Savez
editorial
Desarr
ollo de modelos matemáticos para el cálculo
del tiempo de tratamiento tér
mico de
conservas vegetales envasadas
W
illiam Rolando Miranda–Zamora
Diana Lastenia Espinoza V
aldiviezo
Hans Himbler Minchán V
elayar
ce
Juan de Dios Mendoza Seclén
Jeimis Royler Y
alta Meza
Leandr
o Alonso V
allejos More
David Roberto Ricse Reyes
Savez
editorial
Desarr
ollo de modelos matemáticos para el cálculo
del tiempo de tratamiento tér
mico de
conservas vegetales envasadas
Savez
editorial
Desarr
ollo de modelos matemáticos para el cálculo
del tiempo de tratamiento tér
mico de
conservas vegetales envasadas
W
illiam Rolando Miranda–Zamora
Diana Lastenia Espinoza V
aldiviezo
Hans Himbler Minchán V
elayar
ce
Juan de Dios Mendoza Seclén
Jeimis Royler Y
alta Meza
Leandr
o Alonso V
allejos Mor
e
David Roberto Ricse Reyes
W
illiam Rolando Miranda–Zamora
Diana Lastenia Espinoza V
aldiviezo
Hans Himbler Minchán V
elayarce
Juan de Dios Mendoza Seclén
Jeimis Royler Y
alta Meza
Leandro Alonso V
allejos More
David Roberto Ricse Reyes
Desarrollo de modelos matemáticos para el cálculo
del tiempo de tratamiento térmico de
conservas vegetales envasadas
ISBN:
Savez editorial
Título:
Desarrollo de modelos matemáticos para el cálculo
del tiempo de tratamiento térmico de
conservas vegetales envasadas
Primera Edición: Octubre 2021
ISBN:
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oducido
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El
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publicado
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de
manera
que
no
compromete
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ni
la
r
esponsabilidad
del
Savez
editorial
978-9942-603-01-2
978-9942-603-01-2
i
Prefacio
El
libro
“
Desarrol
lo
de
mo
del
os
matemáticos
para
el
cálculo
del
tiempo
de
tratamiento
térmico
de
conservas
vegetales
envasadas
”
muestra
model
os
matemático
s
desarrol
lados
a part
ir
del
nomograma
y
la
carta
de
los
años
sesent
a
,
para
la
evalu
ación
de
l
tiempo
de
tratamiento
térmico
en
c
urva
de
calentamiento
quebrada
,
utilizando
el
método
matemático
dise
ñado
Ball
en
los
a
ños veinte
.
Estos
mode
los
mat
emáticos
fueron
desarrollados
buscando
facilitar
la
evaluación
de
los
tratamient
os
térmicos
en
el
estudio
de variables de
proceso, a la
vez de ser una f
uente importante de
datos
formulando
resultados
prelimin
ares
para
l
os
tratamientos
térmicos.
E
stos
modelo
s
matemáti
cos
son
una
contribución
para
el
área
de
procesos
de
la
s
plantas
ali
m
entarias
.
El
método
de
cá
lculo
escogido
fue
el
pro
puesto
por
el
n
o
mograma
y
la
car
ta
publicadas en los años sesenta y que son de
uso actual
.
Las
ventaj
as
del
desarrollo
de
estos
modelos
ma
temáticos
de
simulación
de
procesos
de
cal
or
son
debidas
al
hecho
que
el
establecimiento
de
una
p
rueba
real
de
penetración
de
calor
no
es
tan
sencillo
.
Esta
requiere
de
adquisiciones de
datos,
s
ensores
de
tempera
tura
y
trab
ajo
técnico,
dependiendo
del
equipo
y
el
trabajo de grupo
implicado, los resultados
pueden ser conf
iables.
Además
de
eso,
la
formulació
n
del
producto,
geometría
del
envase,
l
a
temperatura
inicial
del
alimento
y
otras
variabl
es
que
pueden
produci
r
cambios
s
ignificativos
en
el
tiem
po
de
esterilización
preestablecido
o
requerido.
Entonces,
es
muy
común
el
uso
de
cál
culos
teóricos,
principalmente
durante
el
estudio de vari
ables de proceso.
Los
modelos
matemátic
os
desarrollados
son
mu
y sencil
los y
v
olverá
fácil
y
rápida
las
soluciones
de
tiempo
de
tratamiento
ii
térmico, incluyendo las del proceso industrial, ah
orrando tiempo,
material
y costos
.
Willi
am Roland
o Mirand
a
–
Zamora
Diana Lastenia Esp
inoza Valdiviezo
Hans Himbler Minch
án Vel
ayarce
Juan de Dio
s Mendoza Seclén
Jeimis Royler Yalta Meza
Leandro Alonso Vallejos More
David Roberto Rics
e Reyes
iii
Contenido
Página
Capítulo 1 Procesamiento
térmico de conservas vegetales
1.1. Introducción
1
1.2. Cons
umo de vegetales en conserva
5
1.3. Alimentos de
baja acidez y el microorgani
smo de
interés
7
Bibliografía
24
Capítulo 2 E
sterilidad comercial
2.1. Introducción
33
2.2. Consideraciones
del procesamiento térmico
34
2.2.1. Curva de t
iempo de muerte
térmica
35
2.3.
Cinética
41
2.4. Determinación d
e la medida de la resi
stencia de los
microorga
nismos
51
Bibliografía
57
Capítulo 3 En
vases para
el procesamiento térmico
3.1. Introducción
71
3.2. Envases de h
ojalata
71
3.3. Examen preli
minar de
la
s latas
86
3.3.1. Apertura
86
3.3.2. Muestreo
87
3.3.2.1. Alimentos
sólidos
87
3.3.2.2. Alimentos
semisólidos
87
3.4. Envases inocu
lados
91
Bibliograf
ía
92
Capítulo
4
Determinación de modelos matemáticos
4.1. Metodología
95
4.1.1. Materiales
95
4.1.2. Métodos
95
4.2. Resultados y
discusión
96
4.3. Conclusiones
99
Bibliografía
100
1
Procesamiento
térmico
de conservas ve
getales
1.1.
Introducción
Botánicamente
los
diversos
vegetales
son
estacionales,
regionales
y
al
tamente
perecibles
debido
a
su
alto
contenido
de
humedad (más
allá del
0,8 o
80%)
(
Yong
et
al.
,
2009
)
.
En la
Figura
1.1
se
muestran
algunos
vegetales
siendo
transportados
al
área
de procesamiento de conservas.
Figura
1.1.
Ve
g
etales
transpo
rtados
dentro
de
una
planta
conservera.
1
Cap
í
tulo
1
Capítulo
2
Tradicionalmente
las
técnicas
de
con
ser
vación
tal
es
como
la
congelación,
esterilizaci
ón
co
mercial
y
secado
(Figura
1.
2)
tienen
por
objetivo
la
inhibición
química,
enzimática
y
cambios
microbio
lógicos
para
minimizar
el
deterio
ro
y
ex
tender
la
vida
útil de los vegetales frescos.
Figura 1.2.
T
éc
nicas de conserv
ación
trad
icionales.
El
origen
d
el
procesamie
nto
té
rmico
dat
a
del
sigl
o
dieciocho
,
cuando
Nicholas
Appert
(1752
–
1841)
(Figura
1
.3
),
considerado
como el “Padre
de
l
a conserva
”
aplica
el
calentamiento
a
envases
sellados
de
alimentos
(de
l
os
cuales
el
aire
fue
removido)
en
agua
hirviendo
co
mo
medio
de
con
servac
ión
(Le
et
al.,
2020;
Featherstone,
2012)
.
Luego
Louis
Pasteur
(Figura
1.4
)
demostró
la
relación
entre
temperatura
e
in
activación
microbi
ana
(
Tulchinsky,
2018
;
Walden
,
2003
).
En
el
siglo
veinte
,
científicos
de
los
Estado
s
Unidos
,
entre
ellos
Charles
Ol
in
Ball
(Figura
1.5
),
establecieron
l
os
fundamentos
para
las
operaci
ones
comerc
iales
y
desarrollaron
los
procesos
de
ret
orta
para
el
enlatado
(
Robertson, 2019
;
Gould,
1997
).
3
Figura 1
.3
.
Nicholas Appe
rt, dibujado
por un descon
ocido
.
En
los
Estados
Unidos,
la
popu
laridad
de
los
vegetales
en
conserva
es
la
segu
nda
después
de
los
vegetales
frescos
y
forma
una
parte
integral
de
la
producci
ón
y
util
ización
de
vegetales
(
Abbatemarc
o
y
Ramaswamy,
1994
)
.
Muc
has
nuevas
formas
y
variedades
de
vege
tales
en
conser
va
,
tal
como
lo
orgánico
y
bajo
4
en
sodio,
están
siendo
adaptadas
a
las
necesidades
del
mercado
y
empezando
a
surgir
para
at
raer
el
interés
en
esta
categoría.
Sin
embargo,
la
industri
a
conservera
esta
desafi
ada
por
la
percepción
de
los
produc
tores
de
materias
primas
b
aratas,
y
preocupaciones
por
el
medio
ambiente
por
el
uso
de
gran
cantidad de
agua y la eliminación de l
atas, etc
. (
Park
et al.
,
2019
).
Figura
1.4
.
La
imagen
más
copiada
de
Louis
Pasteur
en
su
laboratorio
,
pintado
por
Albert
E
delfeldt
(1885)
[
©Institut
o
Pasteur]
.
5
F
igu
ra
1.5
.
El tecnólogo de alimentos
Charles Olin Ball
.
1.
2
.
Consumo de vegetales en c
onserva
El
consumo
de
vegetales
que
son
bajos
en
calorías,
grasa
y
azúcar,
pero
alto
en
minerales,
fibra
e
importa
ntes
vitami
nas
,
se
recomienda para minimizar el riesgo de
e
nfer
medades cró
nicas.
6
Las
frutas
se
consumen
en
diferentes
formas
en
todo
el
mundo:
alg
unas
se
consumen
frescas,
mientras
que
otras
se
utilizan
como
ali
mento
para
animales
o
en
la
e
laboración
de
productos
procesados
como
frutas
secas
y
enlatadas
y
encurtidos
(
Mohamed
et al.
,
2011
).
Las
c
onservas
de
ve
getales
son
peladas
,
cor
tadas,
sometida
s
a
tratamiento
térmico,
y
listas
para
utilizar
los
productos
(
Featherstone
,
2016
;
Singh
et
a
l.
,
2015
)
.
Si
no
se
abre,
los
vegetales
en
conserva
no
requieren
de
almacenamiento
en
refrigeración
(
Tola
y
Ramaswamy,
2018
).
El
proces
ado
térmico,
p
or
l
o
tanto,
permite
ve
getales
seguro
s
y
asequibles
(
Shen
et
al.
,
2021
)
.
En
los
Estados
Unidos
el
promedio
de
uso
per
cápita
de
vegetales fr
escos, en
conserva
y congelados
(sin i
ncluir las
papas)
durante
los
año
s
2000
a
2008
fue
aproximadamente
59%,
33%
y
7%,
respectivamen
t
e
(U
SDA,
2009).
La
Figura
1.6
muestra
la
tendencia
en
el
uso
de
conservas
vegetales
en
lo
s
Estados
Unidos.
Tomates
en
conserva
fueron
los
vegetal
es
más
consumido
s
(en
el
2008,
67,2
l
b),
segui
do
por
el
maíz
du
lce
(6
,8
lb), judías ve
rdes (3,3 lb)
y las zanaho
r
ias
(1,6 lb).
Figura
1.6
.
El
uso
per
cápit
a
de
los
vegetal
es
frescos
y
procesados pr
oducidos
comercial
mente
en l
os Estados Unidos
.
Libras, peso e
n campo
200
180
160
140
120
100
Fresco
Enlatado
Congelado
80
60
40
20
0
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
Año
Libras, peso e
n campo
200
180
160
140
120
100
Fresco
Enlatado
Congelado
80
60
40
20
0
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
Año
7
En
el
2019
,
se
produ
jeron
alrededor
de
116,8
millones
de
toneladas
métricas
de
banano
en
todo
el
mundo.
Los
cultivos
de
frutas son
una
parte
importante
de
la
producción
agrícola.
Según
las cantidades de
produ
c
ción,
las
frutas f
rescas
más popul
ares en
todo
el
mundo
son
las
bananas,
las
manzanas
y
las
uvas
(
Shahbandeh,
2021
)
.
En
2020,
se
produjeron
aproximadamente
229,24
mil
toneladas
de
pepi
nillos
en
Alemania,
frente
a
las
aproximadamente
269,81
mil
toneladas
de
l
año
ante
rior
(
Ko
ptyug,
2021
).
1.3.
Alimentos de baja
a
cidez y el microorganis
mo de i
nterés
Los
microorganismos
crecen
muy
bien
alrededor
de
pH
neutro
de
7,
0;
pero
debajo
de
4,0
pocos
(
a
excepción
de
mohos
y
levaduras)
pueden
desarrollar
(
Salman,
2020
;
Shan,
201
6
;
Miranda
-
Zamora
y
Teixeira,
2012
)
.
Un
clásico
ciclo
de
desarrollo
microbia
no
se muestra
en la Figura
1.7
.
El
tiempo
que
toma
la
población
de
células
micr
obianas
para
duplicarse
se
denomina
tiempo
de
generació
n
(
Welker
et
al.
,
2021
)
.
El
tiempo
de
generación
de
un
microorganismo
d
epende
del
tipo
de
microorganismo
y
de
su
medio
ambiente
(
Delignett
e
-
Muller,
1998).
Típicamente,
bajo
condiciones
favorables
las
bacterias
tienen
un
tiempo
de
generación
de
20
a
30
minutos
(
McClure
et
al.
,
1994
)
.
Por
lo
tanto,
cada
hora,
la
población
puede duplicarse dos o
tres
veces más (Cu
adro 1
.1
).
Si
el
crecimiento
de
la
fisión
binaria
no
se
limita,
la
población
puede
llegar
a
una
cifra
escalofrian
te
de
más
de
2,8
×
10
15
en
sólo
24
horas.
Afo
rtunadamente,
mien
tras
q
ue
el
rápido
crecimiento
de
bacterias
y
otros
microorga
ni
smos
es
una
real
idad,
siempre
hay
factores
que
limitan
el
crecimiento,
por
lo
que
este
tipo
de
números
no
se
producen
(
Miranda
-
Zamora
y
Teixeira, 2012
;
Ross, 2000
).
8
Figura
1.7
.
Velocidad
de
crecim
iento
versus
el
tiempo
para
varias f
ases del crec
imiento
bacteriano
.
Fuente
: Adaptado d
e
Mir
anda
-
Zamora y Teixeira
(
2012
).
Cuadro
1.
1.
Increm
ento
teórico
en
la
po
blaci
ón
bacteriano
bajo
condiciones ideales
Tiempo
Número teór
ico de bacte
rias
Inicio
1
1,0
x 10
0
30 min
2
2,0 x 10
0
1 h
4
4,0 x 10
0
2 h
16
1,6 x 10
1
5 h
1024
1,0 x 10
3
6 h
4096
4,1 x 10
3
8 h
65 536
6,5 x 10
4
12 h
1 677 216
1,6
x 10
7
24 h
281 474
976 710
656
2,8 x 10
15
Hay
una
serie
de
factores
que
afectan
el
crecimiento
microbi
ano
y
es
importante
qu
e
se
entienda
n
con
el
fin
de
ser
capaz
de
controlar el número de microorganismos (Prescott
et al
., 1996)
.
En
la
sigui
ente
li
sta
,
los
primeros
sei
s
s
on
ll
amados
factores
intrínsecos
y
son
formas
naturales
de
protección
de
los
alimentos
de
los
micro
organismos,
y
l
os
tres
últimos
so
n
log
(n
úme
ro de bacterias)
Fa
se
estaci
on
aria
Fase
log
Fase
lag
Fase de
muerte
Tiempo (horas
)
log
(n
úme
ro de bacterias)
Fase
estacionaria
Fase
log
Fase
lag
Fase de
muerte
Tiempo (horas
)
9
llamados
factores
extrínsecos
y
propied
ades
del
entorno
de
almacenamiento
de
los alimentos
(
Giannakou
rou
et
al.
,
2021
):
(1)
pH,
(2)
humedad,
(3)
nutrientes,
(4)
po
t
encia
l de reducc
ión,
(5)
resistencia antimicrobiana,
(6)
estructuras bio
ló
gicas,
(7)
humedad relativa,
(8)
contenido de oxígeno/gases en el medio ambiente,
(9)
temperatura
El
pH
es
la
medida
de
la
acidez
de
la
solución
y
se
ref
iere
a
la
concentr
ación
de
iones
hidrógeno
de
u
n
a
sol
ución
(
Samaranayake
y
Sastry,
2013
;
Aslan
y
Ranganna,
1993
;
H
eil
y
McCarthy,
1989
)
.
Este se
define como
el logaritmo
negativ
o
de la
concentración de iones H
+
, es dado por la ecuación
[1
.1
]:
[1
.1
]
donde [H
+
] es la c
oncentració
n de iones H
+
en moles por li
tro
.
Los
valores
numéricos
que
se
encuentran
en
el
Cuad
ro
1.
2
para
[H
3
O
+
]
(concentración
de
iones
h
idronios)
y
[OH
–
]
(concentración
de
i
ones
hidroxil
o
s
)
s
on
voluminosos
(
West
co
tt,
1978
)
y
l
os
usó
el
químico
danés
,
Søren
Peter
Lauritz
Sørensen
(Figura
1.8
)
,
para
desarrollar
el
sistema
de
pH
en
el
año
1909
(
Sgambato
et
al.
,
2011
;
Cohn,
1939
).
A
cualquier
temperatura,
e
l
p
roducto
de
l
as
concentracion
es
molares
(moles
/litro)
de
H
3
O
+
y
OH
–
es
una
constante
referida
como K
w
(
Norby,
2000
)
, así:
[
1.2]
]
[H
log
pH
+
-
=
w
3
K
]
[OH
]
O
[H
=
-
+
10
Cuadro
1.2.
Co
ncentr
ación
de
[H
3
O
+
]
y
[OH
–
]
en
algunos
alimentos líquidos a 25ºC
Alimento
[H
3
O
+
]
[OH
–
]
K
w
1
Coca cola
2,24 × 10
−3
4,66 × 10
−12
1 × 10
−14
Jugo
de uva
5,
62 × 10
−4
1,
78 × 10
−11
1 × 10
−14
SevenUp
3,
55 × 10
−4
2,
82 × 10
−11
1 × 10
−14
Cervez
a
Schlitz
7,
95 × 10−5
1,
26 × 10−10
1 × 10
−14
Agua pura
1,
00 × 10−7
1,
00 × 10−7
1 × 10
−14
Agua de caño
4,
78 × 10−9
2,
09 × 10−6
1
×
10
−14
Leche
de
magnesia
7,
94
× 10−11
1,
26 × 10−4
1 × 10
−14
1
K
w
=
constante
de
producto
iónico
para
el
agua
de
[H
3
O
+
]
y
[OH
–
].
Fuente: Adapt
ado de
Sgambato et
al.
(
2011
).
Figura
1.8
.
Científico
químico
danés
Søren
Peter
Lauritz
Sørensen
quien desarrol
ló la escala de
pH
.
Fuente: Adaptado de Sgambato et al. (2011).
11
La
constante
de
producto
iónico
para
e
l
a
g
ua
varía
con
la
temperatura.
Por
ej
empl
o,
a
25ºC,
K
w
=
1,04
x
10
–
14
pero
a
100ºC,
K
w
=
58,2
x
10
–
14
(
Foster
y
Roelofse
,
1987
).
El
concepto
anterior
d
e
K
w
lleva
a
la
pregunta
¿
cuál
es
la
concentración
de
[H
3
O
+
]
y
[OH
–
]
que
se
encuentran
en
el
agua
pura
?.
Experimentalmente
se
ha
mos
t
rado
que
la
concentra
ción
d
e
[H
3
O
+
]
es
de
aproximadamente
1,0
x
10
–7
M,
como
es
el
de
la
[OH
–
]
a
25
ºC
(
Ver
Cuadro
1.3
).
Dad
o
que
l
as
concentracion
es
de
estos
iones
so
n
igual
es,
a
l
agua
pura
se
le
conoce
como
neutra
(
Sadler
y
Murphy,
2010
).
Cuadro
1.
3.
Relación
de
[H
+
]
versus
pH
y
[
OH
–
]
versus
pOH
a
25ºC
[H
+
]
pH
[OH
–
]
pOH
10
0
0
10
−14
14
10
−1
1
10
−13
13
10
−2
2
10
−12
12
10
−3
3
10
−11
11
10
−4
4
10
−10
10
10
−5
5
10
−9
9
10
−6
6
10
−8
8
10
−7
7
10
−7
7
10
−8
8
10
−6
6
10
−9
9
10
−5
5
10
−10
10
10
−4
4
10
−11
11
10
−3
3
10
−12
12
10
−2
2
10
−13
13
10
−1
1
10
−14
14
10
0
0
Fuente: Adaptado de
S
adler
y
Murphy
(2010).
La
medición
del
pH
i
nc
luye
métodos
potenció
metros
y
colorimétricos
(Figura
1.9
)
.
El
pH
–
ímetro
es
un
buen
ejemplo
de
potenciómetro
(un
disposit
ivo
que
mide
a
un
flujo
de
corriente
12
infinitesimal)
(
Lestido
-
Cardama
et
al.
,
2021
;
Shen
et
al.
,
2021
)
.
El
principio
básico
de
la
potenci
ometría
(un
método
electroquímico
de
voltametría
a
corriente
cero)
implica
el
uso
de
una
celda
electrolítica
compuest
a
por
dos
electro
dos
s
umergidos
en
un
a
muestra
en
sol
ución
(
Ivanova
et
al.
,
2020
;
Santini
et
al.
,
2009
).
La
caída
de
voltaje,
está
relacion
ada
con
la
concentración
iónica
de
la
solución.
Dada
la
presencia
de
la
corri
ente
que
podrí
a
al
terar
la
conc
entración
de
iones
circu
ndantes
o
producir
rea
cci
ones
irreversible
s,
este
voltaje
se
mide
en
condicion
es
tales
q
ue
la
corriente infinitesimal es de
10
–
12
amperes o menos
.
(a)
(b)
Figura
1.9
.
(a)
Potenciométrico,
el
pH
–
ímetro
da
la
medida
del
pH
de
la
soluci
ón
directamente
y
(b)
Colorimétric
o,
una
ti
ra
de
papel
impregnada
con
un
indicador
uni
versal
e
s
conven
iente
para estimar el pH
de la
solució
n.
Cuatro
partes
principales
del
sistema
de
pH
son
necesarias:
(1)
electrodo
de
referencia,
(2)
e
lectrodo
indicador
(sensible
al
pH),
(3) voltímetro
o un amplificador
que es capaz
de medir pequeñas
diferencias
de
voltaje
en
un
circuito
de
muy
alta
resist
e
ncia,
y
(
4)
la muestra
analizada (Fig
ura
1.10
).
13
Figura
1.10
.
El
circuito
de
medida
del
si
stema
poten
c
iométrico.
E
a
:
e
s
e
l
potencial
de
contacto
entre
Ag:
electrodo
AgCl
y
el
líquido
interno.
E
a
es
independie
nte
del
pH
de
la
solución
de
prueba,
pero
depende
de
la
temperatura.
E
b
:
e
s
e
l
potencial
de
desarrollo
en
la
membrana
de vidr
io se
nsible al
pH.
E
b
va
r
ía
con
el
pH
de
la
solución
de
prueba
y
también
con
la
temperatura.
Además
de
este
potencial
del
electrodo
de
vi
drio
también
se
desarrolla
un
potencial
de
asimet
ría,
que
depende
de
la
composición
y
la
forma
de
la
mem
brana
de
vidrio.
También
cambia
con
la
a
ntigüedad
d
el
electrodo.
E
c
:
es
el
pote
ncial
de
difusión
entr
e
una
solución
saturada
de
KCl
y
la
muestra
d
e
prueba.
E
c
es
esencialmente
independiente
de
la
solución
de
prueba.
E
d
:
es
el
contacto
potencial
entre
la
porción
de
electrodo
de
c
alomelanos
y
pue
n
te
salino
de
KCl.
E
d
es
independiente
de
la
solución
de
prueba,
pero
depende
de
la
temperatura
.
Fuente
: Ad
aptado de
Sadler
y
Murphy
(2010).
Vol
t
í
m
e
tro
Ele
c
trodo
de
refe
ren
c
i
a
d
e
c
a
lo
m
e
la
n
os
Ele
c
trodo
in
di
c
a
do
r
de
v
id
rio
Refe
ren
c
i
a
A
g
:A
gCl
Sol
uc
i
ó
n
bu
ffe
r
M
ue
s
tr
a
b
a
j
o
prue
b
a
Cel
da
d
e
refe
ren
c
i
a
Hg:
HgCl
(Cal
om
e
l
a
no
s
)
Sol
uc
i
ó
n
s
a
tura
d
a
de
KCl
Voltímetro
Electrodo de
referencia de
calomelanos
Electrodo
indicador
de vidrio
Referencia
Ag:AgCl
Solució
n
buffer
Muestra bajo prueba
Celda de
referencia
Hg:HgCl
(Calomelanos)
Solució
n
saturada
de
KCl
14
En
la
Figura
1.
10
se
observa
que
hay
dos
el
ectrodos
involucrados
en
la
medición.
Cada
uno
de
estos
electrodos
se
ha
diseñado
cuidadosamente
para
producir
un
pote
nc
ial
constante,
reproducible.
Por
l
o
tanto,
en
ausencia
d
e
o
tros
iones,
la
diferencia
de
potencial
entre
l
os
dos
el
ectrodos
se
fija
y
se
calcula
fácilmente.
Sin
embargo,
los
iones
H
3
O
+
en
solución
contribuyen
con
un
nuevo
pot
encial
a
través
de
una
membran
a
de
vidrio
selectivo
de
iones
integrado
en
el
electrodo
indi
cador.
Esto
al
tera
la
diferencia
de
potencial
entre
l
os
dos
electrodos
de
una
manera
que
es
proporcional
a
la
concentración
de
H
3
O
+
.
El
potencial
resultante
de
la
combinación
de
todas
las
potenci
al
idades individuales se
llama potencial del
electrod
o
y es
f
ácilmente convertible en las lecturas de pH.
La
c
oncentración
de
iones
hidrógeno
(o
más
exactamente,
la
actividad)
se
determina
por
el
volt
aje
que
se
desarrolla
entre
los
dos
electrodos.
La
ecua
ción
de
Walther
Herman
n
Ner
nst
G
örbitz
(
Mendelsso
hn,
1964
)
,
m
ás
conocida
como
la
ecuación
de
Nernst
relacio
na
la
respuesta
del
electrodo
con
la
actividad
en
la
que
(
Chang
et al.
,
2004
;
Walc
zak
et al.
,
1997
):
[
1.3]
donde
E,
es
el
potencial
del
electrodo
de
medida
;
E
0
,
es
el
potencial
del
elect
ro
do
estándar,
una
constante
repre
senta
la
suma
de
los
potenciales
individuales
en
el
sistema
a
una
temperatura
estándar,
concentración de
iones
y
composición
del
electrodo;
R,
es
la
c
onsta
nt
e
universal
de
los
gases,
8,
313
Jo
ules/
K
elvin/
mol;
F,
constante
d
e
Faraday
,
96
490
Coulombs/
mol
;
T,
temperatura
absoluta
(Kelvin);
N,
número
de
carga del ión y A, actividad del
ión a ser medido.
Para
iones
monovalentes
(tal
como
el
ión
hidronio)
a
25ºC,
l
a
relación de ln10 x RT/F es calc
ulado como 0,
0591, como si
gue:
A
log
NF
RT
10
ln
E
E
0
´
+
=
15
[
1.4]
Por
lo
tanto,
el
voltaje
producid
o
por
el
si
stema
de
electrodos
es
una
función
lineal
del
pH,
el
potencial
del
elec
trodo
es
de
59
mV
esenci
almente
(0,059
V)
para
cada
cambio
de
una
unidad
de
p
H.
En
la
neutralidad
(pH
7),
el
potencial
del
electrodo
es
0
mV.
En
pH 6, el
potencial del electrodo
es 60 mV, mientras
que a pH 4,
el
potencial del
electrodo es
180 mV.
Por
el contra
rio,
a
u
n pH de
8,
e
l potencia
l del electrodo
es de
–6
0 mV.
Hay
que
de
st
acar
que
la
relación
anterior
entre
los
mil
ivoltios
y
el
pH
no
existe
más
que
a
25
º
C,
y
los
cambios
de
temperatura
alteran
erróneamente
la
lectura
del
pH
.
Por
ejemplo,
a
0
º
C,
el
potencial
del
electrodo
e
s
54mV,
mientras
que
a
100
º
C es
70
mV.
Los
pH
–
ímetro
s
moderno
s
tienen
un
pH
atenuado
r
sensible
(compensador
de
temperatura
)
construido
en
ellos
con
el
fi
n
de
dar cuenta de
este efecto de
la temperatura
(
Karastogian
ni
et al.
,
2016
).
Hoy
en
dí
a,
la
mayoría
de
los
laboratorios
de
anális
is
de
alimentos
uti
lizan
electrodos
combinados
(Fig
ur
a
1.11
)
que
combinan
tanto
el
electrodo
de
pH
y
el
de
referencia,
junto
con
la
so
nda
de
detección
de
temp
eratura
en
una
sola
unid
ad
o
sonda
(
Webster,
2003
).
Est
os
electrodos
de
combi
nación
están
disponibles
en
varios
tama
ños
y
formas
de
muy
pequeñas
microsond
as
para
sonda
s
de superfici
e pl
ana,
todo
de
vidrio
o
de
plástico,
y
desde
la
punta
del
electrodo
expuesto
a
puntas
de
los
electrodos
con
camisa
para
evitar
q
ue
se
rompa
la
punta
de
vidrio
(
Vival
di
et
al.
,
2
020
).
Mi
crosondas
pueden
ser
util
iz
adas
para
medir
el
pH
de
los
sistemas
muy
pequeños
co
mo
el
interi
or
de
una
célula
o
en
una
solución
sobre
un
portaobjetos
de
microscop
io
(
Silva
et
al
.
,
2019).
L
as
sondas
de
electrodos
de
superficie plana se puede
n
util
iza
r para medir el
pH de sustancias
0,059
l
o
m
V
J
96490
K
298
l
o
m
K
J
8,313
ln10
F
RT
ln10
=
/
×
/
/
´
/
×
/
/
´
=
´
16
semisólidas
y
de
alta
v
iscosidad,
tales
como
platos
de
carne,
queso,
el
ag
ar
y
cantidades
pequeñas
tan
bajas
como
10
microlit
ros.
Es
muy
i
mportante
que
el
pH
–
íme
tro
sea
oper
ado
y
mantenido
apropiadamente.
Por
l
o
tanto,
se
debe
seguir
las
recomendaciones
específicas
dadas
por
el
fabricante.
Para
u
na
mayor
precisión,
el
medidor
d
ebe
ser
estandarizado
con
dos
soluciones
tampón
(calibración
de
dos
puntos).
Seleccione
dos
buffers
de
valores
de
pH
de
3
unidades
de
pH
de
diferenci
a,
antes
de
medir
el
pH
de
l
a
muestra
prevista
.
Los
tres
buffers
de
estandarización
más
us
ado
s
ampliam
ente
en
los
laboratorios son
un
buffer de
pH
4,0, un
buffer
de
pH 7,0,
y
un buff
er de
pH
9,0 (a
25
º
C)
(
We
bst
er
,
2003
).
Figura
1.11
.
E
lectrodo combinad
o
en el pH
–
ímetro
.
Fuente: Adaptado de
Webster
(2003).
Cubierta del
agujero de llenado
Elemento del
electrodo de
vidrio (pH)
Electrodo electrolítico
de vidrio (pH)
Bulbo de v
idrio
sensitivo al pH
Agujero de llenad
o
electrolítico de
referencia
Elemento del
electrodo de
referencia
Referencia
electrolítica
Unió
n de
referencia
Cubierta del
agujero de llenado
Elemento del
electrodo de
vidrio (pH)
Electrodo electrolítico
de vidrio (pH)
Bulbo de v
idrio
sensitivo al pH
Agujero de llenad
o
electrolítico de
referencia
Elemento del
electrodo de
referencia
Referencia
electrolítica
Unió
n de
referencia
17
Estas
son
las
típicas
soluciones
de
color
rosa,
amarillo
y
azul,
encontradas
junt
o
a
l
os
p
H
–
ím
etros
en
muchos
laboratorios.
De
este
modo,
el
pH
–
ímetro sie
mpre
es
tá
listo
pa
ra
ser
utili
zado
y
la
vida
d
e
los
electrodo
s
se
p
rolonga.
Una
recomendación
(
Palop,
1999)
q
ue
se
debe
seguir
se
refiere
al
electrodo
de
referencia
de
calomelanos.
El
nivel
de
la
solución
de
al
macenamiento
siemp
re
debe
estar
por
lo
menos
2
cm
por
debajo
del
nivel
de
una
solución satur
ada de KCl en el
electrodo para evitar la difusi
ón de
la solución d
e almacenam
iento en el electro
do (Figura 1.12)
.
Figura
1
.12.
P
rofundidad
correcta
e
incorrecta
de
electrodos
de
cal
omelanos en
soluciones
.
F
uente: Adaptado de
Sadler
y
Mur
phy
(2010).
El
método
colori
métrico
puede
ser
usado
en
vez
de
l
potenciométrico
(
Mars
chke
y
Kitchen,
1985
).
El
método
colorimétrico
para
pH
implica
el
uso
de
tintes
indicadores
en
soluciones
que
poco
a
poco
cambian
de
c
olor
e
n
rangos
de
pH
limitados
(Figura
1
.13).
Un
i
n
d
ica
dor
que
tiene
el
mayor
cambio
de
color en
aproximadamente
el
pH
de la
muestra
que
se prueba
es
seleccionado
(
Amelin,
2002
).
El
pH
es
determinado
por
el
color
del
indicador
cuando
se
expone
a
la
muestra
bajo
prueba
(D
as
et al.
,
2021
).
Una
cinta
de
papel
tratada
con
tinte
indicador
(pape
l
in
dicador)
se
sumerge
en
la
muestra
en
solución,
y
dependiendo
del
pH
de
la
solución,
la
cinta
cambiará
de
color
y
un
pH
aproximado
se
puede
determinar
por
comparación
con
u
n
a
carta
de
colores
estándar
(
Mohamed
Mahro
op
R
aja
et
al.
,
2012)
.
Es
te
método
no
Corr
e
c
to
In
c
orrec
to
Correcto
Incorrecto
18
tiene
la
preci
sión
del
método
pot
enciométrico,
pero
proporci
ona
una prueba rápida
(
Knežević
y
Serdar,
2009
).
Figura
1
.13
.
S
oluciones
que
c
ontienen
un
indicador
universal
,
qu
e
muestra
una
amplia
g
ama
de
colores
como
vari
ación
de
l
pH.
L
os
valores
de
pH
están
dados
por
lo
s
números
de
color
negro.
Estas
soluciones
van
de
sde
muy
ácido
(arriba
)
a
muy
básica (abajo)
.
El
rango
de
la
es
cala
del
pH
va
desde
0
hasta
14
(
Gotor
et
a
l.
,
2
017
).
Menor
que
7
es
ácido
(
Yin
et
al.
,
2011
)
y
mayor
que
7
es
alcalino
(
Rodman,
2002
)
.
La
mayoría de
los
vegetales
tienen
pH
>
4,6
y
son
consi
derados
alimentos
de
baja
acidez
(
Cuadro
1.
4
).
Como
resultado,
los
vegetales
son
buenos
candid
atos
para
el
crecim
iento
de
m
icro
organismos
patógenos
y
de
deterioro.
Las
conservas
de
vegetales
,
por
l
o
tanto,
requieren
consideraciones
es
peciales
de
procesamiento
térmico.
El
principal
microorga
nismo
de
interés
en
con
serva
s
veg
etales
es
el
Clostridium
botulinum
(
C.
botuli
num
),
un
anaerobi
o,
Gram
–
positivo,
microorgan
i
smo
formador
de
espora
que
produce
una
neurotoxina
mortal
(el
botulismo
es
la
enfermeda
d
paralizante
letal) y pu
ede
crecer
en medios
de baj
a salini
dad y
de baj
a
acid
ez
(
Aureli,
2017
;
Aureli
et
al.
,
2008
).
Este
microorgan
ismo
es
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
19
inhibido
por
calentamiento
e
ncima
de
121ºC.
La
t
oxina
producida
por
C.
botulinum
es
destru
ida
a
85ºC
por
durante
5
minutos
de
calentamiento
,
pero
las
esporas
de
C.
botulinum
so
n
estables
al
calor
y
pueden
ser
inactivadas
sol
ament
e
por
cal
entamiento
a
121ºC
bajo
presión
de
15
–
20
l
b/
pu
lg
2
por
l
o
menos
por
20
minutos
(
Noomtim
y
Cheirsilp,
2011
)
.
Bajas
temperaturas
de
almacenamien
to
(4ºC)
y
condiciones
de
alta
acidez
(pH
<
4,
5
)
inhibe
el
crecimiento
de
C.
botu
linum
(Sobel
et
al
.,
2004)
o
pH
<
4,
6
(
Smelt
et
al.
,
1982).
Desafor
tunadamente,
no
podemos
acidificar
l
os
vegetales
ant
es
de
procesarl
o
s
térmicamente
(
Derossi
et
al.
,
2011
)
,
ya
que
tiene
un
efecto
negativo sobre el color de los vegetales verdes.
Cuadro
1.
4
. Valores de pH
d
e vegetales sele
ccionados
Vegetal
pH
A
lcachofa
s
5,6
Alcachof
as en conserva
5,7
–
6,
0
E
spárr
agos
4,0
–
6,
0
Espárragos
en conserva
5,2
–
5,
3
Alverjas verdes
5,7
–
6,
2
Frijol
5,4–6,0
Betarraga
4,0–5,6
Brócoli
5,2–6,0
Coles de Bruselas
6,0–6,3
Repollo
5,2–6,0
Zanahoria
4,9–5,2
C
oliflor
5,6
Api
o
5,7–6,0
Maíz
6,0–7,5
Cebolla
5,3–5,8
Guisantes
5,8–7,0
Pimient
o
5,15
Calabaza
4,8–5,2
Chucrut
3,4–3,6
F
uente: CFSAN (2009)
.
20
Cuadro
1.
4
.
Valores
de
pH
de
vegetales
seleccionad
os
[continuación]
Vegetal
pH
Espinaca
5,5–6,8
To
mate
s (enteros)
4,
2–
4,
9
Tomates e
n conserva
3,5–4,7
En
la
Figura
1
.14
se
muestra
algunos
ejemplos
del
rango
de
crecimiento de algunos microorganismos.
Figura
1
.14
.
Rango
de
pH
del
crecimi
ento
de
algunos
microorganis
mos
.
Los
microorgani
smos
no
pued
en
crecer
en
un
medio
libre
de
agua
,
deb
i
do
a
que
la
actividad
enzimát
ica
está
ausent
e,
y
la
mayoría d
e reaccione
s químicas
se hacen más
lentas.
0
1
2
3
4
5
6
M
oh
os
Le
v
ad
uras
7
8
9
10
11
12
13
14
Ba
c
t
eri
a
á
ci
do
l
á
ctic
a
S
al
mon
ell
a
C.
bo
t
ul
i
nu
m
B.
ce
r
eu
s
E.
co
l
i
C
amp
y
l
o
ba
cte
r
0
1
2
3
4
5
6
M
ohos
Lev
aduras
7
8
9
10
11
12
13
14
Bacteria
ácido láctica
Salmonella
C.
botulinum
B.
cereus
E.
coli
Campy
lobacter
21
Los
vegetales
frescos,
como
las
frutas,
naturalmente
tienen
un
alto
contenido
de
humedad
el
cual
en
promedio
e
s
cercano
al
80%
(
Shi
et
al.
,
2008
)
(Figura
1
.
15
)
.
Es
te
efecto
es
aprovechado
en
el
secado,
el
cua
l
es
un
o
de
lo
s
métodos
de
conserva
ción
más
antiguos
(
Chen
et
al
.,
2020
;
Vijayan
et
al.
,
2017
).
El
secado
reduce l
a disponi
bilidad
de humedad
con lo
que
limit
a
el
número
y
tipo
de
mi
croorganismos
que
pued
en
crecer
y
re
duce
la
velocidad
a
la
que
pu
eda
n
h
acerlo
(
Wankhade
et
al.
,
2013
).
Una
medida
de
e
ste
parámetro
se
denomina
actividad
de
agua
y
se
define
por
la
relación
de
la
presión
de
vapor
de
agua
en
el
sustr
ato
alimento
a
la
presión
de
vapor
de
agua
pur
a
a
la
misma
temperatura
y
se
denota
por
el
término
a
w
,
dado
en
la
ecuación
(
Pittia
y
Antonello,
2016)
[
1.
5
]:
[
1.
5]
donde
P,
es
la
presión
de
va
por
de
la
soluci
ón
(al
imento),
Pascal
y P
0
,
es la presión
de vapor del agua pura,
Pas
cal
.
La
actividad
de
agua
es
una
medida
del
agua
que
está
a
disposición
de
los
microorganism
os
(
Syamaladevi
et
al.
,
2016
)
.
E
l
agua
pura
tiene
una
act
ividad
de
agua
de
1,0
(
Prior,
1979
);
mientras
que
la
may
oría
de
los
alimentos
fresc
os
tienen
una
actividad
de
agua
de
aproxi
madamente
entre
0,98
a
0,99
.
El
crecimiento
de
la
mayoría
de
los
microorganismos
se
limita
al
rango
de
a
w
s
uperior
a
0,90
;
per
o
algunos
micro
organismos
q
ue
son
de
gran
importancia
en
la
c
onservación
de
lo
s
a
limentos
y
el
deterioro
de
los
alimentos
pueden
crecer
a
niveles
más
bajos.
Estos
se
llam
an
halófilos
,
xerófilos
y
osmófilos
(
Pitt
y
Hockin
g,
1997
)
.
Los
h
al
óf
ilos
son
incapaces
de
crecer
e
n
ambientes
si
n
sal
(NaCl)
y
a
menudo
requieren
grandes
cantidad
es
de
sal
para
crecer
(
Yin
et
al.
,
2015
).
Los
xerófilos
son
microorganismos
que
pueden
crecer
en
condiciones
rel
ativamente
secas
(baja
a
w
)
(
Laroche
et al.
,
2005
; Sperber,
1983
).
0
w
P
P
a
=
22
F
igura
1
.15
.
Alimentos
y
s
u
contenido
relativo
de
agua
(alta
o
baja)
.
Los
osmófilos
puede
n
crecer
en
ambientes
donde
la
presión
osmó
tica
es
a
lta,
por
ejempl
o,
en
una
solución
de
elevad
a
cantidad
de
azúcar
(
por
ejemplo,
mermelad
a
s
y
la
fruta
c
onfitada
)
(
Vinnere
Pettersson
y
Leong,
2011
).
M
uchas
reacciones
de
deterioro
aumentan
de
forma
exponencial
la
velocidad
al
aumentar
la
a
w
, como se observa en la Figura 1
.16
.
En
general,
l
as
bacterias
ne
cesitan
un
ambiente
con
una
elevada
a
w
que
la
s
levadu
ras
y
mohos.
La
mayoría
de
bacterias
d
e
deterioro
no
pueden
crecer
a
a
w
<
0,90.
El
valor
de
a
w
mín
ima
para
un
crecimiento
de
las
bacterias
halóf
ilas
es
de
0,75.
El
C.
botulinum
tiene
un
nive
l
de
crecimie
nto
mínimo
de
a
w
de
0,94,
Agua
Grasas para untar
Leche
Productos
lá
cteo
s
M
anteq
uilla
Nata
Lí
pidos
Aperitivos
fritos
Papas fritas
Emulsiones
Agua
Productos
secos
Pasteles
Productos
de confitería
Suero
Semillas oleaginosas
Productos extruidos
Legumbr
es
Polisacáridos
y
azúcares
Proteí
nas
Pasta
Ma
s
a
Pan y
galletas
Me
z
cl
a
de
geles
Agua
Fru
ta
s y
ve
ge
t
al
es
Ca
rne y
pe
scado
Ge
le
s
y
m
e
r
m
e
l
a
d
as
Que
so
Cere
ales
Agua
Grasas para untar
Leche
Productos
lá
cteo
s
M
anteq
uilla
Nata
Lí
pidos
Aperitivos
fritos
Papas fritas
Emulsiones
Agua
Productos
secos
Pasteles
Productos
de confitería
Suero
Semillas oleaginosas
Productos extruidos
Legumbr
es
Polisacáridos
y
azúcares
Proteí
nas
Pasta
Ma
s
a
Pan y
galletas
Me
z
cl
a
de
geles
Agua
Fru
ta
s y
ve
ge
t
al
es
Ca
rne y
pe
scado
Ge
le
s
y
m
e
r
m
e
l
a
d
as
Que
so
Cere
ales
23
mientras
que
lo
s
to
lerantes
a
la
sal
como
el
microorganismo
Sta
ph
ylococcus
aureus
organismo
puede
crecer
a
valores
de
a
w
tan bajos
como 0,84.
Los
h
ongos
(
las
levaduras
y
los
moho
s)
son
más
resisten
tes
a
condiciones
de
baja
humed
ad
que
las
ba
cterias.
La
may
oría
de
los
mohos
de
deterioro
no
pued
en
crecer
a
a
w
<
0,80,
aun
que
el
mín
imo
de a
w
para el
crecimiento
de
hongos
xerófilos
es
de
0,61.
La mayoría de levaduras de deterioro
pueden crecer
a
un mínimo
de
a
w
de
0,88
;
aunque
las
levaduras
osmofí
licas
pueden
crecer
a
a
w
tan bajo
s
como 0,61
(
Guevara
et al.
,
2017
;
ŌNishi,
196
3
).
Fig
ura
1
.16.
Velocidad
de
reacciones
quím
icas
y
bioquímicas
como función de la actividad de
agua
.
Fuente: Adaptado de
Pittia y Antonello
(
2016
).
Velocidad rela
tiva de reacci
ón
Humedad
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
Actividad d
e agua
Ox
idaci
ó
n l
ip
í
dica
Isot
erma de
sorci
ó
n
de hu
medad
Par
deami
ento
no enz
im
á
tico
Actividad
enzim
á
tico
Cre
cimie
nto
de
mohos
Cre
cimie
nto
de l
evad
uras
Cre
cimie
nto
de b
act
eria
s
Velocidad rela
tiva de reacci
ón
Humedad
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
Actividad d
e agua
Ox
idaci
ó
n l
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dica
Isot
erma de
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n
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Par
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Actividad
enzim
á
tico
Cre
cimie
nto
de
mohos
Cre
cimie
nto
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Princi
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Unit
Operations
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12
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8.00010
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R.,
Ashokkumar,
P.,
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M.,
Keil,
K.,
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Rurack,
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Optical
pH
sensor
covering
the
range
from
pH
0
–
14
compatible
with
mobile
-
device
readout
and
based
on
a
set
26
of
rationally
designed
indicat
or
dyes.
Analyti
cal
Chemistry,
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14(12),
5144
–
5164.
doi:10
.3390/molecu
les14125144
33
Es
teri
lidad comer
cial
2
.1. Introducció
n
El
término
esterili
dad
s
ignifica
destrucción
total
de
todos
los
microorga
nismos
dentro
de
un
medio
(
Sandle,
2013
)
.
Sin
embar
g
o,
“
esterilidad
comercial
”
es
a
menudo
usada
en
el
contexto
de
productos
procesados
asépt
icam
ente
o
en
conser
va
p
ara
indicar
el
micro
o
rganism
o
relacionado
al
deterioro
del
alimento
y
la
salud
públi
ca
que
han
sido
destruidos
(
Diep
et
al.
,
2019
;
Membré
y
va
n
Zuijlen,
2011
)
.
De
acuerdo
al
código
de
regulac
ión federal de la Adminis
tración de
Alime
ntos
y
Drogas de
lo
s
Est
ados
Unidos
(FDA)
(21
CFR
11
3)
(
Dunkley
y
Stevenson,
1987
)
,
la
“esterilidad
comercial”
de
los
alimentos
procesados
térmicamente
en
envases
sel
lados
herméticamente
significa
alcanzar las sigu
ientes cond
iciones
(
Stier,
2019
):
(1)
p
or
la
apl
icación
de
calo
r,
qu
e
hace
que
el
aliment
o
este
libre de:
(i)
micr
oorganismos
capaces
de
reproducirse
en
el
alimento
bajo
condiciones
normales
no
refrigeradas de alma
cenamiento y distribución; y
(ii)
microorga
nismos
viables
(incl
uyendo
esporas)
de
signif
icanci
a
pa
ra la salud pública
o
(2)
por
el
control
de
activi
dad
de
agu
a
y
aplicación
de
calor,
la
cual
hace
que
el
alimento
este
libre
de
microorganismos
capaces
de
reproduci
rse
en
el
alimento
bajo
condiciones
2
Cap
í
tul
o
2
Capítulo
34
normales
no
refrigerada
s
de
almacenamiento
y
dis
tribuc
ió
n.
La
s regulaciones d
e l
a
FDA
además enfat
izan qu
e en el
ca
so d
e
alimentos
de
baja
aci
dez
tales
como
vegetales
l
os
cuales
tienen
valores
de
pH
por
encima
de
4,6
;
u
na
“
va
lida
ción
de
temperatura
–
tiempo”
del
calentamiento
est
ablec
ido
por
personas
cal
ificad
as
q
ue
tienen
“conocimiento
exper
to
de
los
re
querimi
entos
del
proc
esamiento
tér
mico”
a
segu
ir
(
To
la
y
Ramaswamy,
2018
)
.
Las
esporas
del
a
naerobio
put
refactivo
3679
(P
A3679)
las
c
uales
no
s
on
tóxicas
(
Bradbury
et
al.
,
2012
),
p
ero
más
resistentes
que
l
as
esp
oras
de
C.
botulinum
son
utilizadas
como
el
m
icro
org
anis
mo
d
e
prue
ba
para
evaluar
la
“esterilidad
comerc
ial”
(
Puj
ol
et
al.
,
2015
;
Pflug
y
Esselen, 1979
).
2.2
.
Consid
eraciones del procesamiento térmico
El
tratamiento
térmico
es
el
más
común
de
los
p
roceso
s
en
la
industria
alimen
taria
que
logra
alime
ntos
se
guros
microbio
lógicam
ent
e
(
Koszucka
y
Nowak,
2018
)
.
La
temperatur
a
apropiada
de
calentamiento
y
tiempo
de
ret
enció
n
para
el
procesado
de
alimentos
en
latas
herméticamente
se
lladas
tiene
como
objetivo
dest
ruir
micr
oorganismos
que
causen
deterioro
y
e
nfermed
ades
ali
mentar
ias
(
Holdswor
th,
1985
)
.
El
proceso
de
esterilización
m
ínimo
seguro fue introduci
do
en 1920
(
Bigelow
et
al
.,
1920
).
Desde
entonces
la
industria
alimentar
ia
ha
p
roducido
confidencialment
e
alimento
s
seguros
en
conserv
a
para
nuestro
uso.
El
pro
ceso
de
esteri
lización
t
oma
en
cuenta
las
características
microbio
ló
gicas
del
producto
y
los
r
equi
sitos
de
almacen
amiento
despué
s
del
proceso.
Un
microorga
nismo
resist
ente
a
l
calor,
es
seleccionado
y
su
c
inética
de
inactivación
es
determinada
en
el
product
o
a
procesar
(
Kub
o
et
al.
,
2021
).
Mientras
que
las
altas
35
temp
eraturas
pueden
matar
a
los
microorg
anismos,
en
la
ma
yoría
de
los
casos,
también
t
iene
un
efecto
adverso
sobre
l
a
cali
dad
total
del
produ
cto.
L
a
ma
yoría
de
l
os
nutrien
tes
y
compuestos
nutr
acéutic
os
se
verían
a
fectados
po
r
las
temperaturas
de
procesamiento
(
Li
et
al.
,
2017
;
Ramos
et
al.
,
2015
).
Los
consumidor
es
están
pre
ocupados
por
la
calidad
y
el
valor
nutri
tivo
de
los
pr
oducto
s
y
esto
ha
sido
u
na
fuerza
impulsora
para
la
optimización
de
l
as
cond
icion
es
del
pr
ocesamiento,
tales
como
la
temperatura
de
calentamiento
y
el
tiempo,
para
equilibrar
la
segurida
d
y
los
aspectos
de
calidad
de
las conserv
as
(
Bassey
et al.
,
2021
;
Tola
y
Ramaswamy, 201
8).
2.2.1
. Curva
de tiempo de
mue
rte t
érmica
El
t
iempo
d
e
muerte
t
érmi
ca
(TDT)
corresponde
a
la
inactivación
de
microorganismos
a
un
calentamiento
fij
o;
los
microorga
nism
os
inactivados
no
deben
mostrar
crecimiento
en
un
medio
de
subcultivo
(
Lau
y
Subbiah
,
2020
;
Lathrop
y
Leung,
1980
)
.
Esto
es
neces
ario
para
ent
end
er
el
tiemp
o
de
re
ducción
decimal,
generalmente
reconoci
do
como
valor
D,
de
l
a
destrucción
microbiana
antes
de
la
determinación
del
tiempo
de
destrucción
térmica
(
Hol
dswo
rth
y
Simpson,
2007
)
.
El
valor
D
es
el
tiempo
requerido
para
reducir
la
p
obl
ación
m
icrobiana
de
l
os
microorga
nismos
en
un
90%
(
Jin
et
a
l.
,
2008
)
.
Tal
co
mo
se
muestra en
la Figur
a
2.1
.
El
número
d
e
microorganismos
se
reduce
de
10
5
a
10
4
UFC
(u
nidad
formad
ora
de
colonia)
/
cm
3
y,
por
lo
t
anto
,
esto
represe
nta
1D
o
una
reducción
decimal
de
la
población
m
icrobian
a.
Del
mismo
modo,
un
valor
3D
repre
senta
una
reducción microbiana de
10
5
a
10
2
UFC/cm
3
.
E
l
tiempo
requerido
par
a
la
dest
rucción
microbian
a
a
una
tem
peratura letal puede ser dado p
or
(S
ablani
et al.
,
1995
):
36
[
2.1
]
siendo
D
el
t
iemp
o
de
reducción
d
ecimal
,
N
0
es
la
población
micr
obiana inici
al y N
t
es la po
blación mic
robiana en el ti
empo
t.
Figura
2.1
.
El
valor
D
mostrado
sobre
una
c
urva
de
sobrev
ivencia para una temperatura
letal c
on
stan
te
.
El
tiempo
total
para
requerido
para
una
reducción
mic
robiana
establecida
(célu
las
vegetativas
y
esporas)
es
expresada
como
el
tiempo
de
mue
rt
e
té
rm
ica.
El
tiempo
de
mu
e
rte
térmica
se
puede
exp
res
ar
como
múltip
los
del
valor
D.
El
pr
ocesamiento
de
alimentos
de
baja
acidez
debe
tener
un
margen
de
seguridad
y
es
to
se
logra
al
tener
un
tiempo
de
muerte
térm
ica
de
12D,
ta
mbién
conocid
o
c
omo
p
roceso
“
12
D”
,
donde
el
valor
D
rep
r
esenta
al
C.
botulinum
(
Tol
edo,
2007
).
Un
a
curva
de
tiempo
de muerte térmica t
ípica es mo
strada en la
Fig
ura
2.2
.
El
ti
empo
de
muerte
térm
ic
a
puede
ser
expresado
por
(
Van
Loey
et al.
,
1995
):
[
2.
2]
(
)
t
0
/N
N
log
D
t
´
=
Sobreviv
ientes (UFC/cm
3
)
7
10
6
10
5
10
4
D
10
3
10
2
10
1
10
0
20
40
60
80
100
120
Tiempo (s
eg)
Sobreviv
ientes (UFC/cm
3
)
7
10
6
10
5
10
4
D
10
3
10
2
10
1
10
0
20
40
60
80
100
120
Tiempo (s
eg)
(
)
1
2
T
T
T
T
z
1
D
D
log
1
2
-
-
=
÷
÷
ø
ö
ç
ç
è
æ
37
donde
T
es
la
temperatura
y
z
es
el
rango
de
temperat
ura
requerido p
ara cambiar diez veces el valor D.
F
igura
2.2
.
Típica cur
va de tiempo de muerte térmica (TDT)
.
La
pendiente
de
la
curva
de
T
DT
es
–
1/z
donde
z
relaci
ona
el
efecto
de
la
temper
at
ura
sobre
el
t
iemp
o
de
destrucción.
Un
valor
z
de
10ºC,
como
se
muestra
en
la
Figura
2.2
,
describe
que
p
ara
un
inc
remento
de
10ºC,
la
re
ducción
en
tiempo,
es
de
diez
veces.
Por
lo
tan
to,
temperatura
s
alta
m
ente
sensible
s
a
los
mi
croorgan
ismos
debe
n
tener
ba
jos
valores
z.
El
tiempo
de
muerte
té
rmica
es
d
ado
por
el
valo
r
F,
el
cual
e
s
específico
para
un
organis
mo y
temp
e
ratura en
particular
(
Naveh
et al
.
,
1983
)
.
El
valor
F
es
us
ualmente
representado
con
el
va
l
or
z
como
superíndice
y
la
temperatura
como
subínd
ice
(
Perez
-
Mart
in
et
al.
,
1988
)
.
Por
ejemplo,
si
un
microorganismo
tiene
un
valor
z
de
10ºC
y
una
temperatura
d
e
re
ferencia de
121ºC,
el
val
or
F
puede
ser
representado
como
F
10
121
.
El
va
lor
D
para
la
espor
a
má
s
resistente
de
C.
b
otulinum
está
alrededor
de
0
,21
minutos
a
la
temperatura
de
referencia
de
121ºC
.
Un
proceso
12D
para
este
microorga
nismo
de
bería
se
r
12
x
0,
21
minutos
o
2,52
minutos
a
121ºC.
Por
ej
emplo,
si
un
envase
contiene
una
espora
de
C.
Tiempo (min)
3
10
2
10
z
=
10
o
C
10
0
10
110
115
120
125
130
135
140
T
emperatura
(
o
C)
Tiempo (min)
3
10
2
10
z
=
10
o
C
10
0
10
110
115
120
125
130
135
140
T
emperatura
(
o
C)
38
botul
i
num
,
utilizando
un
valo
r
D
de
0,21
minutos
y
tiemp
o
de
2,52
minut
os,
podemos
calcular
el
número
de
sobrevivientes
usando la ecuación [
2.1]
, la cual es:
[
2.3
]
o
N
t
=
10
–
12
,
esto
signifi
ca
que
existe
la
probab
ilid
a
d
de
sobrevive
ncia de un
C. botulinum
en 10
12
; esto también se refiere
como “Cocción botulínica”.
P
ara
productos
de
baj
a
acidez
se
deben
apl
icar
n
=
12
re
d
ucciones
decimale
s.
P
ara
producto
s
mínimamente
p
roce
sados
(
ácidos
o
conservados
a
bajas
t
emperaturas
)
,
se
necesitan
n
=
6
reducciones
decimales
.
En
el
Cuadro
2.
1
se
muestran
los
valores n
,
D y
z
d
e par
a diferentes
micr
oorganismos
y
tipos
de
lo
s
a
l
imentos
(
Ağça
m
et
al
.,
201
8
;
Hold
sworth
y
Simpson, 2015;
Ande
rson et al., 1996
; Silva et al., 2004
).
(
)
t
1/N
log
21
,
0
52
,
2
´
=
39
Cuadro
2.1
. Parámetros d
e termorresistencia mic
robia
na en diferentes produ
ctos
Microorg
anismo
T
ref
(ºC)
D (min) a
la
T
ref
z (
ºC)
n
Ti
po de producto
C
lostridium b
otulinum
121,1
0,
1–
0,3
8–
11
12
Poco ácidos (
pH
> 4,
5)
Clostridium sporogenes
121,1
0,8
–
1,5
9–
11
5
Carnes
Bacillus
stearothermophillus
121,1
4–5
9,5
–
10
5
Leche y hortalizas
Clostridium
thermosaccharolyticum
121,1
3–4
7–
10
,5
5
Ho
rta
lizas
Bacillus sub
tili
s
121,1
0,4
6
,5
6
Producto
s
lácteos
Bacillu
s co
agulans
121,1
0,01
–
0,07
10
5
pH (4,2
–
4,5)
por ej.
tomates
Clostr
idium
pasteurianum
100
0,1
–
0,5
8
5
pH (4,2
–
4,5) por ej. Peras
Fuente: Adaptado de Lespinard
(2010).
40
En
los
Cuadro
s
2.2
y
2.3
se
prese
ntan
los
parámetr
os
D
y
z
correspondientes
a
div
ersos
microo
rgani
smos
p
resent
es
en
a
limentos
poco
ácidos
y
ácidos,
respectivamente
(
Silva
y
Evelyn,
2020;
Kotzeki
dou,
2014;
Nevas
et
al.,
2006;
Herson
y
Hulland,
1980; Townsend et al.
, 1954
).
Cuadro
2.2
.
Par
ám
etros
de
termor
resistencia
microbiana
en
alime
ntos envasados de baj
a
ac
ide
z
Micr
oorganism
o
Producto
D
(min)
z
(ºC)
Clostridiu
m botul
inum
21
3–B
Buffer fosfato
0,16
10
Judías verdes
0,22
12
A
rvejas
0,22
8
Clostridium botulinum
62
–A
Buffer fosfato
0
,31
12
Judías
verdes
0,22
11
Maíz
0,30
10
Espinaca
0,25
11
C
los
tridiu
m spp.
PA
3679
Buffer fosfato
1,45
12
Espárragos
1,83
13
Judías verdes
0,70
9
Maíz
1,20
10
Arvejas
2,55
10
Camarones
1,68
12
Espinaca
2,3
3
13
Fue
nte:
A
daptado de
To
ledo
(
2007
).
41
Cuadro
2.
3.
Pa
rámetros
de
termorresistencia
micro
biana
en
alimentos ácidos
Microorg
anismo
Temperatu
ra
de
referenci
a
(°C)
D
(min)
z
(
ºC)
B
acillus coagulans
121,1
0,07
10
Bacillus pol
ymyza
100
0,5
9
Clostridium
pasterianum
100
0
,5
9
Myc
o
bacter
ium
tuberculosis
82,2
0,0003
6
Salmonella spp.
82,2
0,0032
7
Staphylococcus spp.
82,2
0,0063
7
Lactobacillu
s spp.
82,2
0,0
0
95
7
Hongos y le
vaduras
82,2
0,0095
7
Clostridium botulinium
tipo
E
82,2
2,5
9
Fuente:
Adaptado de
Toledo (
2007
).
2.3
. C
inética
La
cinétic
a
de
dest
ruc
ción
térmica
es
importante
para
caracterizar
el
proceso
térmico
de
un
producto
especí
fico
(
Skoglund,
2022
)
.
La
cinética
puede
ser
d
efin
id
a
como
el
e
studio
de
la
velocidad
de
reacción
la
cual
varí
a
co
n
mucho
s
facto
re
s
tales
co
mo
l
a
humedad,
pH,
t
emperatur
a,
conc
entrac
ión
y
otros
factores
de
procesamiento.
La
ecuación
de
la
velocidad
de
reac
ción
(
Rao
y
Lund,
1986
)
es dada como:
[
2.4
]
donde
C
es
la
concentrac
ión
del
componente
,
n
es
el
orden
de
reacción y k es la constante de velocidad
(
min
–1
).
Si
el
orden
de
reacción
fuera
uno
y
se
usara
para
descr
ibir
l
a
inactiva
ción térmica
de
esporas
bacteria
nas
cuando
C
repr
esenta
n
kC
dt
dC
=
-
42
la
conce
ntración
de
esporas
viable
s
y
t
es
el
tiempo.
Des
pués
de
reacomodar
e
integrar
sobre
el
tiempo,
l
a
solución
d
e
la
ecuación
diferen
ci
al
[
2.4
]
es
(
Moretti
de
Almeida
et
al.
,
2020
;
Kong
et al.
,
2007
):
[
2.5
]
la
cual
puede
ser
expresada
en
términos
de
logaritmos
n
aturale
s
como:
[2
.6
]
Así,
si
un
a
gráfica
se
milo
garítmica
se
co
nstruye
c
on
el
lo
garitmo
natural
de
l
a
concentración
de
esporas
viables
en
función
del
t
iem
po
de
exp
osición
a
una
temperatura
letal,
una
l
ínea
recta
se
produce
(
Ziabakhsh
Deylami
et
al.
,
2016
)
,
como
se
muestra
en
la
Figura
2.
3,
que
in
ter
cepta
el
ej
e
de
ordenadas
en
el
loga
ritmo
natural
de
la
concen
trac
ión
inicial
con
una
pendiente
–
k
(la
constante de
velocidad).
Ya
que
la
pe
ndi
ente
de
una
r
ecta
siempre
se
da
como
el
aumento
en
la
ten
dencia
,
las
unidades
de
la
c
onstante
de
vel
oc
i
dad
son
l
os
ciclos
p
o
r
unidad
de
tiempo
o
el
recíproco
del
tiempo
(t
–1
)
.
A
diferentes
temperaturas
letales,
líneas
rectas
sim
ilares
se
produciría
n
,
pe
ro
con
diferentes
pendientes,
como
se
muestra
en
la
fa
milia
de
curvas
en
la
Figura
2.4
,
en
la
que
T
1
,
T
2
y
T
3
re
pre
sentan
las
t
e
mperaturas
letal
es
cada
vez
mayores
con
las
consta
ntes
de
velocidad
correspondi
entes,
–k
1
,
–k
2
,
y
–
k
3
.
La
rel
ación
entre
k
y
la
tempera
tura
es
generalmente
modelada
por la ecuación de
Arrhenius
(
Badin
et
al.
,
2020
):
[
2.7
]
(
)
k t
exp
C
C
0
-
=
k t
C
C
ln
0
-
=
÷
÷
ø
ö
ç
ç
è
æ
÷
÷
ø
ö
ç
ç
è
æ
-
-
´
=
ref
a
T
1
T
1
R
E
ref
e
k
k
43
Figura
2.3
.
Gráfica
sem
ilo
garítmica
d
el
número
de
esporas
sobrevivientes
por
unidad
de
vol
umen
(concent
ración)
v
ersus
tiempo
pa
ra
esp
oras
bacter
ianas
viables
sujetas
a
temperatu
ra
letal
.
donde
E
a
es
la
energ
ía
d
e
activación
(J/mol),
k
ref
es
la
constante
de
vel
ocidad
a
la
tempe
ratura
de
refer
encia
T
ref
y
R
es
la
constante
de
lo
s
gases
(
J/mol
K).
El
uso
de
una
temperatura
de
referencia
asegura
que
l
a
cor
re
lación
entre
k
r
ef
y
E
a
no
sea
infinita.
La
T
ref
puede
se
r
el
valor
promedio
del
rango
de
tem
peratura ut
ilizad
o en el experimen
to
(Van Boeke
l,
1996).
Concentraci
ó
n de esporas viables (C)
(ciclos de logaritmo natural)
e
5
Concentraci
ó
n inicial (C
0
)
e
4
e
3
e
2
Pendiente = –
k
e
1
e
–1
e
–2
Tiempo (t)
Concentraci
ó
n de esporas viables (C)
(ciclos de logaritmo natural)
e
5
Concentraci
ó
n inicial (C
0
)
e
4
e
3
e
2
Pendiente = –
k
e
1
e
–1
e
–2
Tiempo (t)
44
Figura
2.4
.
Famili
a
de
curvas
de
esporas
sobrevivientes
graficadas
en
papel
semilogarítmico
mos
trando
l
a
concentración
d
e
esporas
viables
versus
tiempo
a
diferen
tes
t
emperaturas letales
.
Por
otra
parte,
el
valor
de
la
T
ref
puede
ser
opti
mizado
u
sando
el
problema
inverso
para
alcanzar
un
mejor
estimado
de
la
T
ref
(
Schwaab
et
al.
,
2008
;
Schwaab
y
Pinto
2007
).
Como
es
una
f
un
c
ión
expon
encial,
esta
puede
ser
descrita
por
una
lí
nea
recta
trazada
en
papel
semilogarítmico
c
uando
el
logaritmo
natural
de
la
constante
de
velocidad
es
trazada
co
ntra
el
recíproco
de
la
temperat
ura absoluta se muestra en la Figura
2.5
.
e
5
e
4
e
3
–
k
1
e
2
e
–
k
3
–
k
2
T
1
e
–
1
T
3
T
2
Tiem
po (t)
Concentración de esporas viables (C)
(ciclos de logaritmo natural)
1
e
–
2
e
5
e
4
e
3
–
k
1
e
2
e
–
k
3
–
k
2
T
1
e
–
1
T
3
T
2
Tiem
po (t)
Concentración de esporas viables (C)
(ciclos de logaritmo natural)
e
5
e
4
e
3
–
k
1
e
2
e
–
k
3
–
k
2
T
1
e
–
1
T
3
T
2
Tiem
po (t)
Concentración de esporas viables (C)
(ciclos de logaritmo natural)
1
e
–
2
45
Figura
2.5
.
Tr
az
a
do
de
A
rrhenius
mos
trando
la
dep
endenc
ia
de
la
temperatura
del
logaritmo
de
la
constante
de
vel
ocidad
(k)
para la inactivac
ión térmica de esporas bacterianas
.
La
m
ayoría
de
reacciones
en
al
iment
os,
t
ales
como
la
retención
de
nutrientes
,
factores
de
c
al
id
ad
y
des
trucción
mic
robian
a
sigue
n
una
cinét
i
ca
de
reacción
de
primer
orden.
Por
lo
tanto,
para
una
reacción
de
primer
orden
(n
=
1),
la
ecuac
ión
[
2.4
]
también
puede s
er
descrita como
:
[2
.8
]
donde
β
es
el
historial
ti
empo
temperatura
y
es
el
va
lor
integral
de la temperatura T(t) sobre el dominio completo de tiempo.
e
1
e
–
1
e
–
2
e
–
3
e
–
4
e
–
5
Pendien
te
=
–
(
E
a
/
R
)
Recíproco de la te
mperatura absoluta (1/
T)
Constante de velocidad de reacción (k)
(ciclos de logaritmo natural)
e
–
6
e
1
e
–
1
e
–
2
e
–
3
e
–
4
e
–
5
Pendien
te
=
–
(
E
a
/
R
)
Recíproco de la te
mperatura absoluta (1/
T)
Constante de velocidad de reacción (k)
(ciclos de logaritmo natural)
e
–
6
β
k
0
T
e
C
C
-
=
46
[
2.9
]
La
retenc
ión
puede
ser
cal
c
ul
a
da
para
cualqui
er
product
o
utilizando
la
ecu
ación
[
2.8
]
que
proporciona
los
parámetros
cinéticos
conocidos
para
un
componente
en
particular
(k
T
y
E
a
).
Para
l
a
i
nacti
vación
microbi
ana,
expresiones
similares
pueden
ser
utilizadas
c
on
los
parámetros
D
y
z,
donde
D
puede
ser
representado por la sigui
ente ecuación
:
[
2.10
]
Varias
técnicas
están
disponibles
para
evaluar
la
cinética
de
des
trucci
ón
térmica
de
mi
cr
o
or
g
anismos.
Tradicionalmente
el
uso
del
método
isotérmico
para
la
evaluación
de
los
parámetros
cinéticos
es
una
práctica
regula
r
en
la
industria
alimentaria.
El
l
n
C
es
trazado
versus
el
tiempo
a
diferentes
temperaturas
isotérmicas
.
La v
el
ocidad
cons
tante
k
p
uede
ser
obtenida
de
este
trazado
de
la
pendiente
de
las
líneas.
El
ln
k
puede
ser
graficado
versus
1/T
para obt
ener la
energía
de
activación
(pendiente
de
la
línea), E
a
.
Sin
embrago, si
la
gráfica de
ln C
versus el
tiempo no
es
una
l
ínea
recta,
e
ntonc
e
s
e
sta
puede
ser
considerada
cinética
de
reacción
de
orden
n
–
símo.
En
el
caso
de
la
reacción
de
orden
n
–
símo
[C
1–n
/(1
–
n)]
puede
ser
considerada
con
el
tiempo
y
minimizar
la
suma de
cuadra
dos la
cual
dará
el orde
n de
reacción
n.
Algunos
investi
gadores
mu
es
t
ra
n
que
el
uso
del
método
no
isotérmico en
vez del
método tradicional (isotérmico
o dos
pasos
de
regresión)
para
evaluar
los
pa
rámetros
cinéticos
de
degradación
resultados
más
con
fiables
que
el
método
no
isotérmico este
se
aproxima
al
ti
empo
real
de
pro
ce
s
am
i
ento
del
producto
(
Valdramidis
et
al
.
,
2008
;
Peleg
y
Norma
nd
,
2004
y
Dolan
,
2003)
.
El
método
no
isotérmico
o
regresión
no
lineal
en
un
paso
puede
ser
realizada
con
la
ecuación
[
2.8
]
para
estimar
los
parámetr
os
k
ref
y
E
a
utilizando
el
hi
storial
tie
mpo
–
(
)
dt
e
β
t
0
T
1
t
T
1
R
E
ref
a
ò
=
÷
÷
ø
ö
ç
ç
è
æ
-
-
z
T
T
0
0
10
D
D
-
´
=
47
t
em
p
eratura
del
producto.
El
método
no
isotérmico
es
generalmente
adecuado
para
productos
de baja
humedad
donde
la tempera
tura
u
niforme
no se puede conseguir al instante.
La
F
igura
2
.6
ilustra
conceptu
almente
la
interdepend
encia
ent
re
la
cinética
de
i
nacti
vac
i
ón
térmica
de
las
esporas
bacterianas
y
las
co
nsideraciones
de
tran
sferencia
de
cal
or
en
el
producto
alimenticio.
La
i
nactiv
ación
térmica
de
las
bacterias
por
lo
general
si
gue
cinética
de
pri
mer
orden
y
puede
ser
descrito
por
la
reduc
ción
logarítm
ica
d
e
l
a
concentración
de
esporas
bacterianas
con
el
ti
empo
para
cualquier
temperatura
letal,
como
se
muestra
en
la
familia
de
curva
s
de
la
parte
superior
en
la
Figura
2
.6.
Estas
son
conocida
s
como
las
curvas
de
supervivencia.
El
tiempo
de
reducción
decim
al,
D
,
se
expresa
como
el
tiempo
en
minutos
para
lograr
un
ciclo
logarítmico
de
la
reducción
de
la
concentración,
C
,
como
se
vio
ante
r
iormente
.
Según
lo
sugerido
por
la
familia
de
curvas
que
se
muestra
n,
D
depende
de
la
temperatura
y
var
ía
log
arítmicamente
con
l
a
te
mperatura,
co
mo
se
muestra
en
el
segundo
gráfi
co.
Esto
se
conoce
como
una
curva
de
la
muerte
térmica
de
tiempo
y
es
esencial
mente
una
lín
ea
recta
en
el
rango
de
temperaturas
empleada
en
la
esteriliz
ación
de
alimentos
(
Awuah
et
al.
,
2
007
)
.
La
pend
iente
de
la
cu
rva
que
descr
ibe
esta
relación
se
expresa
como
la
diferencia de
temperatu
ra,
z
, para
la
curva
que atravi
esa
un ciclo
logarítmico
. La tempe
rat
ura en el producto al
imenticio, a
su
vez,
es
una
función
de
la
temperatura
del
aut
oclave
(T
R
),
la
tem
perat
u
ra
inicial
del
prod
uc
to
(
T
I
),
la
ubicación
dentro
del
envase
(X
), la
difusividad
térmica del
producto (α),
y
el tiempo
(t)
en el caso de
un alimento
calentado por conducción
.
La
may
or
ía
de
estudios
cinéticos
para
la
destrucción
de
microorga
nismos
emplea
n
el
model
o
de
primer
orden,
a
pesar
que
las
esporas
pueden
presentar
diferentes
formas
en
las
curvas de destrucción.
48
Figura
2
.6.
Dependencia
tiempo
–
temperatura
de
la
cinética
de
inactivación
térmica
de
esporas
bacterianas
en
el
procesamiento térmico
.
En
la
Figura
2
.7A
se
muestra
un
a
subida
inicial
en
el
número
de
mi
cr
o
organismos
seguido
por
una
inactivación
de
primer
orden,
esto
ha
sido
observado
en
esporas
muy
ter
morresistentes.
La
Figura
2
.7
B
muestra
una
c
urva
de
inacti
vación
co
n
fase
“lag”.
La
Figura
2
.7
C
representa
la
curva
de
ina
ctivación
para
un
cultivo
C
0
log
C
1
D
T
1
T
2
C=C
0
e
xp
T
ref
(
1
)
D/ln10
Tiempo
(t)
1
log
D
z
D=D
ref
exp
(
T
ref
–
T
)
z/ln10
T
R
X
1
T
X
2
X
3
T
I
Temperatura
(T)
f(
α
)
T
=
f
(T
R
,T
l
,x,
α
,t)
Tiempo
(t)
C
0
log
C
1
D
T
1
T
2
C=C
0
e
xp
T
ref
(
1
)
D/ln10
Tiempo
(t)
1
log
D
z
D=D
ref
exp
(
T
ref
–
T
)
z/ln10
T
R
X
1
T
X
2
X
3
T
I
Temperatura
(T)
f(
α
)
T
=
f
(T
R
,T
l
,x,
α
,t)
Tiempo
(t)
49
mixto.
La
Fi
gura
2
.7
D
mu
estra
cola
la
curva
de
inactivación
,
c
ola
que
se
asocia
a
menudo
con
valores
N
0
muy
grandes
y
con
los
microorga
nismos que
tienen una
tendencia a
agruparse.
Figura
2
.7
.
Curvas
de
inactivación
m
icrobiana
:
(A)
con
subida
inicial
en
el
n
úmero
d
e
microorganismos
seguido
por
una
inactivación
de
primer
orden
,
(B)
con
fase
“lag”
,
(C)
para
un
cultivo mixto
y (D) con
cola
.
10 000
10 000
1 000
1 000
100
100
A
B
N
N
D
2,8
min
D
2,5
min
t
L
4,5
min
1 Ciclo
Log
Tiempo (min)
Tiempo (min)
0 2 4
6
0 2 4
6
10 000
10 000
1 000
1 000
100
100
A
B
N
N
D
2,8
min
D
2,5
min
t
L
4,5
min
1 Ciclo
Log
Tiempo (min)
Tiempo (min)
0 2 4
6
0 2 4
6
10 000
1 000
100
10
N
D
1
1,0
min
D
2
4,8 min
D
1,8
min
Tiempo (min)
0 2 4
6
Tiempo (min)
0 2 4
6
C
D
N
10 000
1 000
100
10
10 000
1 000
100
10
N
D
1
1,0
min
D
2
4,8 min
D
1,8
min
Tiempo (min)
0 2 4
6
Tiempo (min)
0 2 4
6
C
D
N
10 000
1 000
100
10
50
E
n
el
Cuadro
2.4
se
muestran
los
valores
z
correspondientes
a
componentes
microbiológicos,
nutrici
onal
es
y
organolépt
icos
d
eterminad
o
s
en
al
imentos, de
donde
se
p
uede
observar
que
los
valores
D
para
los
factores
de
calidad
son
mucho
mayores
que
para los microorganismos, así como los valores z.
Cuadro
2.4
.
Constantes
cinéticas
de
degradación
de
componentes
microbiológicos,
nu
tricional
e
s y org
an
olépticos
Componentes
z (ºC)
Esporas
de microorganismos
7–
12
Células
microb
ianas
4–8
Vitaminas
25
–
30
Proteínas
15
–
37
Enzimas
10
–
50
Calidad sensorial
25
–
45
Textura
17
–
47
Color
17
–
57
Fuente:
Ada
ptado de
Holdsworth (1997)
.
En
el
Cuadro
2.5
se
observan
valores
e
specíficos
de
valores
D
y
valores z
para
algunos
factores de calidad.
Cuadro
2.5
.
Constantes
cinéticas
de
degradación
de
factores
de
calidad
Reacción
Sustrato
D
(min)
z (ºC)
Degradació
n
de
ácido
asc
órbico
Arvejas
246
50,5
Oscurecimiento
no enzimático
Leche
12,5
26
Degradación de carot
eno
Paté de Hígado
43,6
25,5
Degradación de Tiami
na
Carnes
158
21
Degradación de clo
rofila
Arvejas
13,2
38,8
51
Degradación
de
pectin
meti
l
esterasa
Cítricos
0,053
14
Pérdida de cali
d
ad sensorial
Varios
12,5
26
Fuente:
Adaptado de
Toledo (
2007
).
2.4
.
Dete
rmi
nación
de
la
medida
de
la
resistenci
a
de
los
microorganis
mos
Para
realizar
un
a
buena
determinación
de
los
parámetros
cinéticos
(la
medida
de
l
a
resistencia
de
los
microorganismo
s)
al
tratamiento
térmico,
se
deben
tener
en
cuenta
tres
consideraciones:
§
La
pl
anificación
apropiad
a
de
las
prueb
as
experimentales
y
de los análisis microbiológi
cos
§
La propia ejecución de los ensayos en el laboratorio
§
El
análisis de los datos
Para
obte
ner
datos
adecuados
de
los
parámetros
D
y
z,
será
necesario
trabajar
con una
s
uspensión
homogénea
qu
e
contenga
un
cu
ltivo
puro
del
microorganism
o
que
se
desea
estudiar.
El
efecto
leta
l
del
tiempo
de
calent
amiento
debe
ser
uni
forme
para
todas
las
muestras
y
el
medio
de
cult
ivo
que
se
empleará
para
evaluar
los
microor
ganismos
sobreviv
ientes
debe
ser
aquel
que
brinde las
c
ondiciones óptimas de desarrollo.
Algunos
recipient
es
adecuados
y
sencil
los
de
implement
ar
en
el
laborat
orio
para
los
ensayos
experimentale
s,
son
los
que
se
detallan a continuación:
§
Tubo
de
vi
drio
sellado
al
calor,
c
onteniendo
2
ml
de
inó
culo. Cal
entad
o
en
baño
de agua
a
hasta
90ºC o
en
baño
52
de aceite
para
mayores temperaturas.
Con cultivo
posterior
para la
detección de los sobreviviente
s
(S
tumbo,
1973
).
§
Tubo
de
vidrio
con
tapón
de
algodón
o
tapa
rosca,
conteniendo
2
a
5
ml
de
inóc
ulo.
Calentado
en
baño
de
agua
a
has
ta
90ºC
o
en
baño
de
aceit
e
par
a
mayores
temperaturas.
Con
cultivo
posterior
para
la
detecci
ón
de
los sobreviv
ientes.
§
Tubo
cap
ilar
de
vidrio,
cont
eniendo
0,01
ml.
espec
ial
para
calentamiento
en
baño
de
aceite.
Con
culti
vo
poster
ior
para la d
etección de l
o
s
sobrevivientes.
§
Latas
TDT
(63,5mm
de
diámetro
x
9,5mm
de
alto),
con
capacidad
de
13 a
16
ml.
Cal
entadas
en
bañ
o
de
agua
hast
a
90ºC,
o
baño
d
e
aceite
para
temperaturas
mayores
(
Berry
et
al.
,
1989
)
.
Se
puede
incubar
el
sustrato
para
la
dete
c
ción
de sobreviviente
s (
Bhamidipati
y
Singh,
1996
).
Para
tempe
ra
turas mayores
de
90ºC se
pueden
emplear t
ambién
autoclaves
o
retortas
miniat
ura,
donde
se
colocarán
los
tubos
de
vidrio o las l
atas TDT
(
Guan
et al.
,
2003).
Como
no
es
posible
calentar
o
en
friar
i
nstantánea
mente
una
muestra,
siempre
exis
tirá
un
tiempo
de
demo
ra
(lag)
en
el
c
alentamiento
o
enfriamiento,
el
cual
debe
ser
minimizad
o.
Por
lo
que
será
nec
esario
determina
r
este
tiempo
con
el
fin
de
realizar
correcciones
posteriores
en
los
cál
culos
.
Estos
tiempos
o
“lag”
pueden
variar
desde
0,9
a
2
minutos
dependiend
o
del
tamaño d
e
la mu
estra y del me
d
io de calentamie
nto
Se
consideran
que
deben
tomarse
por
lo
menos
entre
5
a
7
tiempos
de
calentamien
to,
además
del
control
i
nicial.
Para
facilitar
el
recuento
de
las
colonias
será
necesario
realizar
53
diluciones
con
la
fin
alidad
de
cons
id
erar
el
c
onteo
en
aq
uellas
que presenten lecturas entre
30 y 300 colonias p
or placa.
El
personal
del
laboratorio
es
el
elemento
más
importante
en
el
mantenimie
nto
de
un
laborato
rio
de
prueb
as
microbiológicas
para
este
rilización.
Además
de
la
limpieza y
el
man
tenimiento
de
la
s
condiciones
adecuadas
durante
los
ens
ayos,
el
personal
debe
estar
debidamente
entrenado
en
la
elaboración
de
dilucio
nes
y
conteo
de
placas.
Además,
se
deben
elaborar
curvas
de
sobrevivencia
de
micr
oorganismos
conocidos
,
en
forma
peri
ód
ica
para
evaluar
el
margen
de
e
rror
experi
mental
del
l
aboratorio.
Existen
diferentes
m
etodologías
para
med
ir
la
termorresiste
ncia
de
los
microorganismos
que
se
di
vidir
en
dos
grupos
en
función
al
sistema
de
calentamiento:
indirecto
y
directo
(Brown
et
al
,
1988).
Los
primeros
mét
odos
(
indirecto
s)
,
se
caracter
izan
por
colocar
mi
croorganismos
en
puré
del
al
imento
o
en
soluci
ón
de
buf
fer
de
fosfato
,
en
tubos
capilare
s
de
vidrio
de
tamaño
pequeño
de
0
,7
mm
de
diámetro
inter
ior
y
se
calienta
la
suspensión
de
microorganismos
en
puré
o
buffer
de
fosfato
en
un baño te
rmosta
tizado
de
agua
(o aceite)
(
Mallidi
s y Sc
holefiel
d,
1985
,
Stern
y
Proctor,
1954).
También
este
método
de
calentamiento
puede
ser
continuo
(
Shin
et
al.,
1982;
Franklin
et
al
.,
195
8
).
Tiene
algunas desventajas
como la
demora
en
lograr
la
temperatura
de
prueba
(
fase
lag
),
lo
que
dificulta
tratamientos
por
encima
de
los
13
0°C
por
tiempos
co
rtos
(
UH
T
)
.
Los
segundos
método
s
(
directos
)
se
basa
n
en
la
mezcla
de
pequeñas
cantidades
de
micro
organismos
volúmenes
grandes
de
sustr
ato
caliente
con
agitación
dentro
d
e
un
tubo
o
depósito
hermétic
o.
Aquí
se
tienen
el
m
étodo
del
matraz
(
Sallami
et
al.
,
2006
;
Palop
et
al.
,
2003
;
Stumbo,
1973
)
y
el
de
los
t
ermorresistómetros
.
Algunos
t
ermor
re
s
is
tómetros
son
el
diseñado
por
Charles
Raymond
S
tumbo
en
1948
para
estudi
ar
la
re
sistencia
de
las
esporas
de
Clostridium
sporogenes
y
Clostridium
botulinum
54
(
Esteve
et
al.,
1999
;
Kooiman
y
Geers,
1975
;
Stumbo,
1949)
a
l
as
temperaturas
por
encima
de
los
100°
C
(Ma
llidis
y
Scholefield,
1985
;
Stumbo,
1953
;
Frank,
1955
).
En
la
Figura
2.8
se
aprecia
la
cámara
de
carga
(1),
la
cámara
de
tratamiento
(2)
,
la
cámara
de
descarga
(3)
,
la
placa
de
transporte
(4)
,
los
tubos
de
recogida
de
muestras
(5)
y
los
tubos para
recep
cionar
las
muestras
(6)
.
Figura
2
.8. Termorresistóm
etro de Stumbo.
Fuente: A
daptado de
Stumbo (1973)
y
Rodrigo et al.
(1991)
.
Otro
termorresistómetro
es
el
diseñado
por
P
fl
ug
y
Esselen
en
1953
que
es
una
modif
ic
ación
del
termor
resistómetro
d
iseñado
por
Stumbo
(
Silla
Santos
et
al
.
,
1992
)
.
Un
tercer
termorresistómetro
es
el
diseñad
o
por
David
y
Merso
n
en
1990
diseñado
para
el
estudio
de
parámetr
os
cinéticos
a temperaturas
altas
y
tiemp
os
muy
cortos
(
Van
Zuijl
en
et
al.,
2010;
Rodrigo
et
al.,
1997)
.
El
termorresistómetro
de
la
Figura
2.9
co
nsta
de
una
cámara
de
tratamiento
(1),
un
pis
tón
(2)
,
un
tubo
para
recepcionar
la
muestra
(3)
,
un
orificio
de
salida
de
la
termocupla
o
sensor
(4)
,
una
zona
de
carga
de
la
muestra
(5),
tubo
de
5
4
3
2
1
5
4
3
2
1
55
recogida
de
la
muestra
(6)
,
una
antecámara
(7)
,
un
manómet
ro
(8),
un
termómetro
digital
(9)
y
,
de
termocupla
s
o
sensores
(
10,
11
)
.
Figura 2
.9. Termorresistómet
ro de David y M
erson.
F
uente: Adaptado de
Rodrigo
et
al
. (
1991
).
Un
cuarto
termorresistómetro
es
el
de
la
Campdem
que
se
basa
en
los
ter
morresistómetros
antes
mencionados
(
Blasco
et
al.,
2004
;
Santos
,
1997
;
Sánchez
et
al.,
1995
;
Rodrigo
et
al.,
1993
;
B
rown
,
1988)
.
El
termorresistóm
etro
de
la
Figura
2
.10
consta
de
una
ent
rada
de
vapor
(1)
,
un
man
ómetro
(2)
,
un
sistema
de
arranque
(3)
,
una
cámara
de
t
ratamiento
(4)
,
un
termómetro
de
resistencia
de
plati
no
(5)
y
un
punto
de
carga
y
descarga
de
muestras
(6)
.
Un
quinto
termorresistómetro
es
el
TR
-
SC
diseñado
en
1989
y
puesto
en
manejo
por
los
Dres.
Condón
,
López,
Oria
y
Sal
a
en
la
Universidad
d
e Z
aragoza
(
André
et
al.
,
2019
;
Condó
n et
al.,
1993
;
Condón
et
al
.,
1992
;
C
ond
ón
et
al
.
,
1989
)
.
Trabaja
a
temperaturas
de
pasteurización,
as
í
como
de
esterilización
comercial
(
Raso et al., 1998
).
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
C
o
m
p
u
ta
d
o
r
a
1
2
3
4
5
7
8
10
11
C
o
m
p
u
ta
d
o
r
a
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
C
o
m
p
u
ta
d
o
r
a
1
2
3
4
5
7
8
10
11
Co
m
pu
tadora
56
Figura
2
.10.
Term
orresi
stómetro
de
Campdem
(Brown
e
t
al
.,
1988).
Fuente:
Adaptado de
Rodrigo
et al
.
(1991)
.
El
sexto
termorresistómetro
es
el
“Mastia”
diseñado
en
el
año
2003
y
puesto
en
manejo
por
los
Dr
es
.
Palop
,
Moreno,
Fernández
y
Esnoz
en
la
Universidad
de
Carta
gena
para
simular
trat
amientos
térmicos
que
se
aplican
comúnmente
o
con
frecuencia
en
la
industria
aliment
aria
(
Garre
et
al.
,
2020
;
Al
Fat
a
et al., 2017
)
.
1
2
3
4
5
6
1
2
3
4
5
6
57
El
termorres
istómetro
de
la
Fi
gura
2
.11
consta
de
un
v
aso
principal
(1)
,
un
e
je
de
agitación
(2)
,
una
h
élice
(3)
,
un
m
otor
(4),
una
r
esistencia
eléctrica
(5)
,
un
sistema
de
r
efri
geración
(6),
una
s
onda
(7)
,
una
j
ering
a
de
inyección
de
microorganismos
(8)
,
un
t
ubo
de
muestreo
(9),
un
sistema
de
n
itrógeno
seco
(10)
,
una
u
nidad
de
control
(11),
una
v
álvula
(12)
,
una
c
omputadora
(13)
,
un
puerto
de
i
nyección
(1
4)
,
un
m
anoreductor
(15)
,
una
v
ál
vula
de
enfriamient
o
(16),
un
sistema
de
a
gua
de
enfriamiento
(17)
.
(
Clemente
-
Carazo
et
al.,
2020
;
André
et
al
.
,
2019
;
Huertas
et
al.,
2015
; Conesa et al., 2009; Conesa et al., 2003
).
Figura
2
.11. T
ermorresistómetro “Mastia”.
Fuente: Ada
ptado de
Palop et al. (2003)
y
Al
Fata
et al.
(2017
).
Bibliogra
fía
§
Ağçam,
E.,
Akyıld
ız,
A.,
&
Dünda
r,
B.
(2018).
Thermal
pasteurization
and
microbial
i
nactivation
of
fruit
juices.
Fruit
Juices,
309
–
339.
doi:10.1016/b978
-0-
12
-
802230
-
6.00017
-5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
58
§
Al
Fata,
N.,
Georgé,
S.,
André,
S.,
&
Renard,
C.
M.
G.
C.
(2017).
Determination
o
f
reaction
orders
for
ascorbic
a
cid
degradation
during
sterilization
usi
ng
a
new
experimental
device:
The
thermoresistometer
Mastia
®.
LWT
-
Food
Science
and
Technology,
85,
487
–
492.
doi:10.1016/j.lwt.2016.08.043
§
Anderson,
W.
A.,
McClure,
P.
J.,
Baird
-
Park
er,
A.
C.,
&
C
ole,
M.
B
.
(199
6).
The
appli
cation
of
a
log
-
logistic
model
to
describe
the
t
hermal
inact
ivation
ofClostridium
botulinum213B
at
temperatures
bel
ow
121.1°C.
Journal
of
Applied
Bac
teriology,
80(
3),
283
–
290.
doi:10.1111/j.1365
-
2672.1996.tb03221.x
§
André,
S.,
Leguerinel,
I.,
Pa
lo
p,
A.,
Desriac,
N.,
Planchon,
S.,
&
Mafart,
P.
(2019)
.
Convergence
of
Bigelow
and
Arrhenius
models
over
a
wide
range
of
he
ating
temperatures.
International
Journal
of
Food
Microbiology,
291,
173
–
180.
doi:10.1016/j.ijfoodmicr
o.2018.11.019
§
Awuah,
G.
B.,
Ram
aswamy,
H.
S.,
&
Economides,
A.
(2007).
Thermal
processing
and
quality:
Principles
and
overview.
Chemical
Engi
neering
and
Processing:
Process
Intensification,
46(6),
584
–
602.
doi:10.1016/j.cep.2006.08.004
§
Badin,
E.
E.,
Rossi
,
Y.
E.,
Montenegro,
M.
A.,
Ibar
z,
A.,
Ribotta,
P. D.,
&
Lespinard,
A. R.
(2020).
Thermal
processing
of
raspberry
pulp:
effect
on
t
he
color
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70
71
E
nvases para el
procesamiento térm
ico
3.1
.
Introducción
Las
funciones
de
los
envases
es
la
de
contener,
proteger
(
Lee,
2010
)
,
informar
y
atraer
al
mínimo
cos
to
(
Coles
y
Kirwan,
2011
)
.
La
selección
de
los
enva
ses
es
deter
minada
por:
fa
cilidad
d
e
manipula
ción,
r
apidez
de
l
lenado,
facil
idad
de
cier
re,
facilidad
de
pr
ocesado
,
forma/diseño,
impresi
ón/etiquetado
(
Barthel,
2009
)
,
caducidad
requ
erida
par
a
el
producto
(d
et
erminada
por
la
composic
ión
del
envase,
compati
bilid
ad
del
producto/recipie
nte
y
t
emperatura
de
al
macena
je),
utilid
ad,
necesidades
del
cons
umidor,
requ
isitos
legales/ambi
entales
,
deterioro
por
agentes
mecánic
os,
características
d
e
permeab
ilidad, cambios
de
temperatura,
transmisió
n
de
luz,
consideracion
es
qu
ímicas
y
bioquímicas
y
consideraciones
microbiológicas
y
biológicas
(
Krochta,
2019)
.
3.2
. Envases
de hojalata
Entre los
envases
principales
tenemos
a las
lata
s cu
ya
fabricació
n
es
de
h
ojalata
que
es
u
na
lámina
delgada
a
base
de
acero
(99%
de acero y
1% d
e
estaño)
. Al
principio
el estaño de lo
s
envases de
hojalata
e
staba
destinado
a
facilitar
la
construcción
de
los
mismos po
r solda
dura
y a reducir la interac
ción
quí
mic
a
entre loa
aliment
os
y
el
acero
(h
ierro)
base
de
la
lámina
me
tálica
(
Berk,
2018
)
.
El
es
t
año
en
la
hojalata
s
e
prese
nta
en
forma
de
liga
Fe/S
n
2
y
sobre
esta
capa,
e
n
la
forma
más
libre,
o
sea,
poco
adherida sobre la liga.
La cuanti
ficaci
ón del
e
staño existente e
n la
ho
jalata
puede
ser
deter
mi
nada
por
métodos
f
ísicos
o
químicos,
3
Cap
í
tulo
3
Capítulo
72
también
cl
asifi
cados
como
no
destructivos
y
des
tructivos,
respectiv
amente.
El
método
gravi
métrico
es
el
más
simple
de
todos,
pues
consiste
en
desestañar
quím
ica
mente
la
mu
estra
y
determina
r
el
es
taño
p
or
dif
erencia
de
peso.
En
la
Figura
3.1
se
encuentra
la
convenció
n
par
a
identificar
hojas
con
esta
ñado
diferenciado
(
Featherstone,
2015
).
Fi
gura
3.1
.
Convención
pa
ra
identificación
de
hojalatas
con
revestimiento dife
rencial
para el
lado de mayo
r revesti
miento
.
Fuente:
Adaptado de
Mira
nda
-
Zamora
y
Teixeira
(2012).
A
me
dida
que
el
depósito
de
estaño
ha
ido
progresivamente
reduciéndose
y
al
fin
de
minimizar
la
disolución
del
h
ierro
y
el
acero
en
el
alimento
enlatado,
se
han
i
do
desarrollando
una
serie
de
esmaltes
y
l
acas
para
el
recubrimi
ento
i
nterno
de
los
envases
de
me
t
al
.
Debiendo
cumpli
r
las
siguien
tes
exigencias:
no
ser
tóxicos,
minimizar
los
cambios
de
color
y
no
impartir
sabor
ni
olor
a
los
al
imentos
(Hayes,
1987).
Al
gu
nos
envases
de
hoj
ala
ta
se
usa
n,
de
f
orma
intencional,
sin
recub
rir
intername
nte
los
cuerpos,
p
ara
p
er
mitir
que
se
disuelva
pa
rte
del
estaño,
con
lo
Revestimiento
igual
Revestimiento diferencial
(identificación para el lado de mayor revestimiento)
12,7
25,4
E 2,8/2,8
E 5,6/5,6
E 8,4/8,4
E 11,2/11,2
D 5,6/2,8
D 8,4/2,8
25,4
D 8,4/5,6
D 11,2/5,6
3
8,0
38,0
12,
7
38,0
50,8
D 11,2/2,8
D 2,8/1,1
[
mm
]
Revestimiento
igual
Revestimiento diferencial
(identificación para el lado de mayor revestimiento)
12,7
25,4
E 2,8/2,8
E 5,6/5,6
E 8,4/8,4
E 11,2/11,2
D 5,6/2,8
D 8,4/2,8
25,4
D 8,4/5,6
D 11,2/5,6
3
8,0
38,0
12,
7
38,0
50,8
D 11,2/2,8
D 2,8/1,1
[
mm
]
73
que
se
decol
ora
y
abrill
anta
el
al
imento,
pero
la
tapa
y
el
f
ondo
protegidos
por
lacas.
Algunos
ejemplo
s
de
alimentos
con
latas
sin
cuerp
o
recubierto
y
t
apa
y
fondo
recubi
erta
s
son
los
productos
lácteos
y
de
ri
vados
de
tomate
(
Berk,
2018
a)
,
e
n
la
Figura
3.2
se
observa
una
lata
(envase
de
metal)
sanitaria
o
de
tapa abierta para
el enlatado de ali
ment
os.
Figura
3.2
. Lata
san
itaria
para el enlatado de alimentos
.
Fuente: Adaptado de
Miranda
-
Zamora
y
Teixei
ra
(2
012).
Los revestimientos fenólicos
se util
izan
en productos
pesq
u
eros y
cárnicos
ofrecen
más
permeabilidad
que
los
oleorresinosos,
pero
son
i
nadecuados
y
poco
flexibles
para
l
atas
con
cuerpos
con
cordones,
al
igual
para
fon
dos
y
tapas.
Los
epoxi
fenó
licos
son
empleados
p
ara
productos
curad
os.
Los
orga
nosoles
utilizados
e
n
tapa
s
y
fondos
por
su
flexibilidad.
En
el
Cuadro
3.
1
se
muestran
las
aplic
aciones
y
car
acterísticas
de
reves
timientos
(lacas) hab
ituales.
Abre fácil
Doble cierre
Cuerpo de la lata
Cordones
Costura lateral
engatillado
Fondo colocado por
el fabricante del envase
Cierre del envasador
Tapa colocada
por el envasador
Abre fácil
Doble cierre
Cuerpo de la lata
Cordones
Costura lateral
engatillado
Fondo colocado por
el fabricante del envase
Cierre del envasador
Tapa colocada
por el envasador
74
Cuadro
3.1
. A
plica
ciones y características
de l
o
s revestimientos
Revestimientos
Aplic
ación
Flexib
ilidad
Adhesión
Re
sistenci
a
al
procesamiento
térmico
Fenólicos
Frutas,
vegetales,
carne
Mala
Mala
Muy buen
a
Epoxi
–
Fenólicos
Am
p
lio
uso,
pueden
ser
pigm
entados
con
Al,
ZnO
;
car
acterísticas
que
dependen
de
l
a
formulación
Buena
Buena
Buena
Viní
licos
Bebida
s
Excelente
Buena
Mala
Organosoles
Largo
uso
en
latas
de
dos piezas
Muy buena
Muy buena
Bu
ena
Acrílicos
Pig
mentada
con TiO
2
Bu
ena
Muy b
uena
Media
Epox
i–
úreas
Bebidas
Buena
Buena
Media
Poliésteres
P
igmen
tada
con TiO
2
Buena
Buena
Buena
75
Los
cordones
en
las
l
atas
f
ue
ron
introducido
s
por
prime
ra
vez
en
1970
y
fue
comúnmente
utili
zado
en
1975
–8
0.
Más
recientem
en
te,
un
n
uevo
diseño
de
cordones
fue
desarrol
lado
por
Hoogovens
(Figura
3.3
)
.
Este
diseño
tien
e
una
profundi
dad
c
onstante de
cordon
es de
0,4 mm
y u
na incl
inación
de
diferentes
cordones
de
3,67mm
en
los
extremos
de
lo
s
20
c
ordone
s
de
2,68mm
en
el
medio.
Los
c
ordones
de
las
tap
as
contro
l
an
el
modo
de
c
olapso
axial,
y
lo
s
cordones
de
l
centro
más
peque
ño
s
m
aximizan
la
re
sistencia
de
los
p
aneles.
Los
cordones
ti
ene
n
el
efecto de
reforzar
la pared
lateral, permiti
endo así
una reducción
en
el
espes
or
del
metal,
s
i
n
comprome
ter
el
ren
dimiento.
En
el
proceso
d
e
autoclavado
o
retortado
de
los
alimentos
proces
ados
con
calor
indu
ce
presiones
posit
ivas
y
negativas dentro
de
la
lata
en
las
di
ferentes
etapas
(
Campden
BRI
,
1980
).
La
lata
debe
soportar
una
gran
presi
ón
inte
r
na
que
se
produce
cu
an
do
el
pr
oducto se
calie
nta,
esta
resistencia
es
en
su
mayoría
otorgados
por
l
os
anillos
de
expansión
de
l
as
tapas
de
las
l
atas
(
Hanlon
et
al.
,
1998
).
Figura
3.3
.
Nuevo di
seño de
cordones
.
También
debe
resistir
l
a
presión
externa
a
causa
de
los
panel
es
a
la
d
iferencia
de
pr
e
sión
en
las
primeras
etapas
del
tratamie
nto
76
en
au
tocla
ve, mient
ras que
todavía
hay
un
pequeño vacío
dentro
d
e
l
a
lata,
y
la
presión
de
vapor
de
agua
ac
túa
fuer
a
de
l
a
lata.
Los
cordones
circunferenciales
en
las
paredes
pueden
a
umen
ta
r
en
gr
an
medida
la
res
istencia
a
la
implosión.
Sin
embargo,
los
cordone
s
tam
bién
reduce
n
la
resistenc
ia
a
la
carga
vertical,
lo
cu
al
es
importante
durante
el
llen
ado,
al
mace
namiento
y
manipula
ción,
y
p
or
lo
ta
nto
un
c
ompromiso
en
tre
el
perfi
l
de
de
los
co
rdone
s,
la
inclinación
y
l
a
prof
undidad
debe
ser
logrado
.
Los
cordones,
el
es
pesor
y
l
a
dureza
del
metal
son
tres
variables
que
el
dis
eñador
puede
usar
para
optimizar
el
ren
d
im
iento
posible.
La
Figura
3.4
muestra
cómo
estos
tres
fact
ores
se
pueden combin
ar
en el
diseño de un
a de
t
erminada
lata
.
Figura
3.4
.
Relación
entre los
cord
ones, el
espesor del
metal y la
dureza en el dis
eño de
la la
ta
.
Generalmente,
las
dimensiones
d
e
una
lata
s
on
expr
esadas
con
dos
números
con
tres
dígitos
c
ada
uno.
El
primer
dí
gi
to
repr
e
senta
las
pulga
das
completas
mientra
s
que
los
otro
s
dos
dígitos
repre
sentan
unidades
fraccionales
en
un
dieciseisavo
de
una
pulgada.
El
primer
número
de
los
tres
dígit
os
es
el
d
iámetro
de
la
lata
mientra
s
que
el
s
egundo
númer
o
de
t
res
dígitos
es
la
altura
de
la
lata.
Por
ejemplo,
uno
lata
diseñada como
307 x
403,
es
3
–
7/16
pul
gadas
de
diámetro
y
4
–
3/16
pulgadas
d
e
altura.
En
e
l
sist
ema
métrico
decimal,
los
tamaños
se
da
n
en
mm.
E
n
el
Espesor –
0,21
mm
Dureza –
Est
á
ndar
Cordones
Espesor –
0,21
mm
Dureza –
Alta
Cordones
Espesor –
0,26
mm
Dureza –
Est
á
ndar
Sin cordones
Espesor –
0,21
mm
Dureza –
Est
á
ndar
Cordones
Espesor –
0,21
mm
Dureza –
Alta
Cordones
Espesor –
0,26
mm
Dureza –
Est
á
ndar
Sin cordones
77
Cuadro
3.2
se
muestran
los
diámetros
estánd
ar
de
latas
cilíndric
as
en uni
dades imperiales
y m
étricas
.
Cuadro
3.2
.
Diámetros nominales de
lata
s cilíndricas
Unidades imperial
es
Unidades métrica
s
20
2
52
21
1
65
300
73
307
83
401
99
404
10
5
502
127
603
153
610
168
700
176
Fuente: A
daptado d
e
Downing
(1996).
La
s
dimensi
ones
de
las
lata
s
rectangulares
están
da
das
por
tres
grupo
s
de
nú
mer
os
:
los
dos primeros
grupos
son
dimensiones
de
la
base
y
la
tercera
es
la
di
mensión
de
l
a
alt
ura.
En
el
Cuadro
3.
3
se muestran algunas de
las lata
s má
s usadas
para alimentos.
Cua
dro
3.3
.
Ejemplos
de
tama
ños
comunes
de
l
atas
para
alimentos
Tipo
Cap
acida
d (cm
3
)
Dimensiones (mm)
Latas cilíndricas
142
55
x
67
212
65
x
71
212
73
x
58
236
65
x 78
335
73
x
88
340
99
x
52
350
83,7
x 69
425
73
x 1
09
Fue
nte: Adaptado de
Lópe
z
(1981).
78
Cuadro
3.3
.
Ej
emplos
de
tamaños
comunes
de
latas
para
alimentos
[c
on
tinuació
n]
Tipo
Capacidad
(cm
3
)
Dime
nsiones (mm)
Latas cilíndricas
850
99
x
118
945
99
x
123
Latas rectangulares
75
104
x
59
x
19
1
25
104
x
59
x
28
150
154
x
55
x
23
2
50
105
x
76
x
38
Fuente:
Adaptado de López (1981).
La
capacidad
se
expre
sa
re
dondeando
el
número
de
cm
3
de
ma
nera que l
a última cifra sea
cero o ci
nco.
El
envase
metálico
cilíndrico
de
doble
cierre
es
u
no
de
los
más
utilizados
en
l
a
indu
stria
de
a
limento
s (
Etayo
et
al.
,
2003
)
,
e
l
cual
puede
ser
de
ace
ro
o
aluminio,
que
cumple
con
e
l
requisito
de
poder
ser
sellado
herméticamente
y
as
í
garantiz
ar
la
conservación
de
los
pr
oductos
alimenticios
durante
su
p
rocesamiento
y
posterior
almace
na
miento.
El
ci
erre
her
mé
ti
co
o
engar
golado
se
c
ompone
de
cinco
doblece
s
de
hojalata
(siete
doble
ces
e
n
el
cruce
del
cierre
lateral)
entrelazados
o
dobl
ad
os
y
apretados
fi
rmemente.
E
l
engargol
ado
se
realiza
en
dos
operaciones
denominadas
como
primera
y
se
gun
da
operación
(
Moran
,
1995
).
La
función
de
la
p
rim
era
operación
es
la
formación
de
l
os
ganchos
d
e
cue
rpo
y
tapa
(
Berk,
2018b
)
;
la
segunda
prensa
firmemente
los
ganchos
formados
da
nd
o
con
esto
la
herme
ticidad
d
el
cierre
(
Dantas
y
Dantas,
2016
).
Las
partes
qu
e
forman
un
enga
rgola
do
son:
L
gc
=
l
ongitud
de
l
gancho
del
cuerpo
,
Lgt
=
l
ong
itud
del
gancho
de
la
t
apa
,
L
dc
=
l
ongitud d
el en
gargolad
o
,
E
t
= e
spesor de
la lámina de la tapa
y E
c
=
e
spesor
de
la
lámina
d
el
cuerpo
.
Con
estos
valores
se
puede
determinar
la
h
ermeticidad
del
cierre
mediante
el
cálculo
del
porcentaje
de
traslape
o
solap
ado
indica
el
grad
o
de
sobreposición
que
existe
entre
los
ganchos
de
la
tap
a
y
del
79
cuerpo.
Para
que
un
cierre
sea
seguro,
deb
e
tener
un
val
or
porcentual d
e
solapado
lo más a
lto po
sible
:
[
3.1
]
La
Metal
Bo
x
(
1973)
consi
dera
que
un
engargolado
es
adecuad
o
cuando
su
porcentaje
de
t
raslape
es
superior
a
l
45
%.
Para
fines
de
l
análisis
del
dob
le
cier
re
(
engargola
do)
se
deben
efe
ctuar
medicione
s en c
uatro pun
tos del cierre:
§
A 0
,5”
a la derecha e izquierda del cie
rre later
al
.
§
E
n el l
ado opuesto al
cierre latera
l.
§
En el
cruce del cierre lateral.
La inspecció
n del cierre se pued
e dividir e
n:
Ext
erna que in
cluye medición de:
§
Longit
ud del
engargolado
§
Es
pesor del
enga
rgolado
§
Pro
fundidad del engargolado
§
Al
arga
miento
(a
umento
de
longitud
en
el
cierre
lat
eral)
Intern
a que incluye medición de:
§
Longitud del gancho d
e la t
apa
§
Longitud d
el
gancho del cuer
po
§
Espesor
de l
a lámina de la tapa
§
E
spesor de la lámina d
el cuer
po
Otra
forma
de
cali
ficar
el
c
ierre
es
mediante
la
evalua
ción
de
la
co
mpacidad
o
índice
de
compactación
o
ajuste
del
doble
cierre
(C)
,
la
cual
nos
indica
el
grado
de
cont
ac
to
de
las
di
stintas
capas
que
conforman el cierre, est
a
me
dición se expresa
en porce
ntaje.
Se
define
como
la
relación
entre
la
suma
de
los
espesores
de
la
s
distintas
capas
de
hojalata
y
el
espesor
del
cierre.
Como
en
el
(
)
(
)
100
E
1,1
E
2,2
L
L
E
1,1
L
L
%Traslape
c
t
dc
dc
t
gt
gc
´
´
+
´
-
-
´
+
+
=
80
cierre
interviene
n
tres
capas
de
hoj
al
ata
de
la
tapa
y
dos
del
cue
rpo, la fórmula se
puede
expresar:
[
3.
2]
Siendo:
E = Espes
or del doble ci
erre
E
t
= Espeso
r de la lámina de la tapa
E
c
= Espeso
r de la lámi
na del cuerpo
Un
compac
tado
el
eva
do
indica
un
cierr
e
apretado
y
con
menos
pos
ibilid
ades
de
poros
o
fugas.
En
la
práctica
se
esta
bl
ece
l
a
sigu
iente e
scala
:
C > 85% =
doble ci
erre muy buen
a
75% <
C <
85% =
doble cierre buena
C
<
75%
=
dobl
e
cie
rre
sujeta
a
problemas
de
recontaminación
(
cierre peligroso)
La
s
ecc
ión
tr
ansversal
de
un
doble
cierre
fina
l
se
muestra
en
la
Figura
3
.5.
Se
v
erá
que
algunas
de
e
stas
dimensiones
se
pu
ed
e
n
tomar
desde
el
e
xterior
del
cierre
final
,
mientras
que
otros
sólo
se pueden me
dir a partir de una vista en sección transversal.
La
pr
imera
operación
de
l
doble
c
ierre
forma
los
cinco
espesores
de
láminas de hojala
ta
dobladas,
en
cu
anto la
segunda operación
los
aplana
y
apri
eta
firmemente
p
ara
pr
oducir
el
cerrado
hermético
.
Estructuralmente,
el
doble
cierre
es
formado
por
tres
espesore
s
d
el
material
de
la
tapa y
de
dos
espeso
res
d
el
material
del
cu
er
po,
conj
untamente
con
el
comp
uesto
sellante
que
llena
los espacios
vacíos.
100
E
E
2
E
3
%C
c
t
´
´
+
´
=
81
Figura
3
.5. Componen
tes principales de un d
o
ble cierr
e
.
Fuente: Adaptado de
Dantas
y
Dantas
(2016).
La
Figura
3.6
presenta
las
dos
et
apas
de
la
operación
del
doble
cierre.
Altur
a de cierre
Gancho de
la tapa
Tras
lape
o
sola
pado
Gancho de
l cuer
po
Profundi
dad
Anchura de ci
err
e
Espesor del
cuerpo
de la lata
Espesor de l
a tapa
Altur
a de cierre
Gancho de
la tapa
Tras
lape
o
sola
pado
Gancho de
l cuer
po
Profundi
dad
Anchura de ci
err
e
Espesor del
cuerpo
de la lata
Espesor de l
a tapa
Panel de cierre
de la tapa
Avellana
do de
la tapa
Pared del cuer
po
de la lata
Parte de la tapa coloc
ada
sobre la brida
del cuerpo
Después de la
primera operació
n
Después de la
segunda op
eración
Panel de cierre
de la tapa
Avellana
do de
la tapa
Pared del cuer
po
de la lata
Parte de la tapa coloc
ada
sobre la brida
del cuerpo
Después de la
primera operació
n
Después de la
segunda op
eración
82
Figura
3
.6. Etapas en la
fo
rmaci
ón de
un
dobl
e
cierre
.
Es
importante
esclarecer
que,
hasta
el
año
de
1989,
existía
solamente
el
tipo
de
doble
cierre
presentado
anteriormente
o
el
“cl
ásico”
.
Ent
re
tanto,
fue
desarro
llado
y
p
atentado
en
el
B
rasil
un
nuevo
proceso
mecánico
para
el
cerr
ado
d
e
lat
as,
llama
do
comerci
a
lmente
“econoseam
”
(Figura
3
.7
),
el
cual
pre
senta
ventajas
en
relaci
ón
al
doble
cierre
normal,
tales
como:
economía
de
materi
al,
diseño
má
s
apropiado
para
el
apilamie
nto, entre ot
ros
.
Figura
3
.7. Nuevo diseñ
o de cierre
–
“eco
nos
eam”
.
En
la
práct
ica,
es
te
punto
de
vista
se
puede
obte
ner
ya
sea
co
rtando
a
través
del
cierre
o
el
uso
de
tecnología
de
rayos
X
disponibles
en
la
ac
tualidad
de
los
fabricantes
de
i
nstrument
os
especializad
os
(Figura
s
3
.8
y
3
.9
)
.
La
última
tecnología
elimi
na
la
83
necesidad
de
n
ingún
corte
y
permite
ahorrar
tiempo
c
uando
se
re
quieren
mú
ltiples
puntos
de
vista
desde
diferentes
posiciones
alrededor
de
l
cierr
e
.
También
permite
al
cierre
ser
visto
en
condiciones
nor
m
ales
de
operación.
Algunos
parámetros
no
se
pued
en
me
dir
directament
e
de
la
sección
transversal
del
cierre
,
sino
que
requieren
simple
cálculo
mat
emático
para
deducir
el
resultado
(
Krochta,
2019)
.
Uno
de
estos
fabri
cantes
de
instru
mentos
pa
ra
evaluar
el
do
ble
cierre
es
la
Quality
By
Vision
,
empresa
i
srae
lí,
q
uien
desde
el
año
1993
fabrica
unidades
ópticas
en
alta
definici
ón pa
ra
realizar
med
idas
d
e l
os envases
de
m
etal.
Los
parámetros
del
doble
cierre
de
las
lat
as
se
pueden
medir
ut
iliza
ndo
el
sistema
SEAMe
tal
9000
(
Quality
by
Vision
,
2011
)
(Figura
3
.8
).
Se
co
mpone
d
e
l
eq
uipo
de
cierre
,
un
a
unid
ad
óptica
y
el
software
(
Figura
3.
9
).
Con
el
fin
de
medi
r
con
precisión
lo
s
parámetros
de
cierre
,
una
sección
limpia
y
p
recis
a
de
l
cierre
con
muy
poca
o
ni
nguna
defor
maci
ón
d
ebe
se
r
reali
zada.
Esto
se hace
con
el
eq
uipo
de
cierre
con
d
iscos de
hoja
de
s
ier
ra
doble
manteniendo
12,9
cm
y
gira
ndo
a
una
velocidad
d
e
500
rpm.
Se
real
izan
dos
cortes
simultáneamen
te.
Una
vez
que
s
e
hace
el
corte,
la
p
arte
inte
rior
es
empujada
dentro
de
un
conductor
de
cabeza
l
sin
tornillos,
para
que
las
seccio
nes
de
corte
se
pu
eda
n
ver
a
través
del
analizador
de
ci
erre
.
En
general
tres
cortes
se
hacen
e
n
una
lata,
uno
tras
otr
o
med
iante
l
a
rotaci
ón
de 1
20º
aproximadame
nte
.
Los
parámetr
os
de
doble
cierre
como
longitud
del
gancho
del
cuerpo
(L
gc
),
l
ongitud
del
gancho
de
la
tapa
(L
gt
),
l
ongitud
del
engargolado
(L
dc
),
e
spesor
de la
lámina
de
la tapa
(E
t
),
e
spesor
de
la
lámina
del
cue
rpo
(E
c
)
,
etc
.
se
p
ueden
medir
utilizand
o
el
anal
izador de
cierre
SEA
MetalHD
(Figura
3
.9
).
84
Figura
3
.8.
I
nstr
umentos
especializados
(a)
Equipo
de
doble
cierre
y
(b)
a
nalizador de doble cier
re
(Qual
it
y By Vision,
2011
).
(a
)
(
b)
(a)
(b)
85
Figura
3
.9
.
Software
para
determ
inar
los
p
arámetros
de
do
ble
c
ierre de
env
ases d
e metal
(Quality
B
y Vision,
2
011
).
En
la
prepar
ación
para
la
examinac
ión
externa
de
las
latas
hay
que
examinar
la
lata
de
la
oxid
a
ción
y
las
fugas
de
la
sig
uiente
manera
.
Examine
la
s
uperficie
exter
ior
de
la
etiqueta
pa
ra
detectar
s
ignos
de
óxido
subyacente
.
Te
nga
en
cuenta
que
los
bordes
de
l
a
etiqueta
del
traslape
y
asegurar
la
posición
de
la
etiqueta
en este
punto
con tira
s cortas
de
cin
ta adhesiv
a
sobre
e
l
cierre
. Con
un cuchillo
a
filado cortar
l
a
etiqueta
vertical,
frente al
tra
slape
,
como
se
ilustr
a
y
part
e
con
cuidado
de
la
lata
para
loc
alizar
cual
quier
mancha
de
óxido
o
mancha
en
la
etiqueta
debido
a
fi
ltraciones
en
el
cuerpo
o
el
cierre
.
Si
a
lgunas
ma
nchas
de
óxido
en
la
etique
ta
son
uniformes
y
de
color
claro,
la
fuga
es
poc
o
pro
babl
e,
pe
r
o
si
una
ma
nch
a
de
óxido
tiene
un
área
más
oscur
a
entonces
el
i
nterior
de
la
l
ata
se
puede
perforar.
Pruebe
la
zona
oscura
con
una
aguja
fi
na
para
comprobar
si
hay
u
n
agujero
pequeñísimo
.
R
eti
re
la
et
i
queta
y
examine
vi
sualmente
el
cierr
e
pa
ra
d
e
tectar
cu
alqui
er
signo
de
pérdi
da
de
producto
o
86
irregularid
ad.
Cualquier
defecto
fí
sico,
por
ejem
plo,
un
“
agujero”
, como se muestra en la ilustración,
podrí
a ser un punto
d
e fuga.
Mire
el
cierre
a lo
la
rgo de u
n
a lí
nea cas
i paral
ela a
la del
cuerpo
de
la
l
ata,
y
examine
la
línea
de
contacto
entre
la
junta
y
el
cuerpo
de
la
lata
por
la
falta
de
hermeti
cidad
como
se
muestra.
Compru
ebe
que
las
dos
juntas
se
pare
cen
y
comience
a
estrechar
.
En
el
caso
de
u
n
c
ierre
fl
o
jo
,
hay
una
difere
ncia
más
obvia en
el
p
unto
marca
do “
x”
.
Examine
el metal de los
extremos
de
la
fractura
mediante
la
codific
ación
de
la
impre
sión
profunda
o daños al
área de remache de cualquier
carac
terística
de gan
cho
y
de
fractura
de
metal
del
cuerpo
e
n
las
extremidades
de
abolladuras
pr
ofun
das
o
en
las
l
íneas de
ci
erre
. Si
el contenido es
sólido,
examinar
fractura
de
la
tap
a
,
que
puede
esta
r
prese
nt
e
sin
fugas
del
producto
.
Col
oqu
e
etiquetas
a
las
latas
para
la
ho
ja
de
trabajo.
Limpie
la
pa
rte
ex
terio
r
de
la
lata
con
ag
ua
fría
y
jabón pa
ra e
limi
n
ar el pol
vo
y la grasa.
Registre
las observaciones
de la apariencia externa de l
a lata.
3.3
.
E
xa
men preliminar
de las lat
as
3.3
.1.
Apertura
Proced
imiento
(
a)
Sumerja
e
l
extremo
no
codificado
de
la
l
ata
en
una
s
ol
ución
que
contiene
100
a
300
ppm
de
cl
oro
p
or
lo
menos
durante
10
minutos
Retirar
el
ex
ceso
de
líquido
de
drenaje,
luego
limpie
la
parte
sup
erior
de
la
lata
con
un
70%
de
alcohol
y
dejar
que
se
evapo
re
.
(b)
Man
tenga
la
parte
superior
desinfe
cta
da
c
ubier
ta
con
una
pla
ca estéril.
(c) C
ompruebe
la
p
resión /
vacío dentro de la lata, si
es posible.
(d) Abra
el final
no codificad
o
de la
lata
o un
a
pequeña
área de
la
que
termina
con
un
abrelatas
estéril.
Evite
cortar
el
borde
y
dañar
cualquier
mar
ca
del
código.
Remueva
el
contenido
de
la
la
ta.
Para
las
latas
gra
nde
s,
es
necesario
que
se
abra
alrededor
de las paredes laterales.
87
(e)
Corte
una
secci
ón
del
cier
re
y
mi
da
sus
dimensiones
anchura
de
ci
er
re
y
altu
ra
de
cierre
.
Use
un
micróm
etro
o
una
pequeña
regla
d
e
qu
e
la
s
ran
uras
de
distint
os
anchos
que
sirve
n
como
in
dicadores para hacer
las mediciones.
Examine
el cierr
e
de corte
bajo
c
on
una
lupa
de
mano
para
los
posibles
defectos.
Exam
ine
el
cierre
lateral
de
hermeticidad
,
unión
de
sold
ada
con
tin
ua
y
cual
quier
d
efecto
en
los
dos
extremos.
La
integridad
de
l
cierre
es
muy
depen
diente
de
la
forma
en
q
ue
los
pliegues
u
hoj
as
de
metal
de
la
unión
y
la
hermeticidad
en la unión
. L
a
interpretación
de
l
os
resultados
req
uiere
experien
cia,
pe
r
o
los
principales
defect
os
por
lo
ge
neral
pu
eden
ser
localizados
(
Campden
BRI,
(1984)
.
3.3
.2.
Muestreo
3.3
.2.1.
Alimentos sólidos
Procedimie
nto
(a)
Tome
raspado
con
una
espátula
estéril
de
las
superficies
expue
stas de los
alimentos
. Tomar una muestra po
r separado de
l
n
úcleo
central
util
i
zando
un
instrumen
to
adecuado
estéril
,
como
un
talad
ro
central
o
una
cuchara.
Saque
los
al
imentos
de
la
lat
a,
tomar
los raspados de la superficie restante
y añadir a la
muestra
d
e raspado en pri
mer l
ugar.
(b) Limpie el
c
ierre
de
l
borde
superior
de
la lata
con un
hisopo de
algodón
esté
ril.
Lim
pie
l
a
unión
d
el
cuerpo
y
el
ci
erre
de
borde
inferio
r con un segundo
hisopo.
3.3
.2.2.
Alimentos
semisólidos
Procedimiento
(a)
Tome
un
a
mue
stra
representa
tiv
a
de
100
g
con
un
instru
mento estéril
.
(b)
Regi
stre
la
c
ondición
i
nterna
d
e
la
lata,
es
decir,
p
resen
cia/
ausen
cia
de
la
laca
,
l
a
oxidación,
ennegrec
imiento
y
la
corrosión
(
Ma
nnheim
et al.
,
1983).
88
Para
la
s
latas
de
metal,
las
medidas
dimensionales
deben
se
r
llevadas
a
cabo
para
comprobar
la
longitud
y
el
grosor
d
el
cierre
en
cuatro
pu
ntos
de
90º
alr
ede
do
r
de
la
l
at
a
y
cierre
(lejos
del
cierre
lateral
del
cuerpo).
Est
os
se
deb
en
comparar
con
los
datos
de
la
especificación
del
cierre
del
cli
ente
.
Cualquier
di
screpancia
puede
suger
i
r
irregularida
des
que
pueden
haber
l
levado
a
det
erioro
p
or
fugas
después
del
proces
ami
ento
(
Ababouch
,
2014
;
S
tersky
et al.
1980
).
Muchos
tipos
de
extremos
se
p
roducen
las
latas
de
met
al
co
n
una
amplia
variedad
de
dimen
siones
del
c
ie
rre
.
Estos
puede
n
difer
ir
significativamen
te
d
el
mismo
diáme
t
ro
de
la
lata
.
En
E
uropa,
estos
han
s
id
o
clasifi
c
ados
por
la
S
ecreta
ría
de
la
Federa
ción
Europea
de
Fabricantes
de
Envases
de
Metal
L
igero
(
por sus siglas en inglés,
SEFEL)
.
Las
l
atas
de
tre
s
pi
ezas,
también
llamadas
“
open
top
cans”
poseen
tres
cierres,
un
o
uniendo
las
extr
emidades
del
cuerp
o
en
forma
de
ci
lindro
y
uno
pa
ra
cada
extremidad
de
la
lata
(tapa
y
fondo).
En la Figura 3
.1
0
se muestran latas de tres piezas.
89
Figura 3
.1
0
. Lat
as de
tres
piezas
.
Las
latas
pueden
s
er
redondas,
recta
ngulares
o
de
formato
irregular
(Figura
3
.1
1
)
má
s
la
t
ermin
olog
ía
y
estruc
tura
del
doble
cierre
es
común
a
cualquiera
de
ellas,
en
cuanto
las
dimensiones
pueden
variar
entre
los
diferentes
formatos
(
Meta
l
P
acking
Manufact
urers’ Ass
ociation
,
2001
).
90
Figura
3
.1
1.
Latas
de difer
entes formatos
.
Como
se
mencionó
anteriormente,
los
cordones
ofrece
n
ma
yor
resistencia
a
la
par
ed
de
la
lata.
A
pesar
que
los
cordones
circunfe
re
nciales
son
comúnmente
utilizados,
los
diseños
de
ot
ro
s
cordones
se
han
desa
rrollad
o.
Los
co
rdones
nido
de
abe
ja
“
honeycomb
”
(Figura
3
.1
2
)
se
afirma
que
ofrecen
al
menos
el
15%
de
ahorro
de
material,
ya
que
su
soport
e
es
más
del
gado
de
acero
de
calibre
en
todos
lo
s
niveles
de
rendimiento.
Es
tas
latas
se
com
er
cializan
como
Hexaca
n
y
están
comercial
mente
d
isponibles
en diámetros de 73, 83, 99, 127 y 153
mm.
91
Figura 3
.1
2.
Latas Hexa
can con cordones
nido de ab
eja
.
Existen
muchos
ti
pos
de
envases
disponi
bles
l
os
cual
es
pueden
ser
usados
en
lugar
de
l
as
lata
s.
Lo
s
“pouches”
han
gana
do
imp
ort
ancia
en
est
e
tip
o
de
industri
a
por
su
conveniencia,
costo
y consideraciones medioambiental
es.
3.4
. Envases i
noculados
La
va
lidació
n
del
tr
atamiento
térmico
y
pa
ráme
tros
de
riv
ados
matemática
mente
se
real
iza
a
través
de
las
p
ruebas
de
en
vas
es
inoculados
.
El
producto
bajo
consideración
es
inoculado
con
un
cierto
número
de
microor
ganismos
resistentes
al
calor
(tal
es
como
el
PA
367
9).
El
producto
es
luego
procesado
ba
jo
92
c
ondic
io
nes
normales
de
operación
para
var
ias
combinac
i
ones
de
tiempo
y
temperatura
que
han
sido
formuladas
usando
los
diferentes métodos de cálculo
que serán discut
idos más adelante
(
Pearson
y
Tauber,
1984
)
.
Después
del
procesamiento,
los
e
nvases
inoculados
son
i
ncubados
a
una
cie
rta
temperatura
que
es
favora
ble
p
ara
el
crecimiento
de
lo
s
microorganismos
inoculados.
Los
envases
inoculad
os
s
on
revisados
rutinariamente
observando
signos
de
crecimiento
microbiano.
La
combinación
tiempo
–
temperat
ura mínima para una d
os
is inoculada sin ningún
crecimiento
positi
vo
de
be
se
r
se
lecci
onado
para
el
p
roceso.
Este
tiempo
y
temperatura
de
p
roceso
correspon
de
aproximadamente al proce
so calculado.
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95
Determinación
de
modelos matemát
icos
4.1
.
M
etodología
4
.1.
1.
Materiales
Para
la
elaboración
de
lo
s
modelos
matemáticos
se
necesitan
l
os
siguientes materiales:
§
Nomog
rama para m
+
g = 130°
F
usando z = 1
6°F y z
= 18°F
.
§
El
gráfico
o
carta
de
ρ
para
las
curvas
de
calentamiento
quebradas
usando z
= 16°F y z = 18°F
.
§
CurveExpert
Professional
(versión
2.6.5,
Hyams
Development)
.
4.1.
2
.
Métodos
§
Nomograma y
carta o gráf
ica de valor
es “
ρ”
En
cuanto
a
la
elaboración
de
los
modelo
s
matemátic
os,
estos
se
hacen,
a
partir
del
nomograma
m
+
g
=
130°
F
quen
aparece
publicado
por
la
Nation
al
Canners
As
sociation
Research
Laboratorios
(1968)
y
de
l
a
carta
o
gráfico
de
ρ
también
publicado
por
l
a
mismos
Laboratorios
de
Investigación de la Asoc
iación Norteamericana
.
§
Identificación
de
las
variables
dependientes
e
indepen
dientes
Para
el
nomograma
la
variable
dependiente
se
trata
de
f
h
/U,
las
cuales
se
encuentran
en
el
eje
de
las
ordenadas
y
para
la
variab
le
indepen
diente
se trata
del
valor de
log
g en
el
eje
de
las
a
bs
cisas
tal
como
aparece
publicado
en
National
Canne
rs As
sociation Research
Laboratorios
(1968)
.
4
Cap
í
tul
o
4
Capítulo
96
S
e
determina
n
los
modelos
matem
áticos
y
se
obtiene
n
sus
coeficientes
de determinación (R
2
).
Pa
ra
los
mo
delo
s
mat
emático
s
de
l
a
carta
o
gráfi
ca
de
los
valores
“ρ”
se
leen
valores
“
ρ”
respecto
a
ciertos
valores
de
log
g
en
la
carta
o
gráfica
publicada
en
la
literatura
mencionad
a
arriba
.
S
e
determina
n
los
mode
los
matemático
s
y
se
obtiene
n
sus
coefici
en
tes
de
determinación (R
2
).
§
Comparación
de
los
valores
leídos
y
lo
s
valores
obtenidos
por modelos matemáticos
Por
último,
se
hace
una
comparación
entre
los
resultados
de
los
mod
elos
ma
temáticos
logrados
y
los
valores
leídos
a
partir
del
nomograma
y
a
part
ir
de
la
carta
o
gráfica
.
En
los
modelo
s
matemátic
o
s
se
reempla
za
e
l
valor
de
log
g
para
lograr
los resultados respectivo
s. Conociendo los resultados
leídos
a
partir
del
nomograma
para
m
+
g
=
130°
F
y
de
la
carta
o
gráfica
de
los
valores
“
ρ
”
y
lo
Determi
nación
de
modelos
matemáticos
para
l
a
determin
ación
de
parámetros
de
penetración
de
calor
para
curva
quebrada
fh/U
y
ρ
s
de
l
os
modelo
s
matemáti
co
s
se
calcula
el
porcentaje de error
absoluto
.
4.
2
.
Resultados y discusión
Para
poder
calcular
el
tiempo
de
proceso
adecuado
para
garantizar
la
inocuidad
del
alimento
envasado
en
envases
de
vidrio
es
necesario
el
cálculo
de
los
parámetro
s
de
penetració
n
de
calor
para
curva
quebrada
(f
h
/U
y
ρ
para
m
+
g
=
130
°F)
.
Lo
que
se
ha
realizado
es
leer
el
nom
og
rama
para
m
+
g
=
130
°
F
(usado para vidrio)
publicado por
la
Nati
onal C
anners
Association
Research
Laboratorios
(1968
).
Los
valores
leídos
a
partir
del
nomograma
para
m
+
g
=
130°F
no
suelen
ser
precisos
debi
do
a
97
que
dependen
de
la
habilidad
del
lector
o
u
suario
de
l
nomograma
.
Para
evitar
posibles
errores
se
elaboraron
modelo
s
matemático
s
a
partir
del
nomograma
para
m
+
g
=
130°F
.
Est
os
modelo
s
se
realizaron
para
valores
de
z
=
16
°F
para
ali
mentos
ácidos
cuyo
microorganismo
de
referencia
es
el
Paen
ibacill
us
macerans
(
Lindsa
y
et
al.
,
2022
;
Sadiq
et
al.
,
2016
;
André
et
al.
,
2013
)
y
z
=
18
°F
para
alimentos
de
baja
acidez
cuyo
microorga
nismo
de
referencia
es
el
Clostridium
botul
inum
(
Brasca
et al.
, 202
2
;
Membré
et al
.,
2015
).
Los
valores
de
las
lecturas
de
f
h
/U
a
di
stintos
val
ores
de
log
g
fueron
adquiridos
a
partir
del
nomograma
para
m
+
g
=
130°F
.
Al
realizar
pruebas
de
ajustes
o
pronósticos
con
f
h
/U
versus
log
g,
no
se
l
ogra
un
buen
ajuste,
así
que
se
prueba
los
valores
log
f
h
/U
versus
l
og
g
.
Para
realizar
l
as
pruebas
de
ajuste
se
usó
el
software
CurveExpert
Professional
(
versi
ó
n
2.6.5,
Hyams
Development
)
(
Toorani
y
Gol
makani,
2022
;
Rojas
-
Ocampo
et
al.
,
2021
).
Los
mejores
modelos
logrados
para
alimentos
envasados
en
vidrio
(
m
+
g
=
1
30°F
)
para
z
=
16°F
y
z
=1
8°F
son
los
m
odelo
s
racional
es tal como s
e muestra en la
ecuaci
ón siguiente
:
[4
.1]
En
la
Tabla
1.1
se
aprecian
los
valores
de
las
constantes
y
variables
corres
p
ondientes a la ecuación
[4
.1]
.
Tabla
1.1.
Valores
basados
en
la
def
inición
de
las
variables
x
e
y
y de las constantes
de la ecuación [
4
.1]
m + g = 1
30°F
z = 16°F
z = 18°F
y
log f
h
/U
log f
h
/U
x
log g
log g
a
1
0,143737738
0,
10883808
a
2
0,466084797
0,
442877231
2
4
3
2
1
1
x
a
x
a
x
a
a
y
×
+
×
+
×
+
=
98
a
3
-
0,433898837
-0,
445060365
a
4
-
0,031508647
-0,
022525834
R
2
0,999988506
0,999964858
Rango de error absolu
to (%)
0,0089
-
0,8023
0,0144
-
1,3069
Si
en
la ecuación
[4
.1]
cambiáramos el
valor
“g”
por
el
valor
“g
bh
”
se
usarían
para
l
as
curvas
de
cal
entamiento
quebradas
.
También
para
el
cálculo
del
tiempo
de
proceso
térmico
de
una
curva
de
calentamiento
quebrada
se
requiere
el
valor
“
ρ
”
(simbolizado
por
la
letra
gri
ega
rho
).
Para
realizar
el
ajuste
de
log
g
bh
versus
ρ
se
recurre
al
software
CurveEx
pert
Professional
tal
como
lo
recomienda
algunos
autores
como
Oliveir
a
et
al.
(2021).
A
partir
de
los
valores
calcula
dos
a
partir
de
una
media
del
nomograma
m
+
g
=
130°F
que
se
usa
cuando
se
proces
a
en
envas
es
de
vidri
o
se obtienen
expresiones
matemáticas
para
el
valor
“ρ
”
a un
valor
z
=
16
°F
y
a
un
valor
z
=
18
°F
que
se
usan
para
calcular
o
determinar el
tiempo de proceso
.
Estas e
xpresiones matemáticas
se
usan
solamente
cuando
se
tiene
curva
de
cal
entamiento
quebrada.
Los
mejores
modelos
matemáticos
obtenido
s
para
alimen
tos
envasados
en
vidrio
(
m
+
g
=
130
°F
)
para
z
=
16°F
y
z
=18°F
son
los
m
odelo
s
DR
-
Mul
tietapa
-3
tal
como
se
muestra
en
la ecuación
siguiente:
[4
.2
]
Tabla
1.
2
.
Valores ba
sad
os
en
la
definición
de
las
variables
x
e
y
y de la
s constantes de la ecuación [
4
.2
].
m + g = 1
30°F
z = 16°F
z = 18°F
y
ρ
ρ
x
log g
bh
log g
bh
b
0
0,
890045798
0,
885098898
b
1
-0,
901154692
-0,
891402146
b
2
-0,
340082036
-0,
372739336
b
3
0,
127160162
0,
171920072
(
)
ú
û
ù
ê
ë
é
-
×
-
×
-
×
-
-
+
=
3
3
2
2
1
1
0
0
1
x
a
x
a
x
a
e
a
a
y
99
R
2
0,
99999914
0,
999996059
Rango de error absolu
to (%)
0,
0005
-0,
0169
0,
0011
-0,
0369
De
la
c
omparación
entre
las
lec
turas
d
el
nomograma
m
+
g
=
130°F
y
los
val
ores
obtenidos
por
l
os
modelos
matemáticos
se
puede apreciar
tanto en
las Tablas
1.1 y
1.2 que el
rango de
error
absoluto
es
muy
bajo
menor
al
1.31%.
Por
lo
tanto,
se
puede
considerar
que
l
os
modelos
matemáticos
logrados
permiten
sustituir
al
uso
del
nomograma
para
m
+
g
=
130°F
que
es
el
nomograma
que
se
usa
cuando
se
procesan
conservas
en
vidrio
(
Stumbo, 1973
).
4.
3.
Conclusiones
§
Los
model
o
s
matemáti
co
s
para
la
determinación
de
f
h
/U
a
un
valor
z
=
16
°F
y
a
un
va
l
or
z
=
18
°F
son
m
odelo
s
racional
es
logrando
coeficiente
s
de
determinación
de
0,999988506 y 0,999964858
respectivamente.
§
Los
modelos
matemático
s
para
la
determinación
de
los
valores
ρ
a
un
valor
z
=
16
°F
y
a
un
valor
z
=
18
°F
son
m
odelo
s
DR
-
Multi
etapa
-3
ob
t
enien
do
coefi
ciente
s
de
determinación
de
0,99999914
y
0,999996059
respectivamente
.
§
El
porcentaje
de
error
absoluto
medio
en
tre
los
valores
leídos
por
el
nomograma
m
+
g
=
130°F
y
lo
obtenidos
por
los
modelos
matemáticos
para
el
caso
de
f
h
/U
con
valor
z
=
16
°F
es
tán
en
el
rango
de
0,0089
-
0,8023
%,
para
valor
z
=
18
°F
es
tán
en
el
rango
de
0,0144
-
1,3069
%;
par
a
el
caso
de
ρ
par
a
una
z
=
16°F
es
tán
en
el
rango
de
0,
0005
-0,
0169
%
,
para z
=
18
°F
en el rango de
0,
0011
-0,
0369
%.
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A.,
&
Resende,
M.
d
e
O.
(2021).
Modelin
g
for
esti
mating
and
o
ptimizin
g
the
energy
potential
of
ani
mal
manure
and
sewage
in
small
and
medium
-s
ized
far
ms.
Journal
of
Cleaner
Prod
uction,
319,
128562. doi:10.1016/j.j
clepro.2021.128562
§
Stumbo,
C.R.
(
1973
).Thermobacteriology
in
food
process
ing.
Second e
d
ition
. A
cademic Press.
i
Willia
m
Rolando
Mirand
a
–
Zamora
Universidad
Nacional
de
Frontera
Diana
Lastenia
Espinoza
Valdiviezo
Universidad
Nacional
de
Frontera
Hans Himbler Minchá
n Velayarce
Universidad Nacional
de Jaén
https://orcid.org/00
00
-
0002
-
0829
-
2568
wmiranda@unf.edu.
pe
Investigador
CON
CYTEC.
Profe
sor
Asociado
de
la
UNF,
Sullana,
Piura,
Perú.
Exprofesor
de
la
Universidad
Nacional
de
Piura.
Doctor
en
Ingeniería
Ind
ustrial
(UNP),
Maestro
en
Agricultura
Sostenible
(UN
P),
In
geniero
Agroindustrial
e
Industrias
Alimentaria
s
(UNP)
y
Estudios
de
Maestría
en
Tecnología
de
Alimentos
(UNALM). Con gran
trayectoria en
investigació
n
en
el
área
de
la
ingeniería
de
los
alimentos
con
énfasis
en
el
tratamiento
térmico.
https://orcid.org/00
00
-
0003
-
4866
-
0035
dianaespinozaveld@gmail.com
Bachiller
en
Ingeniería
de
In
dustrias
Alimentarias
de
la
Universidad
Nacional
de
Frontera.
Preparada
para
enfrentar
retos
profesionales,
co
n
sólidos
y
modernos
conocimientos
técnicos,
gran
capacidad
de
creat
ividad,
adaptación,
iniciativa
y
energía
para
proponer
y
establecer
objetivos
innovadores
qu
e
promuevan
el
cambio
y
el
crecimiento.
Proactiva
y
con
gran
facilidad
para
las
relaciones
interpersonales.
https://orcid.org/00
00
-
0001
-
9033
-
9734
hans_minchan@unj.edu.pe
Ingeniero
en
Industr
ias
A
limentarias
(UNPRG),
Magister
en
Agronegoci
os
(Univers
idad
AUSTRAL),
Exprofesor de
la Universidad Nacional
de Frontera,
Sullana
(UNF).
Docente
Auxiliar
adscrito
a
la
Facultad
de
Ingeniería
de
Industrias
Alimentarias
de
la
Uni
versidad
Nacional
de
Jaén
(UNJ).
Investigador
principal
y
coinvestigador
en
proyectos del Programa
Nacional de Innovación en
Pesca
y
Acuicultura.
Con
amplia
experiencia
en
investigación
en
el
área
de
Ciencia
y
Tecnología
de
los Alimentos.
Juan
de Dios Mendoza Seclén
Universidad Nacional
de Jaén
Jeimis Royler Yalta Meza
Universidad
Nacional
de Jaén
Leandro Alonso Vallejos More
Universidad Nacional
de Frontera
D
avid
R
oberto
R
icse
R
eyes
Universidad Nacional
de Frontera
https://orcid.org/00
00
-
0002
-
5096
-
4604
juan.mendoza@
unj.edu.pe
Ingeniero
en
Industrias
Aliment
arias
(UNAS),
Magister
en
Proyectos
de
Inversión
(UNPRG
),
Ex
docente
de
la
Universidad
Nacional
Pedro
Ruiz
Gallo,
Lambayeque.
Docente
Auxiliar
adscrito
a
la
Facultad
de
Ing
eniería
de
Industri
as
Alimentarias
de
l
a
Universidad
Nacional
de
Jaén
(UNJ).
Con
amp
lia
experiencia
e
n
el
área
de
Panificación
Industrial,
Ciencia
y Tecnología de los Alimentos.
https://orcid.org/00
00
-
0003
-
2791
-
4593
jryalta
@gmail.com
Ingeniero
Agroindustrial
(UNTRM)
con
estu
dios
de
posgrado
en
Agronegocios
(UBA)
,
e
specialista
e
n
gestión
pública
e
inspección
sanitaria
de
alimentos.
Docente
extraordinario
de
la
Facultad
de
Ingeniería
de
Industrias
Alimen
tarias
de
la
Universidad
Naci
onal
de
Jaén
(
UNJ).
Amplia
experiencia
e
n
el
diseño
y
ejecución de trabajos de investigación
básica
y
aplicada,
formulación
de
proyectos inversión
pública
.
https://orcid.org/00
00
-
0003
-
1871
-
6456
lvallejosm@unf.ed
u.pe
Master en
Dirección
de Empresas
en
la
Escuela
de
Dirección
de
PAD
(UDEP)
y
certificad
o
por
IESE
Business
Sc
hool
España.
Ingeniero
Agroindustrial
e
Industrias
Alimentarias
(UNP).
Investigador
Concytec
con
publicaciones
en
revisas
indexadas
Scopus.
Con
capacitaciones
internacionales
por
el
Tecnológico
de
Monterrey
y
el
PMESUT
certificado
por
LA
PSAU
afiliado
con
la
Harvard
University.
Experiencia
en
procesos
industriales,
procesamiento
e
interpretación
de
índices
de
gestión
de calidad.
https://orcid.org/
0000
-
0002
-
2172
-
0379
dricse@unf.edu.pe
Ingeniero
Químico,
egresado
de
la
Universidad
Nacion
al
de
Piura,
Magis
ter
en
Ingeniería
Ambiental
y
Seguridad
Industrial,
con
experiencia
en
el
sector
educación,
Pesquero,
Agroindustrial
y
Minero,
Realizando
Trabajos
de
Docencia,
Lixiviación
de
Oro,
ensayos
al
Fuego
de
Plata
y
Oro,
Recuperación
de
Polimetal
es,
Fabricación
de
Sustancias
Químicas,
Control
de
Calidad,
Análisis
Químico,
Operatividad
de
Equipos
de
Absorción
Atómica
y
Calibración
de
Equipos
Menores.
Actual
mente me desempeño
en
la
U
niversidad
Nacional
de
Frontera,
como
Director
(e)
del
Departamento
de
la
Facultad
de
Ingeniería
de
Ind
ustrias
Alimentarias
y
Director(e)
del
Centro
Preuniversitario
de la Universidad Nacional
de Frontera
de Sullana.
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