Los investigadores de la Universidad Complutense de Madrid UCM y el Instituto Scintillon en los Estados Unidos han diseñado un sensor que puede detectar aceite de oliva falsificado etiquetado como denominación de origen virgen extra o protegida.
La herramienta, un informe sobre el cual ha sido publicado en Talanta puede distinguir entre aceites aparentemente similares que presentan diferencias notables de calidad. Esto es posible gracias al uso de diodos láser, porque la fluorescencia emitida por los aceites adulterados es ligeramente diferente a la de los aceites de oliva virgen extra puros.
La herramienta es económica tanto para usar como para fabricar con una impresora 3D ". Otras ventajas claras de nuestra herramienta incluyen la posibilidad de realizar análisis in situ, porque el equipo es del tamaño de un maletín y, por lo tanto, portátil, yde generar resultados en tiempo real ", explicó José S. Torrecilla, profesor titular e investigador del Departamento de Ingeniería Química y Materiales de la UCM.
La herramienta ofrece al sector del aceite de oliva un medio para abordar un problema que genera grandes pérdidas económicas. "La calidad del aceite de oliva es reconocida a nivel nacional e internacional. Por lo tanto, es necesario proteger esta calidad y combatir las actividades fraudulentas llevadas a cabo con el aumentofrecuencia y habilidad en el sector ", continuó el investigador de la UCM.
Un ejemplo de práctica fraudulenta, señaló Torrecilla, es adulterar el aceite de oliva virgen puro y fresco con aceite de oliva inferior o más barato o aceites de otro origen botánico.
Análisis utilizando algoritmos caóticos
Para llevar a cabo el estudio, los investigadores mezclaron aceites de denominación de origen protegidos monovarietales con otros aceites de denominación de origen protegidos que habían pasado su fecha de "mejor antes". Todos los aceites se compraron en tiendas de centros comerciales.
Posteriormente, las mezclas se hicieron con aceites con una acidez entre 1 y 17% que también habían pasado su fecha de "mejor antes". Por último, las mediciones se realizaron con el sensor, que se fabricó con una impresora 3D, y se realizó un análisis deLos resultados obtenidos por medio de algoritmos caóticos.
"Esta técnica está disponible para su uso en cualquier momento, y solo requiere aceites antes del empaque para el control de calidad o después del empaque para detectar marcas y / o productores fraudulentos", concluyó el investigador de la UCM.
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Materiales proporcionados por Universidad Complutense de Madrid . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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