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Optimización de la eficiencia de extracción de almidón en la molienda húmeda de maíz

Cómo el macerado, la separación del germen y de la fibra y la separación almidón–gluten determinan la recuperación de almidón en la molienda húmeda de maíz, dónde se producen las pérdidas y qué respalda la literatura publicada sobre la medida de corrientes de proceso con espectroscopía de infrarrojo cercano.

Por qué importa la eficiencia de separación

La molienda húmeda de maíz, uno de los procesos de cereales más sofisticados de la industria de alimentos y piensos, fracciona el grano en almidón, germen, fibra y proteína (gluten). El almidón es el producto principal y la materia prima de edulcorantes, etanol y almidones modificados, mientras que los coproductos tienen valores muy distintos: la harina de gluten de maíz (corn gluten meal) es muy apreciada en las dietas de aves, porcino y animales de compañía, mientras que el pienso de gluten de maíz (corn gluten feed) vale aproximadamente lo mismo que el maíz de entrada, o menos [1]. Por tanto, el almidón que sale del proceso con la fibra acaba en la corriente de menor valor.

La cadena de separación

El macerado es la etapa de la que depende un fraccionamiento eficaz [1]. Los granos limpios se remojan en agua ligeramente ácida a unos 50 °C, normalmente durante 20–36 horas; los macerados más largos requieren más capital y energía, pero menos dióxido de azufre [2]. La química del macerado afecta directamente al rendimiento: en trabajos de laboratorio de Haros y Suárez, el ácido láctico en el agua de maceración aumentó el rendimiento en almidón del maíz dentado y del maíz duro (flint), y se logró una liberación eficaz de los gránulos de almidón en 24 horas [3].

Tras la molienda gruesa, el germen, de baja densidad, se separa en hidrociclones y se lava en tamices para devolver el almidón y el gluten sueltos a la corriente principal [2]. La descarga inferior de los hidrociclones se muele finamente y se tamiza; los tamices retienen la fibra, y el agua de lavado de la fibra recupera la mayor cantidad posible de almidón y gluten antes de que la fibra se deshidrate en una centrífuga de tamiz hasta el 65–75 % de humedad [2]. La mezcla almidón–gluten restante se separa por centrifugación, aprovechando la menor densidad del gluten, y después el almidón se lava a contracorriente, generalmente en 9 a 15 etapas de hidrociclones, hasta una pureza típicamente superior al 99,5 % [2]. El agua limpia entra solo en el lavado del almidón y retrocede por el proceso hasta el macerado, lo que minimiza el consumo de agua y la carga de evaporación [2].

Adónde va el almidón

Las pérdidas de separación aparecen en dos lugares. Al comparar procedimientos de laboratorio y de planta piloto con cuatro híbridos, Singh et al. obtuvieron rendimientos y recuperaciones de almidón más bajos a escala piloto, mientras que los rendimientos de gluten y fibra eran más altos porque esas fracciones arrastraban más almidón no recuperado; cuanto más duro el grano, menores el rendimiento y la recuperación de almidón [4]. El mismo estudio consideró comercialmente aceptables contenidos de proteína en el almidón inferiores al 0,50 % (base seca) para el maíz dentado normal e inferiores al 0,30 % para el maíz ceroso [4]. En el lado de la fibra, Ozturk et al. identificaron las estructuras que retienen almidón en la fibra de la molienda húmeda y atribuyeron el 54 % del almidón retenido a la matriz proteica, concluyendo que la disrupción de la proteína daría el mayor aumento en la extracción de almidón [5]. Las pérdidas hacia la fibra son, por tanto, en parte una cuestión de estructura del grano y de macerado, y no solo de los ajustes de tamices y centrífugas.

De ello se derivan las magnitudes que sigue un molino: proteína en el almidón lavado, almidón en las corrientes de gluten y fibra, y sólidos en las suspensiones. La proteína en el almidón se calcula a partir del nitrógeno; ISO 3188 especifica el método valorimétrico Kjeldahl para almidones y productos derivados con contenidos de nitrógeno superiores al 0,01 % [6]. Estos resultados de laboratorio llegan cuando la corriente ya ha seguido su curso, lo que motiva una medida más rápida.

Qué puede seguir la espectroscopía

La espectroscopía de infrarrojo cercano tiene un papel consolidado aguas arriba, sobre el grano. Dijkhuizen et al. compararon el NIR con un procedimiento de molienda húmeda de laboratorio de 100 g en 200 familias de maíz y hallaron una correlación de r = 0,80 entre el almidón NIR y el almidón de molienda húmeda, y de r = 0,72 entre la proteína NIR y el gluten de molienda húmeda; consideraron el NIR satisfactorio para material de mejora con un amplio intervalo de variabilidad [7]. Se trata de una herramienta de clasificación del grano, no de una predicción del rendimiento de separación de una planta concreta.

En el propio proceso, el NIR puede proporcionar información en tiempo real en una corriente de proceso con poca o ninguna preparación de la muestra [8], y el control por ordenador de procesos de la molienda húmeda se discute desde finales de los años setenta [9]. Al preparar este artículo no se encontró ninguna calibración NIR publicada y revisada por pares para suspensiones de molienda húmeda como el rebose de centrífuga, la descarga inferior del lavado de almidón o el agua de lavado de la fibra, por lo que la exactitud alcanzable en estas corrientes debe establecerse caso por caso. Dos efectos físicos dominan estas medidas. La temperatura cambia la forma de los espectros vibracionales de manera no lineal, y Wülfert et al. mostraron que los modelos construidos con varias temperaturas predicen mejor pero pierden sensibilidad, salvo que la temperatura se modele explícitamente [10]. Las partículas en suspensión añaden dispersión; transformaciones como la variable normal estándar (SNV) eliminan de los espectros de reflectancia difusa la dispersión multiplicativa y los efectos del tamaño de partícula [11].

Aspectos prácticos para el seguimiento de suspensiones

  • Empezar donde la corriente está claramente definida. La suspensión de almidón lavado, el rebose de centrífuga y el agua de lavado de la fibra difieren en sólidos, tamaño de partícula y temperatura; cada una necesita su propia población de calibración, referenciada a métodos de laboratorio como el nitrógeno Kjeldahl [6].
  • Incorporar la temperatura a la calibración. La temperatura del proceso deriva; inclúyala en el diseño de la calibración en lugar de suponer que un modelo a temperatura fija seguirá siendo válido [10].
  • Separar la estructura de los ajustes. El almidón retenido en la fibra por la matriz proteica [5] o perdido por la dureza del grano [4] no responderá a los ajustes de la centrífuga; siga la tendencia del grano de entrada además de la de las corrientes [7].

Cómo lo aborda USTECH

Para corrientes líquidas y suspensiones, USTECH utiliza el analizador FT-NIR de proceso ProLine2550, con ProChem transmitiendo los resultados al PLC o al sistema SCADA de la planta, y el analizador at-line MasterLine17EC para el grano de entrada. Las calibraciones se construyen en caliX con el tratamiento de la temperatura y de la dispersión descrito anteriormente [10][11]. Qué corrientes y parámetros alcanzan la exactitud que necesita un molino se establece en un estudio de viabilidad con sus propias muestras y análisis de referencia.

Referencias

  • [1] Rausch, K.D., Hummel, D., Johnson, L.A., May, J.B. (2019). Wet milling: The basis for corn biorefineries. In: Corn: Chemistry and Technology, 3rd ed., pp. 501–535. Elsevier. doi:10.1016/B978-0-12-811971-6.00018-8
  • [2] Galitsky, C., Worrell, E., Ruth, M. (2003). Energy efficiency improvement and cost saving opportunities for the corn wet milling industry: An ENERGY STAR guide for energy and plant managers. Report LBNL-52307, Lawrence Berkeley National Laboratory. doi:10.2172/816536
  • [3] Haros, M., Suárez, C. (1999). Effect of chemical pretreatments and lactic acid on the rate of water absorption and starch yield in corn wet-milling. Cereal Chemistry, 76(5), 783–787. doi:10.1094/CCHEM.1999.76.5.783
  • [4] Singh, S.K., Johnson, L.A., Pollak, L.M., Fox, S.R., Bailey, T.B. (1997). Comparison of laboratory and pilot-plant corn wet-milling procedures. Cereal Chemistry, 74(1), 40–48. doi:10.1094/CCHEM.1997.74.1.40
  • [5] Ozturk, O.K., Kaasgaard, S.G., Palmén, L.G., Vidal, B., Hamaker, B.R. (2021). Protein matrix retains most starch granules within corn fiber from corn wet-milling process. Industrial Crops and Products, 165, 113429. doi:10.1016/j.indcrop.2021.113429
  • [6] ISO 3188:1978. Starches and derived products — Determination of nitrogen content by the Kjeldahl method — Titrimetric method. ISO, Geneva. iso.org/standard/8379.html
  • [7] Dijkhuizen, A., Dudley, J.W., Rocheford, T.R., Haken, A.E., Eckhoff, S.R. (1998). Near-infrared reflectance correlated to 100-g wet-milling analysis in maize. Cereal Chemistry, 75(2), 266–270. doi:10.1094/CCHEM.1998.75.2.266
  • [8] Woodcock, T., Downey, G., O’Donnell, C.P. (2008). Better quality food and beverages: the role of near infrared spectroscopy. Journal of Near Infrared Spectroscopy, 16(1), 1–29. doi:10.1255/jnirs.758
  • [9] Simms, R.L. (1979). Process computer control for corn wet milling. Starch/Stärke, 31(4), 109–111. doi:10.1002/star.19790310403
  • [10] Wülfert, F., Kok, W.Th., Smilde, A.K. (1998). Influence of temperature on vibrational spectra and consequences for the predictive ability of multivariate models. Analytical Chemistry, 70(9), 1761–1767. doi:10.1021/ac9709920
  • [11] Barnes, R.J., Dhanoa, M.S., Lister, S.J. (1989). Standard Normal Variate Transformation and De-trending of Near-Infrared Diffuse Reflectance Spectra. Applied Spectroscopy, 43(5), 772–777. doi:10.1366/0003702894202201
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