研究者は数理モデルを使用して最適化する Olive Oil Pro控除

スペインの研究者グループ ハエン大学 エキストラバージンオリーブオイルの品質を予測し、生産を最適化するのに役立つ新しい数学モデルを開発しました。

研究者は、応答曲面法（RSM）を使用してこれらのモデルを開発しました。これは、製造プロセスに関与する独立変数と従属変数の関係を調査し、特定の物質の収量を最大化するためによく使用されます。

「RSMを使用すると、古典的な方法論を採用するときに見逃してしまう情報を取得できます」と、ハエン大学の教授で研究の主任研究者であるフランシスコエスピノラロザノ氏は述べています。 Olive Oil Times. ​,war「その利点は、いくつかの可変要素の組み合わせたパフォーマンスを調査し、それぞれの影響とそれらすべての間に存在する相互作用を測定できることです。」

エスピノラ・ロザノ氏は、この研究では、-つの技術的要因を組み合わせた研究を初めて調査したと述べました。ふるいのサイズとオリーブを粉砕するハンマーミルのサイズ。 オリーブペーストが不調になる時間と温度。 オリーブの性能を改善するために使用される技術的補助剤の投与量。

「タルクとカオリチカ粘土はすでに技術的補助剤として認可されていますが、炭酸カルシウムを使用してより良い結果を得ました」と彼は言いました。 ​,war「これは有望な研究ラインを表しています。」

EspínolaLozanoによると、調査中にさまざまな数学的モデルを使用したことで、研究者はこれらの技術的要因と農学的要因の関係を発見できました。 このため、モデルは、オリーブの種類、熟度、栽培の種類（伝統的、集約的、超集約的）、および灌漑の使用または欠如が石油生産プロセスに与える影響を判断できます。

以前に設計された統計実験にRSMを適用することにより、研究者は、特定の技術的側面が石油に及ぼす変動の影響を予測できるモデルも開発しました。

この例として、次のような抗酸化特性と抗炎症特性を持つ特定のフェノール化合物を増減するモデルの能力があります。 オレオカンタル、フレーバーと健康特性の両方の面で、特定の特性と差異を備えた製品を作成できます。

「収量に加えて、規制された品質パラメーターと、フェノール化合物（天然の抗酸化物質）の含有量と、芳香の原因となる揮発性含有量を調査し、30以上の応答を評価しました」とEspínolaLozano氏

彼は、使用される数学的モデルは、研究者が改善したいオイルの特性に依存していると付け加えました。

これらの新しいモデルは、オリーブオイルの品質を予測するのに役立つだけでなく、 olive oil pro誘導 工場で。 特定の技術的適応は必要とされていないようで、工場で処理されたオリーブに適応した数学的モデルの適用のみです。

工場が体系的かつ自動化された方法で生産を管理することを決定した場合、数学モデルを使用するソフトウェアに含めることができます。

エスピノラ・ロザノは、現在、製粉所は、科学的および技術的アプローチで処理しなければならないプロセスとしてではなく、オリーブマスターの経験と直感を信頼する芸術的事業としてオリーブ生産を扱っていることを強調しました。

彼の見解では、オリーブの生産に携わる企業が科学研究が開く多くの可能性について学び、その利点を最大化することが重要です。

この見方は、アンタシアのフンタが共有している可能性があります。アンダルシアは、イノベーション、科学、企業の評議会がプロジェクトに資金を提供しました。

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