Desarrollo de metodologías analíticas para la determinación de componentes volátiles en derivados del petróleo de uso agroalimentario
Desde su consolidación en el siglo XIX, la industria petrolera ha ocupado una posición central en el desarrollo energético y económico a nivel global. Este sector ha experimentado una expansión notable, reconfigurando el consumo energético mundial y su interacción con diversos ámbitos industriales. Avanzando en el siglo XXI, se enfrenta a retos crecientes, particularmente en aspectos de sostenibilidad ambiental y eficiencia en sus operaciones, lo que demanda una revisión y actualización profundas de sus enfoques y tecnologías tradicionales. La adopción de tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial y el Internet de las Cosas, junto a innovadoras técnicas analíticas, está fomentando una evolución hacia procedimientos más automatizados y eficientes en las operaciones petrolíferas. Esta evolución no sólo responde a las necesidades actuales de eficiencia y responsabilidad ambiental, sino que también redefine las interacciones del sector petrolero con otras industrias, extendiendo su impacto y relevancia más allá de su rol como proveedor de energía. En este contexto, la regulación y el aseguramiento de la calidad adquieren una importancia crítica, especialmente para productos como las parafinas, cuyas aplicaciones demandan estándares específicos de pureza y seguridad. Las parafinas constituyen una fuente de gran relevancia para la fabricación de productos con diversas aplicaciones. Entre sus múltiples usos es posible encontrar el empleo de algunos de estos derivados en la industria agroalimentaria y cosmético-farmacéutica. Debido a su uso en estos sectores industriales, la adecuación a las exigencias y normativas es un factor a tener en cuenta por parte de las empresas dedicadas a la producción de este tipo de productos. Concretamente, la industria petroquímica, ha adaptado sus procesos a las buenas prácticas de fabricación y a las normativas legales para garantizar la seguridad en la producción de parafinas, cumpliendo con estándares como los de la Sociedad Americana para Pruebas y Materiales (ASTM), que incluyen métodos para medir propiedades fisicoquímicas de las parafinas. Por otro lado, uno de los aspectos más críticos en el control de calidad es la evaluación del olor que presentan las parafinas destinadas a usos agroalimentarios y cosmético-farmacéuticos. Hasta el momento, el método más extendido para establecer el grado de olor de este tipo de productos está sujeto a la norma ASTM D1833 - Standard Test Method for Odor of Petroleum Wax, y consiste en un análisis sensorial en un panel de catas. Entre los inconvenientes que puede presentar este método se encuentran: la escasa objetividad en la evaluación y los posibles riesgos para la salud de los/as evaluadores/as debido a la exposición prolongada a los compuestos volátiles y aromáticos que producen los olores indeseados. A pesar de que se utilizan métodos estandarizados efectivos para el control de calidad, el avance hacia una era más digitalizada y tecnológica requiere la búsqueda de alternativas que mejoren y automaticen estos procesos. Uno de los objetivos con este producto es integrar metodologías analíticas con tecnologías de aprendizaje automático para modernizar el proceso de control de calidad. La automatización y la digitalización del control de calidad no solo pueden mejorar la eficiencia y precisión del proceso, sino que también pueden proporcionar una respuesta más rápida y objetiva. La presente Tesis Doctoral se enfoca en cómo la integración de técnicas analíticas emergentes, como las narices electrónicas, complementadas por el aprendizaje automático, representa un enfoque prometedor hacia una evaluación más objetiva y eficiente de la calidad de las parafinas. A diferencia de los métodos sensoriales convencionales, esta aproximación moderna se presenta como una alternativa superior para determinar la calidad olfativa de las parafinas, un aspecto esencial para su uso en sectores donde la pureza es crucial. Asimismo, se investiga la aplicación de la espectroscopía Vis-NIR como técnica de perfil global en conjunto con el aprendizaje automático para distinguir entre diferentes tipos de parafinas y determinar sus proporciones en mezclas, superando las limitaciones de los métodos tradicionales de control de calidad. El propósito de esta investigación es avanzar hacia una metodología que no solo mejore la eficacia y precisión del control de calidad en la industria parafínica, sino que también establezca nuevas direcciones para la implementación de tecnologías innovadoras en el sector petrolero. Se espera que este estudio contribuya a la conformación de prácticas industriales más acordes con las exigencias de sostenibilidad y eficiencia del mundo contemporáneo. Este trabajo pretende ser un catalizador para la reinvención de los procesos de control de calidad en la producción de parafinas, destacando cómo la convergencia de la ciencia y la tecnología avanzada puede propiciar transformaciones significativas en la industria petrolera.
Networked Digital Library of Theses and Dissertations