Modelamiento matemático y por redes neuronales artificiales del crecimiento de Spirulina sp. en fotobiorreactor con fuente de luz fluorescente e iluminación en estado sólido

Víctor Vásquez-Villalobos, Paola Artega Gutiérrez, Kattia Chanamé Acevedo, Ana Esquivel Torres

Resumen


Se evaluaron los modelos matemáticos de Gompertz y logístico en la cinética de crecimiento de Spirulina sp., los cuales fueron comparados con un modelamiento por Redes Neuronales Artificiales Backpropagation (RNA-BP). La Spirulina fue cultivada en un fotobiorreactor de laboratorio aireado (3 L/min) de 500 mL, con iluminación fluorescente de 40W y en Estado Sólido (LED-Light Emitting Diode ) de 1W; obteniendo con ambos sistemas 11,0 klx. La iluminación LED, permitió obtener un valor elevado de biomasa (ɑ) de 0,90 , en comparación con la obtenida con iluminación fluorescente de 0,82; así como una mayor velocidad de crecimiento μ=0,63 h-1 , precedida de un menor tiempo de latencia λ=0,34 h. La RNA-BP mostró buena precisión con respecto al modelo corregido de Gompertz I, tanto para el caso del cultivo de Spirulina sp. con iluminación fluorescente y con LED, mostrando coeficientes de correlación (R) del orden de 0,993 y 0,994 respectivamente, con respecto a los datos experimentales. Resulta ventajoso el modelamiento a través del modelo corregido de Gompertz I, porque además de valores de R de 0,987 y 0,990 en los cultivos de Spirulina sp. Con iluminación fluorescente y con LED respectivamente, permite obtener los parámetros de la cinética de crecimiento de manera directa.

Palabras clave


Modelo de Gompertz, Modelo logístico, Spirulina, iluminación en estado sólido-LED

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Referencias


Cárdenas, F.; Giannuzzi, L.; Noia, M.; Zaritzky, N. 2001. El modelado matemático: una herramienta útil para la industria alimenticia. Ciencia Veterinaria. Facultad de Ciencias Veterinarias. UNLPam. Disponible en: http://www.biblioteca.unlpam.edu.ar/pubpdf/revet/n03a04coll.pdf [accesado: 26.03.2012].

Castro, G.; Valbuena, E.; Sánchez, E,; Briñez, W.; Vera, H.; Leal, M. 2008. Comparación de modelos sigmoidales aplicados al crecimiento de Lactococcus lactis subsp. lactis. Revista Científica. FCV- LUZ. XVIII (5): 582-588.

Contreras C.; Peña, J. M.; Flores, L.B.; Cañizares, R.O. 2003.Avances en el Diseño Conceptual de Fotobiorreactores para el Cultivo de Microalgas. Interciencia Revista de Ciencia y Tecnología de América. Caracas, Venezuela. 28 (8): 450-456.

Chojnacka, K.; Wojciechowski, P.M. 2007. Bioaccumulation of Cr (III) ions by Blue Green-alga Spirulina sp. Part II. Mathematical Modeling. American Journal of Agricultural and Biological Sciences 2(4): 291-298.

Ferreira, L. 2009. Modelagem de crescimento celular e consumo de dioxido de carbono por cianobacterias cultivadas em fotobiorreatores. UNICAMP: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química. Disponible en: http://www.bibliotecadigital. unicamp.br/ document/?code=000471037 [accesado: 27.03.2012].

Gimeno, R.; Cosano, G. 2004. Modelización predictiva del desarrollo bacteriano en los alimentos. Anales. Real Academia de Ciencias Veterinarias de Andalucía Oriental 17 (1): 61-78.

Gómez, L. 2007. Microalgas: aspectos ecológicos y biotecnologícos. Revista Cubana de Química. XIX (2).

Jourdan, J-P. 2000. Cultivo artesanal de Spirulina. Disponible en: xarxaespirulina.files.wordpress.com/2010/08/cultive_es.pdf [accesado: 26.03.2012].

Machado, R. 2011. Modelagem da produção de biomassa da Haematococcus pluvialis. Escola Politécnica. PEI. Universidades Federal da bahía. Disponible en: http://www.pei.ufba.br/novo/uploads/biblioteca/DissertacaoRosanaGalvao.pdf [accesado: 26.03.2012].

Martín, E.; Soriano J.; Escobar, T. 2007. Uso de LED en iluminación. Facultad de Ofimática – Universidad Politécnica de Madrid. Disponible en: http://www.led21.es/docs/EL%20USO%20DE%20LOS%20LEDS.pdf [accesado: 24.03.2012].

Martínez, A. 2005. Modelos de Regresión Basados en Redes Neuronales de Unidades Producto Diseñadas y Entrenadas Mediante Algoritmos de Optimización Híbrida. Aplicaciones. Tesis Doctoral. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Universidad de Granada. España. Disponible en: http://hera.ugr.es/tesisugr/15383246.pdf [accesado: 24.03.2012].

Öncel, S.S.; Akpolack, O. 2006. An integrated photobioreactor system for the production of Spirulina platensis. Biotechnology 5 (3): 365-372.

ORIGENLIGHT. 2012. Comparación del rendimiento LED vs fluorescente. 2012. Disponible en: http://www.origenlight.com.ec/Comparaci%C3%B3n%20LED%20vs%20Flourescente.pdf [accesado: 24.03.2012].

Pandey, J.P.; Tiwari, A. 2010. Optimization of Biomass Production of Spirulina maxima. J. Algal Biomass Utln 1 (2): 20-32

Ramírez, L.; Olvera, R. 2006. Uso tradicional y actual de Spirulina sp. (Arthrospira sp.) Interciencia Revista de Ciencia y Tecnología de América. Caracas, Venezuela. 31 (9): 657-663.

Rodríguez, A.R.; Triana, F.C. 2006. Evaluación del pH en el cultivo de Spirulina spp. (=Arthrospira) bajo condiciones de laboratorio. Trabajo de Grado de Microbiología Industrial. Pontificia Universidad Javeriana – Bogotá. 2006.

Rodríguez, M. 2003. Desarrollo y Validación de modelos matemáticos para la predicción de vida comercial de productos cárnicos. Tesis Doctoral. Departamento de Bromatología y Tecnología de Alimentos. Universidad de Córdova. Disponible en: http://helvia.uco.es/xmlui/bitstream/handle/10396/218/13207957.pdf?sequence=1 [accesado: 24.03.2012].

Silva, J.; Vásquez, V. 2011. Producción de biomasa de Tetraselmis suecica empleando agua de mar con sanguaza. Scientia Agropecuaria (2): 13-23.

Singh, S.G.; Sofi, M.Y.; Masih, S. 2010. Potential of Different Light Intensities on the Productivity of Spirulina platensis under Agra Conditions. Research Journal of Agricultural Sciences 1(4): 468-469.

Received: 12/08/13

Accepted: 20/09/13

Corresponding author: E-mail: vvasquezv@upao.edu.pe (V. Vásquez-Villalobos)




DOI: http://dx.doi.org/10.17268/sci.agropecu.2013.03.06

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