LA UNIVERSIDAD DE JAÉN PARTICIPA EN EL PROYECTO ESPECTROLIVE

El proyecto ESPECTROLIVE “Investigación en el empleo de espectroscopía y tecnologías complementarias en la detección de fitosanitarios in situ en aceituna entera está financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo (MINCOTUR) dentro del marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia con un importe de 308.010 € para su ejecución de mayo de 2023 a abril de 2024. Su desarrollo está coordinado por INOLEO y entre sus socios se encuentra SECPHO ‘Southern european cluster in photonics AND’, AOTECH ‘Advanced optical technologies S.L.’, ISR ‘Integración Sensorial y Robótica S.L.’, la Universidad de Jaén (UJA), a través del Instituto Universitario de Investigación en Olivar y Aceites de Oliva, y la Universidad del País Vasco (UPV/EHU).

ESPECTROLIVE tiene por objeto investigar la aplicación de tecnologías de espectroscopía y nariz electrónica para la detección de productos fitosanitarios en aceituna entera in situ con el fin de asegurar el cumplimiento de los límites reglamentados para estos compuestos en aceites de oliva y realizar una supervisión en tiempo real del proceso de producción que permita una identificación rápida de los problemas para adoptar medidas inmediatas relacionadas con la presencia de contaminantes, ayudando a reducir los residuos y mejorando la eficiencia y el control de calidad de los aceites de oliva, a la vez que se realiza una clasificación apropiada del fruto, antes de su molturación, para conseguir aceites con “residuo cero” con gran valor para el consumidor actual.

En este sentido, a partir de la idea planteada en este proyecto se han descrito un conjunto de objetivos específicos a desarrollar. En cuanto a la nariz electrónica (ENOSE), se pretende realizar una selección de sensores MOS sensibles a la presencia de sustancias contaminantes seleccionadas en el proyecto; diseñar y desarrollar, a nivel electrónico y mecánico, un prototipo de ENOSE que permita, a escala de laboratorio, poner en contacto los gases emitidos por los lotes de aceituna con los sensores MOS seleccionados previamente; tomar medidas con el prototipo ENOSE de los lotes de aceituna y hojas generados; diseñar y desarrollar una metodología software para el procesado del flujo de información procedente de la ENOSE desarrollada a escala de laboratorio, con el objetivo de calibrar el sistema ENOSE y obtener modelos de clasificación.

Por consiguiente, los objetivos específicos planteados para la visión hiperespectral son configurar el sistema hiperespectral basado en el equipo Pika L 400 – 1000 nm de la casa Resonon y en cinta transportadora de laboratorio; realizar medidas de tipo “pushbroom” en las muestras generadas artificialmente; calibrar y validar los modelos de predicción basados en los cubos hiperespectrales adquiridos de las muestras seleccionadas e identificar las bandas de frecuencia más discriminantes desde el punto de vista cualitativo. De igual forma, para los espectros Raman se busca optimizar los parámetros de adquisición de estos espectros para mejorar la resolución y precisión de los resultados, maximizando la relación entre señal y ruido; identificar y cuantificar la concentración de fitosanitarios específicos en las muestras; desarrollar modelos multivariantes para la clasificación de diferentes variedades de fitosanitarios y su evolución en función del tiempo; evaluar la sensibilidad y selectividad de la técnica en comparación con otras técnicas analíticas existentes; validar los resultados obtenidos mediante técnicas de validación cruzada y comparación con los valores de referencia.

Análogamente, los objetivos establecidos para la tecnología NIR (400 a 1.700 nm) han sido definir la configuración óptima para la adquisición de espectros de las aceitunas; adquirir los espectros y desarrollar el modelo predictivo de tipo cualitativo que detecte la presencia/ausencia de fitosanitarios; desarrollar un modelo cuantitativo como objetivo secundario, aunque con probabilidad de éxito escasa por las bajas concentraciones a detectar; validar los modelos desarrollados en un entorno de laboratorio; y analizar las diferentes opciones de instalaciones del sensor NIR en una almazara para evaluar las necesidades de una posible integración en línea.

En última instancia, destacar que los resultados esperados del proyecto se centran en el desarrollo de un sistema de clasificación en tiempo real del fruto de la aceituna en función de la presencia de contaminantes y, con ello, darle impulso a las propiedades saludables de los aceites de oliva como argumento de venta. Análogamente, se busca la mejora de los canales de exportación de los aceites de oliva para el mejor cumplimiento de las normativas restrictivas sobre la presencia de residuos fitosanitarios en los aceites de oliva, mejorando la competitividad del subsector oleícola y de la industria auxiliar asociada e impulsando la implantación de tecnologías de sensores alineadas con la Industria 4.0 en el sector agroindustrial.

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