Desarrollo de un arreglo de sensores de gases basados en semiconductores degenerados para la caracterización sistemática y potencial control del proceso de tostado de café
Acronym
P_CAFE-SENS
Consortium Coordinator
Sun Kou, Maria Del Rosario
Start Date
September 1, 2022
End Date
September 1, 2024
Status
https://purl.org/pe-repo/concytec/estadoProyecto#concluido
Tipo de proyecto
https://purl.org/pe-repo/ocde/tipoProyecto#investigacionBasica
Description
En la última década, el Perú ha perdido posicionamiento como exportador de café arábiga en el mundo. Esto es debido a las recurrentes fluctuaciones en el precio internacional de los granos verdes, y la falta de tecnificación necesaria para producir un café tostado con una calidad homogénea. En este contexto, esta propuesta plantea la preparación e implementación de una serie de sensores de gases orgánicos. Estos volátiles se emiten durante el tostado del café, y proporcionan información sobre el estado del tostado. En particular, la investigación se centrará en el desarrollo de sensores de ácido acético y vainillina. Estos volátiles permiten monitorear el proceso de ruptura de la cáscara de la semilla del café, proceso necesario para determinar el punto de tostado deseado. Los grupos de investigación que participan en esta propuesta han venido desarrollando sensores haciendo ingeniería de las propiedades de óxidos metálicos dopados con metales de transición y tierras raras. Los sensores serán producidos por dos vías: hidrotermal y por pulverización catódica. En particular, se desarrollarán sensores de ZnO dopados con: Al, Cu, y Cr. La sensibilidad, tiempo de respuesta y selectividad de los distintos sensores, será evaluada y contrastada entre ellos bajo distintas concentraciones y temperaturas. Los sensores seleccionados serán incorporados en una cámara previamente diseñada y construida en un proyecto anterior para fines similares. La cámara será acoplada a un tostador de café adquirido específicamente para esta investigación. La respuesta de los sensores se obtendrá en intervalos de un segundo y será analizada mediante 4 técnicas de machine learning: SVM, RF, MLP y CNN. El análisis de los datos permitirá evidenciar la presencia de ácido acético y vainillina, y servirá de guía al operador de tostado para obtener muestras de café con distintas calidades. Para la validación de la calidad del tostado se contratarán los servicios especializados de un maestro tostador.
Keywords
Sensores de gases
;
Tostado de café
;
Semiconductores degenerados
;
Control de procesos
Área de conocimiento
Engineering and technology
Campo OCDE
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.05.01