MODELOS DE MIGRACIÓN DEL PLOMO DE DOS ENVASES CELULÓSICOS EN CONTACTO CON SIMULANTE DE ALIMENTOS

• Autores: Cabrejos Hurtado, Gerson Martín, Salas Valerio, Walter Francisco
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Sociedad Química del Perú
• Repositorio: Revista de la Sociedad Química del Perú
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:rsqp.revistas.sqperu.org.pe:article/259
• Enlace del recurso: https://revistas.sqperu.org.pe/index.php/revistasqperu/article/view/259
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: cellulose containers; total migration; specific migration; lead; envases celulósicos; migración total; migración específica; plomo

El objetivo de la investigación fue estimar modelos matemáticos para la migración del plomo (µg/l) desde una matriz celulósica hacia un simulante de alimentos de pH neutro, tomando dos variables independientes: la migración total (mg/dm2 ) y el área de contacto (dm2 ), utilizando la regresión lineal múltiple. Las muestras evaluadas fueron dos envases celulósicos destinados al contacto con alimentos, siendo la procedencia de la celulosa de Chile y Brasil. Los ensayos de migración total y específica se realizaron con las metodologías de la Resolución N°12 del MERCOSUR (1995) y el método 3111 B de la APHA (2005), respectivamente, bajo condiciones de contacto prolongado y a una temperatura de 50° C. Los resultados de esta investigación demuestran que sólo el modelo para la celulosa de Brasil (Y = -55,864 – 0,304X1 + 9,173X2) resultó adecuado estadísticamente para realizar pronósticos, siendo su coeficiente de correlación (R2) de 0,899. Del análisis estadístico descriptivo, la variable migración específica del plomo con respecto a las variables migración total y área presentaron relación lineal, según el estadístico de Pearson (0,854/0,944). El modelo para la celulosa de Chile (Y = 0,113 + 1,386X1 – 0,085X2) obtuvo un coeficiente de correlación (R2) de 0,615 y una moderada relación lineal entre las variables según el estadístico de Pearson (0,784/0,538), siendo el modelo no adecuado para realizar pronósticos.