EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA DE DISEÑOS DE EXPERIMENTOS D-ÓPTIMO EN LA MODELACIÓN DE PROCESOS BIOLÓGICOS: FERMENTACIÓN ALCOHÓLICA COMO CASO DE ESTUDIO

Abstract

Chile destaca dentro de los países exportadores de vino posicionándose dentro de los más competitivos del mercado mundial del vino, con la quinta posición entre los exportadores, esto sin duda confiere una relevancia fundamental al comportamiento de las fermentaciones alcohólicas de mosto de uva y el estudio de la predicción del mismo. En los que se refiere al estudio de la predicción del comportamiento de las fermentaciones alcohólicas una de las grandes barreras en la expansión del conocimiento en el área está dado por el costo de las pruebas experimentales en la industria. Paralelamente el área de los diseos de experimentos se ha desarrollado ampliamente en los denominados diseos de experimentos computacionales, dentro de los que se encuentra el diseo de experimentos D-Óptimo, herramienta que permite disminuir los costos de experimentación. Sin embargo, estas herramientas computacionales no se han extendido en el área de las fermentaciones alcohólicas, lo que con el debido desarrollo permitiría llevar a cabo experimentos que obtengan la misma información valiosa del comportamiento de una fermentación en base a las condiciones iniciales a un menor costo. En consecuencia se da origen a la interrogante que trata de resolver esta tesis, que es plantear si los diseos de experimentos D-Óptimo permiten reducir los costos de experimentación respecto de los diseos de experimentos tradicionales. Para resolver la interrogante se caracteriza a la fermentación como un proceso de crecimiento microbiano , se analizan dos tipos de modelos de crecimiento microbiano utilizados con distintos fines uno empírico, de superficie de respuesta que usualmente se utiliza para relacionar factores ambientales con los parámetros de crecimiento y otro teórico, modelo de Gompertz que se utiliza para relacionar parámetros de crecimiento con la curva de crecimiento(biomasa), evaluando la bondad de ajuste de las regresiones mediante la suma de cuadrados de residuales de la regresión vs información experimental acabada, y la eficiencia de los diseos de experimentos. En el modelo de superficie respuesta se compara el diseo de experimentos D-Óptimo con un diseo Central Composite centrado en las caras en 3 niveles y 3 factores cada uno, lo que arroja un total de 15 fermentaciones para cada diseo. Por otro lado en el modelo teórico se evalúa en una fermentación con 4 muestras asignadas según el diseo de experimentos, de un universo de 28. Los resultados de las comparaciones entre dichos diseos de experimentos para cada modelo son: para el modelo de superficie respuesta, en el que existe una disminución de la varianza total no explicada por el modelo de superficie respuesta de un 32% lograda por la aplicación del diseo de experimentos D-Óptimo respecto a lo obtenido con el diseo tradicional, Central Composite, sin embargo esta diferencia no es significativa si se considera una confianza del 95%, por lo que no se puede considerar como un mejora; en cambio en el caso del modelo teórico la disminución en la varianza lograda por el diseo de experimentos D-Óptimo es de un 89%, diferencia que si es significativa desde el punto de vista estadístico. En consecuencia, rechaza la hipótesis, sin embargo se indica que para modelos teóricos la premisa es completamente verdadera y que para modelos empíricos el desempeo del diseo de experimentos computacional es similar al de uno tradicional.