Una macchina meglio degli assaggiatori per riconoscere i difetti dell'olio d'oliva
Una ricerca portoghese ha messo a punto un sensore potenziometrico-chemiometrico, una lingua elettronica, in grado di rilevare livelli di avvinato e rancido che normalmente un panel non sarebbe in grado di individuare
Una lingua elettronica, messa a punto dall'Instituto Politécnico de Bragança portoghese, è stata capace di rilevare i difetti di rancido e avvinato, ovvero i due difetti in cui le molecole aromatiche coinvolte sono ben identificate e piuttosto facili da rilevare, meglio di un panel test.
La lingua elettronica, basata su un sensore potenziometrico-chemiometrico, è stata in grado di individuare il difetto quanto all'extra vergine di partenza era aggiunto il 2,5% di olio rancido e il 5% di olio avvinato.
In particolare lo strumento mira a individuare la pratica fraudolenta di miscelazione di oli vergini e lampanti con extra vergini.
E' evidente, infatti, che oli vergini e lampanti contengono in sé un difetto la cui rilevazione, talvolta, non è semplice.
Le impronte digitali potenziometriche registrate dalle membrane sensoriali lipidiche polimeriche di una lingua elettronica, unite ad analisi lineari discriminanti e algoritmi meta-eturistici, hanno permesso di individuare l'olio extravergine d'oliva contraffatto.
In particolare la lingua elettronica è stata in gradi di discriminare all'84 e 92% l'aggiunta al 2,5 e 5% rispettivamente di olio rancido e al 79 e 93% l'aggiunta al 2,5 e 5% di olio avvinato.
Questa performance sono ritenute soddisfacenti perchè, a fronte dell'incapacità delle analisi chimico-fisiche, di rilevare simili soglie, le percentuali di aggiunta di oli di bassa qualità (vergine e lampante) all'entra vergine a scopo fraudolento variano dal 2,5 al 10%.
I ricercatori portoghesi hanno inoltre fatto verificare gli oli contraffatti per la sperimentazione a un panel rilevando come gli assaggiatori non erano stati in grado di rilevare i difetti con le aggiunte del 2,5% di rancido e 5% di avvinato.
Pertanto, i ricercatori ritengono che la lingua elettronica proposta in questo studio può essere utilizzata come uno strumento pratico e potente per individuare questo tipo di pratica fraudolenta comune in tutto il mondo oleario.
Bibliografia
Ussama Harzalli, Nuno Rodrigues, Ana C.A. Veloso, Luís G. Dias, José A. Pereira, Souheib Oueslati, António M. Peres, A taste sensor device for unmasking admixing of rancid or winey-vinegary olive oil to extra virgin olive oil, Computers and Electronics in Agriculture, Volume 144, 2018, Pages 222-231, ISSN 0168-1699
