Identificación de ácidos grasos en grasas alimenticias expendidas en los supermercados de la ciudad de Cuenca mediante espectrometría infrarroja

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Facultad de Ciencia y Tecnología-Escuela de Ingeniería en Alimentos, 2017Description: 94 páginas; DigitalContent type:
  • texto
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  • computadora
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  • recurso en línea
Subject(s): Other classification:
  • UDA-BG T12741
Online resources: Dissertation note: Ingeniero en Alimentos Abstract: El objetivo del trabajo fue la identificación de ocho ácidos grasos en 20 muestras de grasas alimenticias expendidas en los supermercados de la ciudad de Cuenca. Una vez identificadas las muestras se desarrolló el método utilizando FTIR (Espectroscopía Infrarroja por Transformada de Fourier) con la extracción de aceites de diferentes fuentes (maíz, linaza, manteca, mantequilla, oliva) con los cuales se identificaron los ácidos grasos en un laboratorio en Italia INNOVHUB STAZIONI SPERIMENTALI PER L’INDUSTRIA. Luego se formularon las mezclas y fueron medidas en el infrarrojo para desarrollar los modelos por PLS. El modelo obtenido se validó calculando su R2 y R2 cv. Finalmente se realizó la caracterización y agrupamiento de las muestras por análisis Clúster.
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Tesis Biblioteca Hernán Malo González Digital UDA-BG T12741 (Browse shelf(Opens below)) Available T12741

Ingeniero en Alimentos

El objetivo del trabajo fue la identificación de ocho ácidos grasos en 20 muestras de grasas alimenticias expendidas en los supermercados de la ciudad de Cuenca. Una vez identificadas las muestras se desarrolló el método utilizando FTIR (Espectroscopía Infrarroja por Transformada de Fourier) con la extracción de aceites de diferentes fuentes (maíz, linaza, manteca, mantequilla, oliva) con los cuales se identificaron los ácidos grasos en un laboratorio en Italia INNOVHUB STAZIONI SPERIMENTALI PER L’INDUSTRIA. Luego se formularon las mezclas y fueron medidas en el infrarrojo para desarrollar los modelos por PLS. El modelo obtenido se validó calculando su R2 y R2 cv. Finalmente se realizó la caracterización y agrupamiento de las muestras por análisis Clúster.

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