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I ricercatori usano modelli matematici per ottimizzare la produzione di olio d'oliva

Utilizzando la metodologia della superficie di risposta, gli scienziati spagnoli ora possono prevedere l'impatto che le diverse variabili hanno sul processo di produzione dell'olio d'oliva.

Gennaio 9, 2019
Di Rosa Gonzalez-Lamas

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Un gruppo di ricercatori spagnoli Università di Jaén hanno sviluppato nuovi modelli matematici che possono aiutare a prevedere la qualità dell'olio extra vergine di oliva e ottimizzarne la produzione.

RSM ci consente di ottenere informazioni che ci mancheranno quando impiegheremo metodologie classiche. Il suo vantaggio è che si può studiare la prestazione combinata di diversi fattori variabili, il che significa l'influenza di ciascuno e l'interazione esistente tra tutti.- Francisco Espínola Lozano, professore all'Università di Jaén

I ricercatori hanno sviluppato questi modelli utilizzando la metodologia della superficie di risposta (RSM), che esplora la relazione tra variabili indipendenti e dipendenti coinvolte nel processo di produzione e viene spesso utilizzata per massimizzare il rendimento di una sostanza specifica.

"RSM ci consente di ottenere informazioni che ci mancheranno quando impiegheremo la metodologia classica ", ha detto Francisco Espínola Lozano, professore all'Università di Jaén e capo ricercatore dello studio Olive Oil Times. "Il suo vantaggio è che si può studiare la prestazione combinata di diversi fattori variabili, misurando l'influenza di ciascuno e l'interazione esistente tra tutti. ”

Espínola Lozano ha affermato che lo studio ha esplorato, per la prima volta, una ricerca combinata di quattro fattori tecnologici: la dimensione del setaccio e del mulino a martelli che macina le olive; il tempo e la temperatura di malaxing della pasta di olive; e le dosi di adiuvante tecnologico utilizzate per migliorare le prestazioni dell'olivo.

"Il talco e l'argilla caolitica sono già autorizzati come adiuvanti tecnologici, ma abbiamo usato carbonato di calcio e abbiamo ottenuto risultati migliori ", ha detto. "Ciò rappresenta una linea di ricerca promettente. "

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Secondo Espínola Lozano, l'uso di diversi modelli matematici durante l'indagine ha permesso ai ricercatori di scoprire la relazione tra questi fattori tecnologici e agronomici. Per questo motivo, i modelli possono determinare gli effetti che la varietà di olive, il grado di maturazione, il tipo di coltivazione (tradizionale, intensivo, super intensivo) e l'uso o la mancanza di irrigazione avranno sul processo di produzione dell'olio.

Applicando RSM a un esperimento statistico precedentemente progettato, i ricercatori hanno anche sviluppato modelli in grado di prevedere l'effetto della variazione che determinati aspetti tecnologici hanno sull'olio.

Un esempio di ciò è la capacità del modello di aumentare o ridurre alcuni composti fenolici con proprietà antiossidanti e antinfiammatorie, come oleocanthal, consentendo la creazione di prodotti con tratti e varianti specifici, sia in termini di sapore che di proprietà salutistiche.

"Oltre alle rese, abbiamo studiato parametri di qualità regolati e il contenuto di composti fenolici (antiossidanti naturali) e contenuti volatili, che sono responsabili degli aromi, valutando più di 30 risposte ", ha detto Espínola Lozano.

Ha aggiunto che i modelli matematici utilizzati dipendono dal tratto di petrolio che i ricercatori vogliono migliorare.

Questi nuovi modelli non solo aiutano a prevedere la qualità degli oli di oliva, ma facilitano anche l'automazione di produzione di olio d'oliva ai mulini. Non sembra essere necessario alcun adattamento tecnologico specifico, ma solo l'applicazione dei modelli matematici adattati alle olive lavorate nel frantoio.

Nel caso in cui un mulino decida di gestire la propria produzione in modo sistematico e automatizzato, i modelli matematici possono essere inclusi nel software utilizzato.

Espínola Lozano ha sottolineato che i frantoi gestiscono attualmente la produzione di olive più come un'impresa artistica, che si fida dell'esperienza e dell'intuizione dei maestri di olive, piuttosto che come un processo che deve essere gestito con un approccio scientifico e tecnologico.

A suo avviso, è importante che le aziende coinvolte nella produzione di olive conoscano le molte possibilità che la ricerca scientifica apre e massimizzano i loro vantaggi.

Questo punto di vista è probabilmente condiviso dalla Junta de Andalucía, il cui Consiglio per l'innovazione, la scienza e le imprese ha finanziato il progetto.





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