Modelado diferencial y análisis computacional de sólidos solubles durante la dilución del jugo de maracuyá

Autores/as

  • Guilber Enrique Vergara velez Universidad Tecnica de Machala image/svg+xml Autor/a
  • Fausto Fabian Redrován Castillo Universidad Tecnica de Machala image/svg+xml Autor/a
  • Bertha Eugenia Mazón Olivo Universidad Tecnica de Machala image/svg+xml Autor/a
  • Wilmer Braulio Rivas Asanza Universidad Tecnica de Machala image/svg+xml Autor/a
  • Johnny Paúl Novillo Vicuña Universidad Tecnica de Machala image/svg+xml Autor/a

DOI:

https://doi.org/10.64973/tv579174

Palabras clave:

ecuaciones diferenciales ordinarias, modelado computacional, refractometría, sólidos solubles aparentes, dilución, maracuyá

Resumen

La aplicación de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO) en ingeniería de alimentos permite modelar procesos experimentales y analizar sus tasas de cambio. Este estudio formula y evalúa un modelo diferencial de primer orden para describir la variación de sólidos solubles aparentes, expresados en grados Brix (°Brix) refractométricos, durante la dilución de jugo de maracuyá (Passiflora edulis) con agua. Se analizaron 18 observaciones, correspondientes a volúmenes de 50 a 135 mL, en incrementos de 5 mL y a temperaturas de 23,0 a 24,5 °C. Se planteó una tasa relativa de disminución integrada por un término inversamente proporcional al volumen y otro linealmente dependiente del volumen añadido. Mediante separación de variables se obtuvo una solución analítica explícita, calibrada por mínimos cuadrados no lineales y contrastada con una referencia ideal de dilución y modelos empíricos alternativos. El modelo alcanzó R² = 0,996677 y una raíz del error cuadrático medio (RMSE) de 0,171322 °Brix, frente a 0,704587 °Brix de la referencia ideal, equivalente a una reducción del 75,7 %. Asimismo, obtuvo un RMSE 21,5 % inferior al del modelo exponencial cuadrático. La solución permitió demostrar positividad y monotonía e identificar un máximo interior del índice matemático volumen × °Brix cercano a 70,6 mL. El análisis residual reveló dependencia serial, lo que restringe la inferencia y la capacidad predictiva. La formulación ofrece una representación matemática y computacional reproducible de la relación experimental volumen - °Brix y contribuye metodológicamente al estudio de diluciones en matrices alimentarias

Referencias

Assawarachan, R., & Tantikul, S. (2025). Modeling the effects of temperature and total soluble solids on electrical conductivity of passion fruit juice during ohmic heating. Processes, 13(5), Article 1324. https://doi.org/10.3390/pr13051324

Bates, D. M., & Watts, D. G. (1988). Nonlinear regression analysis and its applications. Wiley. https://doi.org/10.1002/9780470316757

Bautista Vega, A., & Olivares Muñoz, S. V. (2022). Dilución y concentración de Theobroma cacao L. en las características del néctar de Passiflora edulis. Revista Científica UNTRM: Ciencias Naturales e Ingeniería, 5(2), 24–30. https://doi.org/10.25127/ucni.v5i1.885

Bergmeir, C., Hyndman, R. J., & Koo, B. (2018). A note on the validity of cross-validation for evaluating autoregressive time series prediction. Computational Statistics & Data Analysis, 120, 70–83. https://doi.org/10.1016/j.csda.2017.11.003

Burnham, K. P., & Anderson, D. R. (2002). Model selection and multimodel inference: A practical information-theoretic approach (2nd ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/b97636

Chen, S., Qin, Z., Wang, T., Zhang, J., Zhang, R., Zou, Y., & Shi, J. (2026). Modeling and simulation of mass transfer in food processing: Recent advances in governing equations, workflow, and applications. Foods, 15(12), Article 2084. https://doi.org/10.3390/foods15122084

Codex Alimentarius Commission. (2025). General standard for fruit juices and nectars (CXS 247-2005; versión con enmiendas hasta 2025). FAO/WHO. https://www.fao.org/fao-who-codexalimentarius/

Datta, A. K. (2008). Status of physics-based models in the design of food products, processes, and equipment. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 7(1), 121–129. https://doi.org/10.1111/j.1541-4337.2007.00030.x

Durbin, J., & Watson, G. S. (1951). Testing for serial correlation in least squares regression. II. Biometrika, 38(1–2), 159–178. https://doi.org/10.1093/biomet/38.1-2.159

Farid, M. M. (Ed.). (2010). Mathematical modeling of food processing. CRC Press.

Fonseca, A. M. A., Geraldi, M. V., Maróstica Junior, M. R., Silvestre, A. J. D., & Rocha, S. M. (2022). Purple passion fruit (Passiflora edulis f. edulis): A comprehensive review on the nutritional value, phytochemical profile and associated health effects. Food Research International, 160, Article 111665. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2022.111665

Hanna Instruments. (s. f.). Digital refractometer for refractive index and Brix – HI96800. https://hannainst.com/hi96800-digital-refractometer-for-refractive-index-and-brix.html

Harris, C. R., Millman, K. J., van der Walt, S. J., Gommers, R., Virtanen, P., Cournapeau, D., Wieser, E., Taylor, J., Berg, S., Smith, N. J., Kern, R., Picus, M., Hoyer, S., van Kerkwijk, M. H., Brett, M., Haldane, A., Fernández del Río, J., Wiebe, M., Peterson, P., . . . Oliphant, T. E. (2020). Array programming with NumPy. Nature, 585(7825), 357–362. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2

Heckert, N. A., Filliben, J. J., Croarkin, C. M., Hembree, B., Guthrie, W. F., Tobias, P., & Prinz, J. (2002). Handbook 151: NIST/SEMATECH e-handbook of statistical methods. National Institute of Standards and Technology. https://www.nist.gov/publications/handbook-151-nistsematech-e-handbook-statistical-methods

Ho, Q. T., Carmeliet, J., Datta, A. K., Defraeye, T., Delele, M. A., Herremans, E., Opara, L., Ramon, H., Tijskens, E., van der Sman, R., Van Liedekerke, P., Verboven, P., & Nicolaï, B. M. (2013). Multiscale modeling in food engineering. Journal of Food Engineering, 114(3), 279–291. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2012.08.019

Hunter, J. D. (2007). Matplotlib: A 2D graphics environment. Computing in Science & Engineering, 9(3), 90–95. https://doi.org/10.1109/MCSE.2007.55

Hurvich, C. M., & Tsai, C.-L. (1989). Regression and time series model selection in small samples. Biometrika, 76(2), 297–307. https://doi.org/10.1093/biomet/76.2.297

Hyndman, R. J., & Koehler, A. B. (2006). Another look at measures of forecast accuracy. International Journal of Forecasting, 22(4), 679–688. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2006.03.001

International Organization for Standardization. (2003). Fruit and vegetable products—Determination of soluble solids—Refractometric method (ISO Standard No. 2173:2003). https://www.iso.org/standard/35851.html

Marquardt, D. W. (1963). An algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameters. Journal of the Society for Industrial and Applied Mathematics, 11(2), 431–441. https://doi.org/10.1137/0111030

Raue, A., Kreutz, C., Maiwald, T., Bachmann, J., Schilling, M., Klingmüller, U., & Timmer, J. (2009). Structural and practical identifiability analysis of partially observed dynamical models by exploiting the profile likelihood. Bioinformatics, 25(15), 1923–1929. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btp358

Rauh, C., & Delgado, A. (2015). Different modelling and simulation approaches for food processing operations. In Modeling food processing operations (pp. 3–33). Woodhead Publishing. https://doi.org/10.1016/B978-1-78242-284-6.00001-5

Reid, D. S. (2003). Traditional indirect methods for estimation of water content: Measurement of °Brix. Current Protocols in Food Analytical Chemistry, 10(1), A1.4.1–A1.4.5. https://doi.org/10.1002/0471142913.faa0104s10

Savatorova, V. (2023). Exploring parameter sensitivity analysis in mathematical modeling with ordinary differential equations. CODEE Journal, 16(1), Article 4. https://doi.org/10.5642/codee.CZKZ5996

Seber, G. A. F., & Wild, C. J. (1989). Nonlinear regression. Wiley. https://doi.org/10.1002/0471725315

Senter, S. D., Payne, J. A., Knight, R. J., & Amis, A. A. (1993). Yield and quality of juice from passion fruit (Passiflora edulis), maypops (P. incarnata) and tetraploid passion fruit hybrids. Journal of the Science of Food and Agriculture, 62, 67–70. https://doi.org/10.1002/jsfa.2740620109

Trystram, G. (2012). Modelling of food and food processes. Journal of Food Engineering, 110(2), 269–277. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2011.05.001

van Boekel, M. A. J. S. (2008). Kinetic modeling of food quality: A critical review. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 7(1), 144–158. https://doi.org/10.1111/j.1541-4337.2007.00036.x

Viera, W., Brito, B., Zambrano, E., Ron, L., Merino, J., Campaña, D., & Álvarez, H. (2020). Genotype × environment interaction in the yield and fruit quality of passion fruit germplasm grown in the Ecuadorian Littoral. International Journal of Fruit Science, 20(sup3), S1829–S1844. https://doi.org/10.1080/15538362.2020.1834897

Virtanen, P., Gommers, R., Oliphant, T. E., Haberland, M., Reddy, T., Cournapeau, D., Burovski, E., Peterson, P., Weckesser, W., Bright, J., van der Walt, S. J., Brett, M., Wilson, J., Millman, K. J., Mayorov, N., Nelson, A. R. J., Jones, E., Kern, R., Larson, E., Van Mulbregt, P. (2020). SciPy 1.0: Fundamental algorithms for scientific computing in Python. Nature Methods, 17(3), 261–272. https://doi.org/10.1038/s41592-019-0686-2

Publicado

2026-09-30

Número

Sección

Artículos de Ciencias naturales, matemáticas y estadísticas

Cómo citar

Vergara velez, G. E., Redrován Castillo, F. F., Mazón Olivo, B. E., Rivas Asanza, W. B., & Novillo Vicuña, J. P. (2026). Modelado diferencial y análisis computacional de sólidos solubles durante la dilución del jugo de maracuyá. EDULEARN Revista Multidisciplinar, 1(3), 181-205. https://doi.org/10.64973/tv579174