研究人員使用數學模型來優化橄欖油生產

使用響應曲面方法,西班牙科學家現在可以預測不同變數對橄欖油生產過程的影響。

羅莎·岡薩雷斯-拉馬斯
9 年 2019 月 11 日 28:- UTC
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來自西班牙的一組研究人員 哈恩大學 開發了新的數學模型,可以幫助預測特級初榨橄欖油的質量並優化其生產。

RSM 使我們能夠獲得在使用經典方法時會遺漏的信息。 它的優點是可以研究幾個可變因素的綜合表現,即每個因素的影響以及所有因素之間存在的相互作用。- 哈恩大學教授弗朗西斯科·埃斯皮諾拉·洛薩諾(Francisco Espínola Lozano)

研究人員使用響應面方法 (RSM) 開發了這些模型,該方法探索了生產過程中涉及的自變量和因變量之間的關係,並且通常用於最大化特定物質的產量。

RSM 使我們能夠獲得在使用經典方法時我們會錯過的信息,”哈恩大學教授和該研究的首席研究員弗朗西斯科·埃斯皮諾拉·洛薩諾告訴 Olive Oil Times. 它的優點是可以研究幾個可變因素的綜合表現,衡量每個因素的影響以及它們之間存在的相互作用。”

Espínola Lozano 說,這項研究首次探索了四個技術因素的綜合研究:篩子的大小和研磨橄欖的錘磨機的大小; 橄欖醬變質的時間和溫度; 以及用於提高橄欖性能的技術輔助劑的劑量。

滑石和caolitica粘土已經被授權作為技術助劑,但我們使用碳酸鈣並且效果更好,“他說。 這代表了一條有前途的研究路線。”

根據 Espínola Lozano 的說法,在調查期間使用不同的數學模型使研究人員能夠發現這些技術和農藝因素之間的關係。 出於這個原因,這些模型可以確定橄欖品種、成熟度、種植類型(傳統、集約化、超集約化)以及灌溉的使用或缺乏對石油生產過程的影響。

通過將 RSM 應用於先前設計的統計實驗,研究人員還開發了可以預測某些技術方面的變化對石油的影響的模型。

這方面的一個例子是模型增加或減少某些具有抗氧化和抗炎特性的酚類化合物的能力,例如 油橄欖素,允許在風味和健康特性方面創造具有特定特徵和差異的產品。

除了產量之外,我們還研究了受監管的質量參數以及酚類化合物(天然抗氧化劑)和揮發性成分的含量,這些都是造成香氣的原因,評估了 30 多種反應,”Espínola Lozano 說。

他補充說,所使用的數學模型取決於研究人員想要改進的油品特性。

這些新模型不僅有助於預測橄欖油的質量,還有助於自動化 橄欖油生產 在工廠。 似乎不需要特定的技術調整,只需應用適用於工廠加工橄欖的數學模型。

如果工廠決定以系統和自動化的方式管理其生產,則可以將數學模型包含在所使用的軟件中。

Espínola Lozano 強調,工廠目前將橄欖生產更多地視為一項藝術事業,它相信橄欖大師的經驗和直覺,而不是必須以科學和技術方法處理的過程。

在他看來,重要的是參與橄欖生產的公司了解科學研究打開的許多可能性並最大限度地發揮其優勢。

安達盧西亞軍政府很可能同意這一觀點,其創新、科學和企業委員會資助了該項目。





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