Исследователи из Мадридского университета Комплутенсе (UCM) и Института Сцинтиллона в США разработали датчик, который может обнаруживать поддельное оливковое масло с пометкой «экстра вирджин» или «защищенное обозначение происхождения».
Инструмент, отчет о котором был опубликован в Talanta, может различать внешне похожие масла, которые имеют заметные различия в качестве. Это возможно благодаря использованию лазерных диодов, потому что флуоресценция фальсифицированных масел немного отличается от флуоресценции чистых оливковых масел первого холодного отжима.
Инструмент недорогой как в использовании, так и в производстве (с 3D-принтером).«Другие очевидные преимущества нашего инструмента включают возможность проведения анализа на месте, поскольку оборудование имеет размер портфеля и, следовательно, портативно, а также получение результатов в режиме реального времени», - пояснил Хосе С. Торресилья, старший преподаватель и исследователь. на кафедре химического машиностроения и материалов UCM.
Инструмент предлагает отрасли оливкового масла средство для решения проблемы, которая приводит к большим экономическим потерям. «Качество оливкового масла признано на национальном и международном уровне. Поэтому необходимо защищать это качество и бороться с мошенническими действиями, которые все чаще и чаще совершаются в этом секторе», - продолжил исследователь UCM.
Одним из примеров мошеннической практики, отметил Торресилья, является подделка свежего, чистого оливкового масла первого отжима некачественным, более дешевым оливковым маслом или маслами другого ботанического происхождения.
Анализ с использованием хаотических алгоритмов
Для проведения исследования исследователи смешали односортовые масла с защищенным обозначением происхождения с другими маслами с защищенным обозначением происхождения, срок годности которых истек. Все масла были приобретены в магазинах ТЦ.
Впоследствии были изготовлены смеси с использованием масел с кислотностью от 1 до 17%, срок годности которых также истек. Наконец, были проведены измерения с помощью датчика, изготовленного на 3D-принтере, и проведен анализ полученных результатов с помощью хаотических алгоритмов.
«Этот метод доступен для использования в любое время и требует только масла до упаковки для контроля качества или после упаковки для выявления мошеннических брендов и/или производителей», - заключил исследователь UCM.