Uso de Python para la modelación y determinación de vida útil de matrices alimentarias mediante simulación de Montecarlo

Abstract

El modelamiento y la simulación matemática en el ámbito de los alimentos son herramientas útiles para predecir comportamientos en procesos como transferencia de masa, energía, etc. Gracias a estos dos procesos es posible reducir tiempos, numero de experimentos y costos. En este trabajo se desarrollaron dos programas independientes; uno que estimo la vida útil para un determinado alimento y otro que modelo la deshidratación de otros alimentos. La vida útil de un alimento se define como el periodo de tiempo en el que este conserva sus características organolépticas y nutricionales que lo mantienen inocuo. Se desarrollo un programa en Python que llevo a cabo una simulación probabilística de Montecarlo para determinar la vida útil de tomate deshidratado. Los datos necesarios para determinar vida útil incluyen isotermas de GAB, humedad, y otras constantes, los cuales fueron obtenidos de la literatura. En este trabajo se observó que a mayor cantidad de iteraciones, más semejante fue el valor obtenido a la literatura, siendo la vida útil estimada por el programa de 8.2 meses para un valor de WVRT de 1.222 𝑔/day∗𝑚2 y con una pérdida de humedad del 10%. El programa funciono para distintos números de iteraciones, eso sí, viéndose afectado el tiempo de respuesta en la ejecución del programa. Él programa fue capaz de trabajar hasta con 5.000.000 de iteraciones. Por su parte el secado es un proceso de deshidratación donde hay migración de agua desde el alimento hacia el medio. Se creó un programa para modelar ecuaciones no lineales mediante la lectura de un archivo de texto separado por comas (CSV). Este programa fue capaz de obtener los coeficientes asociados al modelo, así como la difusividad para el caso del modelado mediante difusión anómala, y también sus gráficas. La misión de los programas fue acercar los conocimientos y herramientas informáticas existentes al área de la ciencia de los alimentos, dada la gran utilidad y usos que tiene la computación hoy en día. La ventaja de haber creado estos programas es que se pudieron modificar o adaptar según las necesidades del usuario, como, por ejemplo, la modificación de las iteraciones o variables. Los programas creados se encuentran disponibles en línea para su consulta. Los enlaces se encuentran en el anexo de este trabajo.

The modeling and mathematical simulations are helpful tools for predict behaviors in mass transfer process, energy etc. Thank to these two processes, it is possible to reduce time, experiment numbers, and cost. In this work were developed two independent programs, where a program determined the shelf life of a food and other that modeled the dehydration of other foods. The shelf life of food is defined as the period in which the food retains its developed in python that carried out a probabilistic simulation of Montecarlo for determine the shelf life of dehydrated tomato. The data needed to determine the shelf life include gab isotherms, moisture and another constant which were obtained from the literature. The Montecarlo simulation requires many iterations for to function. In this work it was observed that the greater the number of iterations, the more similar was the value obtained to the literature, with the shelf life estimated by the program being 8.2 month for WVTR value of 1.222 𝑔/day∗𝑚2 and with a moisture loss of 10%. The program worked for different numbers of iterations, affecting the response time in the execution of the program. The program was tested up to 2000000 of iterations. For its part, drying is the dehydration process where there is migration of water from the food to the environment. A program was created to model nonlinear equations by reading a comma separated text file (CSV). This program was able to obtain the coefficients associated with the model, as well as the diffusivity for the case of modeling using fractional Arrhenius together with its graphs. The mission of the programs was to brings existing knowledge and computer tools closer to the area of foods science, given the great utility and uses that computing has today. The advantage of having created these programs is that they could be modified or adapted according to the user’s needs, such as the modification of the iterations or variables. The programs created are available online for consultation. The links are found in the annex of this work.