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La calidad del aceite de oliva depende de muchos factores, como el tiempo dedicado al procesamiento de las aceitunas después de la cosecha, el proceso de producción en sí y la variedad de aceituna. Debido a su elevado precio, el aceite de oliva virgen en particular es uno de los aceites vegetales más vulnerables al fraude alimentario. Se utilizan muchos parámetros para determinar la calidad del aceite, incluido el valor de yodo, los ácidos grasos libres (FFA), el índice de refracción, la composición de ácidos grasos e indicadores de envejecimiento como el valor de peróxido (PV), K232 y el tiempo de inducción. Las técnicas de análisis tradicionales para probar el aceite de oliva, como la titulación o la cromatografía de gases (GC), a menudo requieren disolventes peligrosos que pueden suponer riesgos para la salud y aumentar los costos de laboratorio. A diferencia de estos métodos estándar, el análisis con espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS) ayuda a aumentar la productividad y reducir los costes, proporcionando resultados rápidos para el control de calidad del aceite de oliva.

Figure 1. El analizador OMNIS NIR y una muestra llena en un vial desechable.

Una selección de aceites de oliva de diferente calidad. (137 muestras) se midieron en el analizador de líquidos OMNIS NIR (Figura 1) en modo de transmisión (1000–2250 nm) utilizando viales desechables de 8 mm. La temperatura del vial se ajustó y controló a 40 °C con el sensor de vial incorporado para garantizar un rendimiento de medición constante. Se utilizó el software OMNIS para toda la adquisición de datos y el desarrollo del modelo de predicción.

Los espectros NIR obtenidos (Figura 2) se utilizaron para crear un modelo de predicción para la cuantificación de todos los parámetros: valor de yodo, FFA, índice de refracción, K232, PV, tiempo de inducción, ácido palmítico (C16:0), ácido esteárico (C18:0), ácido oleico (C18:1), ácido linoleico (C18:2) y ácido alfa-linolénico (C18:3). La calidad de los modelos de predicción se evaluó utilizando diagramas de correlación (Figuras 3–8) que muestran una alta correlación entre la predicción NIR y los métodos de referencia estándar para todos los parámetros. De las 137 muestras medidas, el 25% fueron seleccionadas como conjunto de validación y el 75% como conjunto de calibración. Las respectivas figuras de mérito (FOM), que se muestran para las siguientes figuras y en Tabla 1, muestra la precisión esperada y confirma la viabilidad durante el análisis de rutina.

Figure 2. Espectros NIR de muestras de aceite de oliva analizadas en un analizador OMNIS NIR Liquid con viales de 8 mm.

Resultado del valor de yodo

Figure 3. Diagrama de correlación y los respectivos FOM para la predicción del valor de yodo en aceite de oliva. Los valores de laboratorio se evaluaron mediante GC.
Parámetro SEC (mg/100 g) SECV (mg/100 g) SEP (mg/100 g) R2CV
IV 0,38 0,40 0,38
0,974

Resultado K232

Figure 4. Diagrama de correlación y los respectivos FOM para la predicción de K232 en aceite de oliva. Se utilizó el análisis UV para obtener los valores de laboratorio.
Parámetro SEC SECV  SEP  R2CV
K232 0,067 0,086 0,090 
0,864

Resultado C16:0 contenido de ácidos grasos

Figure 5. Diagrama de correlación y los respectivos FOM para la predicción del contenido de C16:0 en aceite de oliva. Los valores de laboratorio se evaluaron mediante GC.
Parámetro SEC (%) SECV (%) SEP (%) R2CV
C16:0 0,32 0,38 0,48
0,962

Resultado C18:1 contenido de ácidos grasos

Figure 6. Diagrama de correlación y los respectivos FOM para la predicción del contenido de C18:1 en aceite de oliva. Los valores de laboratorio se evaluaron mediante GC.
Parámetro SEC (%) SECV (%) SEP (%) R2CV
C18:1 0,63 0,69 0,75
0,980

Resultado del contenido de ácidos grasos C18:2

Figure 7. Diagrama de correlación y los respectivos FOM para la predicción del contenido de C18:2 en aceite de oliva. Los valores de laboratorio se evaluaron mediante GC.
Parámetro SEC (%) SECV (%) SEP (%) R2CV
C18:2 0,32 0,38 0,43
0,985

Tiempo de inducción del resultado

Figure 8. Diagrama de correlación y los respectivos FOM para la predicción del tiempo de inducción del aceite de oliva. Los valores de laboratorio se evaluaron con un Rancimat.
Parámetro SEC (h) SECV (h) SEP (h) R2CV
Tiempo de inducción 0,30 0,35 0,34
0,908
Tabla 1. Cifras de mérito para los parámetros de ácido esteárico, ácido α-linolénico, FFA, valor de peróxido e índice de refracción en varios aceites de oliva.
Parámetro  SEC SECV SEP R²CV
Ácido esteárico (C18:0) 0,12% 0,22% 0,22% 0,778
ácido α-linolénico (C18:3) 0,05% 0,05% 0,05% 0,633
FFA 0,03% 0,04% 0,04% 0,746
Valor de peróxido 0,72 meq/kg 0,83 meq/kg 1,01 meq/kg 0,719
Índice de refracción 0,00011 0,00012 0,00012 0,998

Esta nota de aplicación muestra los atributos positivos del análisis del aceite de oliva con espectroscopia de infrarrojo cercano. En comparación con los métodos analíticos convencionales que requieren mucho tiempo, las mediciones realizadas con NIRS no necesitan ninguna preparación de muestra. En última instancia, esto conduce a una reducción de la carga de trabajo (Tabla 2) y reducción de costes.

Además de los parámetros que se muestran en esta nota de aplicación, también se pueden determinar con NIRS parámetros adicionales de calidad del aceite de oliva, como el contenido de esteroles o el contenido de humedad.

Tabla 2. Resumen del tiempo para obtener resultados para la medición del valor de yodo, contenido de FFA, índice de refracción, K232, tiempo de inducción y composición de ácidos grasos en aceites de oliva mediante métodos analíticos estándar.
Parámetro  Método Es hora de obtener resultados
Valor de yodo Cromatografía de gases ~30 minutos por muestra
Contenido de FFA, valor de peróxido Valoración ~15 minutos por muestra
Índice de refracción Refractómetro ~5 minutos por muestra
K232 Absorción UV ~5 minutos por muestra
Composición de ácidos grasos Cromatografía de gases ~30 minutos por muestra
Tiempo de inducción Rancimat ~1–15 horas por muestra
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