La tecnología NIR-DA une el análisis de laboratorio con la medición en línea de la aceituna en recepción

Las técnicas analíticas tradicionalmente utilizadas para el control de calidad y caracterización de la aceituna y del aceite de oliva son lentas, de alto coste, necesitan instrumentación analítica sofisticada, así como personal técnico altamente especializado. A pesar de que las técnicas analíticas actuales se han perfeccionado hasta el punto de que los productos pueden analizarse para cientos de componentes individuales, y el hecho de que los laboratorios oficiales de investigación y de las grandes industrias, generalmente, estén equipados con la instrumentación adecuada para proporcionar esta información, los costes y la lentitud del análisis son factores limitantes. Ello conlleva que, en la actualidad, la mayoría de las almazaras sólo realicen controles en un número reducido de muestras y, asimismo, en un restringido número de parámetros analíticos, de entre los recomendados por la normativa europea vigente. Además, las necesidades analíticas de la industria del aceite de oliva virgen están ligadas no sólo al cumplimiento de la normativa para la determinación de parámetros de declaración obligatoria, sino también a la necesidad de controlar sus procesos productivos para aumentar su eficiencia y competitividad. Las metodologías de evaluación de la calidad del aceite de oliva son en la mayoría de los casos escasamente informativas, y esto es perjudicial para los productores, los transformadores y comercializadores y, en última instancia, para los consumidores.

La automatización del control de proceso en el mundo del olivar implica un incremento del valor de mercado de los productos inspeccionados y de mejorarán la imagen de calidad del producto en mercados nacionales e internacionales.

La tecnología NIR representa un válido apoyo analítico en la automatización del control de calidad de aceite de oliva: la incorporación de sensores espectroscópicos a nivel on-line permiten controlar “en tiempo real” la calidad fisicoquímica, nutricional y organoléptica, no sólo del producto final (antes del envasado) sino, asimismo, del proceso en determinados puntos críticos.

La innovación en los procesos de control a través del uso de sensores ópticos NIR se considera, por lo tanto, estratégica para el sector del aceite de oliva a nivel nacional, posibilitando el liderazgo tecnológico en materia de control automatizado e instantáneo de la industria oleícola española. Ello repercute en el incremento de la cuota de mercado y la apertura de nuevos mercados internacionales, proporcionando una imagen única en el mundo relativa al control de su producción, incluyendo etiquetado de características fisicoquímicas, nutricionales, sensoriales y de salubridad del producto.

Complementariamente, el remplazo de técnicas analíticas tradicionales por métodos espectroscópicos aporta un valor añadido de gran importancia en el ámbito medioambiental, disminuyendo la huella de carbono y el consumo energético, así como una aportación muy valiosa a la seguridad alimentaria en un sector con antecedentes de fragilidad en este ámbito.

Otra dimensión importante es la oportunidad de negocio que puede suponer para diferentes empresas locales, el desarrollar e implementar, en el conjunto del sector del aceite de oliva y otras industrias afines, sistemas integrales de control de calidad de productos y procesos, sustentados en redes de sensores espectrales y de sistemas de apoyo a la decisión.

Existen diferentes instrumentos NIR en el mercado, dependiendo del tipo de detector empleado. Entre ellos, el espectrofotómetro de matriz de diodos (Diode Array o DA, por su sigla en inglés), está compuesto por una fuente de luz que ilumina la muestra con luz blanca. Parte de la luz es absorbida (dependiendo de la composición de la muestra) y parte es reflejada. La luz reflejada se proyecta en una rejilla estacionaria, que separa la radiación por su longitud de onda, convirtiendo la luz blanca en un espectro. Cada longitud de onda es medida por un detector de diodo dedicado. Con la tecnología NIR-DA, todas las longitudes de onda se miden simultáneamente, ya que cada longitud de onda tiene un detector.

En la Figura 1 se muestra la estructura esquemática de dos instrumentos NIR-DA, uno para el análisis de muestras puntuales (instrumento de sobremesa) y otro para el análisis en línea u online.

El detector presente en ambos instrumentos, llamado InGaAs, proporciona mediciones de alta señal y bajo ruido. Además, al controlar la temperatura de la unidad óptica del detector de matriz de diodos, la calidad de la señal mejora sustancialmente reduciendo al mínimo los niveles de ruido. La señal de cada longitud de onda es recogida simultáneamente. Esto, junto a la ausencia de partes móviles y a un tiempo de integración muy rápido (20 ms), hacen que este tipo de detector sea ideal para el análisis en continuo.

El tipo de detector, además de tener las ventajas mencionadas, permite que los modelos (o calibraciones) pueden ser transferidos entre equipos sin necesidad de clonar/estandardizar.

Para el sector oleícola, es clave poder determinar de forma rápida y precisa la humedad, la grasa total y el rendimiento industrial de las aceitunas en el momento en el que se reciben en las almazaras, ya que estos parámetros definen la cantidad de aceite que puede extraerse del fruto.

Hasta ahora, para analizar el rendimiento de las aceitunas, era necesario realizar una preparación consistente en molturar el fruto, tomar una muestra de la pasta resultante y analizarla en el laboratorio por vía húmeda; un proceso que requiere más tiempo, dinero y esfuerzo que el análisis de la aceituna entera.

Con la llegada de los instrumentos NIR de sobremesa de nueva generación, el tiempo de análisis se ha reducido a pocos segundos y, además, se ha eliminado la necesidad de moler la muestra. Sin embargo, al tratarse de una medida que, por muy frecuente que sea, sigue siendo puntual, puede que no representativa del lote entero.

Debido a los avances tecnológicos tales como la tecnología DA anteriormente mencionada, hoy en día es posible usar instrumentos NIR colocados en la línea de producción para predecir parámetros analíticos con la misma precisión alcanzada con instrumentos NIR de laboratorio.

Un reciente estudio presentado en el 21°Congreso Internacional NIR 2023 (Innsbruck, Austria), explora la posibilidad de transferir modelos predictivos de humedad y grasa en aceituna entera entre equipos NIR basados en la tecnología DA (Figura 2). Para ello, fueron empleadas distintas técnicas quimiométricas: diferentes combinaciones de pretratamientos espectrales junto con regresión de Honigs2 (PerkinElmer, Waltham, MA, USA) para permitir la cuantificación rápida del contenido de humedad y grasa en aceitunas intactas.

Los espectros NIR de aproximadamente 2000 muestras de aceitunas intactas, con diferentes orígenes geográficos y recolectadas durante varias temporadas de cosecha, fueron recogidas utilizando diferentes unidades DA 7250 localizados en diferentes puntos de España y Portugal (almazaras, laboratorios). Los modelos predictivos fueron desarrollados utilizando el método de regresión de Honigs. Posteriormente, los modelos fueron transferidos a un sistema en línea (DA 7440). A continuación, se evaluó la similitud de las predicciones entre los dos instrumentos. Este proceso se llevó a cabo a través de un procedimiento de ajuste, que comparó los parámetros de calibración del instrumento de sobremesa y del de análisis online.

Por último, se analizaron 17 muestras externas y procedentes de distintos sitios geográficos en ambos instrumentos (DA 7250 y DA 7440) y se aplicaron los modelos a los espectros correspondientes. La presentación de la muestra fue la misma para ambos instrumentos y conllevó el uso de un plato giratorio que contenía las aceitunas. Cada muestra fue el resultado de la medición de dos submuestras distintas.

El procedimiento de ajuste mostró una alta correlación (coeficiente de correlación R2>0,70 para el contenido de aceite y R2>0, 0,90 para la humedad) entre los dos instrumentos, lo que demuestra la viabilidad del método de transferencia de modelos de calibración de instrumentos DA de laboratorio a equipos DA online. La Figura 3 muestra los valores predichos por ambos instrumentos de las muestras de aceituna entera analizadas.

Los resultados del estudio sobre la transferibilidad de las calibraciones creadas con un instrumento NIR de sobremesa a un sensor online son prometedores. Los modelos de humedad y contenido de aceite creados con un instrumento NIR de sobremesa se transfirieron de manera efectiva a un sensor NIR en línea. El sensor online analiza el producto (aceitunas enteras en este caso) de forma continua, lo que permite un control más preciso del contenido de humedad y aceite de las aceitunas comparado con los análisis puntuales realizados hasta el momento. Los siguientes pasos se dirigirán al análisis de producto en condiciones reales, es decir, sobre cinta transportadora en el patio de recepción de una almazara.

Otros ejemplos de control NIR en línea actualmente en fase de desarrollo y/o implementación industrial incluyen:

• el control de agotamiento del orujo a la salida del decanter: esto es posible gracias a instrumentos online DA empotrados en la tubería y que, por lo tanto, miden en contacto directo con el producto.
• el control de la calidad del aceite (con la cuantificación de parámetros como acidez, ácido oleico, K232, K270, ΔK, ceras, etc.): actualmente se están desarrollando modelos de calibración de los parámetros para, en una segunda fase, transferir dichos modelos a un instrumento de análisis online que, a través de un accesorio que permite en análisis por transflectancia, permita analizar el producto directamente en los depósitos o en una tubería.

Referencias bibliográficas

¹ Garrido, A., Pérez, D, García, J. 2004. Applications in Fats and Oils calibrations for quantitative near-infrared spectroscopy. Spectroscopy, 3, 28-36.

² Honigs, David, D and Åberg, Peter. Honigs regression, LOCAL and PLS: near infrared of dry and fresh forage. pp. 313–316 ISBN: 978-1-920017-56-9 Near Infrared Spectroscopy: Proceedings of the 15th International Conference