Técnicas rápidas para el control de la calidad del aceite de oliva en las almazaras

Por Redacción AINIA 2 años publicadoSin Comentarios
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Una extracción de muestra de aceite de oliva para validar su calidad

La clasificación del aceite de oliva en las almazaras en función de su categoría: Virgen Extra, Virgen o Lampante, es un tema de gran preocupación a los gestores de las mismas, con un impacto importantísimo a nivel económico y de maximización del rendimiento de las almazaras.

Los datos hablan por sí solos: En las almazaras generalmente se trabaja con depósitos de gran volumen y cada uno de esos depósitos recoge una categoría de aceite. Partiendo de esta realidad, solo un error al enviar un lote de aceite recién obtenido tras el proceso de extracción a uno de esos depósitos puede dar como resultado que todo el aceite de calidad virgen extra incluido en un depósito pierda parte de su valor si se ha mezclado con el que viene de un lote con aceite de calidad inferior. O incluso que se contamine todo un depósito por algún contaminante existente en alguna de las cisternas depositadas en el mismo, con las consiguientes pérdidas que eso tiene.

Por las propias características del trabajo y el proceso productivo de las almazaras, se necesitan sistemas analíticos automatizados de caracterización inmediata, que en continuo aporten la información necesaria para la clasificación rápida de los aceites en los depósitos en función de sus calidades y que permitan, paralelamente, un control de su trazabilidad.

Las técnicas de espectroscopía óptica (Espectroscopía Vis/NIR) abren hoy un abanico de posibilidades ya que permiten medir la huella espectral completa, desde el ultravioleta hasta el infrarrojo. Dicho de otra forma, en la práctica sirven para estimar de manera instantánea y no invasiva los principales atributos de calidad del aceite de oliva en el momento del proceso de clasificación. En AINIA somos especialistas en estas técnicas y en su aplicación a la industria alimentaria, en diferentes sectores.

                  

 
RECUPERA 2020, nuevos métodos de monitorización y trazabilidad de la cadena alimentaria

Bajo la dirección del investigador José Antonio Cayuela, del Instituto de la Grasa del CSIC, en AINIA estamos trabajando en el desarrollo de técnicas rápidas, no destructivas, multiparamétricas y mediambientalmente amigables para la caracterización de la calidad del aceite de oliva en almazaras.

En concreto, se está investigando en la evaluación de indicadores de calidad tanto generales (acidez total, índice de peróxidos) como minoritarios (esteroles, absorción en el ultravioleta, polifenoles, ceras, clorofilas, carotenos, ésteres alquílicos y estabilidad oxidativa) del aceite de oliva. Además, se está desarrollando un sistema de medida y los modelos de calibración. Todo ello, va a ser validado en una almazara con muestras de aceite obtenidas en la misma.

La detección de diferentes parámetros químicos meditante técnicas de espectroscopía VIS/NIR es algo muy novedoso que solucionaría un importante número de problemas actuales en las almazaras. Además, también va a facilitar instrumentos de gran utilidad a los laboratorios de aceite de oliva que operan en diferentes fases de toda la cadena de valor, desde la propia almazara hasta el control de calidad en la distribución final.

Este trabajo se enmarca en el proyecto Recupera2020, un proyecto en colaboración entre el Consejo Superior de Investigaciones Científicas, otros centros de investigación y empresas que tiene como objetivo impulsar el sector agrario, convirtiendo a Andalucía en referente internacional en cuanto al desarrollo de tecnologías e innovación para el medio rural. "Recupera 2020" lo forman casi 40 grupos de investigación pertenecientes a 9 centros del CSIC ubicados en Andalucía y el propio CSIC. AINIA participa, como centro contratado, en el hito 4: nuevos métodos de monitorización y trazabilidad de la cadena agroalimentaria, cuyo investigador principal es José Antonio Cayuela.

 

Foto de iloveaceite publicada en Flickr

Categorías:
  Tecnoalimentalia, Tecnología
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