西班牙研究人员发明了一种简单的橄榄油分类方法

2019年5月17日——科尔多瓦大学的研究人员发明了一种新方法，将橄榄油分为特级初榨橄榄油(evo)、初榨橄榄油(VOO)和lampante橄榄油(LOO)。该方法是基于分析油的芳香部分，即挥发性有机化合物，就像味觉者的鼻子一样。这是通过使用气相色谱和离子迁移光谱，这是一种技术分离离子时，在气体状态。

目前的橄榄油方法昂贵且缓慢。使用官方方法，包括物理化学分析和最终的感官分析。最后一部分是基于一小组的工作，逐个尝试每个橄榄油，以确定其类别。

点击放大卢尔德Arce and Natividad jurado，Cordoba的Insuralyidad De Cordoba的调查人员。图像信用：DeCórdoba大学。由于成本相对较高，装瓶商热衷于开发一种互补的分析分类方法。此外，其他国家的橄榄油品鉴专家很少，因此迫切需要找到另一种不涉及感官分析的橄榄油分类方法。

的科多巴大学研究小组由分析化学教授卢尔德ARCE领导，自2011年以来一直在解决这个问题的解决方案，非营利性西班牙橄榄油竞争组织的财政支持（以西班牙语Interprofensional del Aceite deOlivaEspañol）。

新方法生成每个橄榄油样品中每个挥发性化合物的3D图形(以保留时间、漂移时间和信号强度为变量)。这导致需要处理大量的数据，使得公司很难采用这种方法。

来缓解它的实现,研究了两种策略来处理数据:第一次使用光谱指纹(如化学信息在每个橄榄油),第二个使用一系列特定的信号,113年超过200000化学数据组成的光谱指纹。

共分析了701个不同类型的橄榄油样品。这些样品来自不同种类、不同成熟度的橄榄，来自不同的地理区域，并以不同的方式进行了加工和存储。这些样品是西班牙橄榄油专业间组织与西班牙农业、食品和环境部以及安达卢西亚地区政府的农业、渔业和农村发展部合作提供的。

最后得出结论，基于标记的策略在预测橄榄油样品分类方面是可靠的，而且比全光谱指纹策略更容易在行业内实现。在任何情况下，模型都应该每年重新校准，并包括来自当前季节的新油样。

研究小组继续在这方面进行研究，以便在不失去橄榄油分类预测能力的情况下确定重新校准所需的最小样本数量。

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