cuantificar el contenido de sólidos solubles en una solución acuosa, específicamente en relación con la concentración de azúcar. Se expresa en grados °Brix y se utiliza comúnmente en la industria alimentaria y de bebidas para determinar la dulzura o concentración de azúcar de una solución.  a: Es el parámetro de concentración inicial o base en el modelo. Representa la concentración de °Brix al inicio del proceso o en el tiempo cero. Indica el nivel inicial de sólidos solubles presentes en la solución.  k: Es el coeficiente o parámetro que determina la relación entre el cambio en la temperatura y el cambio en °Brix. Indica la sensibilidad de °Brix a las variaciones de temperatura. Un valor positivo de k significa que a medida que la temperatura aumenta, el °Brix también aumentará, y viceversa.  t: Es el tiempo transcurrido desde el inicio del proceso. Se utiliza como variable independiente en el modelo cinético y representa el tiempo en el que se mide la concentración de °Brix.  e: Número de Euler, es una constante matemática aproximada a 2.71828. Se utiliza en el modelo para representar la función exponencial y describe cómo la concentración de °Brix varía con el cambio de temperatura.  b: Es una constante que ajusta el desplazamiento vertical de la curva de la concentración de °Brix en relación con la temperatura. Afecta el nivel base de °Brix a una temperatura determinada.  c: El parámetro c también puede tener diferentes interpretaciones según el modelo cinético utilizado. En algunos casos, se utiliza para ajustar la pendiente de la curva cinética de °Brix. Un valor más alto de c indica una pendiente más pronunciada, mientras que un valor más bajo indica una pendiente más suave.  Coeficiente de determinación (R cuadrado): El coeficiente de determinación, también conocido como R cuadrado, es una medida que indica la proporción de 24 la variabilidad en los datos observados que es explicada por el modelo. Se encuentra en el rango de 0 a 1, donde 0 indica que el modelo no explica la variabilidad de los datos y 1 indica que el modelo explica toda la variabilidad.  Error cuadrático medio (RMSE): El error cuadrático medio es una medida de la precisión de las predicciones del modelo en relación con los datos observados. RMSE se calcula como la raíz cuadrada del promedio de los errores al cuadrado entre los valores predichos y los valores reales (Romero et al., 2019). 2.6. Cromatografía de gases En la cromatografía de gases, para la cuantificación de compuestos se utilizan diversos métodos como la normalización de superficies, métodos de patrón externo; porque esta técnica representa el análisis por medio del cromatograma. Donde se observa una serie de picos que corresponden a los analitos detectados, además sale su tiempo de retención determinado, su altura y áreas determinadas, en el caso del bioetanol se evalúa conjuntamente con la norma INEN 2014 de alcoholes. 2.7. Calidad del bioetanol Para conocer la calidad del bioetanol se debe evaluar el grado alcohólico o grado alcohólico volumétrico de las bebidas alcohólicas se expresa en grados de volumen de alcohol (etanol) contenido en 100 volúmenes de producto, medido a una temperatura de 20 ºС. Esta es una medida de concentración porcentual en volumen. El alcohol se mide como el contenido de alcohol absoluto de 100 cc o equivalente al porcentaje de alcohol en la bebida. Entonces, 13 grados de alcohol significa 13 cc, indicando que de cada 100 cc = 13% de alcohol absoluto; se debe basa en el método de ensayo ASTM D 5501 con un valor mín. 92,1% v/v de etanol obtenido como producto final (Garay, 2018). 25 2.7.1. Calidad del bioetanol como combustible Las propiedades en la tabla 3 son prioritariamente reglamentadas de acuerdo a las normas internacionales ASTM y ABNT/NBR indicando que debe tener un grado del 10% (V/V) dado que causa menos impacto a las gomas y conexiones de los circuitos de combustibles a los automóviles sin alterar menos la corrosión de la gasolina. En el caso de automóviles más antiguos se podrá usar una mezcla de máximo al 5% (V/V) debido a sus componentes de aluminio atacados por el etanol (CEPAL, 2017). 26 CAPÍTULO III 3. MARCO MÉTODOLÓGICO 3.1. Ubicación y características de la investigación Esta investigación se desarrolló en la Universidad Estatal de Bolívar, Facultad de Ciencias Agropecuarias, Recursos Naturales y del Ambiente, Carrera de Agroindustrias, instalaciones del Departamento de Investigación, Laguacoto II. 3.1.1. Localización de la investigación Es así que la situación geográfica y climática de la localidad del experimento se llevará a cabo en la Universidad Estatal de Bolívar. Tabla 7 Aspectos generales del territorio Parámetro Valor Altitud 2.630 msnm Latitud 01º 36´52´´ S Longitud 78º 59´54´´ W Temperatura máxima 21ºC Temperatura mínima 8ºC Precipitación media 980 mm Heliofanía (H/L) /AÑO 900 Humedad Relativa 70% Velocidad promedio del viento 6 m/s Nota. La tabla 7 explica los aspectos generales del territorio donde se llevará a cabo el experimento en la Universidad Estatal de Bolívar. Puga, (2023, p. 127). 27 3.2. Metodología 3.2.1. Material experimental • Barraganete (musa paradisiaca) en dos estados de madurez, • Seda (musa paradisiaca L.) en dos estados de madurez, • Orito (musa acuminata) en dos estados de madurez. 3.2.1.1. Material de oficina • Computador portátil • Esferográficos • Cámara fotográfica • Calculadora • Tijeras 3.2.1.2. Materiales de laboratorio • Vasos de precipitación 500 ml- 50ml • Matraz de Erlenmeyer 100ml • Probetas • Pipetas graduadas 10ml • Balones de destilación • Desecador • Picnómetro • Mecheros • Pinzas • Botellas de vidrio de 400 ml 3.2.1.3. Reactivos • Hidróxido de sodio 0,1 N • Ácido sulfúrico 98% concentración 28 3.2.1.4. Equipos Tabla 8 Equipos utilizados en la investigación Equipos Modelo Función Imagen Balanza digital RADWAG  Pesar muestras Termómetro DirectIndustry  Indica la temperatura en grados Celsius Estufa MEMMERT  Esterilizar  Secar  Incubar Destilador simple LAB CLASS  Extracción de aceites y esencia pH-metro UKE MI 151  Indica su grado de acidez o alcalinidad expresada como pH. Refractómetro HANNA  Medir el índice de refracción de un medio material Acidómetro Rouroumaoyi PH818  Determinar el peso específico de los ácidos 29 3.2.2. Factores de estudio En base a las características de la investigación propuesta se planteó desarrollar los siguientes factores de estudio considerados en la presente investigación detalla con sus respectivos niveles, los cuales se detallan a continuación: Tabla 9 Factores de estudio Factor Código Niveles Variedad de banano A a1: Barraganete a2: Seda a3: Orito Grado de madurez B b1: Maduro b2: Maduro pasado Cantidad de ácido sulfúrico C c1: 1 (%) c2: 2 (%) Descripción de los factores: Factor A variedad de banano: Es la cáscara obtenida a la variedad del banano, en este caso de Barraganete, Seda y Orito. Factor B estado de madurez: Es la característica al estado de las cáscaras a ocupar en el experimento siendo maduro y maduro pasado. Factor C porcentaje de ácido sulfúrico: Es el contenido de ácido sulfúrico a ocuparse en el experimento siendo al 1 y 2%. 3.2.3. Tratamientos Los tratamientos que se derivan de los factores de estudio y que se utilizaran como referencia para el desarrollo de la investigación, se presentan en la tabla a continuación: 30 Tabla 10 Tratamientos experimentales Tratamientos Código Tratamientos A B C 1 a1b1c1 Barraganete Maduro 1% 2 a1b1c2 Barraganete Maduro 2% 3 a1b2c1 Barraganete Maduro pasado 1% 4 a1b2c2 Barraganete Maduro pasado 2% 5 a2b1c1 Seda Maduro 1% 6 a2b1c2 Seda Maduro 2% 7 a2b2c1 Seda Maduro pasado 1% 8 a2b2c2 Seda Maduro pasado 2% 9 a3b1c1 Orito Maduro 1% 10 a3b1c2 Orito Maduro 2% 11 a3b2c1 Orito Maduro pasado 1% 12 a3b2c2 Orito Maduro pasado 2% 3.2.3.1. Características del experimento Correspondió al siguiente detalle: Tabla 11 Características del experimento Atributos del Diseño Factorial Número de factores experimentales 3 Número de tratamientos 12 Número de repeticiones 3 Número de unidades experimentales 36 Tamaño de unidad experimental 600 ml Variables respuestas 3 3.2.4. Tipo de diseño experimental Se aplicó un Diseño Completamente al Azar (DCA) en arreglo factorial AxBxC (3x2x2) con tres repeticiones. Para establecer las diferencias entre los tratamientos se aplicó un análisis de varianza (ANOVA), es cual se ajusta al siguiente modelo matemático: 31 𝐘𝐢𝐣𝐤𝐥 = μ + αi + βj + γk + (αβ)ij + (αγ)ik + (βγ)jk + (αβγ)ijk + εijkl Dónde: μ: Media general ∝i: Efecto del factor A Bj ∶ Efecto del factor B γk ∶ Efecto del factor C (αβ)ij, (αγ)ik, (βγ)jk: Efecto de interacciones en los niveles ij, ik, jk (αβγ) ijk: Efecto de interacción triple en la combinación o puntos ijk εijkl: Error aleatorio en la combinación ijkl Análisis de varianza Se realizan comparaciones entres tratamientos para determinar si existe o no diferencias estadísticas. Para ello se aplicó el Análisis de Varianza (ANOVA). Tabla 12 Modelo de Análisis de Varianza (ANOVA) Fuente de Variabilidad Suma de Cuadrados Grados de libertad Valor - P A 𝑆𝐶𝐴 1 𝑃(𝐹 > 𝐹0) B 𝑆𝐶𝐵 1 𝑃(𝐹 > 𝐹0) C 𝑆𝐶𝐶 1 𝑃(𝐹 > 𝐹0) AB 𝑆𝐶𝐴𝐵 1 𝑃(𝐹 > 𝐹0) AC 𝑆𝐶𝐴𝐶 1 𝑃(𝐹 > 𝐹0) BC 𝑆𝐶𝐵𝐶 1 𝑃(𝐹 > 𝐹0) ABC 𝑆𝐶𝐴𝐵𝐶 1 𝑃(𝐹 > 𝐹0) Error Experimental 𝑆𝐶𝐸 (AxBxC)(r-1) 16 Total 𝑆𝐶𝑇 𝑛33 − 1 Pruebas de rangos múltiples El modelo aplica un procedimiento de comparación múltiple para determinar cuáles medias son significativamente diferentes de otras, indicando que muestra diferencia 32 estadísticamente significativa con un nivel del 95,0% de confianza. Modelo matemático para prueba de rangos múltiples LSD: 𝐿𝑆𝐷 = 𝑡𝛼 2, 𝑁−𝑘⁄ √2𝐶𝑀𝐸 𝑛⁄ Donde: tα⁄2 = Valor de la tasa T - Student a una cierta significancia N − k = Grados de libertad que corresponden al error CME = Cuadro medio del error n = Es el número de observaciones para los tratamientos i, j y k 3.2.5. Caracterización de las cáscaras de banano 3.2.5.1. Análisis físico - químico Se tomó en cuenta, con referencia del grado de madurez las pruebas físicas a las variedades de banano se comprobarán según normativas establecidas, con el cumplimiento de garantizar la calidad de los análisis de la materia prima haciendo énfasis de la determinación de la composición física como se detalla a continuación: • pH mediante la Norma NTE INEN 389 – Conservas Vegetales, Determinación de la Concentración del Ion Hidrogeno (pH); (Anexo 5.5.1) • °Brix mediante la Norma NTE INEN 2 337 – Jugos, Pulpas, Concentrados, Néctares, Bebidas de frutas y Vegetales. Requisitos; (Anexo 5.5.2). • Acidez titulable mediante la Norma NTE INEN 381 – Conservas Vegetales, Determinación de Acidez Titulable, Método Potenciométrico de Referencia; (Anexo 5.5.3). 3.2.5.2. Análisis proximal Se tomó como referencia, la materia prima troceada de 2 mm para pesar en los crisoles cada una de las muestras con tres repeticiones, cada análisis se establecerá mediante los siguientes métodos: 33 • % Humedad en las muestras estudiadas se realizó en base a los métodos descritos por (Betancourt et al., 2018), (Anexo 5.5.4). • Cenizas se determinó mediante la Norma Europea UNE-EN 14775, (Anexo 5.5.5). • Volátiles totales se determinó mediante la Norma Europea UNE-EN 15148, (Anexo 5.5.6). 3.2.5.3. Análisis elemental El análisis elemental CHNS, también conocido como análisis elemental orgánico o microanálisis elemental, se determinó las cantidades de carbono (C), hidrógeno (H), nitrógeno (N), azufre (S) presentes en una muestra. Se realizó de acuerdo a la Norma Europea UNE-EN 15104, (Anexo 5.5.7). 3.2.5.4. Análisis estructural La determinación del análisis estructural, considerado en esta investigación fue: • Determinación de lignina, mediante los métodos de (De la Cerna, 2018), descritos por (Martín, 2020), basados en la Norma TAPPI 222, (Anexo 5.5.8). • Azúcares reductores, mediante los métodos de (De la Cerna, 2018), descritos por (Martín, 2020), basados en el método de Somogyi –Nelson, (Anexo 5.5.10). Manejo del experimento en laboratorio En el laboratorio se realizó las siguientes actividades: a) Recepción de la materia prima b) Lavado c) Pelado d) Reducción de tamaño e) Eliminación de lignina f) Centrifugación 34 g) Hidrólisis ácida h) Fermentación i) Destilación A continuación, explicamos cada procedimiento que hemos desarrollado en nuestro experimento. a) Recepción de la materia prima Las muestras de las cáscaras de banano de las variedades: Barraganete, Seda y Orito, se obtuvo del cantón Echeandía del recinto Purhuay de la provincia de Bolívar – Ecuador. Se recolectó en estado maduro, luego se seleccionó, separando los frutos que estén en mal estado. Se trasladó a los laboratorios del Departamento de Investigación de la Universidad Estatal de Bolívar. b) Lavado: Se realizó un pre tratamiento de lavado con agua potable para eliminar impurezas. Eliminando los bananos que no estén en estado adecuado de maduración y para su utilización. c) Pelado: En este proceso se eliminó la pulpa no necesaria para la obtención de bioetanol y retiramos la cascara. Se separó la cáscara de la pulpa. d) Reducción de tamaño: Se selección las cáscaras en mejor estado. Se procedió a trocear mediante cuchillas, para uniformizar el tamaño de las partículas. Se tomó 100 g de muestra y se colocó en un matraz. e) Eliminación de lignina: Se liberó la celulosa y hemicelulosa, a través del uso de solución de hidróxido de sodio 0,1N a un volumen de 350ml, es decir una relación de 7:1 por 15 min a una muestra de 100g. Posterior se adicionó sulfato de calcio 0,816g para evitar la degradación de la celulosa en 3 horas de reposo. 35 f) Centrifugación: En este paso se separó el licor obscuro que contiene la lignina, eliminando el licor y utilizando solo la parte sólida para el proceso de hidrólisis ácida. g) Hidrólisis ácida: En la siguiente etapa se rompió los enlaces glucosídicos de los polisacáridos por medio de una relación ácido: cáscara de 1:2 con 100g de muestra para cada tratamiento. Por medio de una autoclave a 125°C y de 15 psi por 15 min. Para posteriormente someterse a una etapa de filtrado. h) Fermentación: Se procedió a fermentar con levadura (Saccharomyces cerevisiae), en cantidad de 0,1% y 025% fosfato de amonio (NH4)3PO4. Se ajustó el pH a 4.5 - 5.0 con (NaOH) hidróxido de sodio 5 N. Luego se colocó el mosto en frascos plásticos con un volumen de 2000 ml, se selló herméticamente con silicona para garantizar una fermentación anaeróbica. i) Destilación simple y fraccionaria: Finalmente se destilo el líquido fermentado por medio de la destilación simple y fraccionaria de 78 a 80°C que es la temperatura óptima para la evaporación del alcohol. Para posteriormente almacenar en frascos de vidrio. 36 Figura 6 Diagrama de flujo del proceso de producción de bioetanol a la escala de laboratorio Recepción de la materia prima Lavado Pelado Lavado Reducción de tamaño Eliminación de lignina Centrifugación Hidrolisis ácida Fermentación Destilación Residuos solidos Maduro Maduro pasado Pulpa de fruta Hidróxido de sodio Sulfato de calcio Concentración de ácido sulfúrico Hidróxido de sodio Fosfato de amonio Microorganismos Reposo 37 3.2.5.5. Concentración de glucosa (g/l) Se conoció la cantidad de glucosa degradado presente en los diferentes grados de madurez de las variedades de banano. Se estableció mediante el siguiente método: Asociación Española de Normalización del anexo UNE-EN 12075: 1997 - Biotechnology. Large-Scale Process and Production. Procedures for Fermentation and Downstream Processes. 3.2.5.6. Rendimiento del alcohol El rendimiento del alcohol se expresó en grados %vol, y permitió medir el contenido de alcohol absoluto que contiene la producción de etanol con la ayuda de un alcoholímetro. Se realizó de acuerdo a la norma de la Asociación Española de Normalización del anexo UNE-EN 18175 - Rendimiento estequiométrico teórico de glucosa en etanol. 3.2.5.7. Concentración de Bioetanol (%) Se realizó con base a la norma de la Asociación Española de Normalización del anexo UNE-EN 84076 - Cuantificación de mezclas de alcohol etílico de síntesis y de fermentación. Ademas de la norma INEN 379: 1978 – Determinación de alcohol etilico. Los datos obtenidos fueron llevados una ADEVA para determinar el mejor tratamiento utilizando el software estadístico Statgraphics y las mejores condiciones operacionales para este proceso fueron determinados por la prueba de mínima diferencia significativa. 3.2.5.8. Proceso de destilación Se realizó la destilación simple y fraccionada con el objetivo de separar una mezcla de varios componentes aprovechando sus diferentes volatilidades, para ello se describe el siguiente procedimiento: • Se preparó el equipo de destilación simple-fraccionada • Cada muestra se destiló durante 2 horas a una temperatura entre 78 – 80 °C, como máximo ya que es el punto de ebullición del bioetanol. 38 • El alcohol obtenido se almaceno en frascos de color ámbar. 3.2.6. Cinética de reacción Se realizó el estudio del mejor ajuste de los resultados de la cinética de velocidad de reacción, mediante la aplicación de modelos matemáticos. Los valores del coeficiente de determinación R2, y del error cuadrático medio RMSE, se ajustaron de mejor manera al tratamiento 8. 39 CAPÍTULO IV 4.1. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 4.1.1. Análisis físicos y químicos de los residuos biomásicos de las tres variedades de banano Se presenta los resultados del análisis físico y químico de los residuos biomásicos de las tres variedades de banano. 4.1.2. Análisis físico - químicos Tabla 13 Resultados del análisis físicas - químicas de las tres variedades Componente Barraganete Seda Orito Maduro Pasado Maduro Pasado Maduro Pasado pH 4,87 4,95 6,17 5,08 5,93 4,90 °Brix 3,25 10,25 0,60 2,05 13,50 22,75 Acidez Titulable 1,70 2,85 7,00 16,00 0,83 2,10 La tabla 13 indica los diferentes valores para las variables pH, °Brix y acidez titulable en las tres variedades de cascara de banano. Girón y Funes (2017), explican que la cáscara de banano tiene valores de pH promedio de 4,52; °Brix igual a 15°, y una acidez titulable de 3,2. En cambio Alvarado (2021) reporta valores de laboratorio de 5,5 en pH; 14,5 °Brix; y 3,46 en acidez titulable. Valores promedio de acuerdo a Rojas et al. (2019) manifiesta valores de 5,85 en pH; 8,92° en °Brix y 0,87 de acidez titulable, a la cascara de banano Barraganete; y general para los valores en cascara de banano Seda y Orito. Zapata y Peláez (2018) reporta valores menores en pH a 3,5 y 1,32 en acidez titulable, pero lo contrario en el valor a 16,8 °Brix. Dado que los resultados obtenidos presentan variaciones en valores debido a las condiciones climáticas y al estado de madurez de la cáscara para la fermentación. 40 4.1.3. Análisis proximal Tabla 14 Resultados del análisis proximal entre variedades Componente Barraganete Seda Orito Maduro Pasado Maduro Pasado Maduro Pasado Humedad (%) 84,56 61,58 87,91 86,86 88,66 83,79 Cenizas (%) 16,53 5,67 20,6 22,6 23,58 33,85 Volátiles totales (%) 88,31 92,5 87,4 87,96 84,18 84,08 La tabla 14 presenta los valores del análisis proximal: humedad, cenizas y volátiles totales. Los valores resultantes de acuerdo a Zapata y Peláez (2018) indican que la humedad promedio es 73,45% indirectamente a la variedad de banano, en cenizas obtuvo 12,34% y 76,43% en volátiles totales. En cambio, para Girón y Funes (2017), los porcentajes que se obtuvo para la variedad de Barraganete en estado maduro fue de 77,83% en humedad; 12,43% en cenizas y 89,23% en volátiles totales. En cuanto a la Alvarado (2021) los valores resultantes de la variedad de Seda fueron de 84,65% humedad; 18,53% cenizas y 76,98% volátiles totales. Por lo que se concluye que los resultados obtenidos no son significativos a los valores reportados en comparación con los otros autores. 4.1.4. Análisis elemental Tabla 15 Resultados del análisis elemental entre variedades Componente Barraganete Seda Orito Maduro Pasado Maduro Pasado Maduro Pasado Carbono (%) 7,76 12,12 4,79 9,68 8,38 12,20 Hidrogeno (%) 5,81 6,74 3,54 7,20 5,45 5,55 Nitrógeno (%) 1,16 0,82 1,07 0,90 1,10 0,71 Azufre (%) 0,00 0,21 0,00 0,02 0,00 0,01 41 La tabla 15 presenta los valores del análisis elemental: el porcentaje de carbono, hidrogeno, nitrógeno y azufre. Por parte de Rojas et al. (2019) los resultados fueron altos al estado de pasado en la variedad de estudio, siendo 13,13% para el carbono; 7,65% para hidrogeno; 2,32% para nitrógeno y 0,43% para azufre. En cuanto para Girón y Funes (2017), reporta valores cercanos a los obtenidos para el estado maduro de la especie Barraganete con 8,95% en carbono; 4,09% en hidrogeno; 0,89% en nitrógeno y 0,12% en azufre. Resultados promedios obtenidos sin diferencia significativa alta en comparación con los autores Girón y Funes; pero si para los resultados de Rojas et al., dado que los datos resultantes se atribuyen al método aplicado para la obtención de los análisis elementales. 4.1.5. Análisis químico Tabla 16 Resultados del análisis químico entre variedades Componente Barraganete Seda Orito Maduro Pasado Maduro Pasado Maduro Pasado Azúcares Reductores (%) 0,40 2,26 0,33 2,06 0,69 2,02 En la tabla 16 se demuestra el resultado de análisis estructural para azucares reductores a las variables de cáscaras de banano evaluadas. Alvarado (2021), explica en su investigación que el valor de azúcar reductor fue de 1,98 de acuerdo al grado de madurez (maduro) identificado en la cascara de banano, para Rojas et al. (2019), se obtuvo valor de 4,00; y para Zapata y Peláez (2018) se evidenció un valor de 0,54%. Determinando valores menores a 3 de azúcares reductores ayudan a metabolizar y favorecer la fermentación y la obtención de alcohol. Lo que de acuerdo a los datos obtenidos en la presente investigación permite que la obtención de alcohol sea adecuada y de calidad independiente de la variedad de cascara de banano a utilizarse. 42 4.2. Combinación de residuos biomásicos para la obtención de jarabe rico en glucosa 4.2.1. Contenido de glucosa Se presenta los valores del contenido de glucosa en estado maduro. Tabla 17 Contenido de glucosa estado maduro Muestra Abs Abs neta Concentración (mg/l) Volumen (L) FD Peso muestra (g) mg glucosa/g de muestra Promedio Porcentaje Promedio Seda 0,49 0,27 47,71 0,02 50,00 40,00 1,19 0,73 0,12 0,07 0,33 0,12 20,23 0,02 50,00 40,00 0,51 0,05 0,33 0,12 20,23 0,02 50,00 40,00 0,51 0,05 barraganete 0,40 0,19 32,51 0,02 50,00 40,00 0,81 0,71 0,08 0,07 0,34 0,12 21,40 0,02 50,00 40,00 0,54 0,05 0,40 0,18 31,34 0,02 50,00 40,00 0,78 0,08 Orito 0,70 0,49 85,13 0,02 50,00 40,00 2,13 2,06 0,21 0,21 0,68 0,46 80,45 0,02 50,00 40,00 2,01 0,20 0,68 0,47 81,62 0,02 50,00 40,00 2,04 0,20 La tabla 17 presenta los valores de absorbancia, absorbancia neta, concentración, volumen, peso muestra, mg glucosa, promedios y porcentajes de las distintas muestras en estado maduro. La variedad que presenta el mayor contenido de glucosa es el Orito con un valor promedio de 0,21mg de glucosa /g de muestra en estado maduro produce más cantidad de glucosa para la producción de alcohol etílico. Zapata y Peláez (2018), menciona que la producción de contenido alta de glucosa se produce con la variedad de Seda con 0,176 en estado pasado, y en contenido bajo a la variedad de Orito con 0,184 mg de glucosa /g de muestra. 43 Tabla 18 Contenido de glucosa estado maduro pasado Muestra Abs Abs neta Concentración (mg/l) Volumen (L) FD Peso muestra (g) mg glucosa/g de muestra Promedio Porcentaje Promedio Seda 1,89 1,67 292,66 0,02 50,00 40,00 7,32 7,80 0,73 0,78 2,09 1,87 327,74 0,02 50,00 40,00 8,19 0,82 2,02 1,80 316,05 0,02 50,00 40,00 7,90 0,79 Barraganete 2,26 2,04 358,14 0,02 50,00 40,00 8,95 8,96 0,90 0,90 2,25 2,03 355,80 0,02 50,00 40,00 8,89 0,89 2,28 2,06 361,06 0,02 50,00 40,00 9,03 0,90 Orito 2,00 1,78 312,54 0,02 50,00 40,00 7,81 7,82 0,78 0,78 2,03 1,81 317,22 0,02 50,00 40,00 7,93 0,79 1,98 1,76 308,45 0,02 50,00 40,00 7,71 0,77 La tabla 18 presenta los valores de absorbancia, absorbancia neta, concentración, volumen, peso muestra, mg glucosa, promedios y porcentajes de las distintas muestras en estado maduro pasado. La variedad que presenta el mayor contenido de glucosa es el Barraganete con un valor promedio de 0,90 de glucosa /g de muestra en estado maduro produce más cantidad de glucosa para la producción de alcohol etílico. Rojas et al. (2019) la variedad de Barraganete obtuvo un valor de 0,289 y la variedad de Seda con 0,175 ha estado maduro, manifestando que para una producción elevada se requiere de una cantidad de 1000 gr para una obtención alta de alcohol etílico con residuos de Barraganete. 4.2.2. Análisis de varianza de la variable concentración de glucosa Se presenta los datos obtenidos del análisis de varianza correspondiente a la variable glucosa con lo resultante a continuación: 44 Tabla 19 Análisis de varianza para la variable glucosa Análisis de Varianza para % Glucosa Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Efectos Principales A:A 0,207317 2 0,103658 15,00 0,0001 B:B 22,3729 1 22,3729 3237,24 0,0000 C:C 0,000711111 1 0,000711111 0,10 0,7512 Interacciones AB 0,38405 2 0,192025 27,78 0,0000 AC 0,000205556 2 0,000102778 0,01 0,9852 BC 0,0000111111 1 0,0000111111 0,00 0,9683 ABC 0,000338889 2 0,000169444 0,02 0,9758 Residuos 0,165867 24 0,00691111 Total (Corregido) 23,1314 35 Todas las razones-F se basan en el cuadrado medio del error residual Nota: **: altamente significativo; ns: no significativo. Todas las razones-F se basan en el cuadrado medio del error residual La tabla descompone la variabilidad de los factores A: variedad de banano, B: grado de madurez, C: cantidad de ácido sulfúrico de la variable glucosa. Los valores de probabilidad prueban la significancia estadística de cada uno de los factores. Puesto que 3 valores de probabilidad son menores que 0,05, estos factores tienen un efecto estadísticamente significativo sobre % Glucosa con un 95,0% de nivel de confianza. Figura 7 Medias de factor A de la variable glucosa a1 a2 a3 Medias y 95,0% de Fisher LSD A 1,1 1,15 1,2 1,25 1,3 1,35 1,4 % G lu co sa 45 Tabla 20 Prueba de rangos múltiples del factor A de la variable glucosa Variedad de cáscara Casos Media LS Sigma LS Grupos Homogéneos a2 12 1,18417 0,0239985 X a3 12 1,3275 0,0239985 X a1 12 1,35833 0,0239985 X En la figura 7 y tabla 20 se evidencia la comparación de medias del factor A para determinar cuáles son significativamente diferentes de otras. Se identifica que existen grupos homogéneos agrupados por los niveles a1 y a3 pertenecientes a la cáscara de banano indiferente de su especie; pero si diferente con a2 (Seda). Tabla 21 Prueba de rangos múltiples % Glucosa por A Contraste Sig. Diferencia +/- Límites a1 - a2 * 0,174167 0,0700467 a1 - a3 0,030833 0,0700467 a2 - a3 * -0,143333 0,0700467 * indica una diferencia significativa. Esta tabla 21 se aplica un procedimiento de comparación múltiple para determinar cuáles medias son significativamente diferentes de otras. Con este método hay un riesgo del 5,0% al decir que cada par de medias es significativamente diferente, cuando la diferencia real es igual a 0. Figura 8 Medias de factor B de la variable glucosa b1 b2 Medias y 95,0% de Fisher LSD B 0 0,4 0,8 1,2 1,6 2 2,4 % G lu co sa 46 Tabla 22 Prueba de rangos múltiples del factor B de la variable glucosa Grado de madurez Casos Media LS Sigma LS Grupos Homogéneos b1 18 0,50166 0,0195947 X b2 18 2,07833 0,0195947 X En la figura 8 y tabla 22 se evidencia la comparación de medias del factor B: grado de madurez para determinar cuáles son significativamente diferentes de otras. Se identificó que existe grupos homogéneos agrupados por los niveles b1 y b2 pertenecientes al grado de madurez indiferente de su grado. La media del nivel 1 es diferente a la media del nivel 2 del factor B. Tabla 23 Prueba de rangos múltiples % Glucosa por B Contraste Sig. Diferencia +/- Límites b1 - b2 * -1,57667 0,0571929 * indica una diferencia significativa. En la tabla 23 se aplica un procedimiento de comparación medias. El método empleado actualmente para discriminar entre las medias es el procedimiento de diferencia mínima significativa (LSD) de Fisher. Con este método hay riesgo del 5,0% al decir que cada par de medias es significativamente diferente, cuando la diferencia real es igual a 0. Figura 9 Interacción de los niveles del factor AxB de glucosa Gráfico de Interacciones A 0 0,4 0,8 1,2 1,6 2 2,4 % G lu c o s a a1 a2 a3 B b1 b2 47 La figura 9 indica que la interacción del factor A con el factor B, muestra que las tres variedades de cáscaras de banano mediante un grado de madurez pasado se obtiene una mayor cantidad de glucosa. El valor menor en el estudio presente fue de 0,45% y el máximo fue de 2,2%. Zapata y Peláez (2018) que trabajó con 500g de residuos en el que obtuvo 1,43% de glucosa. Para Rojas et al. (2019) en cambio obtuvieron en promedio 1,12%. Figura 10 Interacción de los niveles del factor AxC de glucosa La figura 10 indica que la interacción del factor A con el factor C, muestra que las tres variedades de cáscaras de banano mediante una concentración de ácido sulfúrico con el 2% se obtiene una mayor cantidad de glucosa. El valor menor en el estudio presente fue de 1,2% y el máximo fue de 1,38%. Zapata y Peláez (2018) que trabajó con 500g de residuos en el que obtuvo 0,98% de glucosa. Para Rojas et al. (2019) en cambio obtuvieron en promedio 1,22% al igual que Alvarado (2021) determinaron 1,4% de glucosa. Análisis de varianza correspondiente a la variable alcohol etílico Se presenta los datos obtenidos del análisis de varianza correspondiente a la variable del alcohol etílico con lo resultante a continuación: Gráfico de Interacciones A 1,1 1,15 1,2 1,25 1,3 1,35 1,4 % G lu c o s a a1 a2 a3 C c1 c2 48 Tabla 24 Análisis de varianza para la variable alcohol etílico Análisis de Varianza para % alcohol etílico Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Efectos Principales A:A 789,5 2 394,75 **************** 0,0000 B:B 56,25 1 56,25 **************** 0,0000 C:C 2,25 1 2,25 **************** 0,0000 Interacciones AB 4555,5 2 2277,75 **************** 0,0000 AC 1396,5 2 698,25 **************** 0,0000 BC 110,25 1 110,25 **************** 0,0000 ABC 2206,5 2 1103,25 **************** 0,0000 Residuos 3,63798E-12 24 0 Total (Corregido) 9116,75 35 Nota: Todas las razones-F se basan en el cuadrado medio del error residual La tabla 24 indica la variabilidad de los factores A: variedad de banano, B: grado de madurez, C: cantidad de ácido sulfúrico del % Alcohol. Los valores de probabilidad prueban la significancia estadística de cada uno de los factores. Puesto que 7 valores de probabilidad son menores que 0,05, estos factores tienen un efecto estadísticamente significativo sobre % Alcohol con un 95,0% de nivel de confianza. Figura 11 Medias de factor A de la variable alcohol a1 a2 a3 Medias y 95,0% de Fisher LSD A 47 49 51 53 55 57 59 % A lc o h o l 49 Tabla 25 Prueba de rangos múltiples del factor A de la variable alcohol etílico Variedad de la cáscara de banano Casos Media LS Sigma LS Grupos Homogéneos a1 12 47,50 1,12392E-7 X a3 12 48,75 1,12392E-7 X a2 12 58,00 1,12392E-7 X En la figura 11 y tabla 25 se evidencia la comparación de medias del factor A para determinar cuáles son significativamente diferentes de otras. Se identificó que existe grupos heterogéneos en todos los niveles presenta diferencia significativa en la variedad de cáscara de banano. Tabla 26 Prueba de rangos múltiples % Alcohol por A Contrast e Sig. Diferencia +/- Límites a1 - a2 * -10,5 3,28049E-7 a1 - a3 * -1,25 3,28049E-7 a2 - a3 * 9,25 3,28049E-7 * indica una diferencia significativa. Esta tabla 28 se aplica un procedimiento de comparación múltiple para determinar cuáles medias son significativamente diferentes de otras. El método empleado actualmente para discriminar entre las medias es el procedimiento de diferencia mínima significativa (LSD) de Fisher. 50 Figura 12 Medias de factor B de la variable alcohol. Tabla 27 Prueba de rangos múltiples del factor B de la variable alcohol etílico En la figura 12 y tabla 27 se evidencia la comparación de medias del factor B para determinar cuáles son significativamente diferentes de otras. Se identificó que existe grupos heterogéneos agrupados por los niveles b1 y b2 pertenecientes al grado de madurez indiferente de su grado. Tabla 28 Prueba de rangos múltiples % Alcohol por B Contraste Sig. Diferencia +/- Límites b1 - b2 * -2,5 2,6785E-7 * indica una diferencia significativa. Esta tabla 28 se aplica un procedimiento de comparación múltiple para determinar cuáles medias son significativamente diferentes de otras. El método empleado actualmente para discriminar entre las medias es el procedimiento de diferencia mínima significativa (LSD) de Fisher. Con este método hay un riesgo del 5,0% al decir que b1 b2 Medias y 95,0% de Fisher LSD B 50 50,5 51 51,5 52 52,5 53 % A lc o h o l Grado de madurez Casos Media LS Sigma LS Grupos Homogéneos b1 18 50,1667 9,17674E-8 X b2 18 52,6667 9,17674E-8 X 51 cada par de medias es significativamente diferente, cuando la diferencia real es igual a 0. Figura 13 Medias de factor C de la variable alcohol Tabla 29 Prueba de rangos múltiples del factor C de la variable alcohol etílico Concentración de ácido sulfúrico Casos Media LS Sigma LS Grupos Homogéneos c1 18 51,1667 9,17674E-8 X c2 18 51,6667 9,17674E-8 X En la figura 13 y tabla 29 se evidencia la comparación de medias del factor C para determinar cuáles son significativamente diferentes de otras. Se identificó que existe grupos heterogéneos agrupados por los niveles c1 y c2 perteneciente a la concentración de ácido sulfúrico al 1 y 2%. Tabla 30 Prueba de rangos múltiples % Alcohol por C Contraste Sig. Diferencia +/- Límites c1 - c2 * -0,5 2,6785E-7 * indica una diferencia significativa. c1 c2 Medias y 95,0% de Fisher LSD C 51,1 51,2 51,3 51,4 51,5 51,6 51,7 % A lc o h o l 52 Esta tabla 30 se aplica un procedimiento de comparación múltiple para determinar cuáles medias son significativamente diferentes de otras. El método empleado actualmente para discriminar entre las medias es el procedimiento de diferencia mínima significativa (LSD) de Fisher. Con este método hay un riesgo del 5,0% al decir que cada par de medias es significativamente diferente, cuando la diferencia real es igual a 0. Figura 14 Interacción de los niveles del factor AxB de alcohol La figura 14 indica que la interacción del factor A con el factor B. El valor menor en el estudio presente fue de 0,31% y el máximo fue de 0,70%. Zapata y Peláez (2018) que trabajó con 500g de residuos en el que obtuvo 1,2% de alcohol etílico. Para Rojas et al. (2019) en cambio obtuvieron en promedio 0,78% al igual que Alvarado (2021) determinaron 0,69% de alcohol etílico. Gráfico de Interacciones A 31 41 51 61 71 % A lc o h o l a1 a2 a3 B b1 b2 53 Figura 15 Interacción de los niveles del factor AxC de alcohol La figura 15 indica que la interacción del factor A con el factor C. El valor menor en el estudio presente fue de 0,41% y el máximo fue de 0,68%. Zapata y Peláez (2018) que trabajó con 500g de residuos en el que obtuvo 0,61% de alcohol etílico. Para Rojas et al. (2019) en cambio obtuvieron en promedio 0,58% al igual que Alvarado (2021) determinaron 0,79% de alcohol etílico. Figura 16 Interacción de los niveles del factor BxC de alcohol La figura 16 indica que la interacción del factor B con el factor C. El valor menor en el estudio presente fue de 0,48% y el máximo fue de 0,66%. Zapata y Peláez (2018) que trabajó con 500g de residuos en el que obtuvo 0,64% de alcohol etílico. Para Rojas et Gráfico de Interacciones A 41 46 51 56 61 66 % A lc o h o l a1 a2 a3 C c1 c2 Gráfico de Interacciones B 48 50 52 54 56 % A lc o h o l b1 b2 C c1 c2 54 al. (2019) en cambio obtuvieron en promedio 0,68% al igual que Alvarado (2021) determinaron 0,59% de alcohol etílico. 4.2.3. Análisis de Varianza de la variable del rendimiento Se presenta los datos obtenidos del análisis de varianza correspondiente a la variable del rendimiento con lo resultante a continuación: Tabla 31 Análisis de varianza para la variable del rendimiento Análisis de Varianza para % de rendimiento Fuente Suma De Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P Efectos Principales A:A 97,085 2 48,5425 **************** 0,0000 B:B 26,5225 1 26,5225 **************** 0,0000 C:C 8,1225 1 8,1225 **************** 0,0000 Interacciones AB 378,605 2 189,302 **************** 0,0000 AC 298,935 2 149,467 **************** 0,0000 BC 0,4225 1 0,4225 **************** 0,0000 ABC 560,015 2 280,008 **************** 0,0000 Residuos 0 24 0 Total (Corregido) 1369,71 35 Nota: Todas las razones-F se basan en el cuadrado medio del error residual La tabla descompone la variabilidad de los factores A: variedad de banano, B: grado de madurez, C: cantidad de ácido sulfúrico del rendimiento. Los valores de probabilidad prueban la significancia estadística de cada uno de los factores. Puesto que 7 valores de probabilidad son menores que 0,05, estos factores tienen un efecto estadísticamente significativo sobre Rendimiento con un 95,0% de nivel de confianza. 55 Figura 17 Medias de factor A de la variable del rendimiento Tabla 32 Prueba de rangos múltiples del factor A de la variable de rendimiento Variedad de cáscara de banano Casos Media LS Sigma LS Grupos Homogéneos a1 12 10,85 2,65894E-8 X a2 12 12,05 2,65894E-8 X a3 12 14,78 2,65894E-8 X En la figura 17 y tabla 32 se evidencia la comparación de medias del factor A para determinar cuáles son significativamente diferentes de otras. Se identificó que existe grupos heterogéneos agrupados por los niveles a1, a2, y a3 con diferencia significativa entre variedades de cáscara de banano. Tabla 33 Prueba de rangos múltiples % de rendimiento por A Contras te Sig. Diferencia +/- Límites a1 - a2 * -1,200 7,76091E-8 a1 - a3 * -3,925 7,76091E-8 a2 - a3 * -2,725 7,76091E-8 * indica una dife