The transformation of mathematics learning through tic
DOI:
https://doi.org/10.63688/qkmqjg31Keywords:
Mathematics, learning, simulations, digital resourcesAbstract
The present research aims to analyze how lipid oxidation is modeled and evaluated in vegetable oils rich in unsaturated fatty acids. The review explores the mathematical models used (such as Arrhenius or neural networks) and key kinetic parameters (reaction rate, activation energy). In addition, it highlights their relevance in predicting stability and optimizing industrial processes, focusing on trends such as natural antioxidants and advanced simulations to improve shelf life and oil quality. The article will review the literature on oxidation processes in oils obtained from dried seeds, highlighting their impact on stability and quality. It will analyze the main mathematical models used to predict oxidation, such as classical kinetic models (Arrhenius) and advanced approaches, such as computational simulations. In addition, it will address key kinetic parameters, such as rate constant and activation energy, and how factors such as temperature and lipid composition influence them. It will also explore industrial applications and current trends, such as the use of natural antioxidants. will provide a comprehensive analysis of the mathematical models and kinetic parameters related to the oxidation of oils from dried seeds. This process is fundamental to understanding the oxidative stability and shelf life of these oils, which are essential in the food, cosmetics and pharmaceutical industries. Models such as Arrhenius and other advanced ones will be discussed, as well as factors affecting kinetics, such as temperature and light. The objective is to identify effective methodologies, highlight limitations and explore industrial applications and current trends to improve product preservation and quality
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