Supervisión y control en ingeniería de procesos agroalimentarios

Podemos definirla como el conjunto de medios, malcríales y reglas d e control que permiten conferir unas propiedades preestablecidas a un producto agrario o alimenticio. Difiere fundamentalmente de la ingeniería química en que las propiedades a obtener son varias (textura, sabor, color) y no una sola (pureza de un determinado producto químico). Por otra pane, los métodos instrumentales disponibles para cuantilicar dichas propiedades no siempre existen o están suficientemente validados. Motivo por el cual puede ser necesario el empleo de expertos en su definición y evaluación

Analizador electrónico de calidad de semillas

Analizador electrónico automático de calidad de semillas. El Analizador Electrónico Automático de Calidad de Semillas resuelve el problema de la determinación a priori de la calidad de un lote de semillas en virtud de su vigor para la germinación. Este análisis es realizado de forma automática mediante la medida de la conductividad eléctrica generada por la imbibición de semillas en agua desionizada. Presenta como ventajas la posibilidad de realizar múltiples medidas sobre lotes diferentes de forma paralela y automática, la modularidad de sus componentes que permite su limpieza y sustitución en caso de fallo y la conexión directa a ordenador personal para el almacenamiento de los datos y la generación de informes de calidad tras un análisis estadístico y matemático. El sistema puede ser programado para la realización de una campaña de medidas evitando la necesidad de la presencia de un supervisor. Todo ello lo hace un equipo completo y novedoso

Idoneidad de la iluminación con led y oled de estado sólido para el cultivo del azafrán (Croccus Sativus l.) en invernaderos

Cormos de azafrán (Croccus sativus L.) fueron analizados morfológicamente y se cultivaron de forma hidropónica a 16 - 21 ºC. Con el fin de estudiar el efecto de la radiación electromagnética de color azul (435 nm), roja (660 nm) y del rojo lejano (730 nm) sobre la fotosíntesis y la morfogénesis del azafrán, se utilizaron diodos emisores de luz (LED) fabricados por PHILIPS (mod. GreenPower LED High Flux). La intensidad de iluminación que recibió el cultivo se ajustó a la que recibiría en condiciones naturales mediante un sistema electrónico de control, en el que se utilizan dimmers para el control del flujo luminoso. Los resultados obtenidos hasta este momento permiten señalar que, tanto la iluminación con luz azul y roja estimulan de forma significativa el crecimiento de los vástagos (parte aérea) frente a los cormos testigo (iluminación natural), si bien en ninguno de los tratamientos se ha producido la inducción floral que cabía esperar. Como una alternativa viable a los tradicionales LEDs inorgánicos, algunos de los nuevos experimentos utilizarán diodos orgánicos emisores de luz (OLED), basados en nuevos complejos de erbio octocoordinados y con emisiones en las regiones del rojo y del infrarrojo cercano

Prediction of horizontal daily global solar irradiation using artificial neural networks (ANNs) in the Castile and León region, Spain

Producción CientíficaThis article evaluates horizontal daily global solar irradiation predictive modelling using artificial neural networks (ANNs) for its application in agricultural sciences and technologies. An eight year data series (i.e., training networks period between 2004–2010, with 2011 as the validation year) was measured at an agrometeorological station located in Castile and León, Spain, owned by the irrigation advisory system SIAR. ANN models were designed and evaluated with different neuron numbers in the input and hidden layers. The only neuron used in the outlet layer was the global solar irradiation simulated the day after. Evaluated values of the input data were the horizontal daily global irradiation of the current day [H(t)] and two days before [H(t−1), H(t−2)], the day of the year [J(t)], and the daily clearness index [Kt(t)]. Validated results showed that best adjustment models are the ANN 7 model (RMSE = 3.76 MJ/(m2·d), with two inputs ([H(t), Kt(t)]) and four neurons in the hidden layer) and the ANN 4 model (RMSE = 3.75 MJ/(m2·d), with two inputs ([H(t), J(t)]) and two neurons in the hidden layer). Thus, the studied ANN models had better results compared to classic methods (CENSOLAR typical year, weighted moving mean, linear regression, Fourier and Markov analysis) and are practically easier as they need less input variables

Zoning of potential areas for the production of oleaginous species in Colombia under agroforestry systems

Producción CientíficaDue to the need to develop more agroforestry systems, the Moringa oleifera, Olea Europea, Glycine max, Brassica napus, Helianthus annuus, and Jatropha curcas are identified as unconventional species for their expansion under these systems in Colombia. With the Colombian Environmental Information System (SIAC) database, zoning was carried out according to the agroclimatic species requirements and optimal coverage for their production. As a result, a total area of 212,977.2 km2 was identified, mainly including the departments of Casanare, Arauca, Vichada, Guajira, Córdoba, Meta, Magdalena, Cesar, Tolima, and Cundinamarca. The species and associations species with the most options for productive expansion are Moringa (75,758 km2), Moringa, Jatropha, and Sunflower (42,515.1 km2), Moringa and Jatropha (37,180.4 km2), Jatropha (20,840 km2), Jatropha and Sunflower (17,692.1 km2), Olive (7332.1 km2), and Soybean (3586.3 km2). Of the potential agroforestry areas to their establishment, 36% correspond to herbaceous and/or shrubby vegetation, 34% to grasses, and 22% to heterogeneous agricultural areas. This research is the first step to representing the agronomic versatility of these promising species and their potential contribution to the diversification of the agri-food and agroforestry sectors

Nuevos métodos de obtención de bioqueroseno a partir de extractos de algas

A partir de biomasa de algas en forma de pasta y procedente de su centrifugación (Nanochloropsis gaditana, Ascophyllum Nodosum y Laminaria Digitata) se elabora por procedimiento de solvólisis un biodiesel susceptible de hidrogenación en bioquioqueroseno y para su posterior uso como combustible de aviones. Este trabajo investiga la composición de las algas en ácido algínico y en sus unidades constituyentes o ácidos manurónico y gulurónico, y el contenido en alginato de sodio sobre algas secas. La valorización de residuos procedentes de centrifugados de algas con bajo contenido en aceite, se ha mostrado útil para la extracción de los mismos, y posterior solvolisis ácida y extracción con disolventes (acetilacetona y el etilenglicol). Especialmente la espectroscopía 1 HNMR y 13 CNMR se ha mostrado útil para identificar en los aceites, ácidos grasos próximos al ácido cis-cis-9,12- octadecadienoico. Por esterificación y subsiguiente hidrogenación se produce el bioqueroseno objeto de estudi

Temperature and relative humidity estimation and prediction in the tobacco drying process using artificial neural networks

Producción CientíficaThis paper presents a system based on an Artificial Neural Network (ANN) for estimating and predicting environmental variables related to tobacco drying processes. This system has been validated with temperature and relative humidity data obtained from a real tobacco dryer with a Wireless Sensor Network (WSN). A fitting ANN was used to estimate temperature and relative humidity in different locations inside the tobacco dryer and to predict them with different time horizons. An error under 2% can be achieved when estimating temperature as a function of temperature and relative humidity in other locations. Moreover, an error around 1.5 times lower than that obtained with an interpolation method can be achieved when predicting the temperature inside the tobacco mass as a function of its present and past values with time horizons over 150 minutes. These results show that the tobacco drying process can be improved taking into account the predicted future value of the monitored variables and the estimated actual value of other variables using a fitting ANN as proposed.Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI), proyecto "Mejora de la competitividad del sector del tabaco en Extremadura: nuevos procesos y productos" (under project IDI-20100986)Junta de Castilla y León, financiado por el Plan Regional de Proyectos de Investigación (proyecto VA034A10-2

La agricultura de precisión y las TIGs en la recolección mecanizada de tomate

Las tecnologías de la información y la electrónica avanzada se están implantando en la maquinaria agrícola de forma generalizada, y la recolección mecanizada del tomate ofrece interesantes retos a resolver

Fundamentos de la tecnología OLED

Producción CientíficaEste libro constituye una introducción a la tecnología OLED (Organic Light Emitting Diode), toda vez que cubre aspectos fundamentales sobre la estructura, propiedades, técnicas de fabricación, caracterización, aplicaciones y situación en el mercado de estos dispositivos. Ha sido diseñado como libro de consulta para alumnos de últimos cursos de Física, Química, Ingeniería Química, Ciencia de Materiales, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de Telecomunicación. Aunque la mayor parte de su contenido es teórico, presenta una parte final que puede ser utilizada a efectos de laboratorio, tanto a nivel docente como a nivel investigador.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaDepartamento de Ingeniería Agrícola y Foresta

Assessment of RGB vegetation indices to estimate chlorophyll content in sugar beet leaves in the final cultivation stage

Estimation of chlorophyll content with portable meters is an easy way to quantify crop nitrogen status in sugar beet leaves. In this work, an alternative for chlorophyll content estimation using RGB-only vegetation indices has been explored. In a first step, pictures of spring-sown ‘Fernanda KWS’ variety sugar beet leaves taken with a commercial camera were used to calculate 25 RGB indices reported in the literature and to obtain 9 new indices through principal component analysis (PCA) and stepwise linear regression (SLR) techniques. The performance of the 34 indices was examined in order to evaluate their ability to estimate chlorophyll content and chlorophyll degradation in the leaves under different natural light conditions along 4 days of the canopy senescence period. Two of the new proposed RGB indices were found to improve the already good performance of the indices reported in the literature, particularly for leaves featuring low chlorophyll contents. The 4 best indices were finally tested in field conditions, using unmanned aerial vehicle (UAV)-taken photographs of a sugar beet plot, finding a reasonably good agreement with chlorophyll-meter data for all indices, in particular for I2 and (R−B)/(R+G+B). Consequently, the suggested RGB indices may hold promise for inexpensive chlorophyll estimation in sugar beet leaves during the harvest time, although a direct relationship with nitrogen status still needs to be validated