Aplican ecuaciones matemáticas para predecir la calidad del aceite de oliva virgen extra
Utilizan una nueva metodología científica para optimizar el proceso de elaboración de aceite de oliva virgen extra y mejorar sus propiedades organolépticas y beneficiosas para la salud.
Fuente: Universidad de Jaén
Investigadores del grupo Ingeniería Química y Ambiental de la Universidad de Jaén (UJA) elaboran nuevos modelo matemáticos para predecir la calidad del aceite de oliva virgen extra (AOVE) y optimizar su proceso de elaboración. El objetivo, según explica el máximo responsable de esta línea de investigación y profesor de la UJA, Francisco Espínola, es saber cómo afectan determinadas etapas del proceso de producción a las propiedades finales del AOVE, tanto en lo referente al sabor como a las propiedades que son beneficiosas para la salud. “La elaboración de AOVE ha pasado de ser una arte en el que el maestro de almazara controlaba a su criterio toda la maquinaria a convertirse en un proceso con base científico-tecnológica en el que hay que considerar cada factor y cada etapa de la elaboración”, subraya el investigador.
De esta manera, el equipo de expertos de la UJA ha obtenido diversos modelos matemáticos que permiten predecir la calidad final del AOVE a partir de la variación de diversos factores tecnológicos y agronómicos implicados en su elaboración. Se trata en definitiva de modelos basados en tratamientos estadísticos que permiten, mediante la modificación de determinados aspectos técnicos de la producción del aceite, predecir el efecto en el aceite resultante, ya sea enriqueciendo o reduciendo la presencia de determinados compuestos fenólicos con capacidad antioxidante o inflamatoria (olecanthal) cambiando sus propiedades de sabor y sus propiedades saludables. “Primero se diseña un experimento estadístico y después se aplica lo que se reconoce como metodología de superficies de respuestas, que es la técnica que se usa para conocer los resultados”, detalla Francisco Espínola.
Concretamente los factores tecnológicos que contempla este conjunto de ecuaciones matemáticas son cuatro: el tamaño de la criba del molino de martillo que muele la aceituna, el tiempo y la temperatura de batido para la pasta molida de aceituna, y las dosis de coadyuvante tecnológico que se utilizan para mejorar el rendimiento de la aceituna. Cada uno de estos factores afecta a la calidad final del aceite, alterando su cantidad de compuestos fenólicos, cambiando su sabor y sus propiedades beneficiosas, y permitiendo por lo tanto la elaboración de aceites con propiedades y características específicas. “Ya existen otras técnicas para estudiar cada uno de estos factores por separado, la gran ventaja de esta metodología es que permite el estudio combinado de los cuatro”, añade el experto de le UJA.
Estos nuevos modelos son por lo tanto no sólo una herramienta para predecir la calidad del aceite de oliva, sino también una herramienta para facilitar la automatización de la producción de AOVE en las almazaras. De manera que las plantas de producción cuenten con una tecnología que les permita autorregular estos factores de manera sistemática y automatizada para conseguir el producto final esperado. Francisco Espínola destaca que para dar este paso es fundamental que los responsables de las almazaras, las empresas y demás entidades implicadas en la producción de aceite de oliva virgen extra conozcan las posibilidades que ofrece la investigación científica en este ámbito, y apuesten por ellas.
Los investigadores de la Universidad de Jaén que participan en este proyecto, denominado ‘Modelado y optimización del proceso de elaboración de aceites de oliva para la mejora de sus características organolépticas’, que está financiado por la Consejería de Innovación, Ciencia y Empresa de la Junta de Andalucía, son Diego Fernández, Juan Vilar, Cristóbal Cara, Antonia de Torres y Manuel Moya, además del ya mencionado Francisco Espínola. Por otro lado, la UJA colabora en esta investigación con las empresas MONVA SL, TODOLIVO SL, VADOLIVO y GEA Westfalia Separator Iberica SA.
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