Software zur Schätzung des „Mindesthaltbarkeitsdatums“ von EVOOs
Von Maurizio Servili und Tullia Gallina Toschi
Der Grad und die Geschwindigkeit der Qualitätsverschlechterung von EVOO werden stark von der chemischen Zusammensetzung und den Lagerungsbedingungen (Verpackung, Temperatur und Lichteinwirkung) beeinflusst und sind in Bezug auf diese Faktoren nachweislich extrem variabel. Das auf dem Etikett angegebene Mindesthaltbarkeitsdatum (MHD) eines EVOOs (d.h. die Mindestlagerzeit, innerhalb der native Olivenöle ihre chemischen und sensorischen Parameter innerhalb der deklarierten Kategorie beibehalten) liegt in der Entscheidung des Herstellers. Die einzige andere objektive Information über das Alter des Öls, die aufgezeichnet werden kann (wenn 100 % des Inhalts des Behälters aus einer Ernte stammen), ist das Erntejahr (oder Erntemonat).
Wie können die Hersteller auf wissenschaftlicher Grundlage ein zuverlässiges MHD für ihr EVOO angeben, wenn sie derzeit keine objektiven Methoden haben, an denen sie sich orientieren können? Die Verfügbarkeit eines Instruments zur Bestimmung des MHD und seine präventive Anwendung könnten die beste Verteidigung gegen den Vertrauensverlust der Verbraucher und das Risiko von Betrugsvorwürfen darstellen.
Um diese Lücke zu schließen, wurde im Rahmen des Oleum-Projekts eine Software entwickelt und bewertet, die das MHD von bestimmten EVOOs bei gegebenen Lagerbedingungen vorhersagen kann.
Zur Erreichung des Endgültigen Ziels, wurden Vorhersagemodelle auf der Grundlage einer großen analytischen Datenbank erstellt, die durch Verfolgung der Entwicklung ausgewählter analytischer Parameter in einem Echtzeit-Haltbarkeitsdauer-Experiment an 20 EVOO-Proben erstellt wurde. Diese Proben wurden nach dem D-optimalen Design unter Verwendung des Most Descriptive Compound (MDC)-Algorithmus ausgewählt, um die experimentelle Domäne mit Ölen abzudecken, die durch eine Kombination von niedrigen, mittleren und hohen Konzentrationen ausgewählter Fettsäuren, hydrophiler Phenole und Tocopherole gekennzeichnet werden.
Diese 20 EVOO-Proben wurden vollständig analytisch auf ihre gesetzlichen Qualitätsparameter, das Fettsäureprofil, die Antioxidantien (hydrophile Phenole und Tocopherole), die flüchtige Verbindung, die DAGs und den OSI klassifiziert, in UVA-Glasflaschen abgefüllt und für 12 Monate in Regalen mit Aussetzung an Licht (für 12 h/Tag; 25 °C) und für 24 Monate in der Dunkelheit (25-30-35 °C) gelagert. Die Proben und Analysen wurden monatlich an den Glasflaschen durchgeführt, wenn sie dem Licht ausgesetzt waren und alle zwei Monate, sobald sie in der Dunkelheit gelagert waren.
Die während des Echtzeit-Haltbarkeitsdauer-Experiments analysierten Parameter für die Modellerstellung waren: Säuregehalt, Peroxidwert, K232, K270, ∆K, hydrophile Phenole, α-Tocopherol, flüchtige Verbindungen und Fettsäurezusammensetzung.
Der gesamte Datensatz, der aus den Analyseergebnissen gewonnen wurde, wurde verwendet, um zwei verschiedene Vorhersagemodelle zu erstellen: Eines für die Aussetzung an Licht und eines für die dunklen Bedingungen der Lagerung.
Diese Vorhersagemodelle wurden durch einen multivariaten statistischen Ansatz erstellt. Die Koeffizienten zur Berechnung der fehlenden Zeit für das Erreichen der Schwellenwerte ausgewählter Rechts-/Qualitätsparameter, um das MHD zu bestimmen, wurden durch die beiden Modelle hochgerechnet.
Die Prognosefähigkeit wurde durch interne und externe Bewertungen geprüft und hat eine zufriedenstellende Genauigkeit bei der Vorhersage des Datums aufgezeigt, an dem die wichtigsten Qualitäts- und/oder gesetzlichen Parameter überschritten werden (in Bezug auf K270, die Konzentration der hydrophilen Phenole, Schwellenwert der flüchtigen Verbindungen für den ranzigen Fehler).
Die Software wurde mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche entwickelt, wodurch die Eingaben zur Vorhersage des MHD eines EVOOs die Folgenden sind: Name der Probe, Lagerungsbedingung (hell/dunkel und Temperatur) und eine Auswahl an analytischen Parametern. Das Ergebnis wird durch die Zeit für das Überschreiten des Schwellenwertes (in Monaten) dargestellt. Die Genauigkeit der Vorhersage des MHD ist zufriedenstellend, um ein Instrument für die Bedürfnisse der Hersteller und zur Stärkung des Verbrauchervertrauens bereitzustellen.