Исследователи используют математические модели для оптимизации производства оливкового масла

Группа исследователей из Испании Университет Хаэн разработали новые математические модели, которые могут помочь прогнозировать качество оливкового масла первого холодного отжима и оптимизировать его производство.

Исследователи разработали эти модели с использованием методологии поверхности отклика (RSM), которая исследует взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными, участвующими в производственном процессе, и часто используется для максимизации выхода конкретного вещества.

RSM позволяет нам получить информацию, которую мы упустим при использовании классической методологии», — сказал Франсиско Эспинола Лосано, профессор Университета Хаэна и ведущий исследователь исследования. Olive Oil Times. Его преимущество в том, что можно изучать совместное действие нескольких переменных факторов, измеряя влияние каждого из них и существующее между ними взаимодействие».

Эспинола Лосано сказал, что в исследовании впервые изучалось комбинированное исследование четырех технологических факторов: размер сита и молотковой мельницы, которая перемалывает оливки; время и температура размягчения оливковой пасты; и дозы технологического адъюванта, применяемого для улучшения характеристик маслины.

Тальк и каолитическая глина уже разрешены в качестве технологических добавок, но мы использовали карбонат кальция и получили лучшие результаты», — сказал он. Это представляет собой многообещающее направление исследований».

По словам Эспинолы Лосано, использование в ходе исследования различных математических моделей позволило исследователям обнаружить взаимосвязь между этими технологическими и агрономическими факторами. По этой причине модели могут определить влияние сорта оливок, степени зрелости, способа выращивания (традиционный, интенсивный, сверхинтенсивный) и использования или отсутствия орошения на процесс производства масла.

Применяя RSM к ранее разработанному статистическому эксперименту, исследователи также разработали модели, которые могут предсказывать влияние изменений, которые определенные технологические аспекты оказывают на нефть.

Примером этого является способность модели увеличивать или уменьшать определенные фенольные соединения с антиоксидантными и противовоспалительными свойствами, такие как олеокантал, что позволяет создавать продукты с особыми характеристиками и различиями как с точки зрения вкуса, так и полезных для здоровья свойств.

Помимо урожайности, мы изучили регулируемые параметры качества и содержание фенольных соединений (природных антиоксидантов) и летучих веществ, отвечающих за ароматы, оценив более 30 ответов», — сказал Эспинола Лосано.

Он добавил, что используемые математические модели зависят от характеристик масла, которые исследователи хотят улучшить.

Эти новые модели не только помогают прогнозировать качество оливкового масла, но и облегчают автоматизацию производство оливкового масла на мельницах. Никакой специальной технологической адаптации не требуется, только применение математических моделей, адаптированных к оливкам, перерабатываемым на фабрике.

В случае, если завод решает систематически и автоматизированно управлять своим производством, математические модели могут быть включены в используемое программное обеспечение.

Эспинола Лосано подчеркнул, что в настоящее время фабрики рассматривают производство оливок скорее как художественное мероприятие, которое доверяет опыту и интуиции мастеров по оливкам, а не как процесс, к которому необходимо подходить с научным и технологическим подходом.

По его мнению, важно, чтобы компании, занимающиеся производством оливок, знали о многочисленных возможностях, открываемых научными исследованиями, и максимизировали свои преимущества.

Эту точку зрения, вероятно, разделяет Хунта Андалусии, чей Совет по инновациям, науке и предприятиям финансировал проект.

• Европапресс


• Университет Хаэн