Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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Autorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.author.Trevejo Pinedo, Jorge NelsonTemasearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.Zinc

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    Preparación, caracterización de sensores a base de zeolita, óxidos de estaño y de zinc conformando una nariz electrónica y su aplicación para la diferenciación de piscos peruanos
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-09-17) Trevejo Pinedo, Jorge Nelson; Sun Kou, María del Rosario
    El Pisco es una de las bebidas más consumidas en el Perú y posee una importancia comercial e histórica, por lo que se encuentra protegida por una Denominación de Origen en el país, que regula su producción. Sin embargo, son comunes los casos de adulteración y falsificación que dañan su imagen tanto en el mercado nacional como en el extranjero. Por ello, el presente trabajo tiene como objetivo realizar una diferenciación de muestras de Pisco peruano de las variedades Acholado, Italia y Quebranta, así como la diferenciación de mezclas de Pisco Quebranta con aguardiente de caña en distintas proporciones, empleando una nariz electrónica constituida por un arreglo de sensores basados en óxidos metálicos (óxido de estaño dopado con platino y óxido de zinc dopado con plata), ambos tipos de sensores con y sin recubrimiento con zeolita-Y. Se postula que las respuestas generadas por cada sensor para los distintos tipos de Pisco analizados son representativas para cada muestra y que permiten su identificación. La caracterización de los materiales preparados se realiza mediante DRX y FTIR. La configuración y recolección de datos de la nariz electrónica se realiza a través del software LabView2018 y se determinan las condiciones óptimas de temperatura, tiempo de sensado, dopaje metálico del sensor y recubrimiento de la zeolita. Las mejores respuestas son obtenidas con los sensores 0,10%Pt/SnO2; 0,05%Pt/SnO2//ZY y 0,15%Ag-ZnO. Las respuestas registradas por los sensores son analizadas a través de varios análisis estadísticos clasificatorios tanto no supervisados (PCA, HCA) como supervisados (SVM, RF, KNN) con el objetivo de determinar la capacidad de discriminación de muestras de Pisco por parte de los sensores que conforman la nariz electrónica.