Normalización de la Calidad del Almidón Agrio de Yuca, a través de Mezclas de Almidones y de Raíces de Yuca



Título del documento: Normalización de la Calidad del Almidón Agrio de Yuca, a través de Mezclas de Almidones y de Raíces de Yuca
Revista: Ingeniería y competitividad
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000420923
ISSN: 0123-3033
Autores: 1
2
3
Instituciones: 1Universidad del Valle, Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación, Cali, Valle del Cauca. Colombia
2Universidad del Valle, Escuela de Ingeniería Mecánica, Cali, Valle del Cauca. Colombia
3Universidad del Valle, Escuela de Ingeniería Industrial y Estadística, Cali, Valle del Cauca. Colombia
Año:
Periodo: Abr
Volumen: 4
Número: 2
Paginación: 7-17
País: Colombia
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Aplicado, descriptivo
Resumen en español El almidón agrio de yuca se obtiene artesanalmente por fermentación natural de almidón nativo y se usa en la elaboración de productos tradicionales de panadería. Las propiedades esperadas se refieren a su color, sabor y poder de expansión. Como poder de expansión se entiende la capacidad de crecimiento durante el horneado de una masa preparada con el almidón. Esta investigación tiene el objetivo de analizar cómo se puede llegar a un estándar en el poder de expansión deseado del almidón agrio de yuca, mezclando raíces de yuca o almidones de diferentes calidades. Se muestra que al procesar juntamente raíces de variedades con alto y con bajo poder de expansión, se obtiene un almidón con una calidad intermedia. Así mismo, al mezclar almidones agrios de diferentes calidades se llega a un producto con un poder de expansión entre aquel de las componentes que entran en la mezcla. El análisis se basa en modelos estadísticos de superficie de respuesta, que describen el resultado de la mezcla de varias componentes en términos de las proporciones usadas. Los datos para la experimentación provienen de raíces de yuca del Norte del Cauca. Los almidones se obtienen con la tecnología de producción tradicional en plantas de esta zona. Los resultados del estudio permiten concluir que el rallandero puede ajustar la calidad de sus almidones por procesos de mezcla. Tanto la mezcla de raíces como la mezcla de almidones son controlables. De esta manera, el rallandero tiene la posibilidad de aprovechar ofertas favorables de raíces y ajustarse a las condiciones variables del mercado de almidón agrio
Resumen en inglés The cassava sour starch is obtained manually by natural fermentation of native starch. It is employed in the elaboration of traditional bakery products. Its expected properties refer to its color, taste and expansion power. Expansion power means the growing capability during the baking process of some dough prepared with starch. The present research intents to analyze how to reach a given expansion power standard for cassava sour starch, by mixing cassava roots or starches of different quality levels. It is shown that mixing roots from cassava varieties of high and low expansion powers an intermediate quality starch is obtained. In the same way, mixing starches of different power expansions, one obtains starch of a quality ranked between the components of the mixture. The analysis is based on statistic surface response models that describe the results of mixing various components as a function of the proportions used. The experimentation data originate from roots harvested in the North of the Cauca Department. Starches are obtained by the traditional production technology applied in the small local factories. The outcomings permit to conclude that the starch manufacturer can adjust the starch qualities by a mixing process. Mixing roots as well as mixing starches are controllable processes. Thus, the starch manufacturer is able to take advantage of profitable offers and to adjust to changing starch market conditions
Disciplinas: Química
Palabras clave: Química de alimentos,
Almidón de yuca,
Capacidad de expansión,
Modelo de superficie de respuesta
Keyword: Food chemistry,
Cassava starch,
Expansion capacity,
Surface response model
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