Resumen de Elaboración y optimización de una red de sensores electroquímicos para una lengua electrónica orientada al análisis de leche

Alvaro A. Arrieta, Jorge A Díaz, Óscar C Fuentes

• español

  En la actualidad, el uso de lenguas electrónicas ha cobrado importancia en la industria de alimentos, debido al crecimiento de la tecnología y su aprovechamiento en este sector. En el presente trabajo se muestra la elaboración y optimización de una red de sensores a base de polipirrol, el cual fue dopado con diferentes especies químicas para la modificación de una red de sensores de carbono como primera etapa de una lengua electrónica para el análisis de leche. Se analizó la estabilidad y variabilidad en la respuesta presentada por cada sensor mediante la aplicación de una técnica electroquímica conocida como voltametría cíclica, que se aplicó a través de dichos sensores a las muestras analizadas. Para el estudio de los datos se empleó un método estadístico de reconocimiento de patrones conocido como análisis de componentes principales (PCA) y para la optimización de los sensores modificados se usó el análisis de superficie de respuestas. Los resultados obtenidos demuestran que debido a la optimización de los sensores se generó una respuesta estable y con menor ruido en las señales respecto a los mismos sensores sin modificar. Se demostró la capacidad de esta red para responder diferente ante muestras de leche de diversa naturaleza.

• English

  Nowadays, the use of electronic tongues has gained important in the food industry, due to the growth of the technology and its use in this sector. The present work shows the elaboration and optimization of an electrochemical sensors array based on polypyrrole doped with different chemical species for the modification of sensors as the first stage of an electronic tongue for the analysis of milk. The stability and variability was analyzed in the response presented by every sensor by means of the application of a technical electrochemistry known as cyclic voltammetry that was applied across the above mentioned sensors to the analyzed samples. To study the data, patter recognition statistic method known as Principal Component Analysis (PCA) was used and for the optimization of the modified sensors was used response surface analysis. The results obtained shows that sensor optimization generate a response stable and with less noise on the same sensors without change. It was shown the capacity of this network to respond different according to milk samples.