control de calidad de los productos alimentarios del mar

Transcripción

1 Aplicación de tecnología NIRS en el Aplicación de tecnología NIRS en el control de calidad de los productos alimentarios del mar Dra. Begoña de la Roza Delgado Servicio Regional de Investigación y Desarrollo Agroalimentario broza@serida.org

2 Contenidos o Introducción o NIRS: tecnología para la innovaciónió enel control alimentario o NIRS para control de calidad en productos de la pesca y acuicultura productos de la pesca y acuicultura o Conclusiones y recomendaciones

3 Consulta: 6 de octubre de 2009 Introducción Quality and safety by NIRS 2,962 total

4 Consulta: 30 de agosto de 2011 Introducción 62,317 hits Quality and safety by NIRS

5 Consulta: 30 de agosto de 2011 Introducción 53,253 hits Food quality and safety by NIRS

6 Consulta: 30 de agosto de 2011 Introducción 2,845 hits Meat quality and safety by NIRS

7 Consulta: 30 de agosto de 2011 Introducción Producción de pescado: 140 mill. de toneladas (FAO, 2007) Fish quality and safety by NIRS 4,260 hits

8 Consulta: 30 de agosto de 2011 Introducción quality and safety in canned fish by NIRS 334 hits

9 Calidad Conceptos y Definiciones ISC Sharbaal: Es la totalidad de los rasgos y características de un producto o servicio que se sustenta en su habilidad para satisfacer las necesidades establecidas. Karl Albretch: La calidad (C) es esa propiedad intangible que resulta de la diferencia entre el bien o servicio que se espera(e) y el que se recibe (R). C = E R. Calidadalimentaria.net Seguridad alimentaria Existe seguridad alimentaria cuando todas las personas tienen en todo momento acceso físico y económico a suficientes alimentos inocuos y nutritivos para satisfacer sus necesidades alimenticias y sus preferencias en cuanto a los alimentos a fin de llevar una vida activa y sana. FAO, Cumbre Mundial sobre la Alimentación, 1996 Trazabilidad Es el conjunto de aquellos procedimientos que permiten conocer el histórico, la ubicación y la trayectoria de un producto o lote de productos a lo largo de la cadena de suministros en un momento dado, a través de unas herramientas determinadas. ISO, 2000.

10 Pero en la práctica, qué tipo de información exigen losconsumidores?

11 Pero en la práctica, qué tipo de información exigen losconsumidores? Los consumidores exigen una mejor identificación y más transparencia en los atributos de calidad de los alimentos y su trazabilidad: o Etiquetado de procedencia o Alegaciones nutricionales o Marcas de calidad Los consumidores exigen que el producto sea lo que la etiqueta dice que es. Desafortunadamente, en muchos casos, la etiqueta proporciona una breve descripción, no útil e incomprensible. Muchos estudios de investigación demuestran que los consumidores están dispuestos a pagar por la trazabilidad, pero que pagarían más si la trazabilidad está relacionada con los atributos de calidad: o Propiedades químicas: proteína, grasas, contenido en agua, ph, o Propiedades físicas o estructurales o Especie animal o Área geográfica de origen y procesado o Métodos de producción o Propiedades saludables o Seguridad alimentaria, etc.)

12 Pero en la práctica, qué tipo de información exigen losconsumidores? A niveles superiores de ingresos, los consumidores demandan un mayor nivel de información sobre los atributos tib t de los alimentos. Pero, por el contrario, no se conoce bien que cantidad de consumidores están dispuestos a pagar por la información ió exigida sobre los atributos de los alimentos. En los productos pesqueros y acuícolas, atributos tib t como la autentificación del tipo de alimentación protegiendo los recursos naturales, la preservación de las especies, la conservación del ecosistema, artes tradicionales, propiedades saludables, etc. son muy costosos y difíciles, por no decir imposible, de demostrar. Por ello, tanto en la industria como a los consumidores, les falta incentivos y motivación para poner en práctica y para pagar, por los métodos de control que aseguren el cumplimiento i de los atributos tib t para productos de alta calidad y normas de seguridad.

13 Y..... Qué tipo de respuestas pueden dar, la comunidad científica y la industrial? En la actualidad, hay una enorme cantidad de métodos y tecnologías (PCR huellas dactilares, identificación por radio frecuencia (RFID), imágenes...) para garantizar la trazabilidad y los sistemas de garantía de calidad. En la práctica, la mayoría de los industriales utilizan métodos basados en sistemas de registro (también necesaria para los sistemas de HACCP). Sin embargo, el mantenimiento de registros de paso, por lo general se basa en documentos y protocolos que proporcionan información acerca de la seguridad acreditando que el proceso está bajo control. La comunidad científica debe transferir información a industriales, consumidores y asociaciones, así como a organismos oficiales de control, sobre la existencia de un conocimiento científico disponible: Tecnología NIRS que aporta grandes ventajas sobre otros métodos y tecnologías y que puede ser útil, no sólo para el cumplimiento de normas obligatorias sobre calidad del producto, sino también para el proceso de auto control, y demostrar en el mercado que un producto presenta características diferenciadas y trazabilidad demostrable.

14 Nuestro conocimiento. La gran heterogeneidad y variabilidad de matrices. Introducción Las crecientes exigencias normativas relativas al etiquetado y trazabilidad de los alimentos. La importancia i del análisis i en tiempo real, para asegurar la trazabilidad, calidad y seguridad de la cadena alimentaria. Los avances científicos relativos a instrumentación NIRS, pre tratamiento dela señal espectrocópica y estrategias de calibración

15 NIRS: tecnología para la innovación en el control alimentario? Auto control, APPCC, trazabilidad, control de calidad, imagen de etiquetado, expectativas del consumidor, calidad de marca... Implementación de tecnología analítica rápida, precisa, innovadora y asequible Precisa Rápida Económica No destructiva NIRS Versátil Multiparamétrica No contaminante Método secundario Necesidad de calibración ACREDITACIÓN. Sistema ISO LE/1044

16 Espectroscopía en el infrarrojo cercano (NIRS) DETECTOR 3 LUZ MONOCROMÁTICA MUESTRA Ventajas: Objetividad Velocidad de respuesta Bajo coste por muestra No destructiva, sin preparación de muestra Precisión similar al método de referencia Mejor reproducibilidad que los métodos tradicionales Fácil de operar AMPLIFICADOR Desventajas: Equipamiento de alto coste Requiere trabajar con nº elevadode de muestras y/o galerías espectrales Transferencia de ecuaciones

17 Modos de análisis NIRS REFLECTANCIA/ DOBLE TRANSMISIÓN Módulo GIRO Módulo GIRO REFLECTANCIA / TRANSMITANCIA Módulo TRANSPORTE Módulo TRANSPORTE INTERACTANCIA REFLECTANCIA SONDA REFLECTANCIA Diode Arrayy Modos down view y up view

18 Cómo se desarrolla una aplicación NIRS? nm 1,2 1 0,8 LOG 1/R 0,6 0,4 0, Longitud de onda (nm) QUIMIOMETRÍA CALIBRACIÓN/MUESTRAS APRENDIZAJE ANALISIS DE REFERENCIA/INFORMACIÓN Cuantitativos: Humedad, proteína, grasa, ácidos grasos,.. Cualitativos: fresco/congelado, especie, acuicultura/silvestre.,...,... MUESTRAS DESCONOCIDAS MODELOS PREDICTIVOS CUANTITATIVOS QUALITATIVOS 2 3 SEGUNDOS % Proteína A +A log (1/R) + A log (1/R) + +A log (1/R) 2 3 SEGUNDOS % Proteína = A o +A 1 log (1/R) 1 + A 2 log (1/R) A n log (1/R) n N, R 2, SEP,

19 Aspectos críticos en el desarrollo de una aplicación NIRS Selección l del grupo de aprendizaje Calidad del dato de referencia Selección del equipo Calidad del dato espectral Desarrollo y evaluación de modelos quimiométricos i i

20 Estadísticos informativos de la precisión que se puede obtener en la predicción NIRS R 2 max= 1 (ETL/DT) 2 (Howard y Workman, 1991) o ETL= error de laboratorio del método de referencia o DT= desviación típica de la población de calibración, lb para el constituyente considerado ETP= (Σ (NIR LAB) 2 /N) 1/2 o ETP= error de predicción o N= muestras que no hayan intervenido en la calibración ETP 2 = ETL 2 + ET 2 NIR + ET 2 modelo o ETL= error de laboratorio del método de referencia (Osborne et al, 1993) o ET 2 NIR= error del método NIRS o ET 2 modelo= error del método quimiométrico utilizado en el ajuste

21 Aplicaciones NIRS para productos de la pesca y acuicultura? Composición química general: humedad, proteína, grasa, cenizas, Otros parámetros: pigmentos (Astaxantina), actividad acuosa, velocidad de goteo, Otro información demandada: fresco/congelado, régimen alimenticio, i i sistemas de producción (estanques extensivos, intensivos, semi intensivos), Tipo de muestra: Besugo en forma intacta (Pagrus major), Surimi en forma intacta (Theragra chalcogramma), Salmón Atlántico (Salmo salar) de piscifactoría (hígado, pescado entero eviscerado, filetes), Salmón in vivo, Lenguado como carne picada en fresco (Sole valgaris), gambas peladas (Pandalus borealis),

22 Análisis NIRS en salmones in vivo y en filetes (SOLBERG, 2003 (SOLBERG, 2003))

23 Análisis NIRS on line Equipo NIRS

24 La combinación de sensores incrementa la información: Es una realidad NIR

25 Analizadores NIRS portátiles para asegurar calidad y trazabilidad de alimentos calidad y trazabilidad de alimentos Hake

26 Huella espectral NIRS El espectro NIR de una muestra tiene un perfil de absorción único para esta muestra (huella espectral). Está formado por centenares/miles de valores de absorbancia Lo og 1/R Longitud de onda (nm)

27 Huella espectral NIRS Melva Caballa Espectro erróneo/fraude? Rodrigo Glez. ANFACO, 2005

28 Huella espectral NIRS Congelado en salmuera Pelado químico Melva Congelado en placa Pelado manual Rodrigo Glez. ANFACO, 2005

29 Huella espectral NIRS de harinas animales Avian+ Bovine Porcine +Bovine Porcine Bovine Avian + porcine SNV+ +DT (Log 1/R) Feather Avian+ Porcine + Bovine Fish -0.8 Blood Wavelength (nm) (Garrido et al, 2007)

30 Interpretación de datos NIRS. Ejemplo 1 Determinación del contenido en proteína y humedad pornirs en muestras de Surimi de abadejo Constituyente Proteína Tipo de muestra Surimi intacto Rango longitud onda nm Rango medida R 2 Error % % Humedad Surimi % % intacto (Uddin et al, 2006)

31 Interpretación de datos NIRS. Ejemplo 2 Determinación por NIRS del contenido en grasa y astaxantina en muestras de salmón Constituyente Grasa Tipo de muestra Salmón eviscerado Rango longitud onda nm Rango medida R 2 Error % % Astaxantina Salmón % % 0.42 filetes (Folkestad et al, 2008)

32 Análisis instantáneo y no destructivo de un pienso compuesto por NIRS

33 Análisis instantáneo y no destructivo de un pienso compuesto por NIRS

34 CONCLUSIONES: Limitaciones Tecnología NIRS 1. Su uso mas difundido es, como técnica indirecta (necesidad de calibración). 2. Influenciada por factores no químicos (tª, humedad, tamaño de partícula, etc.). 3. No bien be conocida, oc incluso cusoa nivel de la comunidad científica y académica. 4. Alto coste de implantación ió (proyecto, instrumentación, formación, calibraciones, etc). 5. Generalmente un proyecto de implantación es de 1,5a2añosynecesitaasesoríacientífico técnica especializada.

35 CONCLUSIONES: Ventajas Tecnología NIRS 1. Alta velocidad de respuesta para la toma de decisiones (on line,in line, at line) 2. Multiproducto y multiatributo 3. No destructiva 4. Tecnología limpia (no reactivos, no residuos) 5. Implantada en la industria y en muchos laboratorios, a nivel nacional e internacional 6. Posibilidad real de innovaciones tangibles e intangibles en el control de procesos y productos 7. Facilidad d deusoenrutina

36 Gracias por su atención t ió