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Pesquisadores usam modelos matemáticos para otimizar a produção de azeite

Usando metodologia de superfície de resposta, os cientistas espanhóis podem agora prever o impacto que diferentes variáveis ​​têm no processo de produção de azeite.

Janeiro 9, 2019
Por Rosa Gonzalez-Lamas

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Um grupo de pesquisadores da Espanha Universidade de Jaén desenvolveram novos modelos matemáticos que podem ajudar a prever a qualidade do azeite extra-virgem e otimizar sua produção.

O RSM nos permite obter informações que sentiremos falta ao empregar metodologias clássicas. Sua vantagem é que se pode estudar o desempenho combinado de vários fatores variáveis, significando a influência de cada um e a interação existente entre todos.- Francisco Espínola Lozano, professor da Universidade de Jaén

Os pesquisadores desenvolveram esses modelos usando a metodologia da superfície de resposta (RSM), que explora a relação entre variáveis ​​independentes e dependentes envolvidas no processo de produção e é frequentemente usada para maximizar o rendimento de uma substância específica.

"O RSM nos permite obter informações que sentiremos falta ao empregar metodologia clássica ”, disse Francisco Espínola Lozano, professor da Universidade de Jaén e principal pesquisador do estudo. Olive Oil Times. "Sua vantagem é que se pode estudar o desempenho combinado de vários fatores variáveis, medindo a influência de cada um e a interação existente entre todos eles. ”

Espínola Lozano disse que o estudo explorou, pela primeira vez, uma pesquisa combinada de quatro fatores tecnológicos: o tamanho da peneira e do moinho de martelos que moem as azeitonas; a hora e a temperatura em que a pasta de azeitona é malaxada; e as doses de adjuvante tecnológico usado para melhorar o desempenho da azeitona.

"O talco e a argila caolitica já são autorizados como adjuvantes tecnológicos, mas usamos carbonato de cálcio e obtivemos melhores resultados ”, afirmou. "Isso representa uma linha de pesquisa promissora. ”

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Segundo Espínola Lozano, o uso de diferentes modelos matemáticos durante a investigação permitiu aos pesquisadores descobrir a relação entre esses fatores tecnológicos e agronômicos. Por esse motivo, os modelos podem determinar os efeitos que a variedade de azeitonas, o grau de maturação, o tipo de cultivo (tradicional, intensivo, super intensivo) e o uso ou a falta de irrigação terão no processo de produção de petrazeite.

Ao aplicar o RSM a um experimento estatístico previamente projetado, os pesquisadores também desenvolveram modelos que podem prever o efeito da variação de certos aspectos tecnológicos no azeite.

Um exemplo disso é a capacidade do modelo de aumentar ou reduzir certos compostos fenólicos com propriedades antioxidantes e anti-inflamatórias, como oleocanthal, permitindo a criação de produtos com características e variações específicas, tanto em termos de sabor e propriedades de saúde.

"Além dos rendimentos, estudamos parâmetros de qualidade regulados e o conteúdo de compostos fenólicos (antioxidantes naturais) e voláteis, responsáveis ​​por aromas, avaliando mais de 30 respostas ”, afirmou Espínola Lozano.

Ele acrescentou que os modelos matemáticos utilizados dependem da característica do petrazeite que os pesquisadores desejam melhorar.

Estes novos modelos não apenas ajudam a prever a qualidade dos azeites, mas também facilitam a automação de produção de azeite nas fábricas. Parece não ser necessária uma adaptação tecnológica específica, apenas a aplicação dos modelos matemáticos adaptados às azeitonas processadas na fábrica.

Caso uma usina decida gerenciar sua produção de maneira sistemática e automatizada, os modelos matemáticos podem ser incluídos no software usado.

Espínola Lozano enfatizou que as usinas atualmente lidam mais com a produção de azeitonas como um empreendimento artístico, que confia na experiência e na intuição dos mestres da azeitona do que como um processo que deve ser tratado com uma abordagem científica e tecnológica.

Para ele, é importante que as empresas envolvidas na produção de azeitonas conheçam as muitas possibilidades que a pesquisa científica abre e maximize suas vantagens.

Esse ponto de vista provavelmente é compartilhado pela Junta de Andalucía, cujo Conselho de Inovação, Ciência e Empresas financiou o projeto.





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