Novi uređaj otkriva primjesu pomoću fluorescencijske spektroskopije
Senzor koristi kombinaciju laserskih dioda i računalno konstruiranih algoritama za mjerenje emisija svjetlosti iz uzoraka maslinovih ulja kako bi se utvrdilo jesu li ispravno označeni.
Korištenjem laserskih dioda i algoritama, istraživači sa Sveučilišta Complutense u Madridu (CUM) i Instituta Scintillon dizajnirali su senzor koji bi se mogao koristiti za otkrivanje lažno označenih boca maslinovog ulja.
"Tehnologija se temelji na fluorescencijskoj spektroskopiji", rekao je za Olive Oil Times John Cancilla, postdoktorand na Institutu Scintillon koji je surađivao na projektu. "Nakon ozračivanja uzoraka maslinovog ulja laserskom diodom prikupljaju se emisijska spektra."
Te emisije, koje su svjetlost koju emitiraju molekule maslinovog ulja nakon što ih uzbudi laserska dioda, jedinstvene su i odražavaju različite koncentracije pigmenata koji čine svaku molekulu. Mijenjana ulja imaju drugačije emisijske spektre od čistih ekstra djevičanskih maslinovih ulja.
Istraživači su proveli studiju miješanjem tri PDO ekstra djevičanska maslinova ulja s maslinovim uljima kojima je istekao rok trajanja. Zatim je mjereno sto pedeset četiri mješavine koje su sadržavale između jedan i 17 posto čistog PDO ekstra djevičanskog maslinovog ulja, zajedno s čistim uzorcima.
Nakon što su prikupljeni emisijski spektri, analizirani su pomoću algoritama. Nakon analize podataka, istraživači su mogli razlikovati valne duljine koje su emitirala tri uzorka PDO ekstra djevičanskog maslinovog ulja, kako međusobno, tako i od 154 uzorka krivotvorenog maslinovog ulja.
"Kroz analizu podataka i modeliranje dolazimo do matematičkih alata koji mogu razlikovati, u ovom slučaju, čistu svježu ekstra djevičansku maslinovu ulju od uzoraka pomiješanih sa starim maslinovim uljem", rekao je Cancilla, koji je radio na algoritmima za projekt.
U slijepom testu istraživači su također uspjeli odrediti koliko je aditiva dodano u PDO masline ulja s malom maržom pogreške.
"Iz rezultata ovog temeljitog postupka validacije može se vidjeti da je razvijen i optimiziran alat temeljen na inteligentnim neuronskim mrežama [algoritamima] kako bi se mogao razlikovati među različitim PDO ekstra djevičanskim maslinovim uljima, kao i kvantificirati količinu starog ekstra djevičanskog maslinovog ulja s kojim su pomiješana", napisao je u izvješću José S. Torrecilla, viši predavač na CUM-u koji je radio na projektu.
Prema Torrecilli, senzor predstavlja dosad neviđenu priliku proizvođačima maslinovog ulja da zaštite vrijednost svog proizvoda i trgovcima da osiguraju autentičnost onoga što kupuju.
"Kombinacija laserske diode i kognitivnog modeliranja dovodi do brzog i isplativog alata sposobnog za autentifikaciju oznaka PDO za ekstra djevičanska maslinova ulja i procjenu količine potencijalnih aditiva, kao što su maslinova ulja iz starih berbi", napisao je u izvješću, koje će biti objavljeno u nadolazećem broju časopisa Talanta.
Senzori se izrađuju pomoću 3D pisača i mogu se reproducirati po niskoj cijeni, što ih čini pristupačnima većini komercijalnih proizvođača.
"Ostale jasne prednosti našeg alata uključuju mogućnost provođenja analiza na licu mjesta, jer je oprema veličine ručne torbe i stoga prenosiva, te generiranje rezultata u stvarnom vremenu", rekao je Torrecilla.
"Ova je tehnika dostupna za upotrebu u bilo kojem trenutku i zahtijeva samo ulja prije pakiranja radi kontrole kvalitete ili nakon pakiranja radi otkrivanja lažnih marki i/ili proizvođača", dodao je.
Senzori još nisu komercijalno korišteni, a prototip se još uvijek testira u Španjolskoj. Međutim, među istraživačima vlada optimizam da će senzor uskoro biti spreman za komercijalnu upotrebu.