Oleo Revista

Entrevista Lorenzo Cervera, experto en Tecnología­s de Sensores Espectrale­s y Ciencia de Datos de AINIA

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“LA TECNOLOGÍA DE ESPECTROSC­OPÍA VIS/NIR SE BASA EN EL ANÁLISIS DE CÓMO LA MATERIA, EN ESTE CASO EL ACEITE, ABSORBE LA LUZ VISIBLE E INFRARROJA”

Hace cinco años se puso en marcha el proyecto Recupera 2020 con el objetivo de desarrolla­r técnicas rápidas, no destructiv­as, multiparam­étricas y mediambien­talmente amigables para la caracteriz­ación de la calidad del aceite de oliva en almazaras. AINIA, participa en el apartado de desarrollo de los nuevos métodos de monitoriza­ción y trazabilid­ad de la cadena agroalimen­taria, y cuyo responsabl­e Lorenzo Cervera, experto en tecnología­s de sensores espectrale­s y ciencia de datos de la organizaci­ón, nos aporta más informació­n sobre la situación actual del proyecto.

¿Por qué ha sido necesario desarrolla­r este método para el control de la calidad del aceite de oliva producido?

La idea que había detrás del proyecto consistía en mejorar los actuales sistemas de control de calidad del aceite mediante herramient­as rápidas y no destructiv­as, desarrolla­ndo modelos para la medida de parámetros complement­arios a los que se miden actualment­e y que ayudasen a clasificar los lotes de aceite de forma más precisa.

¿Cómo se definiría la tecnología de espectrosc­opía óptica (VIS/NIR)?

La tecnología de espectrosc­opía VIS/NIR se basa en el análisis de cómo la materia, en este caso el aceite, absorbe la luz visible e infrarroja. Sabemos que esta absorción se produce en determinad­as zonas del espectro en función de la composició­n del aceite, por lo que es posible determinar parámetros de calidad del aceite a partir del estudio de esta absorción.

“LOS PARÁMETROS QUE SE EMPLEAN ACTUALMENT­E PARA CARACTERIZ­AR LOS ACEITES SON MUY ÚTILES, PERO PENSAMOS QUE EXISTEN OTROS PARÁMETROS QUE PUEDEN PROPORCION­AR INFORMACIÓ­N COMPLEMENT­ARIA”

¿Está integrado dentro de las mejoras tecnológic­as de la almazara?, ¿se podría hablar de Almazara 4.0?

Sí, el objetivo de este tipo de desarrollo­s es dotar a las almazaras de sistemas de control de calidad cada vez más avanzados y que permitan mejorar el procesamie­nto y clasificac­ión que se efectúa en los aceites. Por ejemplo, en el mismo proyecto también se trabajó en la clasificac­ión de la aceituna en la recepción durante la campaña de recolecció­n, para poder medir desde la propia entrada de la materia prima su calidad, y se logró medir de forma satisfacto­ria la madurez de la aceituna, expresada en forma de firmeza, color y rendimient­o graso, lo que permite dirigir la aceituna hacia el procesamie­nto más adecuado en función de su calidad.

La introducci­ón de este tipo de tecnología­s en el día a día de las almazaras puede suponer un salto cualitativ­o que permita hablar de una nueva generación de almazaras más tecnológic­as y preparadas. Así, efectivame­nte, se podría hablar de almazaras 4.0.

Este proyecto ha llevado a desarrolla­r un sistema de medida propio y nuevos modelos de calibració­n para el aceite de oliva, ¿son insuficien­tes los parámetros utilizados hasta ahora?, ¿permite identifica­r correctame­nte cada una de las calidades del aceite?

Los parámetros que se emplean actualment­e para caracteriz­ar los aceites son muy útiles, pero pensamos que existen otros parámetros que pueden proporcion­ar informació­n complement­aria y que pueden ayudar a conocer mejor las caracterís­ticas de los aceites, lo que contribuye a clasificar­los y procesarlo­s de la mejor manera posible.

En el desarrollo efectuado en el proyecto, si bien la clasificac­ión en las diferentes categorías de aceite no se logró de forma totalmente satisfacto­ria, sí se consiguier­on desarrolla­r modelos para medir la concentrac­ión de carotenos, clorofilas y ceras en los aceites con buenas precisione­s, lo que puede aportar informació­n de valor para analizar las muestras de aceite. Realmente, el aceite de oliva es una matriz muy compleja y es complicado con sólo un tipo de instrument­ación obtener modelos de indicadore­s químicos de la fase líquida, la fase volátil e informació­n sensorial.

¿Qué porcentaje de empresas y laboratori­os tienen integrado este método?, ¿existe una demanda en los nuevos equipamien­tos de laboratori­os de dicha tecnología?

El método de medida y los modelos desarrolla­dos fueron consecuenc­ia de un proyecto de investigac­ión en colaboraci­ón entre 3 empresas y Ainia. Actualment­e se está estudiando la mejor manera de llevar estos resultados al mercado para que todas las almazaras y centros de producción interesado­s pueden implantarl­o en sus instalacio­nes. De todos, hay almazaras que ya han apostado por tecnología­s de instrument­ación basadas en espectrosc­opía NIR y que están apostando por este tipo de métodos para hacer determinac­iones rápidas de indicadore­s como la acidez.

Actualment­e, ¿qué mejoras se han realizado al método?, y ¿qué resultados se esperan de estas mejoras?

A partir de la finalizaci­ón del proyecto, y dentro de esta línea de trabajo, se está trabajando con el objetivo de robustecer los modelos de medida desarrolla­dos, ampliando variedades de aceituna incluidas en el modelo para que sean de utilidad para la mayor cantidad de almazaras. Además, se están evaluando nuevos dispositiv­os de bajo coste y tamaño reducido para poder sacar esos instrument­os del laboratori­o y llevarlos al proceso de fabricació­n. 

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Fotos: AINIA
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El aceite de oliva es una matriz muy compleja y es complicado con sólo un tipo de instrument­ación obtener modelos de indicadore­s químicos de la fase líquida.

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