VALENCIA, 4. Mai. (EUROPA PRESS) –
Ein Forschungsteam der Universitat Politècnica de València (UPV), die zum IGIC-Institut auf dem Campus von Gandia gehört, hat ein neues Sensorsystem entwickelt, das es ermöglicht, den Fingerabdruck ätherischer Öle zu erfassen und so deren Herkunft zu identifizieren und selbst festzustellen, ob sie verfälscht wurden.
Bisher haben sie es auf die Öle einer Waldpflanze angewendet, insbesondere auf klebrige Zistrose, obwohl es auch auf andere Produkte angewendet werden könnte. Seine Arbeiten wurden in den Magazinen „Sustanability“ und „Sensors“ veröffentlicht.
Die von Jaime Lloret geleitete und aus Sandra Sendra, José Miguel Jiménez, Lorena Parra, Sandra Viciano, Ali Ahmad und Francisco Javier Díaz bestehende Gruppe hat sich zum Ziel gesetzt, mithilfe von Sensortechnologie den Reifezustand einer forstwirtschaftlichen Nutzpflanze zu ermitteln.
Die Klebrige Zistrose produziert eine Reihe hochwertiger Biomaterialien, deren Menge und Qualität von den Umweltbedingungen beeinflusst werden. „Unser Ziel war es, mit kostengünstigen Sensoren den Reifezustand von Pflanzen anhand der Gase und flüchtigen organischen Verbindungen zu erfassen, die sie in die natürliche Umgebung abgeben“, erklärt Jaime Lloret in einer Erklärung.
Das von diesem UPV-Team entwickelte System nutzt sieben Gassensoren, die jeweils für die Messung verschiedener Gasarten konzipiert sind, und kombiniert ihre Messungen mit künstlicher Intelligenz. Es ist in der Lage, verschiedene flüchtige organische Verbindungen zu identifizieren. „Nachdem wir mit diesen Sensoren unter Einsatz künstlicher Intelligenz eine Datenbank erstellt haben, trainieren wir das System so, dass es in der Lage ist, Gerüche zu klassifizieren oder zu unterscheiden“, ergänzt Sandra Sendra.
Die erste Anwendung dieses Systems bestand darin, Zistrosenöle von Kiefernöl und mit Kiefernöl versetztes Zistrosenöl zu unterscheiden. Und in ihrer neuesten Arbeit ist es dem Team gelungen, klebrige ätherische Zistrosenöle unterschiedlicher Qualität zu unterscheiden.
Die Hauptvorteile dieses Systems sind seine geringen Kosten und seine einfache Handhabung. Zur Unterscheidung der Ölarten und insbesondere zur Quantifizierung der darin enthaltenen chemischen Verbindungen werden derzeit komplexe chemische Analysen eingesetzt, die spezialisiertes Personal und Geräte mit hohem Wartungsaufwand erfordern.
„Diese Analysen werden in der Regel von spezialisierten Unternehmen und Laboren durchgeführt, was für Unternehmen, die mit den Ölen arbeiten und deren Eigenschaften kennen wollen, einen hohen Kostenaufwand darstellt“, erklärt Lloret.
Das UPV-Team arbeitet derzeit an der Erkennung und Quantifizierung spezifischer Moleküle wie Alpha-Pinen, der Hauptverbindung in der Gruppe der terpenischen Kohlenwasserstoffe.
„Dazu werden wir den Einsatz von Sensoren mit mehreren Proben kombinieren, deren Konzentration an chemischen Verbindungen bekannt ist, um eine Datenbank zu erstellen. Diese Daten werden mit leistungsfähigeren Techniken der künstlichen Intelligenz verarbeitet, als sie bisher verwendet wurden.“ „fügt Lorena Parra hinzu.
Für die Entwicklung und Validierung dieses Systems hat das UPV-Team auf die Zusammenarbeit des Madrider Instituts für ländliche, Agrar- und Lebensmittelforschung und -entwicklung (IMDIRA) und des Zentrums für die Entwicklung erneuerbarer Energien – Energie-, Umwelt- und Forschungszentrum Technologie (CEDER-CIEMAT) zurückgegriffen ).
