Raziskovalci uporabljajo matematične modele za optimizacijo proizvodnje oljčnega olja

Skupina raziskovalcev iz Španije Univerza v Jaénu razvili nove matematične modele, ki lahko pomagajo napovedati kakovost ekstra deviškega oljčnega olja in optimizirati njegovo proizvodnjo.

Raziskovalci so te modele razvili z uporabo metodologije odzivne površine (RSM), ki raziskuje razmerje med neodvisnimi in odvisnimi spremenljivkami, vključenimi v proizvodni proces, in se pogosto uporablja za povečanje donosa določene snovi.

"RSM nam omogoča, da pridobimo informacije, ki jih bomo zamudili pri uporabi klasične metodologije,« je povedal Francisco Espínola Lozano, profesor na Univerzi v Jaénu in vodilni raziskovalec študije. Olive Oil Times. ​,war"Njegova prednost je, da lahko preučujemo kombinirano delovanje več spremenljivih dejavnikov, merimo vpliv vsakega in interakcijo, ki obstaja med vsemi.

Espínola Lozano je dejala, da je študija prvič raziskala kombinirano raziskavo štirih tehnoloških dejavnikov: velikosti sita in kladivnega mlina, ki melje olive; čas in temperatura, pri kateri se oljčna pasta zmanjša; in odmerki tehnološkega dodatka, ki se uporablja za izboljšanje učinkovitosti oljke.

"Smukec in caolitica glina sta že dovoljena kot tehnološka pomožna sredstva, vendar smo uporabili kalcijev karbonat in imeli boljše rezultate,« je dejal. ​,war"To predstavlja obetavno raziskovalno linijo."

Po besedah ​​​​Espínole Lozano je uporaba različnih matematičnih modelov med preiskavo omogočila raziskovalcem, da odkrijejo razmerje med temi tehnološkimi in agronomskimi dejavniki. Zaradi tega lahko modeli določajo učinke, ki jih bodo imela sorta oljk, stopnja zrelosti, vrsta pridelave (tradicionalna, intenzivna, super intenzivna) in uporaba ali pomanjkanje namakanja na proces pridelave olja.

Z uporabo RSM v predhodno zasnovanem statističnem eksperimentu so raziskovalci razvili tudi modele, ki lahko napovedujejo učinek variacije, ki jo imajo nekateri tehnološki vidiki na olje.

Primer tega je sposobnost modela, da poveča ali zmanjša nekatere fenolne spojine z antioksidativnimi in protivnetnimi lastnostmi, kot npr. oleokantal, kar omogoča ustvarjanje izdelkov s posebnimi lastnostmi in odstopanji, tako glede okusa kot zdravstvenih lastnosti.

"Poleg pridelkov smo preučevali tudi regulirane parametre kakovosti ter vsebnost fenolnih spojin (naravnih antioksidantov) in hlapnih vsebnosti, ki so odgovorne za arome, pri čemer smo ocenili več kot 30 odzivov,« je povedala Espínola Lozano.

Dodal je, da so uporabljeni matematični modeli odvisni od lastnosti olja, ki jo želijo raziskovalci izboljšati.

Ti novi modeli ne pomagajo le pri napovedovanju kakovosti oljčnega olja, ampak tudi olajšajo avtomatizacijo proizvodnja oljčnega olja pri mlinih. Zdi se, da ni potrebna nobena posebna tehnološka prilagoditev, temveč le uporaba matematičnih modelov, prilagojenih oljkam, ki se predelujejo v mlinu.

V primeru, da se mlin odloči za vodenje svoje proizvodnje sistematično in avtomatizirano, se lahko matematični modeli vključijo v programsko opremo, ki se uporablja.

Espínola Lozano je poudaril, da mlini trenutno pridelavo oljk obravnavajo bolj kot umetniški podvig, ki zaupa izkušnjam in intuiciji oljčnih mojstrov, ne pa kot proces, ki ga je treba obravnavati z znanstvenim in tehnološkim pristopom.

Po njegovem mnenju je pomembno, da podjetja, ki se ukvarjajo z pridelavo oljk, spoznajo številne možnosti, ki jih odpirajo znanstvene raziskave, in povečajo svoje prednosti.

To stališče verjetno deli tudi Junta de Andalucía, katere Svet za inovacije, znanost in podjetja je financiral projekt.

• europapress


• Univerza v Jaénu