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 virgem extra 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 de superfície de resposta (RSM), que explora a relação entre as variáveis ​​independentes e dependentes envolvidas no processo de produção e costuma ser usada para maximizar o rendimento de uma substância específica.

"RSM nos permite obter informações que sentiremos falta ao empregar a metodologia clássica ”, disse Francisco Espínola Lozano, professor da Universidade de Jaén e pesquisador principal 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 investigação conjunta de quatro factores tecnológicos: a dimensão da peneira e do moinho de martelos que tritura as azeitonas; a hora e a temperatura a que a pasta de azeitona é malaxada; e as doses de adjuvante tecnológico utilizadas 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. ”

Segundo Espínola Lozano, a utilização de diferentes modelos matemáticos durante a investigação permitiu aos pesquisadores descobrir a relação entre esses fatores tecnológicos e agronômicos. Por esta razão, os modelos podem determinar os efeitos que a variedade da azeitona, o grau de maturação, o tipo de cultivo (tradicional, intensivo, superintensivo) e a utilização ou não irrigação terão no processo de produção do azeite.

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 petrazeite.

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 ao nível do sabor como das propriedades para a saúde.

"Além dos rendimentos, estudámos os parâmetros de qualidade regulamentados e os teores de compostos fenólicos (antioxidantes naturais) e voláteis, responsáveis ​​pelos aromas, avaliando mais de 30 respostas ”, disse Espínola Lozano.

Ele acrescentou que os modelos matemáticos usados ​​dependem da característica do azeite que os pesquisadores querem melhorar.

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

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

Espínola Lozano sublinhou que os lagares hoje tratam a olivicultura mais como um empreendimento artístico, que confia na experiência e intuição dos olivicultores, 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 inúmeras possibilidades que a investigação científica abre e maximizem as suas vantagens.

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





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