Determinação de modelo de regressão linear múltipla para predição de Pol em cana-de-açúcar (Saccharum officinarum)

Autores

DOI:

https://doi.org/10.35622/

Palavras-chave:

agroindústria, eficiência, otimização, produção, qualidade

Resumo

No processo de fabricação do açúcar, o Pol na cana é um parâmetro de qualidade. Contudo, existe um problema na sua determinação, uma vez que está condicionada pela complexidade do cálculo, o que obrigou à realização desta investigação para fornecer uma solução viável, dinâmica e económica. O objetivo foi desenvolver um modelo preditivo que permitisse prever Pol em cana de forma mais rápida e fácil a partir de seis variáveis ​​independentes: brix em caldo, Pol em caldo, não Pol em caldo, pureza de caldo, fibra em cana e caldo de cana. A pesquisa foi quantitativa com desenho explicativo e transversal, onde foram disponibilizados dados coletados durante a safra 2023-2024 em uma usina de açúcar da região sul da Guatemala. Foram analisados ​​23.470 registros para cada variável. Os resultados da análise de regressão linear múltipla demonstraram que as variáveis ​​Pol no caldo e fibra na cana afetam diretamente a predição da Pol na cana, evidenciando coeficientes padronizados com significância estatística. Foi gerado um modelo matemático sólido que atribui alta capacidade explicativa às variáveis ​​Pol no caldo e fibra na cana. A equação da fórmula é: Pol na cana = 3,642 + (0,80 x Pol no caldo) – (0,242 x fibra na cana). Conclui-se que a nova proposta de cálculo do Pol na cana estabelece um equilíbrio entre sua simplicidade e precisão, facilitará sua aplicação e impactará positivamente na tomada de decisões na produção de açúcar.

Biografia do Autor

  • Flavio Reyes, Universidad Hipócrates

    Ingeniero Agroindustrial por la Universidad de San Carlos de Guatemala, con grado de Doctor en Investigación Social por la Universidad Panamericana, Doctor en Ingeniería Industrial, y un Posdoctorado en Metodología de la Investigación y Producción Científica por el Instituto Universitario de Innovación Ciencia y Tecnología (Perú). Además, posee una Maestría en Ciencias en Administración Agroindustrial por la Universidad del Valle de Guatemala. Se desempeña como Docente en el Centro Universitario del Sur de la Universidad de San Carlos, donde también imparte clases en programas de postgrado, y en la Universidad Rural de Guatemala. Es evaluador externo de la Secretaría de Ciencia y Tecnología de Guatemala, miembro conferencista de la Cámara de Conferencistas, Expositores y Oradores, miembro honorífico del Comité Editorial de la Revista Multidisciplinaria Voces de América y el Caribe (REMUVAC), y miembro activo del Colegio de Ingenieros Químicos de Guatemala y de la Asociación de Técnicos Azucareros de Guatemala.

  • Estuardo Monroy, Universidad Hipócrates

    Ingeniero Químico por la Universidad de San Carlos de Guatemala, con grado de Doctor Honoris Causa por la Universidad Autónoma Andragógica de Miami (Estados Unidos), Posdoctorado en Metodología de la Investigación y Producción Científica por el Instituto Universitario de Innovación Ciencia y Tecnología (Perú) y una Maestría en Biotecnología Industrial y Agroalimentaria por la Universidad de Almería (España). Se ha desempeñado como docente en la Universidad de San Carlos de Guatemala, donde alcanzó la jubilación, y como asesor técnico de ingenios azucareros en Centroamérica. Posee amplias especializaciones en áreas de tecnología y control de calidad en procesos azucareros, así como en estándares internacionales de evaluación de la conformidad, incluyendo ISO 17025, ISO 9001, ISO 22000, ISO 14001, ISO 45001, BPM, HACCP, FSSC 22000, FSPCA, OHSAS 18001, GLOBAL GAP, entre otros, destacando su experiencia en métodos analíticos, calibración y capacitaciones.

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Publicado

2024-12-20

Edição

v. 3 n. 2 (2024)

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Artículos

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Como Citar

Reyes, F., & Monroy, E. (2024). Determinação de modelo de regressão linear múltipla para predição de Pol em cana-de-açúcar (Saccharum officinarum). Revista Ciencia Agraria, 3(2), 38-51. https://doi.org/10.35622/