Mithilfe der Response-Surface-Methode können spanische Wissenschaftler nun die Auswirkungen verschiedener Variablen auf den Olivenölproduktionsprozess vorhersagen.
Eine Gruppe von Forschern aus Spanien Universität Jaén haben neue mathematische Modelle entwickelt, mit denen sich die Qualität von nativem Olivenöl extra vorhersagen und die Produktion optimieren lässt.
Mit RSM erhalten wir Informationen, die wir bei der Anwendung klassischer Methoden vermissen werden. Sein Vorteil ist, dass man die kombinierte Leistung mehrerer variabler Faktoren untersuchen kann, dh den Einfluss jedes einzelnen und die Interaktion, die zwischen allen besteht.- Francisco Espínola Lozano, Professor an der Universität von Jaén
Die Forscher entwickelten diese Modelle mithilfe der Response Surface Methodology (RSM), die die Beziehung zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen im Produktionsprozess untersucht und häufig zur Maximierung der Ausbeute einer bestimmten Substanz verwendet wird.
"Mit RSM können wir Informationen erhalten, die wir bei der Anwendung klassischer Methoden vermissen werden “, sagte Francisco Espínola Lozano, Professor an der Universität Jaén und leitender Forscher der Studie Olive Oil Times. "Sein Vorteil ist, dass man die kombinierte Leistung mehrerer variabler Faktoren untersuchen kann, indem man den Einfluss der einzelnen Faktoren und die zwischen ihnen bestehende Wechselwirkung misst. “
Espínola Lozano sagte, dass die Studie zum ersten Mal eine kombinierte Untersuchung von vier technologischen Faktoren untersuchte: die Größe des Siebs und der Hammermühle, die die Oliven mahlt; die Zeit und die Temperatur, bei der die Olivenpaste malaxiert wird; und die Dosen des technologischen Adjuvans, die verwendet werden, um die Leistung der Olive zu verbessern.
"Talk und Caolitica-Ton sind bereits als technologische Hilfsstoffe zugelassen, aber wir haben Calciumcarbonat verwendet und bessere Ergebnisse erzielt “, sagte er. "Dies ist eine vielversprechende Forschungslinie. “
Laut Espínola Lozano konnten die Forscher anhand verschiedener mathematischer Modelle den Zusammenhang zwischen diesen technologischen und agronomischen Faktoren ermitteln. Aus diesem Grund können die Modelle die Auswirkungen der Olivensorte, des Reifegrades, der Art des Anbaus (traditionell, intensiv, superintensiv) und der Verwendung oder des Mangels an Bewässerung auf den Ölproduktionsprozess bestimmen.
Durch Anwendung von RSM auf ein zuvor entworfenes statistisches Experiment entwickelten die Forscher auch Modelle, die die Auswirkung der Variation bestimmter technologischer Aspekte auf das Öl vorhersagen können.
Ein Beispiel hierfür ist die Fähigkeit des Modells, bestimmte phenolische Verbindungen mit antioxidativen und entzündungshemmenden Eigenschaften, wie z OleocanthalDies ermöglicht die Herstellung von Produkten mit spezifischen Merkmalen und Abweichungen, sowohl im Hinblick auf den Geschmack als auch auf die Gesundheitseigenschaften.
"Neben den Erträgen haben wir regulierte Qualitätsparameter und den Gehalt an Phenolverbindungen (natürlichen Antioxidantien) und flüchtigen Bestandteilen, die für die Aromen verantwortlich sind, untersucht und dabei mehr als 30 Reaktionen ausgewertet “, sagte Espínola Lozano.
Er fügte hinzu, dass die verwendeten mathematischen Modelle von dem Ölmerkmal abhängen, das die Forscher verbessern möchten.
Diese neuen Modelle helfen nicht nur, die Qualität von Olivenölen vorherzusagen, sondern erleichtern auch die Automatisierung von Olivenölproduktion in den Mühlen. Es scheint keine spezielle technologische Anpassung erforderlich zu sein, sondern nur die Anwendung der mathematischen Modelle, die an die in der Mühle verarbeiteten Oliven angepasst sind.
Falls eine Mühle beschließt, ihre Produktion systematisch und automatisiert zu verwalten, können die mathematischen Modelle in die verwendete Software aufgenommen werden.
Espínola Lozano betonte, dass die Mühlen die Olivenproduktion derzeit eher als künstlerisches Unterfangen behandeln, das der Erfahrung und Intuition der Olivenmeister vertraut, als als ein Prozess, der mit einem wissenschaftlichen und technologischen Ansatz behandelt werden muss.
Aus seiner Sicht ist es wichtig, dass die an der Olivenproduktion beteiligten Unternehmen die vielfältigen Möglichkeiten der wissenschaftlichen Forschung kennenlernen und ihre Vorteile maximieren.
Dieser Standpunkt wird wahrscheinlich von der Junta de Andalucía geteilt, deren Rat für Innovation, Wissenschaft und Unternehmen das Projekt finanziert hat.
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