Resumen

La detección de adulteración del aceite de argán es uno de los principales aspectos de su control de calidad. Tras los recientes escándalos de fraude, es obligatorio garantizar la calidad del producto y la protección del cliente. El objetivo de este estudio es detectar los porcentajes de adulteración del aceite de argán con aceite de girasol mediante la combinación de una e-lengua voltamperométrica y una e-nariz basadas en sensores semiconductores de óxido metálico y técnicas de reconocimiento de patrones. El análisis de los datos se realiza mediante tres métodos de reconocimiento de patrones: análisis de componentes principales (ACP), análisis factorial discriminante (AFD) y máquinas de vectores soporte (MVS). Se obtuvieron excelentes resultados en la diferenciación entre el aceite de argán no adulterado y el adulterado con girasol. Hasta donde sabemos, éste es el primer intento de demostrar si las tecnologías combinadas e-nose y e-tongue podrían aplicarse con éxito a la detección de la adulteración del aceite de argán.

• Materias:Redes de sensores Sensores inalámbricos Sensor inteligente Sensores electroquímicos Biosensores
• Subjects:Sensor networks Wireless sensors Intelligent sensor Electrochemical sensors Biosensors
• Palabras claves:aceite de argán, sensores semiconductores de óxido metálico, análisis factorial discriminante, métodos de reconocimiento de patrones, técnicas de reconocimiento de patrones, análisis de componentes principales, escándalos recientes de fraude, máquinas de vectores soporte, adulteración, nariz
• Keywords:argan oil, metal oxide semiconductor sensors, discriminant factor analysis, pattern recognition methods, pattern recognition techniques, principal component analysis, recent fraud scandals, support vector machines, adulteration, nose