論文の概要: Shedding Light on the Ageing of Extra Virgin Olive Oil: Probing the Impact of Temperature with Fluorescence Spectroscopy and Machine Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12377v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 09:46:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 17:35:37.096408
• Title: Shedding Light on the Ageing of Extra Virgin Olive Oil: Probing the Impact of Temperature with Fluorescence Spectroscopy and Machine Learning Techniques
• Title（参考訳）: 紫外オリーブ油の時効に及ぼす遮蔽光:蛍光分光法と機械学習技術による温度の影響
• Authors: Francesca Venturini, Silvan Fluri, Manas Mejari, Michael Baumgartner, Dario Piga, Umberto Michelucci
• Abstract要約: 本研究は, 加速貯蔵条件下での付加ヴァージンオリーブオイル (EVOO) の酸化を系統的に検討する。 高集約データに適用された機械学習に基づいて,石油の品質をモニタリングする手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1457219084519004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This work systematically investigates the oxidation of extra virgin olive oil (EVOO) under accelerated storage conditions with UV absorption and total fluorescence spectroscopy. With the large amount of data collected, it proposes a method to monitor the oil's quality based on machine learning applied to highly-aggregated data. EVOO is a high-quality vegetable oil that has earned worldwide reputation for its numerous health benefits and excellent taste. Despite its outstanding quality, EVOO degrades over time owing to oxidation, which can affect both its health qualities and flavour. Therefore, it is highly relevant to quantify the effects of oxidation on EVOO and develop methods to assess it that can be easily implemented under field conditions, rather than in specialized laboratories. The following study demonstrates that fluorescence spectroscopy has the capability to monitor the effect of oxidation and assess the quality of EVOO, even when the data are highly aggregated. It shows that complex laboratory equipment is not necessary to exploit fluorescence spectroscopy using the proposed method and that cost-effective solutions, which can be used in-field by non-scientists, could provide an easily-accessible assessment of the quality of EVOO.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,紫外線吸収および全蛍光分光による加速貯蔵条件下での付加ヴァージンオリーブ油 (EVOO) の酸化を系統的に検討する。 大量のデータを収集することにより,高集積データに適用した機械学習に基づいて,石油の品質をモニタリングする手法を提案する。 EVOOは高品質の野菜油であり、多くの健康上の利益と優れた味で世界的に評価されている。 EVOOは優れた品質にもかかわらず、酸化によって時間の経過とともに劣化し、健康と風味の両方に影響を及ぼす。 したがって、酸化がevooに与える影響を定量化し、専門的な研究室ではなく、フィールド条件下で容易に実施できる方法を開発することは非常に重要である。 以下の研究により, 蛍光分光法は, 高度に凝集した場合でも, 酸化効果を監視し, EVOOの品質を評価することができることを示した。 提案手法を用いて蛍光分光法を利用する必要はなく,非科学者が現場で使用可能なコスト効率の高い溶液によりEVOOの品質を簡易に評価できることが示唆された。

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