研究人员使用数学模型优化橄榄油产量

西班牙科学家现在可以使用响应面方法来预测不同变量对橄榄油生产过程的影响。

罗莎·冈萨雷斯(Rosa Gonzalez-Lamas)
9年2019月11日世界标准时间
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一群来自西班牙的研究人员 哈恩大学 已经开发了新的数学模型,可以帮助预测特级初榨橄榄油的质量并优化其产量。

RSM允许我们获得采用经典方法时会错过的信息。 它的优点是可以研究几个可变因素的综合性能,这意味着每个因素的影响以及所有因素之间的相互作用。- 哈恩大学教授FranciscoEspínolaLozano

研究人员使用响应面方法(RSM)开发了这些模型,该方法探讨了生产过程中涉及的自变量和因变量之间的关系,并且经常用于最大化特定物质的产量。

哈恩大学教授,这项研究的首席研究员弗朗西斯科·埃斯皮诺拉·洛萨诺(FranciscoEspínolaLozano)告诉我们,RSM使我们能够获得采用经典方法论时会错过的信息。 Olive Oil Times. 它的优点是可以研究几个可变因素的综合性能,测量每个因素的影响以及它们之间存在的相互作用。”

EspínolaLozano表示,这项研究是首次对以下四个技术因素进行了综合研究:筛子的尺寸和磨碎橄榄的锤磨机的尺寸; 橄榄酱被误涂的时间和温度; 以及用于改善橄榄性能的技术助剂剂量。

滑石粉和caolitica粘土已经被授权用作技术助剂,但我们使用碳酸钙且效果更好。”他说。 这代表了一条有前途的研究路线。”

EspínolaLozano认为,在研究过程中使用不同的数学模型使研究人员能够发现这些技术因素与农艺因素之间的关系。 因此,这些模型可以确定橄榄品种,成熟度,耕种类型(传统,精养,超精养)以及灌溉的使用或不使用对石油生产过程的影响。

通过将RSM应用于先前设计的统计实验,研究人员还开发了可以预测某些技术方面的变化对石油的影响的模型。

例如,模型具有增加或减少某些具有抗氧化剂和抗炎特性的酚类化合物的能力,例如 油橄榄,可以根据风味和健康特性创建具有特定特征和差异的产品。

除产量外,我们还研究了受管制的质量参数以及引起香气的酚类化合物(天然抗氧化剂)的含量和挥发性成分,评估了30多种反应,”EspínolaLozano说道。

他补充说,所使用的数学模型取决于研究人员想要改善的石油特性。

这些新模型不仅有助于预测橄榄油的质量,而且还可以促进橄榄油的自动化。 橄榄油生产 在工厂。 似乎不需要进行特定的技术改造,只需应用适用于工厂中加工的橄榄的数学模型即可。

如果工厂决定以系统和自动化的方式管理其生产,则数学模型可以包含在所使用的软件中。

EspínolaLozano强调说,当前,制糖厂将橄榄的生产更多地作为一项艺术事业,该事业相信橄榄师傅的经验和直觉,而不是必须用科学和技术方法来处理的过程。

他认为,重要的是,从事橄榄生产的公司应了解科学研究打开的多种可能性并最大程度地发挥其优势。

该观点可能会由安达卢西亚自治区(Junta deAndalucía)赞同,他的创新,科学和企业委员会资助了该项目。





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