Los investigadores utilizan modelos matemáticos para optimizar la producción de aceite de oliva

Un grupo de investigadores españoles. Universidad de jaén Hemos desarrollado nuevos modelos matemáticos que pueden ayudar a predecir la calidad del aceite de oliva virgen extra y optimizar su producción.

Los investigadores desarrollaron estos modelos utilizando la metodología de superficie de respuesta (RSM), que explora la relación entre las variables independientes y dependientes involucradas en el proceso de producción y se utiliza a menudo para maximizar el rendimiento de una sustancia específica.

"RSM nos permite obtener información que perderemos al emplear la metodología clásica ”, dijo Francisco Espínola Lozano, profesor de la Universidad de Jaén e investigador principal del estudio. Olive Oil Times. "Su ventaja es que se puede estudiar el rendimiento combinado de varios factores variables, midiendo la influencia de cada uno y la interacción existente entre todos ellos ".

Espínola Lozano dijo que el estudio exploró, por primera vez, una investigación combinada de cuatro factores tecnológicos: el tamaño del tamiz y del molino de martillos que muele las aceitunas; la hora y la temperatura a las que se mezcla la pasta de aceitunas; y las dosis de adyuvante tecnológico utilizadas para mejorar el rendimiento de la aceituna.

"El talco y la arcilla caolítica ya están autorizados como adyuvantes tecnológicos, pero utilizamos carbonato de calcio y obtuvimos mejores resultados ”, dijo. "Esto representa una línea de investigación prometedora ”.

Según Espínola Lozano, el uso de diferentes modelos matemáticos durante la investigación permitió a los investigadores descubrir la relación entre estos factores tecnológicos y agronómicos. Por esta razón, los modelos pueden determinar los efectos que la variedad de aceituna, el grado de madurez, el tipo de cultivo (tradicional, intensivo, súper intensivo) y el uso o falta de riego tendrán en el proceso de producción de aceite.

Al aplicar RSM a un experimento estadístico diseñado previamente, los investigadores también desarrollaron modelos que pueden predecir el efecto de la variación que ciertos aspectos tecnológicos tienen sobre el aceite.

Un ejemplo de esto es la capacidad del modelo para aumentar o reducir ciertos compuestos fenólicos con propiedades antioxidantes y antiinflamatorias, como oleocanthal, permitiendo la creación de productos con rasgos y variaciones específicas, tanto en términos de sabor como de propiedades saludables.

"Además de los rendimientos, estudiamos parámetros de calidad regulados y el contenido de compuestos fenólicos (antioxidantes naturales) y contenidos volátiles, que son responsables de los aromas, evaluando más de 30 respuestas ”, dijo Espínola Lozano.

Agregó que los modelos matemáticos utilizados dependen del rasgo petrolero que los investigadores quieren mejorar.

Estos nuevos modelos no solo ayudan a predecir la calidad de los aceites de oliva, sino que también facilitan la automatización de producción de aceite de oliva en los molinos Parece que no se requiere una adaptación tecnológica específica, solo la aplicación de los modelos matemáticos adaptados a las aceitunas procesadas en el molino.

En caso de que una fábrica decida gestionar su producción de forma sistemática y automatizada, los modelos matemáticos se pueden incluir en el software que se utiliza.

Espínola Lozano enfatizó que las almazaras actualmente manejan la producción de aceitunas más como un emprendimiento artístico, que confía en la experiencia e intuición de los maestros olivareros, más que como un proceso que debe manejarse con un enfoque científico y tecnológico.

En su opinión, es importante que las empresas involucradas en la producción de aceitunas conozcan las muchas posibilidades que abre la investigación científica y maximicen sus ventajas.

Este punto de vista probablemente sea compartido por la Junta de Andalucía, cuyo Consejo de Innovación, Ciencia y Empresas financió el proyecto.

• Europapress


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