Optimización estadística de una composición fertilizante sostenible a base de larvas de mosca soldado negra como fuente de nitrógeno.

Scientific Reports volumen 12, número de artículo: 20505 (2022) Citar este artículo

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En el presente trabajo, se investigó la optimización estadística de un recubrimiento sostenible para fertilizantes NPK (nitrógeno-fósforo-potasio) de núcleo-cubierta. La capa verde ambiental se enriqueció en nitrógeno utilizando biomasa y una fuente renovable, concretamente la fracción rica en nitrógeno de larvas de mosca soldado negra (BSFL) (Hermetia Illucens, Diptera: Stratiomyidae) criadas en desechos vegetales. Se propuso un enfoque racional con el objetivo de calcular la mejor formulación del recubrimiento, considerando tanto su comportamiento de fabricación, como la adhesión al núcleo, como sus propiedades físicas, como la homogeneidad o la plasticidad. Desde una perspectiva de economía circular, junto con la fracción rica en nitrógeno de BSFL (de 51 a 90% en peso), se consideraron para la formulación del recubrimiento agua y glicerol en diferentes proporciones: de 10 a 32% en peso y de 0 a 17. % en peso respectivamente. Se implementó la técnica de Diseño de Experimentos para limitar el número total de pruebas para la formulación del recubrimiento (18 pruebas). Se empleó ANOVA, con el objetivo de obtener modelos matemáticos para derivar una formulación más precisa y objetiva. Los resultados muestran que se puede evitar el uso de glicerol, así como que sólo es necesaria una cantidad limitada de agua (11% en peso) para obtener una formulación de recubrimiento optimizada y, posteriormente, satisfacer las propiedades tecnológicas y físicas más relevantes para la fabricación del recubrimiento. .

Se espera que la población mundial alcance los 9.700 millones en 2050 y los 10.900 millones en 21001. Este crecimiento tendrá que hacer frente al cambio climático y sus efectos en la producción mundial de alimentos, ya que se prevé que para finales del siglo XXI el cambio climático transforman entre el 1,8% y el 4,6% de la tierra mundial en tierras áridas, lo que afecta a más de 270 millones de personas2. Actualmente, las tierras cultivadas también sufrirán una presión cada vez mayor provocada por la urbanización3 y, en consecuencia, por una explotación más intensa4. Además, las actividades relacionadas con la agricultura y el uso de la tierra representaron el 71% de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) del sistema de producción de alimentos en 2015, por lo que es importante fortalecer la sostenibilidad y eficiencia del sistema agrícola5,6.

En este contexto, los fertilizantes, y en particular los “fertilizantes respetuosos con el medio ambiente” (EFF), son uno de los principales pilares de la agricultura moderna, ya que permiten un enorme aumento de la producción de cultivos por unidad de tierra, proporcionando a las plantas los principales nutrientes necesarios para su crecimiento7,8,9,10. Para producir EFF, generalmente se prefieren materiales naturales, de origen natural u orgánicos, ya que tienen un menor impacto en el medio ambiente, están fácilmente disponibles y pueden ayudar a evitar o limitar los contaminantes en el suelo, en comparación con los polímeros derivados del petróleo11,12. 13. Además, pueden tener otras características positivas, como aumentar el contenido de materia orgánica del suelo o enriquecer el suelo con un nutriente particular11,14. Sin embargo, los materiales utilizados para producir EFF muestran varias deficiencias que dificultan su propagación; por ejemplo, los procesos de producción suelen ser complicados o costosos, mientras que las condiciones ambientales tienen efectos desconocidos sobre los patrones reales de liberación de nutrientes12,15,16.

Entre los macronutrientes de las plantas, el nitrógeno es uno de los más exigentes, ya que los fertilizantes a base de urea se caracterizan por una pérdida de entre el 40 y el 70%17. Esta pérdida es causa de varios procesos de contaminación, ya que las aguas subterráneas se contaminan con nitratos lixiviados y la atmósfera queda expuesta tanto a la volatilización del NH3 como a las emisiones de GEI, como el N2O18,19,20,21. Por otro lado, los fertilizantes a base de amoniaco son extremadamente perjudiciales para el medio ambiente ya que se generan 2.000 kg de CO2 por cada 1.000 kg de NH3 obtenidos, y todo el proceso de producción depende del uso de gas natural22. En este contexto, se necesita una fuente alternativa de nitrógeno, pudiendo identificarse una posible fuente en la conversión de residuos orgánicos, solucionando al mismo tiempo parcialmente los problemas ecológicos derivados de la eliminación de residuos orgánicos23,24,25,26. ,27,28. Entre los métodos biológicos o químicos para convertir residuos orgánicos, el uso de larvas de mosca soldado negra (BSFL) (Hermetia Illucens, Diptera: Stratiomyidae) se considera una herramienta de bioconversión eficiente y segura para su tratamiento29,30,31. De hecho, cuando se considera la valorización de subproductos o residuos, muchas veces es necesario explotar su valor en términos de macronutrientes mediante conversión, debido a límites físicos (forma y dimensiones) y biológico-químicos (disponibilidad de los macronutrientes). Se han sugerido BSFL para el reciclaje eficiente de biorresiduos, ya que su acción conduce a una marcada reducción en el peso inicial de los residuos (hasta el 68% de la masa seca inicial32), la inhibición de patógenos, como Salmonella33,34, la reducción de las emisiones de GEI35 y las emisiones olorosas36 cuando en comparación con los procedimientos de compostaje estándar. Además, los BSFL tienen una tasa de conversión alimenticia altamente eficiente, lo que conduce a una valiosa biomasa rica en nitrógeno (30–50 % en peso) y lípidos (21–40 % en peso)37, cuya composición varía según los desechos orgánicos empleados. o estrategia de fermentación a través de aditivos específicos, como floculantes industriales, y dispositivos, como luz artificial38,39,40,41,42. De esto se desprende que la fracción BSFL rica en nitrógeno, que contiene principalmente proteínas y quitina, podría representar como una valiosa fuente de nitrógeno orgánico útil para el crecimiento de los cultivos y, posteriormente, para la producción de fertilizantes orgánicos baratos y sostenibles43. Sin embargo, la legislación europea actual impone algunos límites al tipo de sustratos orgánicos que se utilizarán para la bioconversión por parte de BSFL, impidiendo el uso de estiércol y cualquier sustrato formalmente reconocido como “residuo” como alimento para animales44. En particular, los residuos de frutas y verduras parecen calificarse como subproductos de conformidad con el artículo 184-bis del decreto legislativo italiano 152 de 200645. De hecho, dichos residuos parecen poseer las características necesarias para cumplir con las cuatro condiciones exigidas por la ley para calificar un residuo como subproducto. Las cuatro condiciones son: (a) los residuos provienen de un proceso de producción del cual son parte integral y cuyo propósito principal no es la producción de dichos residuos; (b) el uso posterior de la sustancia u objeto es seguro; c) la sustancia u objeto puede utilizarse directamente sin ningún otro procesamiento que no sea el de la práctica industrial normal; (d) el uso posterior es legal, es decir, la sustancia u objeto cumple todos los requisitos pertinentes de protección ambiental y de la salud del producto para el uso específico y no dará lugar a impactos adversos generales para el medio ambiente o la salud humana. Si el residuo cumple las cuatro condiciones, por tanto puede ser calificado como subproducto y puede ser reutilizado libremente sin necesidad de permisos y sin estar sujeto al régimen de control y trazabilidad de residuos. Además, los residuos de frutas y hortalizas empleados en este trabajo parecen poder incluirse en la definición de "pienso" (o "pienso") del Reglamento (CE) nº 178/2002 (Art. 3(4)): «cualquier sustancia o producto, incluidos los aditivos, ya sea procesado, parcialmente procesado o sin procesar, destinado a ser utilizado para la alimentación oral de animales». Por este motivo, estos residuos no pueden estar constituidos por «residuos sólidos urbanos, como los domésticos» por la prohibición expresa del Reglamento (CE) nº 767/2009, art. 6, Anexo III (n° 6), sin embargo sólo pueden derivar de actividades industriales (PARLAMENTO EUROPEO, 2009; PARLAMENTO EUROPEO 2002).

Este trabajo aborda el problema de las fuentes alternativas de nitrógeno en el contexto de los SAF, ya que existe una creciente necesidad de encontrar fuentes y procesos sostenibles para obtener macronutrientes para usos agrícolas en una perspectiva de economía circular. En estos términos se ha evitado la fibra alimentaria para evitar cualquier adición específica de productos químicos47. Sin embargo, estas fuentes deben ser lo más baratas posible para competir con los fertilizantes convencionales y cumplir con los límites legislativos de los países. Por ello, en este trabajo se investigaron diferentes fracciones ricas en nitrógeno obtenidas de la conversión de residuos orgánicos mediante BSFL, con el fin de optimizar sus condiciones de fabricación para la producción de un recubrimiento fertilizante. Era necesario un tratamiento de bioconversión de residuos para cumplir con los requisitos físicos (disminución de dimensiones y aumento de homogeneidad) pero también biológicos (incremento del contenido de nitrógeno disponible y disminución de la posible cantidad de patógenos) para la fabricación de recubrimientos. En particular, una formulación personalizada de un recubrimiento. adecuado para los EFF núcleo-cubierta se obtuvo mediante métodos estadísticos que se aplicaron sobre un núcleo inorgánico enriquecido en fósforo y potasio, y previamente optimizado48. Como innovación a partir de la literatura consolidada y a diferencia de trabajos anteriores, para cumplir con la legislación europea, las BSFL se criaron a partir de subproductos vegetales procedentes de industrias agroalimentarias49. Se utilizó un enfoque racional para planificar los experimentos, utilizando técnicas de Diseño de Experimentos (DoE), y se aplicó a los datos un análisis multivariado de la varianza (ANOVA), para evitar las limitaciones intrínsecas del Un-factor-At-Time ( OFAT), con el objetivo de obtener modelos matemáticos de correlación entre la formulación del recubrimiento y su comportamiento. Este enfoque numérico se aplicó para optimizar la formulación y producción del recubrimiento en una perspectiva de escalamiento industrial, para mejorar el proceso de producción de un fertilizante NPK (nitrógeno-fósforo-potasio) y al mismo tiempo mejorar su producción económica y respetuosa con el medio ambiente.

Los BSFL fueron proporcionados por el Laboratorio de Entomología Aplicada—BIOGEST-SITEIA, Departamento de Ciencias de la Vida, Universidad de Módena Reggio Emilia, donde se cría una colonia permanente de BSF como lo describen Macavei et al.50, de conformidad con las leyes y normas institucionales apropiadas. pautas. Los BSFL se cultivaron sobre una mezcla de sustratos vegetales (Tabla 1) representativos de subproductos de procesamiento de diferentes cadenas agroindustriales locales que también habían sido utilizados para un estudio previo destinado a optimizar el contenido de carotenoides en las larvas (Leni et al. )51. Los subproductos vegetales se mezclaron en proporciones constantes para mantener la formulación más homogénea y se colocaron en cajas de vidrio (40 × 30 × 20 cm LxWxH) dentro de una cámara climática con temperatura constante (27 ± 1 °C) y humedad relativa (65 ± 1 °C). 5%). Los BSFL se colocaron inicialmente como segundo/tercer estadio (peso promedio 0,004 ± 0,001 g/larva) y se recolectaron antes de la etapa prepupal, cuando alcanzaron un peso de aproximadamente 0,16 g/larva (aproximadamente 8 días). Finalmente, las BSFL se congelaron y almacenaron a -20 °C hasta su uso.

La primera fracción enriquecida en nitrógeno (o fracción enriquecida en N), denominada S2, se extrajo de BSFL congelada siguiendo el procedimiento informado en un estudio anterior52. Brevemente, se empleó éter de petróleo (reactivo ACS, punto de ebullición 40–60 °C, grado reactivo, CAS 101316–46-5) para extraer la fracción lipídica de la biomasa BSFL mediante inmersión y mezcla mecánica. La parte residual de la biomasa BSFL, que contiene la fracción rica en nitrógeno derivada tanto de quitina como de proteínas, se secó durante 24 h a 60 °C (SassuoloLab—Italia) y luego se molió con un molino seco analítico durante 5 min a 20.000 rpm ( A10—IKA-Werke GmbH & Co. Alemania) para obtener un polvo homogéneo. Finalmente, la fracción S2 fue tamizada (SassuoloLab—Italia) para obtener dos tamaños de partícula diferentes del polvo (uno por debajo de 250 μm y otro por encima de 250 μm) con el objetivo de comparar la influencia de los diferentes tamaños de partícula en la formación del recubrimiento. . De acuerdo con el propósito del presente estudio, se utilizó un procedimiento adicional para obtener la fracción rica en nitrógeno a partir de BSFL con el objetivo de reducir los tiempos de obtención (principalmente debido a la fase de secado) y, posiblemente, aumentar el contenido de nitrógeno. Este nuevo procedimiento consiste en triturar las larvas antes de mezclarlas con éter de petróleo para aumentar la superficie de reacción del puré de insectos (Fig. 1). Esta fracción rica en nitrógeno se denominó S1. Como era de esperar, este procedimiento fue capaz de disminuir el tiempo de secado de 24 h, necesario para S2, a 8 h. Luego de la fase de secado, se tamizó S1 para obtener dos fracciones con diferentes tamaños de partículas, con el mismo procedimiento empleado para S2.

Métodos de obtención de fracciones ricas en nitrógeno.

Se empleó un enfoque de Diseño de Experimentos (DoE), es decir, una técnica estadística y racional para derivar modelos matemáticos, para establecer el número mínimo de experimentos necesarios para ahorrar tiempo y materias primas, así como para evitar la pérdida de información53. Se implementó un diseño combinado con el objetivo de derivar correlaciones, no sólo respecto de las cantidades de compuestos en la formulación del recubrimiento (Diseño de Mezcla) sino también de su tipología (Diseño Factorial). Para el diseño de la mezcla se consideraron tres factores: fracción de BSFL “BSF” (de 51 a 90% en peso%), agua (de 10 a 32% en peso%) y glicerol (de 0 a 17% en peso). Los rangos de cada compuesto se eligieron considerando otra aplicación en agricultura de fracciones de BSFL reportada en la literatura54. Para la parte factorial del diseño combinado se consideraron dos factores categóricos, con dos niveles cada uno, relacionados con el tipo de fracción rica en nitrógeno: tamaño de partícula (< 250 o > 250) y método de obtención (S1 o S2). Las demás variables que ocurrieron en el proceso y no fueron específicamente consideradas en este estudio, como temperatura y humedad, se mantuvieron constantes durante todas las pruebas, según el procedimiento descrito en los numerales 2.1, 2.2 y 2.4. Se utilizó el código Design Expert 13.0 (Stat-Ease, Minneapolis, MN, EE. UU.) tanto para configurar el plan experimental como para analizar los resultados. Debido a la gran cantidad de factores, se seleccionó un diseño factorial fraccionado combinado, ya que los diseños fraccionarios son una herramienta estadística específica que apunta a seleccionar un número limitado de experimentos que son indispensables para derivar modelos matemáticos confiables53. Se recopilaron y realizaron un total de 18 experimentos en el diseño factorial combinado, incluidas repeticiones para la estimación del error puro (Tabla 2). Los puntos centrales, considerados como la media aritmética de los niveles de los factores, fueron incluidos para investigar la presencia de curvatura en el análisis de los datos. Todos los experimentos (ejecuciones) se realizaron de forma aleatoria para evitar la presencia de errores sistemáticos, siguiendo el método experimental informado en el párrafo 2.4.

El objetivo del estudio fue evaluar la trabajabilidad del recubrimiento empleando diferentes fracciones ricas en nitrógeno en la formulación del recubrimiento. Posteriormente se evaluaron tres respuestas del recubrimiento: (1) la homogeneidad de la capa aplicada sobre la superficie del núcleo (Homogeneidad); (2) la dificultad de cubrir el núcleo (Adhesión); (3) el comportamiento plástico de la pasta de recubrimiento (Plasticidad). La evaluación de estas tres respuestas se realizó mediante una prueba de panel consensuada, y las puntuaciones obtenidas se registraron como respuestas y luego se analizaron mediante métodos estadísticos53. A cada categoría se le asignó una puntuación de 0 a 3 o de 0 a 5, como se muestra en la Tabla 3. La prueba de panel se llevó a cabo utilizando los juicios ciegos de cinco personas.

Se utilizó el análisis de varianza (ANOVA) para resaltar la relación causa-efecto entre la formulación del recubrimiento y la respuesta relacionada con la trabajabilidad del recubrimiento en el núcleo del fertilizante. Los principales supuestos del ANOVA son que cada factor de entrada es independiente entre sí, está normalmente distribuido y que la variación de la respuesta se puede descomponer en diferentes componentes para evaluar el efecto de cada factor, sus interacciones y el error experimental (o inexplicable). residual)53. El valor p, relacionado con la prueba F, es el parámetro estadístico utilizado para evaluar la significancia del modelo y de cada factor, y representa la probabilidad de que el modelo o factor considerado sea significativo (valor p < 0,05) o no. bajo las mismas condiciones experimentales55. También se consideró la prueba de falta de ajuste, ya que una falta de ajuste significativa significa que la variación de los puntos de diseño con respecto a sus valores predichos es mucho mayor que la variación de las réplicas con respecto a sus valores medios; por lo tanto, se desea una falta de ajuste no significativa. . La calidad del ajuste en términos de análisis de regresión y el poder predictivo del modelo se evaluaron utilizando el R2, el R2 ajustado y el Pred-R2, respectivamente. R2 es la proporción de la varianza en las variables dependientes que es predecible a partir de las variables independientes, R2 ajustado es un R2 corregido en proporción al número de pruebas empleadas (después se intenta corregir cualquier sobreestimación del R2 debido al creciente número de efectos). incluido en el modelo), y Pred-R2 es análogo a R2 pero asociado con valores predichos56.

Finalmente, se calculó una función de deseabilidad global para proporcionar la mezcla y los factores factoriales más deseables, teniendo en cuenta todas las respuestas analizadas simultáneamente57. Cada respuesta se pesa de acuerdo con su objetivo específico (Tabla 3), dependiendo de cuánto debe coincidir cada respuesta con el propósito personalizado, y luego se combina utilizando una media. El rango de la función de deseabilidad es de 0 a 1, donde el valor más bajo (0) representa una combinación completamente indeseable de factores independientes y, a la inversa, el valor más alto (1) indica una combinación completamente deseable o ideal de ellos.

El núcleo del fertilizante EFF investigado es un gránulo cerámico poroso, esférico con un diámetro de alrededor de 1,5 cm, como se informó en un trabajo anterior48. En resumen, el núcleo está compuesto por arcilla y desechos industriales locales, como restos de piedra pómez y posos de café, enriquecidos en potasio (K) y fósforo (P) en forma de K2CO3 y cenizas de harina de huesos de ganado, respectivamente. Para añadir el recubrimiento rico en nitrógeno a la superficie del núcleo, es necesario mezclar una pasta homogénea con otros compuestos y aplicarla manualmente al núcleo. Por este motivo se ensayó como agente plastificante glicerol (GL, Sigma-Aldrich, grado de reactivo: 99%) y como disolvente se utilizó agua. Para cada experimento reportado en la Tabla 2 se hicieron tres gránulos para evaluar la reproducibilidad del resultado y los valores reportados en la Tabla 4 son los promedios entre estas tres repeticiones.

Las fracciones de polvo ricas en nitrógeno se caracterizaron mediante análisis químico elemental, FT-IR y análisis morfológico para evaluar sus propiedades químicas, físicas y estructurales. En particular, el análisis elemental se realizó mediante un analizador elemental (Thermo Fisher, FLASH 2000). El análisis de la morfología y tamaño de partícula de los polvos se realizó mediante el uso de un microscopio electrónico de barrido (ESEM, FEI XL-30). Las interacciones estructurales dentro de las fracciones ricas en nitrógeno se evaluaron mediante espectroscopía infrarroja por transformada de Fourier de reflectancia total atenuada (FTIR-ATR). Los espectros FTIR-ATR se obtuvieron con un espectrofotómetro Bruker Vertex 70 en el rango de 400 a 4000 cm-1, con una resolución de 4 cm-1 y 30 escaneos. Los mejores y peores recubrimientos obtenidos tras el análisis estadístico se caracterizaron en términos de estructura y morfología. Para este último, se utilizó un microscopio óptico con un aumento de 8X (Leica DM3XL) y un microscopio electrónico de barrido (ESEM, FEI XL-30). El análisis estructural se realizó mediante espectroscopía FT-IR con el mismo procedimiento utilizado para el polvo rico en nitrógeno.

La conversión de eficiencia de masa de ambas fracciones ricas en nitrógeno, S1 y S2, informa una recuperación de aproximadamente el 40% de la masa total de BSFL como una fracción rica en nitrógeno, y este resultado está en línea con la literatura previa. De hecho, como se informó en un estudio anterior, BSFL contiene: 32% en peso de proteínas, 37% en peso de lípidos, 19% en peso de minerales, 9% en peso de quitina y 3% en peso de humedad52. La Tabla 4 muestra el análisis elemental de las dos fracciones ricas en nitrógeno, lo que sugiere que el método empleado para S2 es el más favorable para recuperar la mayor cantidad de nitrógeno. Vale la pena señalar que ambas fracciones de BSFL muestran un contenido de nitrógeno muy superior a otras fuentes de nutrientes, reportadas en la literatura como posibles fertilizantes, como la planta de lenteja de agua o la lombriz criada en sustrato orgánico13,58 (Fernández Pulido et al., 2021; Lv et al., 2021b).

La Figura 2 muestra los espectros de transmitancia normalizados de las cuatro fracciones ricas en nitrógeno obtenidas después del tamizado, ya que la espectroscopia FTIR se usa comúnmente para identificar la forma cristalina (α, β o γ) de la quitina, así como la presencia de proteínas y lípidos59. Las longitudes de onda características de la quitina, que han sido reportadas repetidamente y son independientes de la fuente biológica, son: 3273 cm-1 (estiramiento N-H); 1630 cm-1 (estiramiento C=O); 1540 cm-1 (curvatura N⎼H, estiramiento C⎼N); 1450 cm-1 (flexión de CH2 y deformación de CH3); 1380 cm-1 (flexión CH, deformación simétrica CH3); 1030 cm−1 (estiramiento asimétrico C⎼O⎼C en anillo de fase) y 890 cm−1 (estiramiento de anillo CH). Según la literatura, el grupo carbonilo de la α-quitina está involucrado en dos enlaces de hidrógeno, uno intramolecular (entre el grupo carbonilo y ⎼CH2OH) que tiene un pico alrededor de 1630 cm−1, y otro intermolecular (entre ⎼NH⎼ y el grupo carbonilo) a 1660 cm-1. La β-quitina solo muestra una señal en 1650 cm-1 como resultado del enlace de hidrógeno intramolecular más débil, y la γ quitina también muestra una banda menos pronunciada en 1660 cm-1 y una banda clara y nítida en 1620 cm-1.59,60,61 ,62 En el caso actual (Fig. 2) se puede observar una estrecha similitud entre los espectros de transmitancia de las cuatro fracciones ricas en nitrógeno y, en particular, la prominencia de la α-quitina. De hecho, como se muestra en la Fig. 2, todos los espectros mostraron bandas alrededor de 1635 cm-1. Resultados similares se han reportado en la literatura sobre el origen cristalino de la quitina aislada en diferentes estadios de la mosca soldado negra (larvas, prepupas, puparios y adultos)63,64. La presencia de una banda alrededor de 1540 cm-1 confirma el contenido de proteína en esta fracción, ya que esta banda se debe a las vibraciones de estiramiento del enlace peptídico (C=O)65. Sólo las bandas menos pronunciadas en 2922 cm-1 y 2853 cm-1, relacionadas con el estiramiento asimétrico de CH2 y el estiramiento simétrico de CH2, respectivamente, mostraron rastros de lípidos66.

Espectros de transmitancia FT-IR normalizados de las fracciones ricas en nitrógeno.

En cuanto a las propiedades físicas, en las Figs. 3, 4 y 5, se muestran micrografías ESEM a diferentes aumentos para estudiar la morfología física de los polvos. A partir de estas cifras se puede evaluar la eficacia del procedimiento de tamizado, ya que se puede observar claramente una fuerte diferencia entre las fracciones por debajo y por encima de 250 μm, dependiendo del tamizado utilizado (Fig. 4). Además, en las figuras 3a y 3c se observa una fuerte diferencia en términos de morfología del polvo en función del diferente proceso de obtención. De hecho, una forma de partícula más regular y redonda caracteriza a la fracción S2. Esta diferencia también se puede ver ligeramente en las fracciones por debajo de 250 μm (Fig. 3b, d). Finalmente, a mayor aumento (Fig. 5), se puede observar una porosidad superficial similar teniendo en cuenta las cuatro fracciones BSFL investigadas. A partir de estas consideraciones preliminares, relativas únicamente a los polvos de las fracciones ricas en nitrógeno, parece que la fracción S2 podría ser la más favorable para ser utilizada en la fabricación de recubrimientos. Primero, se evaluó una cantidad mayor de nitrógeno que S1 mediante análisis elemental (Cuadro 4). Además, cabe señalar que esta cantidad de nitrógeno (8,56%) es incluso mayor que la reportada en la literatura y relacionada con la bioconversión BSFL del estiércol de aves (7,90%)49. En segundo lugar, como lo muestra la caracterización ESEM, S2 tiene una morfología de partícula más regular, lo que probablemente conduce a un recubrimiento más homogéneo que el que podría obtenerse de S1.

Micrografía ESEM de los electrones retrodispersados a 50X. Todas las medidas se expresan en mm: (a) S1 > 250, (b) S1 <250, (c) S2 > 250, (d) S2 <250.

Micrografía ESEM de los electrones retrodispersados a 150X, todas las medidas se expresan en μm: (a) S1 > 250, (b) S1 <250, (c) S2 > 250, (d) S2 <250.

Micrografía ESEM de los electrones retrodispersados a 1000X: (a) S1 > 250, (b) S1 <250, (c) S2 > 250, (d) S2 <250.

Los 18 experimentos detallados en la Tabla 2 fueron realizados y calificados a través de la prueba de panel para evaluar su calidad, los resultados se reportan en la Tabla 5, así como imágenes tomadas bajo el microscopio óptico para cada experimento. De una observación preliminar del recubrimiento a través de micrografías ópticas, está claro que se producen fuertes diferencias en términos de producción de recubrimiento dependiendo de la mezcla y de las variables factoriales. Posteriormente, se requiere una evaluación estadística para valorar la influencia de cada parámetro en las respuestas seleccionadas.

Los resultados de ANOVA se presentaron en la Tabla 6 en la que se informó la cuantificación de la significancia (valor p) de cada modelo y la de los parámetros de calidad relacionados (R2, R2 ajustado y Pred-R2). Además, en la Tabla 7 se reportó la estimación de los coeficientes, con el fin de evaluar claramente qué mezcla o factores factoriales son más relevantes desde el punto de vista estadístico.

Los modelos que correlacionan factores (en forma individual o en interacción) con datos de pruebas de panel son significativos, como lo confirma el valor p muy por debajo de 0,05 y la falta de ajuste muy por encima de 0,05, lo que significa que la probabilidad de variación de los datos debido a factores desconocidos es estadísticamente irrelevante ( Tabla 6). Además, cabe señalar que sólo los factores de mezcla (BSF, glicerol y agua) y el método de obtención de la fracción rica en nitrógeno, S1 o S2, son factores significativos para las respuestas evaluadas. Posteriormente, el tamaño de partícula del polvo no es significativo y por este motivo no fue considerado en el resto de este trabajo. Además, es importante señalar que los términos cuadráticos (de interacción) no pueden descuidarse para el modelado de las respuestas. R2, R2 ajustado y Pred-R2 (Tabla 6) confirman el buen ajuste de los datos y un poder predictivo bastante discreto de los modelos, con una excepción importante relacionada con la respuesta de Plasticidad, que en cambio muestra parámetros muy altos (R2 = 0,93, R2 ajustado = 0,90 y R2 pred = 0,81). El poder predictivo justo relacionado con la Homogeneidad y la Adhesión es coherente con (i) el uso de material biológico (ii) el uso de la prueba de panel (iii) el uso de un número menor de niveles para la prueba de panel en comparación con la Plasticidad53. La estimación de la influencia de factores independientes (en solitario o en interacción) sobre las respuestas se ha descrito en la Tabla 7, Figs. 6, 7 y 8 donde se reportan los coeficientes de la ecuación codificada de cada modelo así como los gráficos de contorno para una mejor comprensión de las interacciones entre diferentes factores. En los gráficos de contorno, el área roja indica la combinación de factores que aumentarían la respuesta seleccionada, mientras que el área azul se refiere a los factores que, solos o en interacción, disminuirían fuertemente la respuesta.

Gráficos de contorno para la respuesta Adhesión (a) S1-2D; (b) S2-2D; (c) S1-3D; (d) S2-3D.

Gráficos de contorno para la respuesta Homogeneidad (a) S1-2D; (b) S2-2D; (c) S1-3D; (d) S2 – 3D.

Gráficos de contorno para la respuesta Plasticidad (a) S1-2D; (b) S2-2D; (c) S1-3D; (d) S2-3D.

Para la adhesión la mayor influencia se debe atribuir a la interacción entre el glicerol y el método utilizado para obtener la fracción rica en N, en particular su efecto combinado tiene un impacto negativo en la respuesta, por lo que se recomienda utilizar una cantidad moderada de glicerol. junto con polvo S2 (+ 1 nivel de obtención de factor N rico), con el objetivo de mejorar la adhesión (Fig. 6b, d). Las mejores condiciones para mejorar esta respuesta se obtienen utilizando S1 con una mezcla que debe incluir una cantidad limitada de BSF (menos del 60%), como se muestra en las figuras 6a,c.

Para la respuesta Homogeneidad, nuevamente se debe considerar cuidadosamente un factor de interacción, ya que es el que mayor influencia tiene en esta respuesta: Obtención de agua—fracción rica en N (Tabla 6). En gran similitud con la respuesta de adhesión, aún se espera un efecto negativo cuando se logra una interacción sinérgica entre estos dos factores. Se debe utilizar una cantidad limitada de agua junto con el polvo S2 (+ 1 nivel de la obtención del factor N rico), con el objetivo de mejorar la homogeneidad del recubrimiento (Fig. 7b,d). Por el contrario, con S1 se debe utilizar al menos un 40% de Agua para alcanzar los mejores resultados en términos de Homogeneidad, ya que promueve una superficie de respuesta más amplia adecuada a nuestros propósitos, la maximización de la Homogeneidad (área roja). Este resultado puede explicarse considerando la morfología de los diferentes polvos; Como se detalla en la Fig. 4, el polvo S1 muestra una forma y un tamaño de partícula muy irregulares, lo que lleva a la necesidad de utilizar más agua (que es el disolvente en estas formulaciones de recubrimiento) para lograr una apariencia homogénea del recubrimiento. Por otro lado, el polvo S2 tiene una morfología redonda regular por lo que se requiere una cantidad limitada de agua para optimizar la homogeneidad del recubrimiento.

En cuanto a la Plasticidad, se ha calculado un efecto de interacción fuertemente positivo entre la cantidad de agua y BSF, sin embargo su efecto único sobre esta propiedad es negativo para ambos (Tabla 6). En otras palabras, sólo una proporción muy adaptada de BSF y agua en la formulación del recubrimiento puede mejorar esta propiedad. Este resultado sugiere que el agua no sólo actúa como disolvente sino que también apoya el proceso de polimerización, limitando así posiblemente las necesidades de plastificante en la mezcla para lograr una buena plasticidad del recubrimiento. De hecho, según la literatura previa, la adición de agua en combinación con otros plastificantes, como el glicerol, aumenta las interacciones polímero-agua a expensas de las interacciones polímero-polímero, afectando el enlace de hidrógeno o las interacciones hidrofóbicas67,68. Como era de esperarse, la cantidad de glicerol, como factor único, juega un papel importante en la plasticidad, teniendo un coeficiente igual a 12,83, ya que este compuesto se incluyó como plastificante en la formulación del recubrimiento. Estas tendencias se pueden ver claramente en la Fig. 8, donde se puede observar una superficie de respuesta muy similar al comparar los dos métodos de obtención de las fracciones ricas en nitrógeno S1 y S2. De hecho, como se muestra en la Tabla 7, la obtención del factor rico en N juega un papel limitado para esta propiedad, teniendo un coeficiente de 1,26 sólo en interacción con la cantidad de BSF.

De los resultados del análisis ANOVA, parece claro que se requieren más análisis para encontrar una formulación de recubrimiento única, capaz de optimizar la producción de recubrimiento, teniendo en cuenta todas las respuestas estudiadas simultáneamente. Según el método descrito en el art. 2.3 se estableció una función de deseabilidad utilizando los objetivos que se muestran en la Tabla 3. Los resultados gráficos de la función de deseabilidad se mostraron en los diagramas de contorno representados en la Fig. 9. A partir de este resultado, se puede concluir que la calidad máxima del recubrimiento final puede obtenerse utilizando el método S2 para la fracción rica en N, considerando la única área roja de la Fig. 9b, d. Además, se puede observar que se requiere una gran cantidad de BSFL, por lo que para este recubrimiento se podría esperar la mayor liberación de nitrógeno posible. Además, no parece que se produzca una gran diferencia al utilizar glicerol o agua para el resto de la formulación, y este es un resultado muy positivo en términos de recubrimiento ecológico, ya que el agua puede sustituir totalmente al glicerol. Finalmente, la optimización numérica sugiere que una formulación que contenga 89% en peso de BSFL, obtenida con el método S2, y 11% en peso de agua podría ser el mejor compromiso desde una perspectiva ecocompatible, con el objetivo de evitar compuestos sintéticos. como el glicerol. Este relevante resultado parece superar las limitaciones presentadas en la literatura previa, según la cual se debe proporcionar un plastificante para consolidar el polvo de BSF49. Además, una formulación que incluya cerca del 90% de BSF podría ser una vía prometedora para mejorar la cantidad total de residuos orgánicos a biodigerir y, posteriormente, promover una forma fuertemente ecológica de producir fertilizantes, además de otros empleos consolidados de N- fracción rica en BSF como la harina de pescado69,70.

Gráfico de contorno para la función de deseabilidad (a) S1-2D; (b) S2-2D; (c) S1-3D; (d) S2-3D.

Teniendo en cuenta los resultados del análisis estadístico, se llevó a cabo una caracterización y comparación adicionales en dos RUN (Tabla 2) representativos del mejor y peor recubrimiento. En particular, se seleccionó el RUN 17 como representativo del mejor recubrimiento y el RUN 3 como el peor. Como se muestra en la Fig. 10, se analizaron los espectros de transmitancia FT-IR normalizados de los dos recubrimientos y se obtuvieron espectros similares pero con ligeras diferencias relacionadas con su formulación. A longitudes de onda más altas es posible detectar picos relacionados con el contenido de glicerol en ambos espectros, en particular, a aproximadamente 3650-3550 cm-1 se puede detectar un grupo estirado O-H relacionado con un tipo de molécula de hidroxilo/alcohol71. Este resultado es consistente con el hecho de que la cantidad de glicerol es la misma en las formulaciones RUN 3 y RUN 17. Los otros picos se pueden identificar con BSFL como se detalla en el párrafo 3.1, sin embargo, surgen algunas diferencias entre los dos espectros, debido a la diferente fracción rica en N utilizada y su interacción con el agua. Como se muestra en la Fig. 10, los picos relacionados con los residuos de lípidos (2923 cm-1 y 2853 cm-1) son más pronunciados en el espectro RUN 3, ya que la presencia de agua en esta formulación de recubrimiento probablemente conduce a una inmiscibilidad parcial del lípido. residuos, que posteriormente son más evidentes en el espectro FT-IR del recubrimiento, en comparación con el polvo. Los picos relacionados con la fracción de quitina, como el de 3273 cm-1 (estiramiento N-H) y el de 1035 cm-1 (estiramiento asimétrico C⎼O⎼C) son, en cambio, más pronunciados en la RUN 17, con respecto a EJECUCIÓN 3, ya que contiene más fracción rica en N de BSFL en su formulación de recubrimiento.

Espectros de transmitancia FT-IR normalizados de los recubrimientos relacionados con RUN 3 y RUN 17.

La Figura 11 muestra las micrografías ESEM de los recubrimientos obtenidos con las formulaciones indicadas como RUN 17 y RUN 3. Como puede verse, incluso por los diferentes aumentos utilizados, la morfología del recubrimiento RUN 3 es más heterogénea y, por tanto, el recubrimiento es menos compacto que RUN 17, lo que confirma el resultado obtenido del análisis estadístico. En particular, hay algunas grietas en el recubrimiento relacionadas con el RUN 17 (Fig. 11b,d), mientras que se pueden observar separaciones fuertes y claras entre las diferentes partes del recubrimiento para el RUN 3 (Fig. 11a,c). Con el mayor aumento (Fig. 11e,f) es posible observar que, incluso en el caso de una parte del recubrimiento agrietada, en el RUN 17 (Fig. 11f) las partes separadas del recubrimiento tienen una forma bastante homogénea. morfología y tamaño, mientras que para el RUN 3 (Fig. 11e) se pueden observar partes muy heterogéneas del recubrimiento.

Micrografías ESEM de los recubrimientos relacionados con el RUN 17 y el RUN 3 con diferentes aumentos: (a) RUN 3—50X; (b) CORRER 17-50X; (c) CORRER 3—150X; (d) CORRER 17—150X; (e) EJECUTAR 3—500X; (f) EJECUTE 17—500X.

El presente artículo investigó la posibilidad de utilizar biomasa orgánica derivada de la bioconversión a través de insectos (BSFL) de subproductos vegetales de actividades industriales en la formulación de recubrimientos para fertilizantes NPK núcleo-cubierta. En primer lugar, se ha evaluado que los subproductos vegetales son más favorables para la cría de insectos que el estiércol, según la legislación europea e italiana vigente. Como resultado adicional de esta investigación, el uso de subproductos vegetales para la cría de BSFL puede garantizar al menos el mismo contenido de nitrógeno (~ 7%) en la biomasa orgánica en comparación con el estiércol, abriendo nuevas posibilidades concretas para la eliminación virtuosa de subproductos vegetales. Finalmente, mediante métodos estadísticos, fue posible calcular la mejor formulación de recubrimiento basada casi en su totalidad en la fracción rica en nitrógeno de BSFL (89%) y evitando la presencia de plastificantes sintéticos como el glicerol, con miras a la economía circular. Como perspectiva de futuro, el empleo de este fertilizante podría estudiarse en términos de Evaluación del Ciclo de Vida y Análisis del Costo del Ciclo de Vida para evaluar numéricamente su efecto beneficioso en una perspectiva de economía circular. Además, se podría implementar una estrategia de bioconversión personalizada para promover la cantidad de fracción enriquecida en nitrógeno considerando los contaminantes en los desechos orgánicos, como los floculantes industriales, y condiciones particulares como la humedad controlada o la luz artificial.

Los conjuntos de datos generados y analizados durante el estudio actual no están disponibles públicamente debido a la política de financiación, pero están disponibles a través del autor correspondiente previa solicitud razonable.

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Los autores agradecerían a Francesco Barbieri su ayuda en la fabricación de las muestras en el laboratorio.

Esta investigación fue financiada por el proyecto UNIMORE 2020 orientado a la misión de FAR (presupuesto FOMO), título del proyecto “GREW (Garden from Recycling & Wastes): nuevo sistema integrado para cultivos de casas y jardines verticales mediante la aplicación sinérgica de fertilizantes innovadores e iluminación LED: una economía circular. estrategia para dar una segunda vida a los materiales de desecho” [CUP E99C20001100007; (Enero de 2021 a diciembre de 2022)].

Departamento de Ciencias y Métodos para la Ingeniería, Universidad de Módena y Reggio Emilia, Via Amendola 2, 42122, Reggio Emilia, Italia

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Centro Interdepartamental de Investigación y Servicios Aplicados en Mecánica Avanzada y Automoción, INTER-MECH-Mo.Re., Universidad de Módena y Reggio Emilia, Via P. Vivarelli 10/1, 41125, Módena, Italia

Monia Montorsi y Luisa Barbieri

Departamento de Ciencias de la Vida, Universidad de Módena y Reggio Emilia, Via Amendola 2, 42122, Reggio Emilia, Italia

Lara Maistrello

Centro Interdepartamental para la Mejora y Valorización de los Recursos Biológicos Agroalimentarios, BIOGEST-SITEIA, Universidad de Módena y Reggio Emilia, Piazzale Europa 1, 42124, Reggio Emilia, Italia

Lara Maistrello

Departamento de Derecho, Universidad de Módena y Reggio Emilia, Via San Geminiano 3, 41121, Módena, Italia

Matteo Caldironi

Departamento de Ingeniería “Enzo Ferrari”, Universidad de Módena y Reggio Emilia, Via Vivarelli 10/1, 41125, Módena, Italia

Luisa Barbieri

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Conceptualización, M. Montorsi y S. Barbi; Software, S. Barbi y M. Montorsi; Investigación, S. Barbi; Recursos, L. Maistrello y L. Barbieri; Escritura - preparación del borrador original, S. Barbi y M. Caldironi; Escritura - reseña, L. Maistrello, M. Montorsi y L. Barbieri; Supervisión, M. Montorsi; Adquisición de financiación, L. Barbieri. Todos los autores han leído y aceptado la versión publicada del manuscrito.

Correspondencia a Monia Montorsi.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Barbi, S., Montorsi, M., Maistrello, L. et al. Optimización estadística de una composición fertilizante sostenible basada en larvas de mosca soldado negra como fuente de nitrógeno. Representante científico 12, 20505 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-24964-2

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Recibido: 21 de julio de 2022

Aceptado: 22 de noviembre de 2022

Publicado: 28 de noviembre de 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-24964-2

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