• Buscador
  • Contactenos
  • separador
  • SUSCRIBASE
  • Anuncios clasificados
Agrodigital

la web del campo

  • Agricultura
    • Cultivos herbáceos
    • Frutas y hortalizas
    • Vino
    • Olivar
    • Remolacha y azúcar
    • Patata
    • Arroz
    • Algodón
    • Tabaco
    • Sanidad vegetal
    • Insumos agrícolas
  • Ganadería
    • Porcino
    • Leche
    • Vacuno
    • Ovino y caprino
    • Avicultura
    • Apicultura
    • Cunicultura
    • Acuicultura
    • Ganadería
    • Alimentación animal
  • Política agraria
    • PAC
    • Política agraria España
    • Política agraria países terceros
    • OMC – Acuerdos preferenciales
    • Seguros agrarios
  • Desarrollo rural
    • Desarrollo rural
    • Regadíos
    • Mujer rural
  • Medio ambiente
    • Medio Ambiente
    • Forestal
    • Energías renovables
    • Agua y sequía
  • Alimentación
    • Alimentación
    • Producción ecológica
    • Biotecnología e I+D+i
  • Artículos
Está aquí: Home / Agricultura / Olivar / Algoritmos para detectar fraudes en el aceite de oliva

           

Algoritmos para detectar fraudes en el aceite de oliva

21/12/2023

Un equipo de investigación de la Universidad de Jaén, en colaboración con la Universidad de Calabria (Italia), ha aplicado análisis químicos y algoritmos para detectar fraudes en el aceite de oliva. De este modo, identifican las distintas categorías comerciales del aceite: virgen extra, de oliva virgen y de orujo de oliva, con una eficacia del 90%.

Este método permite analizar e identificar una muestra de aceite en tiempo real, mientras que los habituales implican el uso de disolventes como el éter etílico o el hexano y la ejecución de procesos más complejos en laboratorio y, por tanto, más tiempo. “Los organismos certificadores de calidad podrían emplearlo para agilizar los análisis para detectar si el aceite está adulterado”, explica a la Fundación Descubre la investigadora de la Universidad de Jaén Priscilla Rocío Bautista.

Tal y como explican en el artículo ‘Paper spray mass spectrometry profiling of olive oil unsaponifiable fraction for commercial categories classification’ publicado en Talanta, cada tipología comercial de aceite de oliva posee una serie de características químicas concretas, es decir, patrones moleculares que definen su sabor, su aroma y su acidez, entre otras cualidades. Estos patrones son como una “huella dactilar”, que ya es ampliamente conocida entre los expertos que producen el aceite de oliva virgen, virgen extra y orujo de oliva.

Un método de dos pasos

Los expertos explican que siguieron una metodología de dos pasos, probada en 63 muestras de aceite diferentes (de aceite de oliva virgen, virgen extra, orujillo de oliva y adulteradas). 

En primer lugar, cortaron un trozo pequeño de papel, del tamaño aproximado de una uña, en forma de triángulo y depositaron una gota del aceite a analizar. Luego, introdujeron esta muestra en una máquina de análisis químico llamada espectrómetro de masas, que es la que identifica las distintas moléculas del aceite e indica, por ejemplo, si tiene un mayor o menor porcentaje de acidez y los compuestos aromáticos que posee, entre otras cuestiones. 

Después, los investigadores transfirieron esta información a un programa informático estadístico, que creó un algoritmo con los datos obtenidos para comprobar si el perfil de la muestra analizada coincidía con los patrones moleculares que ya son conocidos del aceite de oliva virgen, virgen extra y orujo de oliva. “De este modo, el programa nos avisa si la muestra está mezclada con otros compuestos o está adulterada de alguna forma”, concluye Priscilla Rocío Bautista. Los resultados arrojaron un acierto en el 90% de los casos analizados. 

Actualmente, de los investigadores del Grupo de Química Analítica de la Universidad de Jaén (FQM 323) se centran en mejorar esta metodología para incluir otro tipo de matrices de aceite y, de este modo, poder detectar adulteraciones con aceites de semilla o de otros frutos. Además, quieren ampliar el alcance de la misma para identificar no sólo los compuestos del aceite; también si éste contiene pesticidas. 

Este trabajo ha sido financiado por la Consejería de Universidades, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía, fondos propios de la Universidad de Jaén y el Ministerio Italiano de Educación, Universidad e Investigación bajo los proyectos ‘Arizone IV.6, PON R&I 2014-2020’. Asimismo, ha recibido apoyo de los fondos NextGeneration EU, el National Recovery and Resilience Plan (NRRP) en el marco del proyecto ‘Tech4You – Technologies for climate change adaption and quality of live improvement’.

Referencias

Talarico, I. R.; Bartella, L.; RocÍo-Bautista, P.; Di Donna, L.; Molina-Diaz, A. & Garcia-Reyes, J. F. (2024). ‘Paper spray mass spectrometry profiling of olive oil unsaponifiable fraction for commercial categories classification’. Talanta, 267, 125152.

Política de comentarios:
Tenemos tolerancia cero con el spam y con los comportamientos inapropiados. Agrodigital se reserva el derecho de eliminar sin previo aviso aquellos comentarios que no cumplan las normas que rigen esta sección.

Escriba un comentario: Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Lo último sobre OLIVAR

  • El olivar cordobés, al límite por la falta de lluvias 28/10/2025
  • “La Gordal de Sevilla no se imita, se protege”, advierte el Consejo Regulador 28/10/2025
  • La campaña de la aceituna de mesa alcanza su ecuador con un 7% menos de producción prevista 24/10/2025
  • La sequía y las altas temperaturas reducen la previsión de aceite de oliva a 1,3 M t 22/10/2025
  • La Unión Extremadura denunciará a ACENORCA por presunto fraude en su Consejo Rector 20/10/2025
  • Andalucía lidera las exportaciones españolas de aceite de oliva con el 72% del total 16/10/2025
  • El aceite de oliva confía en el otoño para repetir los resultados de 2024/25 15/10/2025
  • UPA denuncia una “oportunidad perdida” para el sector olivarero en la campaña 2024/25 14/10/2025

Política de Privacidad | Términos legales

Copyright © 2018 Agrodigital, S.L. · Todos los derechos reservados

Utilizamos cookies propias y de terceros para asegurar que damos la mejor experiencia al usuario en nuestro sitio web y obtener analítica web. Si continúa utilizando este sitio asumiremos que está de acuerdo.Estoy de acuerdo