Abstract:
L'objectif de cette étude est de proposer des modèles mathématiques et d'optimiser les
paramètres physicochimiques influant sur la décoloration de l'huile de tournesol à savoir : la
température (80 -120 °C, le dosage de la terre décolorante 0,25 - 1,25 et le temps de
contact (10 -30 min), en utilisant un plan factoriel complet 23qui traduit la décoloration de
cette huile à trois longueurs d'onde l=426 nm , =455 nm et =482 nm sur une terre
décolorante de commerce utilisée au niveau de la raffinerie des huiles alimentaire COGB
Labelle Bejaia en fonction des paramètres cités précédemment. Cette modélisation a été
effectué en utilisant le logiciel Minitab17, dont les variables d'entrés sont la température de
décoloration X1, le dosage de la terre décolorante X2 et le temps de contact X3, et la
variable de sortie est le taux de décoloration Y. Ces modèles sont validés par une analyse de
quatre critères statistiques l'écart type, le coefficient de corrélation, le test de student et le
test de Fisher. Les modèles étudiés permettent de prévoir le taux de décoloration de l'huile de
tournesol traduisant l'élimination des pigments de chlorophylle a et de -carotène en fonction
de la température, du dosage de la terre et du temps de contact
The objective of this study is to propose mathematical models and to optimize the
physicochemical parameters influencing the discoloration of sunflower oil, namely: the
temperature 80 -120 ° C, the dosage of bleaching earth 0 , 25 - 1.25 and the contact time
10 -30 min, using a full factorial plan 23 which reflects the discoloration of this oil at three
wavelengths ( = 426 nm, = 455 nm and = 482 nm on a commercial bleaching earth used
at the COGB Labelle food oil refinery according to the parameters mentioned above.
This modeling was performed using the Minitab17 software, whose input variables are the
discoloration temperature X1, the bleaching earth dosage X2 and the contact time X3,
and the output variable is the rate of discoloration Y. These models are validated by an
analysis of four statistical criteria: the standard deviation, the correlation coefficient, the
student test and the Fisher test. The models studied make it possible to predict the rate of
discoloration of sunflower oil reflecting the 'elimination of chlorophyll ? and -carotene
pigments as a function of temperature, soil dosage and contact time.
