Obiettivi Le analisi che tradizionalmente si effettuano sulle olive richiedono l’utilizzo di molteplici strumentazioni, lunghi tempi di analisi, l’utilizzo di solventi potenzialmente dannosi, sia per la salute umana che per l’ecosistema, e la distruzione del campione. Le stesse analisi effettuate con una tecnologia ottica, non distruttiva (spettroscopia nella regione del visibile e vicino infrarosso, Vis-NIR), permettono la stima dei parametri di interesse, in modo molto rapido, con una sola lettura, anche condotta dagli addetti alla raccolta. L’unico aspetto laborioso è la costruzione di robuste calibrazioni. Il grande vantaggio sarebbe un ridotto impatto ambientale della tecnologia ottica, la cui valutazione, a confronto con i metodi tradizionali, è lo scopo di questo lavoro. Esso è parte di un progetto AGER (Progetto Agroalimentare e Ricerca), denominato “Sustainability of the Olive-Oil System - S.O.S.”, il cui obiettivo è quello di migliorare e rafforzare la sostenibilità della filiera dell’olio extravergine di oliva in Italia. Metodologia Le analisi tradizionali per la valutazione qualitativa delle olive individuate come riferimento sono state: contenuto di acqua, olio e fenoli totali. Il confronto è stato effettuato per le stesse determinazioni mediante analisi ottica. Il metodo Life Cycle Assessment (ISO 14040:2006, ISO 14044:2006), è stato applicato per valutare l’impatto ambientale mediante un preciso schema di esecuzione. L’approccio utilizzato (from cradle to grave), ha considerato tutti gli input e output di ogni analisi, tenendo conto della strumentazione necessaria per l’esecuzione (estrazione materie prime, costruzione, utilizzo e smaltimento), dei solventi utilizzati (ottenimento solvente, utilizzo e smaltimento), delle risorse energetiche necessarie. Inoltre, per la strumentazione Vis-NIR sono state considerate le analisi necessarie per la calibrazione dello strumento. I dati raccolti sono stati elaborati con il software SimaPro. Risultati Il confronto tra l’impatto ambientale delle analisi tradizionali e quello delle analisi ottiche ha evidenziato un netto vantaggio nell’applicazione della strumentazione ottica la quale, non solo garantisce la non distruzione del campione e un risultato in tempi brevi ma, ha un impatto sull’ambiente 36 volte inferiore rispetto alle analisi tradizionali di riferimento. Se le maggiori voci di impatto ambientale per le analisi tradizionali sono la corrente elettrica, la strumentazione e le sostanze chimiche, per l’analisi non distruttiva, l’impatto ambientale è dettato maggiormente dalla necessità di calibrare lo strumento, attività che richiede di effettuare su un relativamente elevato numero di campioni (500 per la calibrazione iniziale, 200 per il mantenimento) sia le analisi tradizionali che le letture ottiche (Vis-NIR).
Confronto tra l’impatto ambientale dell’analisi tradizionale e mediante spettroscopia NIR sull’oliva / A. Casson, V. Giovenzana, C. Alamprese, E.M. Casiraghi, R. Beghi. ((Intervento presentato al convegno Oli e grassi: qualità ed autenticità : tecnologie e sottoprodotti tenutosi a Bari nel 2018.
Confronto tra l’impatto ambientale dell’analisi tradizionale e mediante spettroscopia NIR sull’oliva
A. CassonPrimo
;V. GiovenzanaSecondo
;C. Alamprese;E.M. CasiraghiPenultimo
;R. Beghi
Ultimo
2018
Abstract
Obiettivi Le analisi che tradizionalmente si effettuano sulle olive richiedono l’utilizzo di molteplici strumentazioni, lunghi tempi di analisi, l’utilizzo di solventi potenzialmente dannosi, sia per la salute umana che per l’ecosistema, e la distruzione del campione. Le stesse analisi effettuate con una tecnologia ottica, non distruttiva (spettroscopia nella regione del visibile e vicino infrarosso, Vis-NIR), permettono la stima dei parametri di interesse, in modo molto rapido, con una sola lettura, anche condotta dagli addetti alla raccolta. L’unico aspetto laborioso è la costruzione di robuste calibrazioni. Il grande vantaggio sarebbe un ridotto impatto ambientale della tecnologia ottica, la cui valutazione, a confronto con i metodi tradizionali, è lo scopo di questo lavoro. Esso è parte di un progetto AGER (Progetto Agroalimentare e Ricerca), denominato “Sustainability of the Olive-Oil System - S.O.S.”, il cui obiettivo è quello di migliorare e rafforzare la sostenibilità della filiera dell’olio extravergine di oliva in Italia. Metodologia Le analisi tradizionali per la valutazione qualitativa delle olive individuate come riferimento sono state: contenuto di acqua, olio e fenoli totali. Il confronto è stato effettuato per le stesse determinazioni mediante analisi ottica. Il metodo Life Cycle Assessment (ISO 14040:2006, ISO 14044:2006), è stato applicato per valutare l’impatto ambientale mediante un preciso schema di esecuzione. L’approccio utilizzato (from cradle to grave), ha considerato tutti gli input e output di ogni analisi, tenendo conto della strumentazione necessaria per l’esecuzione (estrazione materie prime, costruzione, utilizzo e smaltimento), dei solventi utilizzati (ottenimento solvente, utilizzo e smaltimento), delle risorse energetiche necessarie. Inoltre, per la strumentazione Vis-NIR sono state considerate le analisi necessarie per la calibrazione dello strumento. I dati raccolti sono stati elaborati con il software SimaPro. Risultati Il confronto tra l’impatto ambientale delle analisi tradizionali e quello delle analisi ottiche ha evidenziato un netto vantaggio nell’applicazione della strumentazione ottica la quale, non solo garantisce la non distruzione del campione e un risultato in tempi brevi ma, ha un impatto sull’ambiente 36 volte inferiore rispetto alle analisi tradizionali di riferimento. Se le maggiori voci di impatto ambientale per le analisi tradizionali sono la corrente elettrica, la strumentazione e le sostanze chimiche, per l’analisi non distruttiva, l’impatto ambientale è dettato maggiormente dalla necessità di calibrare lo strumento, attività che richiede di effettuare su un relativamente elevato numero di campioni (500 per la calibrazione iniziale, 200 per il mantenimento) sia le analisi tradizionali che le letture ottiche (Vis-NIR).File | Dimensione | Formato | |
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