1.2. Análisis de los modelos con resultados estadísticos significativos
Para el procedimiento estadístico usando el software STATGRAPHICS se tomaron de los modelos de las zafras 2012-2013 y 2013-2014; se extrajeron de los mismos las diferentes cañas molidas por variedades, cantidades y totales de moliendas. Todos estos datos fueron llevados a hojas de cálculo del libro Excel. Se introdujeron los datos de las zafras correspondientes, para totalizar todos los días de zafra por mes (en las filas) con sus respectivas fechas; y en las columnas: las variedades y los parámetros industriales (jugo desmenuzadora: ºBrix y pol, jugo mezclado: ºBrix y pol., % de fibra en caña, azúcar producida, rendimiento, miel final, bagazo). Se tomaron los datos de las variedades que están más presentes en la estructura actual que tiene la UEB en la molida total. Los datos se importaron a la hoja del software STATGRAPHICS.
1.3.Aplicación de la regresión lineal simple
Con los datos organizados en la hoja de cálculo Excel, se fueron filtrando los datos de la zafra según la noma operacional (2990 t/d de molida) al 70, 80 y 90%, se comenzó con el análisis para realizar las regresiones simples y múltiples en el programa STATGRAPHICS 5.0 con cada uno de estos porcientos. Primero se colocó en el STATGRAPHICS 5.0 para el análisis de la regresión simple la variable industrial como variable dependiente y la variedad como variable independiente; esta operación se fue repitiendo, manteniendo la variable dependiente y cambiando la variedad, luego se realizaron las siguientes regresiones simples sucesivamente hasta que cada una de las variables industriales se analizó con cada una de las variedades.
2.4. Aplicación de la regresión lineal múltiple
Para el análisis de la regresión múltiple se toma como variable dependiente la variable industrial y las variedades de cañas como variable independiente, esta operación se realizó varias veces variando solo la variable dependiente para después analizar los modelos que arroja este análisis.
]]>RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Para el análisis de las diferentes regresiones lineales, se muestran en tablas los resultados obtenidos. Cada tabla muestra las regresiones realizadas a diferentes porcientos de molida de la capacidad potencial de cada zafra, indicando (positivo o negativo) SI cuando hay significación estadística en la relación entre la variable dependiente con la variable independiente y su signo representa si el coeficiente es positivo o negativo, el término No significa que no existe relación significativa entre la variable y la variedad por lo que no se considera importante resaltar su coeficiente.
Se realizaron las regresiones simples para ver el comportamiento de cada variedad, pues dependiendo de su signo, puede no ser favorable para la variable ya que su signo negativo decrece el valor de esta. También, considerando si conviene que la variable dependiente decrezca.
Análisis de las regresiones múltiples:
Se analizaron las tres tablas de regresiones múltiples a diferentes porcientos de molida para tomar el modelo matemático que mayor rendimiento presente, en la zafra 2012-2013 el modelo seleccionado fue el del 80 % de molida yen la zafra 2013-2014 el modelo seleccionado fue el del90 % de molida. Los restantes no se tomaron ya que los rendimientos arrojaban valores por debajo, (los signos indican si el coeficiente en el modelo es positivo o negativo):
3.1. Modelo matemático para estimar el rendimiento al 80% de molida(Ecuación 1)
Donde:
]]> Nombres de las variedades: Cuba 227-9, Cuba 323-68, Cuba 85-102, Cuba 86-12, Canal Point 5243, Cuba 86-56, Cuba 86-456, Cuba 997, Cuba 86-156, Cuba 89-148, Cuba 90-469 y Otras. Todas expresadas en (t/d)
3.2. Análisis de la zafra 2012-2013
Dadas las cantidades supuestas a moler de cada variedad se realizan los cálculos para obtener rendimientos y analizar su comportamiento. Los resultados de los cálculos aplicando el modelo de la ecuación (1) para la zafra 2012- 2013 se expresan en la Tabla 1.
Es conveniente moler estas cantidades de las variedades recomendadas, la Cuba 86-12 y las Cuba 85-102, Cuba 323-68en primera prioridad para mejorar el rendimiento, así como también conviene que se muelan entre 290 y 800 t/d de otras variedades por la posibilidad de que estas otras favorezcan el proceso de programación de corte y mantenga el rendimiento industrial.
La programación de corte es muy variable y siempre hay que incluir variedades en pequeñas cantidades según: las edades, las cepas, el movimiento de las máquinas de corte, variedades quedadas de la zafra anterior, cualquier central cubano dispone de 20 a 25 variedades.
3.2.1. Estimación del rendimiento según el modelo matemático para el 90% de molida
]]> El modelo de mejores rendimientos que los demás en la zafra 2013-2014 es el que se obtiene para el 90 por ciento de la molida y se expresa en la siguiente ecuación (Ecuación 2):
3.3. Análisis de la zafra 2013-2014
Consideradas las cantidades supuestas a moler de cada variedad se realizan los cálculos para obtener rendimientos y analizar su comportamiento. Los resultados de los cálculos aplicando el modelo de la ecuación (2) para la zafra 2013- 2014 se expresan en la Tabla 2.
Como se observa resulta conveniente moler la mayor cantidad posible de la Cuba 86-12, de las Cuba 323-68, Cuba 997 y Cuba 86-156, en segunda prioridad, recomendadas para mejorar el rendimiento, así como también conviene que se muelan entre 80 y 300 t/d de otras por la posibilidad (antes dicha) de que estas otras favorezcan el proceso de programación de corte y mantenga el rendimiento industrial.
Es significativo observar que hay 3 variedades las CP 5243, Cuba89-148 y Cuba 86-56 que pudieran pasar al grupo de Otras, por lo antes apuntado sobre la programación de corte.
]]> 3.4. Estimación del rendimiento mediante los balances de materiales en fábrica
Todas las ecuaciones para el balance, se programaron en una hoja de cálculo electrónico en libro Microsoft Excel y se introdujeron los datos de entrada en sus respectivas ecuaciones para obtener los resultados, según lo recomendado por Cruz (2014). En la Tabla 3 se presentan los valores para el balance de azúcar.
Con las variables industriales se varían las cantidades de molidas para obtener valores de ºBrix del jugo mezclado, del pol jugo mezclado y azúcar producida para obtener rendimientos. En la Tabla 4 se presentan los valores de las variables industriales.
La Tabla 5 muestra los resultados obtenidos mediante el balance se observa que el rendimiento depende de la cantidad de caña molida, debido a factores tales como: Tiro directo a basculador por el aumento de las materias extrañas, mal control de las operaciones de extracción en los molinos, desbalances térmicos en calentadores y evaporadores tanto como desbalances de los productos intermedios en los tachos y cristalizadores; que afectan el recobrado en las bajas molidas. Lo que corrobora lo demostrado por (Rico, 2013) en su estudio sobre estos factores.
Comparando los rendimientos estimados mediante los modelos matemáticos, estos son más elevados que los obtenidos en el balance. Lo que es debido a que en los modelos los valores obtenidos reflejan el mejor acercamiento a la data estadística con datos reales promedios diarios y en el balance se hacen consideraciones y se asumen valores de indicadores basados en la experiencia de los especialistas de fabricación, tales como: % de extracción molinos, ºBrix jugo clarificado, ºBrix meladura, % Pol meladura y Recobrado % base AzMel (azúcar producida/ azúcar en la meladura entrada).
La tabla 6 muestra la propuesta para la programación de molida de las variedades, donde las etapas representan el lapso de tiempo en que serán cortadas el grupo de variedades para la zafra en el central, ya que estas no poseen iguales características en especial la madurez adecuada, por lo que se trata de que sean molidas en su mejor momento y lógicamente no serán molidas al mismo tiempo.
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De acuerdo a la propuesta de molida para la zafra, las etapas presentan las siguientes características:
· 1ra etapa es la comprendida entre diciembre-enero: se considera que las variedades son escasas ya que muchas no han alcanzado su período de madurez y se presenta bajo rendimiento potencial.
· 2da etapa es la comprendida entre enero-marzo: las variedades expresan su máximo potencial azucarero.
· 3ra etapa es la comprendida entre finales de marzo-abril: comienza a decrecer el rendimiento potencial de las variedades.
CONCLUSIONES
1. El análisis estadístico propuesto en este trabajo permite a los técnicos realizar estudios sistemáticos sobre el comportamiento de la eficiencia en función de las variedades, facilitándoles una herramienta para poder estudiar sus molidas y concluir sobre los resultados en busca de mejor eficiencia.
2. El procedimiento propuesto permite detectar cómo influye la selección de las variedades de cañas a moler en el rendimiento de la industria.
3. Se obtuvieron dos modelos matemáticos haciendo uso de los programas Microsoft Excel y el STATGRAPHICS 5.0 que ofrecen como resultado general que las variedades de cañas aportadoras de mayor rendimiento agroindustrial son: C323-68, C85-102, C86-12, C997, C86-156 y C90-469.
]]> 4. Los modelos muestran consistencia en comparación con los resultados de los balances de masa.5. Se presenta una propuesta de programación del uso de la materia prima para el caso estudiado, que sobre la consideración de la zafra en tres etapas, permite decidir qué variedades se deben procesar en cada una, para obtener un rendimiento promedio más alto.
REFERENCIAS
ATAC., Asociación de Técnicos Azucareros de Cuba. Cuba posee más de 100 variedades de caña de azúcar., 2012, Recuperado Enero 2016, disponible URL: http://www.cadenagramonte.cu/articulos/ver/25029:cuba-posee-mas-de-100-variedades-de-cana-de-azucar
Bastidas, L., Rea, R., De Sousa, O., Briceño, R., y Hernández, E., Potencial azucarero y panelero de cinco cultivares de caña de azúcar en el valle de Santa Cruz de Bucaral, estado Falcón, Venezuela., Revista Científica Agronomía Tropical, Vol. 59, No. 2, 2009, pp. 137-148.
Castro, S., Nuevas Variedades recomendadas para extensión., Cubazúcar, Vol. XXXI, No. 3, 1991, pp. 6- 8.
Cruz, N., Alternativa para el diseño de un central azucarero de nuevo tipo en Antonio Sánchez y su entorno., Tesis en opción al título de Ingeniera Química, Universidad "Carlos Rafael Rodríguez"de Cienfuegos, 2014, Cuba.
Fonseca, L., Cruz, R., Ortiz, R., y Verdecia, H., Avances en el mejoramiento del contenido azucarero de variedades de caña de azúcar en la región oriental., Revista Granma Ciencia, Vol. 7, No. 1, 2003, pp. 1-7.
González-Corzo, M., La agroindustria cañera cubana: transformaciones recientes., Edición Bildner Center, 2015, pp. 23-40. Disponible URL: https://books.google.com.cu/books?id=WMf0CQAAQBAJ
]]> Heinz, J., y Osgood, R., Evaluación agroindustrial de cultivares promisorios de Caña de Azúcar. Sugarcane., En: Encyclopedia of agricultural Science C.J. Amtzen y E.M. Ritter (ed). Academic Press, USA, 1994, pp. 2-3.Ibarra, J., Cruz, M., Serrano, A., Hernández, G., y Cruz, R., Influencia de variables climáticas en los rendimientos agrícolas de la caña de azúcar en la empresa azucarera de Holguín., Revista Granma Ciencia, Vol. 19, No.1., 2015, pp.2-9.
Jorge, H., García, H., Bernal, N., Jorge, I., Vera A., y Suárez, O., Variedades de caña de azúcar en Cuba. Una nueva concepción y manejo., Revista Cuba&Caña., Publinica No. 1, 2008, pp. 3-11.a
Jorge, I., Jorge, H., y Pérez, G., Variedades de caña de azúcar en cuba. Problemas y soluciones., Revista ATAC, No. 1, 2008, pp. 9-16. b
Mendoza, Y., Cruz, R., y Martínez, O.L., Comportamiento de variedades de caña de azúcar (saccharumspp. híbrido) en condiciones de sequía., Revista Granma Ciencia, Vol. 18, No. 1, 2014, pp. 1-7.
Reyes, Y., Estudio de la influencia de las variedades de caña sobre los indicadores de eficiencia industrial en el Central "14 de Julio., Tesis en opción al título de Ingeniera Química, Universidad "Carlos Rafael Rodríguez" de Cienfuegos, 2015, Cuba.
Rico, O., Peñalver, Y., Leiva, J., González, V., Efecto del tiro directo de la caña en el rendimiento y la eficiencia energética., Centro Azúcar, Vol. 40, No. 4, 2013, pp. 77-82.
Recibido: Marzo 21, 2017 ]]>
Revisado: Abril 24, 2017
Aceptado: Agosto 25, 2017
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