Forscher nutzen mathematische Modelle zur Optimierung der Olivenölproduktion
Mithilfe der Response-Surface-Methode können spanische Wissenschaftler nun die Auswirkungen verschiedener Variablen auf den Olivenölproduktionsprozess vorhersagen.
Eine Gruppe von Forschern der spanischen Universität Jaén hat neue mathematische Modelle entwickelt, die dabei helfen können, die Qualität von nativem Olivenöl extra vorherzusagen und dessen Produktion zu optimieren.
RSM ermöglicht es uns, Informationen zu gewinnen, die uns bei der Anwendung klassischer Methoden entgehen würden. Der Vorteil besteht darin, dass man die kombinierte Wirkung mehrerer variabler Faktoren untersuchen kann, d. h. den Einfluss jedes einzelnen sowie die Wechselwirkungen zwischen allen.
Die Forscher entwickelten diese Modelle unter Verwendung der Response-Surface-Methodik (RSM), die die Beziehung zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen im Produktionsprozess untersucht und häufig zur Maximierung des Ertrags einer bestimmten Substanz eingesetzt wird.
„RSM ermöglicht es uns, Informationen zu gewinnen, die uns bei der Anwendung klassischer Methoden entgehen würden“, erklärte Francisco Espínola Lozano, Professor an der Universität Jaén und leitender Forscher der Studie, gegenüber Olive Oil Times. „Der Vorteil besteht darin, dass man die kombinierte Leistung mehrerer variabler Faktoren untersuchen kann, indem man den Einfluss jedes einzelnen sowie die Wechselwirkungen zwischen ihnen misst.“
Espínola Lozano erklärte, dass die Studie erstmals eine kombinierte Untersuchung von vier technologischen Faktoren durchführte: die Größe des Siebs und der Hammermühle, die die Oliven zerkleinert; die Zeit und die Temperatur, bei der die Olivenpaste geknetet wird; sowie die Dosierungen der technologischen Hilfsstoffe, die zur Verbesserung der Olivenleistung eingesetzt werden.
„Talk und Kaolin-Ton sind bereits als technologische Hilfsstoffe zugelassen, aber wir haben Calciumcarbonat verwendet und damit bessere Ergebnisse erzielt“, sagte er. „Dies stellt einen vielversprechenden Forschungsansatz dar.“
Laut Espínola Lozano ermöglichte der Einsatz verschiedener mathematischer Modelle während der Untersuchung den Forschern, den Zusammenhang zwischen diesen technologischen und agronomischen Faktoren aufzudecken. Aus diesem Grund können die Modelle die Auswirkungen bestimmen, die die Olivensorte, der Reifegrad, die Anbauart (traditionell, intensiv, superintensiv) sowie der Einsatz oder Verzicht auf Bewässerung auf den Ölproduktionsprozess haben werden.
Durch die Anwendung von RSM auf ein zuvor entworfenes statistisches Experiment entwickelten die Forscher zudem Modelle, die die Auswirkungen bestimmter technologischer Aspekte auf das Öl vorhersagen können.
Ein Beispiel hierfür ist die Fähigkeit des Modells, bestimmte phenolische Verbindungen mit antioxidativen und entzündungshemmenden Eigenschaften, wie beispielsweise Oleocanthal, zu erhöhen oder zu verringern, was die Herstellung von Produkten mit spezifischen Merkmalen und Variationen sowohl hinsichtlich des Geschmacks als auch der gesundheitlichen Eigenschaften ermöglicht.
„Neben den Erträgen untersuchten wir regulierte Qualitätsparameter sowie den Gehalt an phenolischen Verbindungen (natürlichen Antioxidantien) und flüchtigen Bestandteilen, die für die Aromen verantwortlich sind, und bewerteten dabei mehr als 30 Reaktionen“, sagte Espínola Lozano.
Er fügte hinzu, dass die verwendeten mathematischen Modelle von der Öleigenschaft abhängen, die die Forscher verbessern möchten.
Diese neuen Modelle helfen nicht nur bei der Vorhersage der Qualität von Olivenölen, sondern erleichtern auch die Automatisierung der Olivenölproduktion in den Mühlen. Es scheint keine spezifischen technologischen Anpassungen zu erfordern, sondern lediglich die Anwendung der mathematischen Modelle, die an die in der Mühle verarbeiteten Oliven angepasst sind.
Falls eine Mühle beschließt, ihre Produktion systematisch und automatisiert zu steuern, können die mathematischen Modelle in die verwendete Software integriert werden.
Espínola Lozano betonte, dass Mühlen die Olivenproduktion derzeit eher als künstlerisches Unterfangen betrachten, bei dem man auf die Erfahrung und Intuition der Olivenmeister vertraut, und weniger als einen Prozess, der mit einem wissenschaftlichen und technologischen Ansatz angegangen werden muss.
Seiner Ansicht nach ist es wichtig, dass die in der Olivenproduktion tätigen Unternehmen die vielfältigen Möglichkeiten kennenlernen, die die wissenschaftliche Forschung eröffnet, und deren Vorteile optimal nutzen.
Diese Ansicht teilt wahrscheinlich auch die Regionalregierung von Andalusien, deren Rat für Innovation, Wissenschaft und Unternehmen das Projekt finanziert hat.