Resumen de Mid-infrared spectroscopic detection of sunflower oil adulteration with safflower oil

O. Uncu, B. Ozen, Figen Tokatli

• español

  La industria aceitera necesita técnicas de análisis rápidas para diferenciar las mezclas de aceites de cártamo y girasol de los aceites puros. Los métodos actuales de detección de adulteración son generalmente engorrosos y los límites de detección son cuestionables. El objetivo de este estudio es probar la capacidad de un método espectroscópico de infrarrojo medio para detectar la adulteración del aceite de girasol con aceite de cártamo en comparación con el análisis de ácidos grasos. Se obtuvieron espectros de infrarrojo medio de aceites puros y sus mezclas en un rango de 10–60% a 4000–650 cm-1 de longitud de onda y se determinaron los perfiles de ácidos grasos. Los datos se analizaron mediante técnicas de análisis estadístico multivariante. El nivel más bajo de detección se obtuvo con espectroscopia de infrarrojo medio al 30%, mientras que el perfil de ácidos grasos podría determinar la adulteración en torno al 60%. Los niveles de adulteración se predijeron con éxito mediante el análisis de regresión PLS de datos infrarrojos con R2 (calibración) = 0,96 y R2 (validación) = 0,93. Como una técnica rápida y de generación residuos mínimos, la espectroscopia de infrarrojo medio podría ser una herramienta útil para el cribado de materia prima para detectar mezclas de aceite de cártamo y girasol.

• English

  The oil industry is in need of rapid analysis techniques to differentiate mixtures of safflower-sunflower oils from pure oils. The current adulteration detection methods are generally cumbersome and detection limits are questionable. The aim of this study was to test the capability of a mid-infrared spectroscopic method to detect the adulteration of sunflower oil with safflower oil compared to fatty acid analysis. Mid-infrared spectra of pure oils and their mixtures at the 10–60% range were obtained at 4000–650 cm-1 wavenumber and fatty acid profiles were determined. Data were analyzed by multivariate statistical analysis techniques. The lowest level of detection was obtained with mid-infrared spectroscopy at 30% while the fatty acid profile could determine adulteration at around 60%. Adulteration levels were predicted successfully using PLS regression analysis of infrared data with R2 (calibration) = 0.96 and R2 (validation) = 0.93. As a rapid and minimum waste generating technique, mid-infrared spectroscopy could be a useful tool for the screening of raw material to detect safflower-sunflower oil mixtures.