Metodo de Calculo AFEX

7/23/2019 Metodo de Calculo AFEX

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Produccion de Bioetanol:

Pretratamiento del Maz

Procesos de Separacion I

Primavera 2008

Mexico D.F., 14 de mayo de 2008

Alumnos: Ana Sofa Amor [email protected]

Omar Fernando Cruz [email protected]

Francisco Jose Guerra [email protected]

Asesor: M.B. Lorena L. Pedraza Segura

[email protected]

Dr. Ruben Cesar Vasquez [email protected]

Resumen

El pretratamiento para el maz, previo a la hidrolisis de celulosa, per-

mite que los rendimientos aumenten de menos del 20 % a valores mayores

al 90 %. El presente trabajo muestra una caracterizacion del olote prove-

niente del maz Zea maysy sienta las bases para estudios complementarios,

como lo son la correcta seleccion de dicho pretratamiento. Los resultados

obtenidos son el punto de partida para la selecci on adecuada de un pretra-

tamiento y probablemente el estudio del mismo, po dra ser tema suficiente

para mas de un proyecto. A lo largo del trabajo se determino que solo el10 % en p eso de una mazorca de maz es util para la produccion de etanol.

Asimismo, se obtuvo una composicion preliminar que indica la presencia

de 4 % de glucosa, 26 % de lignina y 19 % de xilosa. A lo largo del reporte

se presenta un analisis detallado de los procesos realizados.


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Universidad Iberoamericana Procesos de Separacion I, Primavera 2008

Indice

1. Objetivos 3

2. Introduccion 3

3. Antecedentes 4

3.1. Dependencia del petroleo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53.2. En cifras. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53.3. Proyecciones a futuro. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

3.3.1. Demanda prevista de etanol . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

4. Marco Teorico 6

5. Procedimiento Experimental 9

5.1. Balance de masa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115.2. Tamano de partcula . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115.3. Composicion del olote . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

5.3.1. Curvas estandar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125.3.2. Analisis de la concentracion de lignina . . . . . . . . . . . 125.3.3. Analisis de carbohidratos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

6. Resultados y Analisis 13

6.1. Procedimientos Previos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136.1.1. Balance de masa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136.1.2. Tamano de partcula . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

6.2. HPLC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146.2.1. Curvas estandar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

6.2.2. Muestra de olote . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186.3. Espectro UV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

7. Recomendaciones a Futuro 26

8. Conclusiones 26

A. Ejemplo de calculos 31

B. Codigos de Matlab utilizados 34

B.1. Distribucion de tamano de partcula . . . . . . . . . . . . . . . . 34B.2. Curvas estandar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34B.3. Espectros UV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

A. S. Amor, O.F. Cruz Correa, F. J. Guerra 2


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1. Objetivos

Realizar un estudio sobre la composicion del maz para su caracterizaciony posterior estudio.

Hidrolizar la celulosa obtenida del maz para la posterior produccion debioetanol.

2. Introduccion

El mundo encara el agotamiento progresivo de sus recursos energeticos ba-sados mayoritariamente en combustibles no renovables y, al mismo tiempo, elconsumo de energa aumenta a ritmos cada vez mayores. Por otro lado, el con-sumo global de combustibles genera enormes cantidades de gases contaminantesque son liberados a la atmosfera, causando cambios significativos en el climadel planeta, por lo que se ha convertido en una de las problem aticas que maspreocupan a los gobiernos, las comunidades y la opinion publica en general[7].

La unica forma de encarar esta problematica es mediante recursos energeticosrenovables. Para ello, la biotecnologa ofrece multiples alternativas tecnologicas.Una solucion renovable es el uso de energa solar en forma de biomasa, la cualesta representada en los materiales lignocelulosicos y los cultivos de plantas ri-cas en energa. La utilizacion de biomasa lleva consigo una disminucion de lacontaminacion atmosferica: Las emisiones de CO2 generadas por la producciony uso de biocombustibles son compensadas por la absorcion de CO2 durante elcrecimiento de las plantas y de otros materiales vegetales, a partir de los cualesdichos combustibles se producen. Una hectarea de cultivos ricos en energa usa-

da para la produccion de biocombustibles lquidos (bioetanol, biodiesel) puedeevitar la emision de 0.2-2.0 t de carbono a la atmosfera en comparacion con elempleo de combustibles fosiles.

Para un pas como los EEUU, la produccion masiva de biocombustibles re-presentara el regreso de dinero y puestos de trabajo a la economa, sin men-cionar que el desarrollo de cultivos energeticos implicara un impulso al sectorrural[26]. Este argumento es aun mas valido para la mayora de los pases lati-noamericanos, y para Mexico por supuesto, considerando la perspectiva de unareduccion de las reservas comprobadas de petroleo en un plazo de 5-10 anos.Una parte importante del PIB de cada pas tendra que destinarse a la com-pra de petroleo cuya perspectiva de precios es muy incierta, a lo que hay queagregar la feroz competencia que encaran los productos agrcolas de los pases

latinoamericanos frente a los enormes subsidios destinados al sector primariopor los pases desarrollados. Por ello es de importancia estrategica la diversifi-cacion de la agricultura a traves de cultivos ricos en energa (cana de azucar,palma africana, sorgo, maz y yuca, entre otros).



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El biocombustible mas importante y con mas aplicaciones en la actualidades el alcohol carburante, o bioetanol (etanol, BioEtOH), un alcohol producido

a partir de la fermentacion de los azucares que se encuentran en la remola-cha, maz, cebada, trigo, cana de azucar, sorgo u otros cultivos energeticos, quemezclado con la gasolina produce un biocombustible de alto poder energeticocon caractersticas muy similares a la gasolina pero con una importante reduc-cion de las emisiones contaminantes en los motores tradicionales de combustion.

El BioEtOH se obtiene a partir de la cana de azucar en pases tropicales co-mo Brasil e India, a partir de melazas de remolacha azucarera en algunos paseseuropeos como Francia, y a partir de almidon[20] en los EEUU. Sin embargo,en el caso particular de Mexico no es posible utilizar ninguna de estas materiasprimas debido a problemas gubernamentales con los consorcios azucareros y aque el maz es la base de la alimentacion de la mayor parte de la poblacionnacional. Es por esto que se ha pensado en materias primas alternativas quepuedan ser utilizadas como biomasa lignocelulosica como el olote por ejemplo,que en la actualidad esta siendo desechado o utilizado como forraje con poco onulo beneficio economico para los productores de maz. Ademas, esta biomasaes un recurso que puede ser procesado de diferentes formas para la obtencionde una gran variedad de productos ademas del BioEtOH como gas de sntesis,metanol, hidrogeno y electricidad [4].

La localizacion del cultivo, las condiciones climaticas y el fenotipo juegan unpapel muy importante en la variacion de la composicion de la biomasa en cuantoa su contenido de celulosa, hemicelulosa y lignina, siendo lo m as importante elcontenido de lignina, ya que esta no puede ser consumida por las levadurasproductoras de etanol y debe ser retirada del olote por medios fisicoqumicos.

Al no contar con amplios estudios previos relativos a la utilizacion del olote demaz producido en Mexico como materia prima en la produccion de bioetanol, esnecesario partir de caracterizar la composicion del olote mexicano para conocerla factibilidad de su utilizacion como fuente de carbono para un cultivo delevaduras productoras de etanol. Es, por lo tanto, la intenci on u objetivo deeste proyecto dar el primer paso hacia la posible utilizacion del olote de mazmexicano en un proceso de produccion de bioetanol.

3. Antecedentes

Actualmente, pases como Brasil, Canada y Estados Unidos presentan undesarrollo muy importante en cuanto a la produccion de etanol se refiere. Sibien el etanol es una solucion paliativa para nuestro problema, el estudio desu produccion representa un reto importante para las tecnologas del futuro.El etanol puede utilizarse como combustible para automoviles en forma purao mezclado con gasolina en cantidades variables. El combustible resultante seconoce como gasohol o alconafta. Dos mezclas comunes son E10 y E85, quecontienen el etanol al 10 % y al 85 %, respectivamente. El bioetanol se perfila



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como un recurso energetico potencialmente sostenible que puede ofrecer ventajasmedioambientales y economicas a largo plazo. Sin embargo, los metodos actuales

de produccion requieren una cantidad significativa de energa en comparacional valor de la energa del combustible producido. Por esta razon, todava noes factible sustituir enteramente el consumo actual de combustibles f osiles porbioetanol.

3.1. Dependencia del petroleo

Casi cualquier pas con suficiente terreno en su territorio puede produciretanol para su uso como combustible. A diferencia del petr oleo, que debe serextrado de unos yacimientos existentes solo en determinadas partes de la Tie-rra. El etanol es pues una alternativa interesante, que puede incluso ayudara mitigar las tensiones internacionales derivadas de la dependencia y adiccionde algunos pases por el petroleo. En realidad todo esto depende del balanceenergetico, ya que el cultivo y procesado de biocombustibles se realiza actual-mente con petroleo.

El estudio del etanol como combustible es quiza uno de los temas mas polemi-cos en la actualidad, pero que a la vez representa retos gigantescos y oportuni-dades de negocio y desarrollo inigualables. Es muy probable que en plazos detiempo no demasiado largos el balance energetico mejore y el etanol se conviertaen una alternativa real a los problemas que actualmente existen respecto a loscombustibles fosiles.

3.2. En cifras

En 1979, poco despues del renacimiento de la industria del etanol en res-puesta a la incertidumbre del suministro de peteoleo, Estados Unidos produjo10 millones de galones de etanol en un ano. Para el ano 2000 esta cifra al-canzo los 1600 millones de galones. Esto representa aproximadamente el 1.2 %del consumo de gasolina en Estados Unidos. Muchas industrias calculan queeste porcentaje se triplicara en menos de una decada, excediendo los estanda-res federales propuestos respecto a los combustibles renovables. Desde 1980 laproduccion de etanol ha crecido 12 % anual. Los ingresos por estas ventas hanalcanzado los 3500 millones de dolares americanos.

3.3. Proyecciones a futuro

En 1925 Henry Ford llamo al etanol el combustible del futuro. El combus-tible del futuro vendra de las manzanas, del trigo y de casi cualquier productobiologico. Hay combustible en casi cualquier trozo de vegetal que sea fermenta-ble. Desde el inicio de la era del automovil el etanol fue un serio contendientepara para los combustibles utilizados. Un combustible con alto octanaje, que no



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dejara depositos de carbono era superior a cualquiera. David Morris, presiden-te del ILSR afirmo que el etanol es un candidato superior, pero las companas

petroleras no estaban interesadas en ceder el 10 % del tanque de gasolina a loscampesinos.

Cuando el flujo de petroleo del Medio Oriente se interrumpio en 1970, revi-vio la importancia del etanol y represento el inicio de la creacion de la industriamoderna como la conocemos actualmente. En 1980 el colapso de los precios delpetroleo llevo a la mitad de los productores de etanol a la quiebra. En los a nos90 los productores de etanol recuperaron terreno despues de los tratados parael mejoramiento del aire, que requeran cambios en las formulas de las gasolinaspara reducir las emisiones de monoxido de carbono.

3.3.1. Demanda prevista de etanolDiversas comisiones en Estados Unidos estiman que la demanda para reem-

plazar el MTBE en solo en California sera de 1000 millones de galones por anoen 2004. En California existe una planta que produce 7.5 millones de galones deetanol cada ano y se preve que produzcan 46 millones de galones anuales. Lagran mayora del deficit de la demanda sera importada desde el Medio Oriente yBrasil, lo que representa una gran oportunidad de crecimiento y desarrollo paraproductores en Mexico.

4. Marco Teorico

El desarrollo historico de la produccion de etanol por va fermentativa hademostrado que todos los productos que contengan azucares o hidratos de car-bono que puedan transformarse con facilidad en azucares fermentables, almidono celulosa pueden servir como materiales de partida desde el punto de vistateorico, y cuyo uso practico estara determinado por el rendimiento en alcoholy por su costo. Sin embargo, la idea de producir etanol a partir de los residuoslignocelulosicos data de las decadas de 1940 y 1950[25]. En el mundo se llevana cabo gran cantidad de estudios para desarrollar la producci on a gran escalade alcohol a partir de biomasa lignocelulosica, y, de hecho, los materiales quemas se han investigado son madera, residuos forestales, papel reciclado, residuosde la industria papelera, bagazo de cana y desechos agrcolas as como residuossolidos urbanos.

A este respecto cabe mencionar que diversas investigaciones han estimadoun valor aproximado de 6 a la relacion salida-entrada de energa en el caso dela produccion de BioEtOH a partir de biomasa [1]; lo cual significa que existeuna relacion positiva de 6 a uno entre la energa liberada durante la combustionde alcohol y la energa necesaria para su produccion considerando todo el ciclo



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de vida del producto desde la extraccion de las materias primas y los insumosrequeridos, pasando por su transporte, hasta el proceso de transformacion a

bioetanol. Lo anterior hace a esta materia prima muy atractiva, en especial enpases que no cuentan con la facilidad de producir grandes cantidades de canade azucar.

Diversos autores han coincidido en clasificar las materias primas para obteneralcohol por va fermentativa en tres clases:

Materias Azucaradas (Sustancias sacarinas)

Materias Amilaceas (Sustancias feculantes)

Materias Celulosicas

En lo que se refiere a las materias celulosicas, que son las de interes en eldesarrollo de este proyecto, se sabe que el complejo lignocelulosico esta compues-to principalmente de una matriz de carbohidratos formada de celulosa y ligninaenlazada a su vez por cadenas de hemicelulosa [11]. La celulosa, como primercomponente de la biomasa, es un homopolmero lineal y cristalino, formado porunidades de glucosa unidas por enlaces beta glucosdicos y cuya estructura esrgida por lo que se requiere un tratamiento intenso para degradarla [9]; mientrasque, la hemicelulosa, por su parte, es un heteropolmero altamente ramificado deD-xilosa (mayoritariamente), D-glucosa, D-galactosa, D-manosa y L-arabinosa[24].

Con base en lo anterior, puede decirse que el principal reto en la producci onde etanol a partir de biomasa lignocelulosica es el pretratamiento e hidrolisis

de la materia prima; Para poder liberar los azucares presentes en los materia-les lignocelulosicos hay que someter al material a determinadas etapas, estas son:

Molido, cuya funcion es hacer al material mas susceptible y accesible parala etapa posterior.

Pretratamiento, cuya funcion es liberar las hemicelulosas que contiene elmaterial.

Hidrolisis, cuya funcion es liberar la glucosa presente en los materialeslignocelulosicos.

Fermentacion de las hexosas y pentosas para obtener etanol.

Separacion y concentracion del alcohol.

El pretratamiento tiene como objetivo desintegrar esta matriz de tal maneraque la celulosa reduzca su grado de cristalinidad y aumente la celulosa amorfa,que es la mas adecuada para el posterior ataque enzimatico. Adicionalmente, la



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mayor parte de la hemicelulosa se hidroliza durante el pretratamiento y la ligni-na se libera o puede incluso descomponerse. En una etapa posterior, la celulosa

liberada es sometida a hidrolisis enzimatica con celulasas exogenas, lo cual haceque se obtenga una solucion de azucares fermentables que contiene principal-mente glucosa, as como pentosas resultantes de la hidrolisis inicial de la hemi-celulosa. Estos azucares son posteriormente convertidos en BioEtOH mediantemicroorganismos que pueden utilizar uno o varios de los azucares presentes en elmaterial lignocelulosico pretratado e hidrolizado. Este complejo proceso puedeser representado por las reacciones que se muestran a continuacion.

hemicelulosa pretratamiento C5H10O5+ C6H12O6+ otros azucares

(C6H10O5)2nendoglucanasas y

celobiohidrolasasnC12H22O11

aglucosidasa 2nC6H12O6

C6H12O6+S. cerevisiae 2C2H5OH + 2CO2

3C5H10O5+Pichia stipitis 5C2H5OH + 5CO2

El pretratamiento permite que los rendimientos en la hidrolisis de celulosaaumenten de menos del 20 % de los rendimientos teoricos a valores mayores al90% [18]. Para el pretratamiento se han propuesto y desarrollado diferentesmetodos como combinacion mecanica [6], explosion por vapor[10], explosion defibras por amoniaco (AFEX) [15], pretratamiento acido o alcalino[17] o trata-miento biologico [14]. Sin embargo, ninguno de los metodos de pretratamientopropuestos se puede aplicar en forma generica a las diferentes materias primas

[6], lo cual justifica la realizacion de analisis detallados de estas tecnologas encada caso en particular, y por supuesto, la realizacion de analisis detallados delas caractersticas del material que quiere utilizarse para la produccion de Bio-EtOH. Pretratamientos apropiados permiten liberar la celulosa y hemicelulosadel material de la planta. Tratamientos posteriores usando aditivos qumicos,enzimas o microorganismos pueden ser usados para liberar los azucares simplespresentes en la celulosa y la hemicelulosa poniendolos entonces a disposicionde los microorganismos para que durante la fermentaci on sean convertidos enalcohol.

Cabe mencionar que, durante el pretratamiento e hidrolisis de la biomasalignocelulosica se forman, junto con los azucares fermentables, gran cantidadde compuestos que pueden inhibir la fermentacion subsiguiente. Las sustancias

inhibitorias se originan como resultado de la hidrolisis de los diferentes compo-nentes, de los acidos organicos esterificados a la hemicelulosa, y de los derivadosfenolicos solubilizados de la lignina. As mismo, los inhibidores se forman a par-tir de productos de degradacion de los azucares solubles y de la lignina [18, 22].Por eso, y dependiendo del tipo de pretratamiento e hidrolisis utilizados, es ne-cesario llevar a cabo la destoxificacion de las corrientes que van a ser sometidas



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a fermentacion. Sin embargo, los alcances de este proyecto no incluyen, todava,la consideracion seria de este tipo de procesos.

Posterior al pretratamiento, la celulosa liberada es degradada hasta gluco-sa (sacarificacion), lo cual puede hacerse con acidos o enzimas (celulasas). Lamayora de las celulasas comerciales son producidas a partir de Trichodermareesei, del cual se obtiene basicamente una mezcla de celobiohidrolasas y endo-glucanasas [19,27]. Las primeras hidrolizan los enlaces (1,4) de la cadena decelulosa a partir de los extremos no reductores o reductores liberando celobiosao inclusive glucosa, mientras las endoglucanasas rompen estos mismos enlacesen forma aleatoria dentro de la cadena. Las etapas de hidr olisis y fermentacionse pueden realizar en forma secuencial (hidrolisis y fermentacion separadas, SHFpor sus siglas en ingles) o llevando a cabo en una sola unidad la hidrolisis y lafermentacion al mismo tiempo (sacarificacion y fermentacion simultaneas; SSF).El microorganismo mas utilizado para este proceso es S. cerevisiae que fermen-ta las hexosas presentes en el hidrolizado mas no las pentosas. La SSF muestramayores rendimientos de BioEtOH y menores consumos energeticos, pero lastemperaturas de operacion no son optimas para la hidrolisis y se requiere demayores dosis de enzimas.

5. Procedimiento Experimental

Durante los diferentes pasos de la metodologa experimental se utilizaron losreactivos, material y equipos que se muestran en las Tablas 5.1- 5.4respecti-vamente. A lo largo de esta seccion se detalla la aplicacion concreta de cadauno de ellos. La Figura 5.1 muestra de forma esquematica el procedimientoexperimental.

Tabla 5.1: Reactivos utilizados.

Nombre Formula MarcaAcido sulfurico 72 % H2SO4 NDAgua desionizada H2O NDAgua grado de pureza HPLC H2O NDCarbonato de calcio grado analtico CaCO3 ReproquifinL-arabinosa C5H10O5 FlukaD-celobiosa C12H22O11 FlukaD-galactosa C6H12O6 SigmaD-glucosa C6H12O6 Fluka

D-manosa C6H12O6 SigmaD-xilosa C6H12O6 Fluka



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Tabla 5.2: Material utilizado.

Cantidad Nombre15 tubos de ensaye

7 frascos resistentes a presion7 crisoles Gooch7 matraces Kitasato7 probetas graduadas

micropipetasmatraces aforadospapel filtromangueras de hule

Tabla 5.3: Equipo utilizado.

Equipo MarcaEspectofotometro UV-VisibleEquipo de HPLC HP Serie 1050Columna Biorad Aminex HPx-87Pcon precolumna de forma ionica H+/CO3

Autoclave AESA UV300Balanza AnalticaMolino

Horno Blue MPotenciometroAgitador con bano de agua New Brunswick Scientific

Tabla 5.4: Juego de cribas.

Numero Marca Apertura10 Ouvesa 1.9 mm12 Endecotts 1.7 mm

18 Ouvesa 1.0 mm24 Ouvesa 0.7 mm30 Endecotts 0.6 mm35 Ouvesa 0.5 mm



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Figura 5.1: Diagrama esqueatico del procedimiento experimental.

5.1. Balance de masa

Como primer punto se consiguieron ejemplares de maz mexicanoZea mays,en la presentacion de mazorcas completas con hojas, se tomo nota del peso delpeso de las mazorcas completas. El maz fue deshojado y desgranado utilizandola misma tecnica que se utilizara para cualquier aplicacion alimenticia normal,separando los olotes del resto de los residuos y anotando su peso. Posteriormen-te se secaron los olotes en un horno para obtener el peso de los olotes libresde humedad, para despues cortar y moler los olotes secos, tomando el peso encada uno de estos pasos. Se realizo un balance de masa para obtener la fraccionque representan los olotes en la masa de las mazorcas como son distribuidascomercialmente.

5.2. Tamano de partcula

Utilizando un sistema de cribas se determino la distribucion del tamano departcula de la muestra molida. Para ello se utilizaron las cribas numero 10, 12,18, 24, 30 y 35, cuyas propiedades se indican en la Tabla5.4.El procedimientoconsiste en colocar una muestra de olote molido en la parte superior del arregloescogido de cribas, donde la malla superior presenta el entramado menos denso.Con ayuda de un pequeno motor, se sacuden las cribas y finalmente se pesala cantidad de muestra que se quedo en cada una de las cribas. La muestrafue sacudida durante 10 minutos. El procedimiento se realizo por duplicado,utilizando el promedio para el analisis.



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5.3. Composicion del olote

Se analizo la composicion del olote en cuanto a contenido de lignina, de he-micelulosa y de seis carbohidratos importantes: arabinosa, celobiosa, galactosa,glucosa, manosa y xilosa. Para ello fue necesario realizar las curvas est andarpara cada azucar.

5.3.1. Curvas estandar

Antes de analizar con HPLC las muestras de olote, fue necesario obtener cur-vas estandar de cada uno de los seis carbohidratos analizados en este estudio.Primero se preparo una solucion estandar de 2.5 g/L que fue diluyendose conse-cutivamente 1:2 con agua grado de pureza HPLC. Estas seran las soluciones quese analizaran por HPLC. El porcedimiento se repitio para cada carbohidrato deinteres. Todas las muestras se analizaron por duplicado y se utilizo el promedio

para su analisis. Para cada carbohidrato se grafico el area obtenida del analisisHPLC contra concentracion del carbohidrato expresada en g/L y se realizo unaregresion lineal para estos datos.

5.3.2. Analisis de la concentracion de lignina

Se pesaron por duplicado de 300 mg de cada uno de los carbohidratos de in-teres y de olote previamente seco y molido. Se agregaron 3 mL de acido sulfuricoa cada muestra y se colocaron en un bano de agua a 30 C con agitacion duranteun periodo de una hora. Posteriormente se diluyeron las muestras para alcanzaruna concentracion de acido sulfurico de 4 %. Esto se consiguio al agregar cadamuestra a 84 mL de agua desionizada en frascos resistentes a presi on. Estos

frascos se metieron al autoclave a una presion de 1

kgf

/cm2

durante una hora.Las muestras filtraron al vaco, utilizando crisoles Gooch puestos previamentea peso constante. Los crisoles y los solidos se secaron en un horno para obtenerla cantidad de solidos insolubles en las muestras. Una vez concluida esta partese tomaron alcuotas de cada muestra para analizarlas por espectofotometra deUV a longitudes de onda entre 200 y 400 nm.

5.3.3. Analisis de carbohidratos

Despues de una hora en el autoclave y de haber tomado las alcuotas parael analisis de lignina, se neutralizaron las muestras con carbonato de calcio (lacolumna del HPLC es de base calcio) hasta alcanzar un pH entre 5 y 6. Unavez neutralizadas las muestras se filtran al vaco con filtro milipore para poder

analizar las muestras por HPLC. El area de los picos obtenidos sera comparadacon las curvas estandar que se realizaron previamente para cada carbohidrato,con el fin de determinar la concentracion de cada una de las sustancias en lamuestra de maz.



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6. Resultados y Analisis

Con base en la metodologa experimental de la seccion5 se llevaron a cabolos mencionados experimentos. Los resultados se presentan a continuacion. Cabemencionar que el diagrama de la Figura5.1no corresponde de forma estrictacon la cronologa de los experimentos.

6.1. Procedimientos Previos

6.1.1. Balance de masa

La Tabla6.1muestra los resultados obtenidos para el balance de masa, dondeph y ps se refieren al peso humedo y seco respectivamente del mz, y el olote(olo). El * indica que dichas cantidades tuvieron que ser desechadas, debido ala formacion de hongos en las muestras. Por esa razon la tabla indica valores de

ND en el caso del porcentaje de olote respecto al maz.

Tabla 6.1: Resultados del balance de masa.

phmaiz pholo %olo psolo %h olo psmolido %olo s[kg] [kg] [ %] [kg] [ %] [kg] [ %]

1 4.205 1.52 0.498 0.44Total 4.205 1.52 36 0.498 33 0.44 10.46

2

5.1455.9653.875 3.5755.4954.93 1.14*

7.865 1.26* 1.16.31 3.64 1.035

Total 39.585 9.615 24 2.135 30 ND ND

Cabe destacar, que tanto la muestra 1, adquirida en Superama, como la 2,adquirida en la Central de Abastos indican que la humedad en el olote es deaproximadamente 30%.

6.1.2. Tamano de partcula

Utilizando cribas mencionadas en la Tabla5.4se determino la distribuciondel tamano de partcula. Los resultados se muestran en la Figura 6.1.

Es importante mencionar que aproximdamente el 50 % de la muestra tiene untamano de partcula de entre 0.7-1.7 mm, lo que representa un tamano adecuadopara la hidrolisis y posterior fermentacion. Asimismo, cabe indicar que el 25 %de la muestra es mas fina que la malla mas densa utilizada. Es posible realizar



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Figura 6.1: Distribucion porcentual de tamano de partcula de la muestra.

un analisis posterior, para clasificar bien ese porcentaje tan alto, no obstante,resulta de poco interes para los fines del proyecto. La distribucion de tamanode partcula se realiza con el ob jetivo de caracterizar un tamano maximo, masno uno mnimo. Esto se debe a que las bacterias tienen dificultad con partculasgrandes.

6.2. HPLC

Utilizando la tecnica de cromatografa lquida de alta presion o HPLC porsus siglas en ingles es posible calcular el porcentaje de cada carbohidrato en lamuestra de olote. No obstante, es necesario realizar curvas estandar para cadacarbohidrato previamente.

6.2.1. Curvas estandar

Como se menciono en la seccion 5 se realizaron curvas estandar para seisdiferentes carbohidratos. Las Figuras6.2- 6.7 muestran los resultados obteni-dos. Las muestras se realizaron por duplicado, pero las graficas se construyeron

utilizando el promedio de ambas.

Como se observa en las Figuras6.2-6.7, los ajustes a una lnea recta practi-camente no presentan desviaciones para la mayora de los puntos. Con base en laecuacion obtenida para cada carbohidrato y utilizando el area del pico obtenidoen el HPLC es posible determinar la concentracion de una muestra desconocida.



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Figura 6.2: Curva estandar para determinar la concentracion de arabinosa.

Figura 6.3: Curva estandar para determinar la concentracion de celobiosa.



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Figura 6.4: Curva estandar para determinar la concentracion de galactosa.

Figura 6.5: Curva estandar para determinar la concentracion de glucosa.



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Figura 6.6: Curva estandar para determinar la concentracion de manosa.

Figura 6.7: Curva estandar para determinar la concentracion de xilosa.



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6.2.2. Muestra de olote

Para determinar los porcentajes de dichos carbohidratos en el olote se realizo unamuestra con el olote diluido. La muestra de olote solo presento dos picos, conlo que se concluye solo para dos de los carbohidratos. Los resultados, obtenidoscon los calculos que se muestran en el Apendice A se presentan en la Tabla6.2.

Tabla 6.2: Carbohidratos en el olote.

Carbohidrato CantidadGlucosa 4 %Xilosa 19 %

La ausencia de picos para el resto de los carbohidratos indica un pretrata-

miento no optimo para el tipo de maz estudiado. Unicamente dos carbohidratosfueron liberados del entramado en que se encuentran del olote. De ah la impor-tancia de estudiar y caracterizar el maz para poder escoger los pasos previos ala hidrolisis de forma optima.

6.3. Espectro UV

Con base en los espectros UV fue posible determinar el porcentaje de lig-nina en la muestra de olote. Los espectros para los carbohidratos de la Tabla5.1se muestran en las Figuras6.8-6.19.Las Figuras6.20- 6.21muestran losespectros para el olote.

Con base en los calculos que se muestran en el ApendiceAes posible obtenerel porcentaje de lignina en la muestra de olote. El resultado se indica en la Tabla6.3.

Tabla 6.3: Lignina en el olote.

Compuesto CantidadLignina 26 %

El valor mostrado en la Tabla 6.3coincide con los sugeridos en la literatura,

lo que brinda certeza al procedimiento llevado a cabo. La aparicion de picos noesperados abren el camino para futuros estudios y analisis.



19/45


Figura 6.8: Espectro UV para la L-arabinosa. Maximo:=277.0, Abs=0.279

Figura 6.9: Espectro UV para la L-arabinosa. Maximo:=277.0, Abs=0.448



20/45


Figura 6.10: Espectro UV para la D-celobiosa. Maximo:=284.9, Abs=1.619

Figura 6.11: Espectro UV para la D-celobiosa. Maximo:=282.9, Abs=2.343



21/45


Figura 6.12: Espectro UV para la D-galactosa. Maximo:=284.9, Abs=1.711

Figura 6.13: Espectro UV para la D-galactosa. Maximo:=282.9, Abs=2.618



22/45


Figura 6.14: Espectro UV para la D-glucosa. Maximo:=284.9, Abs=1.262

Figura 6.15: Espectro UV para la D-glucosa. Maximo:=284.0, Abs=2.577



23/45


Figura 6.16: Espectro UV para la D-manosa. Maximo:=283.1, Abs=2.101

Figura 6.17: Espectro UV para la D-manosa. Maximo:=282.0, Abs=3.206



24/45


Figura 6.18: Espectro UV para la D-xilosa. Maximo:=277.9, Abs=0.495

Figura 6.19: Espectro UV para la D-xilosa. Maximo:=277.0, Abs=0.928



25/45


Figura 6.20: Espectro UV para el olote. Maximo: =282.0, Abs=0.644

Figura 6.21: Espectro UV para el olote. Maximo: =281.1, Abs=0.812



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7. Recomendaciones a Futuro

Si bien los resultados mostrados en el presente trabajo son satisfactorios, lanaturaleza propia del mismo impide que sea un trabajo integral y auto-suficiente.Por este motivo se plantean las recomendaciones a futuro, tanto para mejoraretapas experimentales y fortalecer la confiabilidad de los resultados, como parasugerir pasos a realizar, con el afan de complementar y ampliar lo estudiado.

Como se observa en la Figura6.1, el 25 % de la muestra presenta un tamanode partcula menor a la aperura de la ultima criba utilizada. Si bien este hechono afecta la digestion del olote por las bacterias, podra ser interesante realizarun estudio mas minucioso con esa muestra para segmentar finamente esa seccion.

Como se menciono, no fue posible detectar todos los carbohidratos de laTabla5.1 en la muestra de olote. Esto puede deberse a una pobre liberaci on de

los mismos. Se sugiere revisar distintos procedimientos para mejorar el efectode dicho pretratamiento y poder completar la caracterizacion con los azucaresfaltantes.

Con base en los resultados obtenidos es posible determinar el pretratamientooptimo para el maz Zea mayz. De acuerdo a lo propuesto en la literatura, sesugiere que el metodo conocido como AFEX sera el mas adecuado. No obs-tante es necesario realizar estudios comparativos con los otros metodos parafundamentar dicho supuesto.

8. Conclusiones

La posibilidad de obtener una fuente renovable de energa de facil acceso,segura y efectiva es una de las metas que se buscan con m as premura en lasociedad actual.

El alcohol etlico obtenido por metodos biotecnologicos constituye actual-mente una importante alternativa frente a los combustibles fosiles, no por elhecho de que no emita CO2, sino porque su balance global de dioxido de car-bono es favorable a la atmosfera. Sin embargo, los costos de produccion deletanol a partir de biomasa lignocelulosica siguen siendo elevados, razon por lacual se siguen llevando a cabo estudios en centros de investigacion de diferentespases, adelantando estudios con miras a disminuir estos costos.

Asimismo, cabe recordar, que en el caso del etanol obtenido a traves de

maiz, el balance energetico es desfavorable. Es decir, se requiere mas energapara producir el combustible, que la que otorga el mismo. Por ello actualmen-te los usos del biocombstible se restringen a mezclas de gasolina con etanol endistintos porcentajes.



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El empleo del bioetanol a nivel global requiere que la tecnologa de su ob-tencion a partir de biomasa sea desarrollada por completo. Esta necesidad de

desarrollo es mucho mas perentoria para aquellos pases que, como los de Europao Amrica del Norte, no poseen las condiciones agroecol ogicas requeridas para elcultivo de especies ricas en azucares como la cana, o simplemente no poseen losmedios para transformar cultivos como el maz en combustible.

Si bien en Mexico los estudios que se realizan para produccion de bioetanolson primordialmente con base en maz, el consumo del olote para la produc-cion de combustibles no representa una amenaza al sector alimentario. Es biensabido que en las ultimas decadas Mexico ha dejado de ser auto-suficiente encuestion de consumo de maz, y si bien el desarrollar tecnologas con base endicho alimento resulta una afirmacion paradogica, no lo es, pues los estudios sebasan precisamente en los desechos, el olote.

Es importante mencionar que en los procesos estudiados y desarrollados has-ta la fecha se considera principalmente la utilizacin de la fraccion celulosica delas materias primas, habiendo un uso incompleto, de poco valor agregado a losotros constituyentes de dicho recurso, como lo son las pentosas, protenas, resi-nas y lignina. Esto resulta improductivo si se considera que las pentosas puedenutilizarse como sustrato para ciertos microorganismos capaces de transformar-las en etanol, y la lignina, por su parte, puede utilizarse para la formulacion deadhesivos y lubricantes entre otros.

Algo que se ha senalado como desventaja del tratamiento de los residuoslignocelulosicos para la produccion de etanol es su biodegradabilidad. La bio-degradacion de un material lignocelulosico no tratado es muy lenta y a la vez

la extension de la degradacion es baja. Esto impide desarrollar procesos dehidrolisis economicamente factibles. Para incrementar la reactividad del mate-rial existen metodos que permiten modificar y reducir la naturaleza recalcitrantedel material lignocelulosico, dejando un sustrato mas apto para una hidrolisisacida o enzimatica.

En relacion a la etapa de hidrolisis, posterior al pretratamiento, es posibleidentificar los siguientes parametros claves que inciden en la economa del pro-ceso: rendimiento de azucares fermentables, concentracion de azucares fermen-tables, tiempo de reaccion, concentracion de acido sulfurico requerida y tamanode partculas requerido.

El presente trabajo muestra una caracterizacion del olote proveniente del

maz Zea maysy si bien carece de independencia y auto-suficiencia para llevara acabo los procesos de pretratamiento para el maz, sienta las bases para estu-dios complementarios. Los resultados obtenidos son el punto de partida para laseleccion adecuada de un pretratamiento y probablemente el estudio del mismo,podra ser tema suficiente para mas de un proyecto.



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Los resultados son satisfactorios y con base en el alcance del proyecto sepuede consider que los objetivos se alcanzaron exitosamente. No obstante, como

se menciono, el presente trabajo es solo el principio para inroducirse en un mun-do entero por descubrir. El reto del Ingeniero Qumico no esta en desarrollarnuevos procesos, sino en optimizar los ya existentes y en el caso concreto de laproduccion de etanol base maz, uno de los principales obstaculos a superar elel balance energetico, que actualmente es desfavorable.

Una buena dosis de imaginacion, en combinacion con la teora y la practicaseran la clave del exito y un futuro prospero para la humanidad.

Logic will get you from A to B.Imagination will take you everywhere.

- A. Einstein



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Referencias

[1] C Berg. World fuel ethanol. analysis and outlook.http://www.agra-europe.co.uk/FOLstudies/FOL-Spec04.html, May 2001.

[2] C Berg. World fuel ethanol. analysis and outlook.http://www.distill.com/World-Fuel-Ethanol-A&O-2004.html, 2004.

[3] Magnus Bertilsson. Simultaneous saccharification and fermentation of spru-ce a comparison of pretreatment conditions and different enzyme prepara-tions. February 2007.

[4] H L Chum and R P Overend. Biomass and renewable fuels. Fuel Process.Technol., 71:187195, 2001.

[5] Shishir P.S. Chundawat, Balan Venkatesh, and Bruce E. Dale. Effect of

particle size based separation of milled corn stover on afex pretreatmentand enzymatic digestibility. Biotechnol. Bioeng., 96(2):219223, February2007.

[6] P A M Claassen, J B van Lier, A M L opez-Contreras, E W J van Niel,L Sijtsma, A J M Stams, S S de Vries, and R A Weusthuis. Utilisationof biomass for the supply of energy carriers. Appl. Microbiol. Biotechnol.,52(741-755), 1999.

[7] Federacin Nacional de Biocombustibles. Abc de los alcoholes carburantes.http://www.minminas.gov.co, May 2008.

[8] J. R. Ferrer, G. Pez, L. Arenas de Moreno, C. Chandler, and Z. MrmolandL. Sandoval. Cintica de la hidrlisis cida de bagacillo de caa de azcar.

2001.

[9] A Gray, L Zhao, and M Emptage. Bioethanol. Curr. Opin. Chem. Biol.,10:141146, 2006.

[10] D J Gregg and JN Saddler. Factors affecting cellulose hydrolisis and thepotential of enzyme recycle to enhance the efficiency of an integrated woodto ethanol process. Biotechnol. Bioeng., 51:375383, 1996.

[11] M Hayn, R Klinger, and H Esterbauer. Isolation and partial characteriza-tion of a low molecular weight endoglucanase from Trichoderma reesi. Hel-sinki Foundation for Biotechnical and Industrial Fermentation Research,1993.

[12] Jason Hill, Erik Nelson, David Tilman, Stephen Polasky, and Douglas Tif-fany. Environmental, economic, and energetic costs and benefits of biodieseland ethanol biofuels. PNAS, 103(30):1120611210, July 2006.

[13] Eva-Lena Jakobsson. Optimization of the pretreatment of wheat straw forproduction of bioethanol. 2002.



30/45


[14] F A Keller, J E Hamillton, and Q A Nguyen. Microbial pretreatment ofbiomass: potential for reducing severity of thermochemical biomass pre-

treatment. Appl. Biochem. Biotechnol., 105-108:2741, 2003.

[15] H T Kim, J S Kim, C Sunwoo, and Y Y Lee. Pretreatment of corn stoverby aqueous ammonia. Biores. Technol., 90:3947, 2003.

[16] Michael Knauf and Mohammed Moniruzzaman. Lignocellulosic biomassprocessing: A perspective. International Sugar Journal, 106(1263):147150,2004.

[17] R C Kuhad, A Singh, and K E Ericksson. Microorganisms and enzymesinvolved in the degradation of plant fiber cell walls. Adv. Biochem. Eng.Biotechnol., 57(45-125), 1997.

[18] L R Lynd. Overview and evaluation of fuel ethanol from cellulosic biomass:

Technology, economics, the environment, and policy. Annu. Rev. EnergyEnviron., 21(403-465), 1996.

[19] L R Lynd, P J Weimer, W H van Zyl, and I S Pretorious. Microbial celluloseutilization: Fundamentals and biotechnology. Microbiol. Mol. Biol., 66:506577, 2002.

[20] P W Madson and D A Monceaux. The Alcohol Textbook. NottinghamUniversity Press, Nottingham, UK, 1995.

[21] Hannah K. Murnen, Venkatesh Balan, Shishir P. S. Chundawat, Bryan Bals,Leonardo da Costa Sousa, and Bruce E. Dale. Optimization of ammoniafiber expansion (afex) pretreatment and enzymatic hydrolysis of miscanthusx giganteus to fermentable sugars. Biotechnol. Prog., 23(4):846850, 2007.

[22] E Palmqvist and B Hahn-Hagerdal. Fermentation of lignocellulosic hy-drolysates. Bioresource. Technol., 74:2533, 2000.

[23] L. P. Ramos, S. T. Carpes, F. T. Silva, and J. L. M. Ganter. Comparisonof the susceptibility of two hardwood species, mimosa scabrella benth andeucalyptus viminalis labill, to steam explosion and enzymatic hydrolysis.1999.

[24] B C Saha, L B Iten, M A Cotta, and Wu Y V. Dilute acid pretreatment, en-zimatic saccharification and fermentation of wheat straw to ethanol. Proc.Biochem., 40:36933700, 2005.

[25] J Sheehan, A Aden, K Paustian, K Killian, J Brenner, M Walsh, and RNel-

son. Energy and environmental aspects of using corn stover for fuel ethanol.J. Ind. Ecol., 7:117146, 2003.

[26] J Sheehan and M Himmel. Enzymes, energy, and the environment: A strate-gic perspective on the u.s. department of energys research and developmentactivities for bioethanol. Biotechnol. Prog., 15:817827, 1999.



31/45


[27] Y H P Zhang and L R Lynd. Toward an aggregated understanding of enzy-matic hydrolysis of cellulose: Noncomplexed cellulose systems. Biotechnol.

Bioeng., 8:797882, 2004.

[28] Yizhou Zheng, H.-M. Lin, and George T. Tsao. Pretreatment for cellulosehydrolysis by carbon dioxide explosion. Biotechnol. Prog., 14(6):890896,1998.



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A. Ejemplo de calculos

Porcentaje de olote en el maz

Pesohmedodel olote

Pesohmedodel mazcompletox100 =

1.52 kg

4.205 kg*100 = 36%

Porcentaje de humedad en el olote

Peso seco del olote

Pesohmedodel olotex100 =

0.498kg

1.52kg*100 = 33%

Prdidas en la molienda

100! Peso seco delolotemolido

Peso se co del olotex100

"#$

%&' =100!

0.44 kg

0.498kg*100

"#$

%&' = 12%

Porcentaje de olote seco en el maz

Peso seco del olote molido

Pesohmedo del mazcompletox100 =

0.44 kg

4.205 kg*100 = 10%

Slidos insolubles en el olote

Pesoslidos = PesoGoochcon slidos !Peso Gooch = 12.7323g !12.6236g

Pesoslidos = 0.1087g

Peso seco de muestra (Oven Dry Weight)

ODW = 0.3g

Porcentaje de residuos insolubles en cido (%AIR)

%AIR =Peso slidos in solubles

ODWx100 =

0.1087g

0.3g*100

%AIR = 36.23%

Porcentaje de cenizas

%Ash = 10%



33/45


Porcentaje de lignina insoluble en cido

%AIL = %AIR!%Ash = 36.23% !10%

%AIL = 26.23%

Absortividad

! = 30mL

mg

Dilucin

Dilucin=1

20=0.05

Volumen filtradoV

filtrado =87 ml

Porcentaje de lignina soluble en cido

%ASL =UVabs V

filtradoDilucin

!ODWx100 =

0.644* 87mL * 0.05

30mL

mg*300mg

*100

%ASL =0.0311%

Porcentaje de lignina en el olote

%Lignina= %AIL+ %ASL = 26.23% +0.03%

%Lignina= 26.26%

Carbohidratos en el olote

Glucosa

Regresin obtenida de la curva estndar: 283.32][7.1840 += GluArea

Anlisis por HPLC de glucosa en la muestra de olote33.286=Area

Concentracin de glucosa en la muestra analizada



34/45


[Glu] =Area!32.283

1840.7=

286.33! 32.283

1840.7=0.138

g

L

[Glu] =0.138mg

mL

Porcentaje de glucosa en el olote

%Glu =[Glu] V

ODWx100 =

0.138mg

mL*87mL

300mg*100 = 4.002%

%Glu = 4%

Xilosa

Regresion obtenida de la curva estndar: Area = 1902 [Xil]!38.324

Anlisis por HPLC de xilosa en la muestra de olote

Area = 1203.483

Concentracin de xilosa en la muestra analizada

[Xil] =Area+38.324

1902=1203.483!38.324

1902=0.6529

g

L

[Xil] =0.6529mg

mL

Porcentaje de xilosa en el olote

%Xil =[Xil]V

ODWx100 =

0.6529mg

mL*87mL

300mg*100 = 18.9341%

%Xil =19%



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B. Codigos de Matlab utilizados

B.1. Distribucion de tamano de partcula

%% Archivo para graficar la distribucion de tamano de particula

% FJGM P2008

clc; clear all;

num=1;

%%

pcribai = [0.37 0.46 0.39 0.40 0.42 0.375 0.32]; % 10, 12...35, bot

pcribaf = [0.39 0.48 0.43 0.42 0.435 0.38 0.36 ]; % 10, 12...35, bot

masatot = 0.38-0.22;

peso = pcribaf-pcribai;

porc = peso./masatot*100;

check = sum(porc)

cribas=[1 2 3 4 5 6 7]; % 10, 12...35, bot

%%

figure(num)

plot(cribas,porc)set(gca,XTickLabel,{10, 12, 18, 24, 30, 35, bottom})

xlabel(criba)

ylabel(masa [%])

grid

num=num+1;

B.2. Curvas estandar

%% Archivo para graficar las curvas estandar

% FJGM P2008

clc; clear all;

num=1;

%% Import Data

data=csvread(curvas.csv);



36/45


arabinosa = data([1:6],[1:2]);

celobiosa = data([1:5],[3:4]);galactosa = data([1:5],[5:6]);

glucosa = data([1:5],[7:8]);

manosa = data([1:5],[9:10]);

xilosa = data([1:5],[11:12]);

%% Fit

farabinosa = polyfit(arabinosa(:,1),arabinosa(:,2),1)

fcelobiosa = polyfit(celobiosa(:,1),celobiosa(:,2),1)

fgalactosa = polyfit(galactosa(:,1),galactosa(:,2),1)

fglucosa = polyfit(glucosa(:,1),glucosa(:,2),1)

fmanosa = polyfit(manosa(:,1),manosa(:,2),1)

fxilosa = polyfit(xilosa(:,1),xilosa(:,2),1)

%% Plot

figure(num)

plot(arabinosa(:,1),arabinosa(:,2),*,...

arabinosa(:,1),polyval(farabinosa,arabinosa(:,1)))

title(\bf Arabinosa,FontSize,12)

xlabel(C [^g/_L])

ylabel(A [u.a.])

fitlegend=[y=,num2str(farabinosa(1)),+,num2str(farabinosa(2),4)];

legend(datos,fitlegend,0)

gridnum=num+1;

figure(num)

plot(celobiosa(:,1),celobiosa(:,2),*,...

celobiosa(:,1),polyval(fcelobiosa,celobiosa(:,1)))

title(\bf Celobiosa,FontSize,12)

xlabel(C [^g/_L])

ylabel(A [u.a.])

fitlegend=[y=,num2str(fcelobiosa(1)),+,num2str(fcelobiosa(2),4)];


grid

num=num+1;

figure(num)

plot(galactosa(:,1),galactosa(:,2),*,...

galactosa(:,1),polyval(fgalactosa,galactosa(:,1)))

title(\bf Galactosa,FontSize,12)

xlabel(C [^g/_L])



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ylabel(A [u.a.])

fitlegend=[y=,num2str(fgalactosa(1)),num2str(fgalactosa(2),4)];

legend(datos,fitlegend,0)grid

num=num+1;

figure(num)

plot(glucosa(:,1),glucosa(:,2),*,...

glucosa(:,1),polyval(fglucosa,glucosa(:,1)))

title(\bf Glucosa,FontSize,12)

xlabel(C [^g/_L])

ylabel(A [u.a.])

fitlegend=[y=,num2str(fglucosa(1)),+,num2str(fglucosa(2),4)];


grid

num=num+1;

figure(num)

plot(manosa(:,1),manosa(:,2),*,...

manosa(:,1),polyval(fmanosa,manosa(:,1)))

title(\bf Manosa,FontSize,12)

xlabel(C [^g/_L])

ylabel(A [u.a.])

fitlegend=[y=,num2str(fmanosa(1)),+,num2str(fmanosa(2),4)];


grid

num=num+1;

figure(num)

plot(xilosa(:,1),xilosa(:,2),*,...

xilosa(:,1),polyval(fxilosa,xilosa(:,1)))

title(\bf Xilosa,FontSize,12)

xlabel(C [^g/_L])

ylabel(A [u.a.])

fitlegend=[y=,num2str(fxilosa(1)),num2str(fxilosa(2),4)];


grid

num=num+1;

%% Plot Comp

%% figure(num)

% plot(arabinosa(:,1),arabinosa(:,2),*,...

% arabinosa(:,1),polyval(farabinosa,arabinosa(:,1)),...

% celobiosa(:,1),celobiosa(:,2),*,...

% celobiosa(:,1),polyval(fcelobiosa,celobiosa(:,1)),...



38/45


% galactosa(:,1),galactosa(:,2),*,...

% galactosa(:,1),polyval(fgalactosa,galactosa(:,1)),...

% glucosa(:,1),glucosa(:,2),*,...% glucosa(:,1),polyval(fglucosa,glucosa(:,1)),...

% manosa(:,1),manosa(:,2),*,...

% manosa(:,1),polyval(fmanosa,manosa(:,1)),...

% xilosa(:,1),xilosa(:,2),*,...

% xilosa(:,1),polyval(fxilosa,xilosa(:,1)))

% title(\bf Comparativa,FontSize,12)

% xlabel(C [^g/_L])

% ylabel(A [u.a.])

% % azucares=[arabinosa celobiosa galactosa...

% % glucosa manosa xilosa]

% % fitlegend=[ara=,num2str(farabinosa(1)),+,num2str(farabinosa(2),4);...

% % cel=,num2str(fcelobiosa(1)),+,num2str(fcelobiosa(2),4);...

% % gal=,num2str(fgalactosa(1)),num2str(fgalactosa(2),4);...

% % glu=,num2str(fglucosa(1)),+,num2str(fglucosa(2),4);...

% % man=,num2str(fmanosa(1)),+,num2str(fmanosa(2),4);...

% % xil=,num2str(fxilosa(1)),num2str(fxilosa(2),4)];

% % legend(azucares(1),fitlegend(1),azucares(2),fitlegend(2),...

% % azucares(3),fitlegend(3),azucares(4),fitlegend(4),...

% % azucares(5),fitlegend(5),azucares(6),fitlegend(6),0)

% grid

% num=num+1;

B.3. Espectros UV

%% Archivo para graficar los espectros UV

% FJGM P2008

clc; clear all;

num=1;

%% Import Data

e2 = csvread(1-2.csv);



e61 = csvread(1-6-1.csv);

e62 = csvread(1-6-2.csv);e8 = csvread(1-8.csv);

e81 = csvread(1-8-1.csv);






39/45


e141= csvread(1-14-1.csv);

ea = csvread(1-a.csv);eb = csvread(1-b.csv);

ec = csvread(1-c.csv);

ed = csvread(1-d.csv);

ee = csvread(1-e.csv);

ef = csvread(1-f.csv);

eHO = csvread(1-HIDROLIZADO OLOTE.csv);

eHO1= csvread(1-HIDROLIZADO OLOTE1.csv);

eHO2= csvread(1-HIDROLIZADO OLOTE2.csv);

eM1 = csvread(1-Muestra1.csv);

eM11= csvread(1-Muestra11.csv);







%% Plot

figure(num)

plot(e2(:,1),e2(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(e2(:,2)))])

title(\bf)xlabel(Longitud de onda [nm])

ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(e4(:,1),e4(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(e4(:,2)))])

title(\bf)

xlabel(Longitud de onda [nm])

ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(e6(:,1),e6(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(e6(:,2)))])

title(\bf)



40/45



ylabel(Abs)

gridnum=num+1;

figure(num)

plot(e61(:,1),e61(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(e61(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(e62(:,1),e62(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(e62(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(e8(:,1),e8(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(e8(:,2)))])

title(\bf)

xlabel(Longitud de onda [nm])ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(e81(:,1),e81(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(e81(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(e10(:,1),e10(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(e10(:,2)))])

title(\bf)




41/45


ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(e12(:,1),e12(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(e12(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(e14(:,1),e14(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(e14(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(e141(:,1),e141(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(e141(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)grid

num=num+1;

%% Plot

figure(num)

plot(ea(:,1),ea(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(ea(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(eb(:,1),eb(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(eb(:,2)))])

title(\bf)



42/45



ylabel(Abs)

gridnum=num+1;

figure(num)

plot(ec(:,1),ec(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(ec(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(ed(:,1),ed(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(ed(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(ed(:,1),ed(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(ee(:,2)))])

title(\bf)


grid

num=num+1;

figure(num)

plot(ef(:,1),ef(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(ef(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

%% Plot

figure(num)

plot(eHO(:,1),eHO(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(eHO(:,2)))])



43/45


title(\bf)


ylabel(Abs)grid

num=num+1;

figure(num)

plot(eHO1(:,1),eHO1(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(eHO1(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(eHO2(:,1),eHO2(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(eHO2(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

%% Plot

figure(num)

plot(eM1(:,1),eM1(:,2))axis([200 400 0 ceil(max(eM1(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(eM11(:,1),eM11(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(eM11(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)grid

num=num+1;

figure(num)

plot(eM2(:,1),eM2(:,2))



44/45


axis([200 400 0 ceil(max(eM2(:,2)))])

title(\bf)


grid

num=num+1;

figure(num)

plot(eM5(:,1),eM5(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(eM5(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(eM51(:,1),eM51(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(eM51(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(eM7(:,1),eM7(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(eM7(:,2)))])title(\bf)


ylabel(Abs)

grid

num=num+1;

figure(num)

plot(eM71(:,1),eM71(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(eM71(:,2)))])

title(\bf)


ylabel(Abs)

gridnum=num+1;

figure(num)

plot(eM9(:,1),eM9(:,2))

axis([200 400 0 ceil(max(eM9(:,2)))])



45/45


title(\bf)


ylabel(Abs)grid

num=num+1;

Metodo de Calculo AFEX

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