研究者らが数学モデルを用いてオリーブオイルの生産を最適化
応答曲面法を用いることで、スペインの科学者たちは、さまざまな変数がオリーブオイルの製造工程に与える影響を予測できるようになった。
スペインのハエン大学の研究者グループは、エキストラバージンオリーブオイルの品質を予測し、その生産を最適化するのに役立つ新しい数学モデルを開発した。
「RSMを用いることで、従来の方法では得られなかった情報を得ることができます。その利点は、複数の変数要因の複合的な挙動、すなわち各要因の影響や全要因間の相互作用を研究できる点にあります」
研究者らは、生産プロセスに関わる独立変数と従属変数の関係を解明し、特定の物質の収量を最大化するために頻繁に用いられる応答曲面法（RSM）を用いて、これらのモデルを開発した。
「RSMを用いることで、従来の方法論では見逃してしまうような情報を得ることができます」と、ハエン大学の教授であり本研究の主任研究者であるフランシスコ・エスピノーラ・ロサノ氏は『Olive Oil Times』に語った。「その利点は、複数の変動要因の複合的な挙動を研究できる点にあり、各要因の影響や、それらすべてに存在する相互作用を測定できるのです。」
エスピノーラ・ロサノ氏によると、本研究では、4つの技術的要因——オリーブを粉砕するふるいとハンマーミルのサイズ、オリーブペーストをマラクシングする時間と温度、そしてオリーブの性能を向上させるために使用される技術的補助剤の投与量——を組み合わせた研究を初めて行ったという。
「タルクやカオリト粘土はすでに技術的補助剤として認可されていますが、我々は炭酸カルシウムを使用し、より良い結果を得ました」と彼は述べた。「これは有望な研究分野です。」
エスピノーラ・ロサノ氏によると、調査中に様々な数学モデルを用いることで、研究者らはこれらの技術的・農学的要因間の関係性を解明することができた。このため、これらのモデルを用いれば、オリーブの品種、成熟度、栽培方法（伝統的、集約的、超集約的）、および灌漑の有無が、オイル生産プロセスに及ぼす影響を特定することが可能となる。
また、事前に設計された統計的実験にRSMを適用することで、研究者らは特定の技術的要素の変動がオイルに及ぼす影響を予測できるモデルも開発した。
その一例として、オレオカンタルなどの抗酸化作用や抗炎症作用を持つ特定のフェノール化合物の含有量を増加または減少させるモデルの能力が挙げられ、これにより風味や健康効果の両面において、特定の特性やバリエーションを持つ製品の創出が可能となる。
「収量に加え、我々は規定された品質パラメータや、香りの元となるフェノール化合物（天然抗酸化物質）および揮発性成分の含有量を調査し、30以上の応答を評価しました」とエスピノーラ・ロサノ氏は述べた。
同氏は、使用される数学モデルは、研究者が改善したいオリーブオイルの特性によって異なることを付け加えた。
これらの新しいモデルは、オリーブオイルの品質予測に役立つだけでなく、搾油所におけるオリーブオイル生産の自動化も促進します。特定の技術的適応は必要とされず、搾油所で加工されるオリーブに適応させた数学的モデルを適用するだけで済むようです。
搾油所が体系的かつ自動化された方法で生産を管理することを決定した場合、これらの数学モデルは、使用されているソフトウェアに組み込むことができます。
エスピノーラ・ロサノ氏は、現在の搾油所ではオリーブ生産を、科学的・技術的なアプローチで扱うべきプロセスというよりも、むしろ「オリーブ職人」の経験と直感に委ねる芸術的な取り組みとして扱っている点を強調した。
彼の見解では、オリーブ生産に携わる企業が、科学研究が切り開く多くの可能性について学び、その利点を最大限に活用することが重要である。
この見解は、同プロジェクトに資金を提供したアンダルシア自治州政府のイノベーション・科学・企業評議会も共有していると思われる。